• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.6
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• pp.1219-1224
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• 2018

Nowaday, smart mobile devices on Internet of Things are required to process and deliver greate amount of data in real-time. Therefore, heterogeneous mult-core architecture such the big.LITTLE core architecture, which shows high energy conservation while guaranteeing high performance, are widely employed on up to date smart mobile devices. The LITTLE cores should be highly utilized to gain higher energy conservation because LITTLE cores have much higher energy efficiency than big cores. In this paper, we propose a core selection algorithm, which tries to firstly assign a real-time task on a LITTLE core rather a big core while the task can be finished within its own deadline. We also perform simulation as performance evaluation to show that our proposed algorithm shows higher energy conservation while guaranteeing the required performance.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.96-99
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• 2018

최근 초고화질 영상뿐만 아니라 360 비디오 콘텐츠의 보급이 확산되고 있다. 이미 대중적으로 보급된 스마트폰을 통해 누구나 쉽게 이 360 비디오 콘텐츠를 접할 수 있는데, 스마트폰의 성능은 제한적일 수 밖에 없다. 따라서 본 논문은 모바일 VR 에서 360 비디오 병렬처리를 수행할 때 보다 적합한 최적화 방법 2 가지를 소개한다. 이를 위해 전력 소모를 줄이는 장점으로 인해 모바일 디바이스에 많이 사용되는 비대칭 멀티코어의 특징을 활용한다. 두 방법 모두 공통적으로 각 코어의 성능비와 할당되는 작업량을 비례하게 하여 디코딩 작업의 시간을 줄이는 방법들이다. 첫 번째 방법은 영상을 타일로 분할할 때 각 코어의 성능비와 비례하게 분할하는 방법이다. 해당 기법을 적용하기 위해서, 비디오 크기별 연산 복잡도 분석 모델을 활용하여 사용한다. 제안하는 기법을 사용한 실험 결과, 평균적으로 약 25%의 디코딩 시간 개선을 보였다. 두 번째 방법은 타일로 분할된 영상의 각 복잡도 정도를 PU 의 양으로 추정하여, 각 코어의 성능비와 비례하게 코어에 할당하는 방법이다. 해당 기법을 사용하기 위해서, PU 의 양과 연산 복잡도 정도의 상관관계를 회귀분석하여 이를 이용한다. 제안하는 기법을 사용한 실험 결과, 약 9~16%의 디코딩 시간 개선을 보였다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.3
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• pp.331-335
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• 2008

In this paper, we parallelized a feature point extraction algorithm to reduce panorama image generation time in multi-core environment. While we compose a panorama image with several images, the step to extract feature points of each picture is needed to find overlapped region of pictures. To perform rapidly feature extraction stage which requires much calculation, we developed a parallel algorithm to extract feature points and examined the performance using CBE(Cell Broadband Engine) which is asymmetric multi-core architecture. As a result of the exam, the algorithm we proposed has a property of linear scalability-the performance is increased in proportion the number of processors utilized. In this paper, we will suggest how Image processing operation can make high performance result in multi-core environment.