96 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제 20 권 제 2 호(2014.2) ․본 연구는 산업통상자원부 산업융합원천기술개발사업으로 지원된 연구결과 입니다.[10041664, 멀티 Shader GPU 통합형 멀티 코어 퓨전 프로세서 원천 기술 개발] ․이 논문은 2013 한국컴퓨터종합학술대회에서 ‘모바일 GPU에서의 병렬 영상처리 라이브러리 개발’의 제목으로 발표된 논문을 확장한 것임 † †† ††† 정 회 원 비 회 원 종신회원 논문접수 심사완료 : : : : : 인하대학교 정보통신공학과 [email protected]인하대학교 정보통신공학과 [email protected][email protected][email protected]인하대학교 정보통신공학과 교수 [email protected](Corresponding author임) [email protected]2013년 9월 4일 2013년 11월 5일 CopyrightⒸ2014 한국정보과학회ː개인 목적이나 교육 목적인 경우, 이 저작 물의 전체 또는 일부에 대한 복사본 혹은 디지털 사본의 제작을 허가합니다. 이 때, 사본은 상업적 수단으로 사용할 수 없으며 첫 페이지에 본 문구와 출처 를 반드시 명시해야 합니다. 이 외의 목적으로 복제, 배포, 출판, 전송 등 모든 유형의 사용행위를 하는 경우에 대하여는 사전에 허가를 얻고 비용을 지불해야 합니다. 정보과학회논문지: 컴퓨팅의 실제 및 레터 제20권 제2호(2014.2) 모바일 GPU를 이용한 실시간 병렬영상처리 라이브러리 (Real-Time Parallel Image Processing Library using Mobile GPU) 이종환 † 강승헌 †† (Jonghwan Lee) (Seung Heon Kang) 이만희 †† 이성철 †† (Man Hee Lee) (Shengzhe Li) 김학일 ††† 박인규 ††† (Hakil Kim) (In Kyu Park) 요 약 본 논문은 상용 스마트폰의 모바일 GPU를 사 용하여 실시간으로 영상처리를 수행하는 라이브러리 개발 및 효과적인 개발 방법을 제안한다. 제안하는 라이브러리는 Khronos 그룹의 단체표준인 OpenGL ES 2.0 기반의 Shading Language (GLSL)와 OpenCL 1.1을 이용하여 개발되었고 Android 운영체제를 기반으로 한 상용 모바일 플랫폼에서 구동하여 성능평가를 수행하였다. CPU 기반의 영상처리 라 이브러리인 OpenCV (open computer vision library) for Android의 함수들과의 비교를 통하여, 모바일 CPU 대비 모바일 GPU를 이용한 영상처리 속도가 평균 3배 이상 가 속되는 것을 확인하였고, 모바일 GPU의 이용에서는OpenGL ES 2.0과 OpenCL 1.1를 기반으로 한 두 영상처리 라이브 러리를 비교함으로써 효과적인 병렬영상처리 방법을 제시한다. 키워드: 모바일 GPU, GPGPU, OpenGL ES, OpenCL, 스마트폰, 병렬영상처리 Abstract This paper presents the development and optimization of image processing library running on mobile GPU. The library is developed using GLSL (OpenGL shading language) in OpenGL ES 2.0 and OpenCL 1.1 which are the open standards from Khronos group. The performance of developed library is compared to that of CPU-based OpenCV (open computer vision library) for Android library. It is shown that the functions in the developed GPU-based library run more than three times faster than CPU-based OpenCV on a most recent commercial mobile platform. Additionally, this paper proposes effective methods of the parallel image proces- sing application development on mobile GPU. Keywords: mobile GPU, GPGPU, OpenGL ES, OpenCL, smart phone, parallel image processing 1. 서 론 최근 모바일 장치의 사용이 보편화 됨에 따라 개인의 일상 및 다양한 정보를 기록하고 SNS (social network service)를 이용하여 정보를 공유하는 사용패턴이 형성 되었고 이러한 관심 속에서 모바일 기술은 비약적인 발전 을 이루고 있다. 그 중에서도 AP (application processor) 의 계산 능력이 급성장하며 모바일의 효용성이 커졌고 많은 계산 자원이 필요한 영상처리 및 컴퓨터 비전 기 술까지 사용할 수 있게 되었다. 그러나 모바일에 장착되 는 디스플레이 및 카메라 등이 발전하며 데이터 량이 기하급수적으로 증가하기 때문에 고해상도 영상에서 컴 퓨터 비전 알고리즘을 CPU만으로 처리하는 것은 불가 능하다. 따라서 모바일 GPU를 GPGPU (general purpose graphics processing unit)로 이용함으로써 영상처리를 병렬화, 고속화하여 실시간 영상처리가 가능하도록 하는 연구가 이루어지고 있다[1,2]. 따라서 본 논문에서는 모바일 GPU를 이용하여 실시 간으로 영상처리를 할 수 있는 라이브러리 개발에 대하 여 다룬다. 라이브러리 개발에는 카메라와 동영상 시퀀스 를 이용한 실시간 영상처리 프레임워크 구축과 OpenCV for Android의 대표 함수들을 벤치마크 하여 OpenGL ES 2.0[3,4]과 OpenCL 1.1[5]을 기반으로 병렬영상처리 라이브러리를 구현하고 이에 대한 성능 비교 및 분석 결과가 포함된다.
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모바일 GPU를 이용한 실시간 병렬영상처리 라이브러리image.inha.ac.kr/paper/KIISE04Lee.pdf · 모바일 GPU를 이용한 실시간 병렬영상처리 라이브러리
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