• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.35 no.6
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• pp.273-283
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• 2008

Many embedded real-time systems have adopted processors supported with dynamic voltage scaling(DVS) recently. Power is one of the important metrics for optimization in the design and operation of embedded real-time systems. We can save considerable energy by using slowdown of processor supported with DVS. In this paper, we propose heuristic algorithms to calculate task slowdown factors for an efficient energy consumption in embedded real-time systems with task synchronization. The previous algorithm has a following constraint : given the tasks are ordered in a nondecreasing order of their relative deadline, the task slowdown factors computed are in a nonincreasing order. In this paper, we relax the constraint and propose heuristic algorithms which have the same time complexity that previous algorithm has and can save more energy. Experimental results show that the proposed algorithms are energy efficient.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.1
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• pp.30-37
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• 2010

Many embedded real - lime systems have adopted processors supported with dynamic voltage scal-ing(DVS) recently. Power is one of the important metrics for Optimization in the design and operation of embedded real-time systems. We can save considerable energy by using slowdown of processor sup-ported with DVS. In this paper, we improved the previous algorithm at a point of view of time complexity to calculate task slowdown factors for an efficient energy consumption in embedded real-time systems with task synchronization. We grasped the properties of the previous algorithm having $O(n^{2})$ time complexity through mathematical analysis and s simulation. Using its properties we proposed the improved algorithms with O(nlogn) and O(n) time complexity which have the same performance as the previous algorithm has.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.354-357
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• 2020

최근 스포츠 경기나 차량 블랙박스 등에서 비디오를 이용한 판정이 점차 확대되고 있지만, 일반 카메라로 촬영된 비디오에서 정확한 판정을 하기 어려울 때가 빈번히 발생한다. 초고속 카메라로 촬영한 슬로우 모션 비디오를 이용할 수 있다면 판정의 정확성을 향상시킬 수 있을 것이다. 본 논문에서는 일반 카메라로 촬영한 비디오로부터 마치 초고속 카메라로 촬영한 것과 같은 슬로우 모션 비디오를 생성하여 제공하는 서비스를 제안한다. 제안 방법은 NVIDIA에서 개발한 Super Slomo 기술을 기반으로, 초당 30장의 표준 비디오를 초당 60장에서 240장까지의 고품질 슬로우 모션 비디오로 변환한다. 이 기술은 시간적으로 이웃한 두 영상을 입력하여 딥 러닝 기반으로 중간 프레임을 보간함으로써 프레임율을 향상시킨다. 또한 본 논문에서는 Super Slomo 기술에 FP16을 적용하여 처리속도를 향상 시켰으며, 웹 서버를 이용하여 비디오를 업로드하고 슬로우 모션으로 변환된 비디오를 다운로드 할 수 있는 사이트를 구현했다.