딥러닝 기술 발전으로 일반인도 응용 서비스를 만들 수 있을 만큼 보편화되고 있다.
또한, 사람과 거의 유사한 성능의 인식 정확도를 보이면서 응용 개발에 있어 필수적인 기능이 되어가고 있다.
이러한 서비스 요구 상황에서 네트워크 연결 없이 즉각적으로 대응해야 하는 온디바이스는
자체적으로 빠른 응답을 내기 위해 성능을 높여야 하는 반면, 소모 전력은 줄여야 하는 상황에 놓여 있다.
따라서 고성능과 저전력을 동시에 만족하기 위해서 CPU외 GPU, DSP, FPGA, NPU 등과 같이
특정 데이터 처리에 효율적인 별도의 하드웨어를 탑재하게 되고,
글로벌 하드웨어 벤더들은 자사 칩에 별도의 저전력 코어를 추가하여 자신들의 기술 생태계에 고착(Lock-in)될 수 있도록 전용 비전 처리 라이브러리를 제공한다.
국제 크로노스 그룹에서는 개방형 OpenVX 표준을 통해 하드웨어 종속성을 줄이면서 이식성은 높일 수 있는 프레임워크를 제공하고, 이기종 온디바이스 환경에서 비전 응용 개발과 최적화가 가능하도록 지원하고 있다. 즉 하드웨어 벤더는 자사 제품을 표준 API별로 최적화된 라이브러리를 제공하고, 응용 개발자는 개발 플랫폼상에서 파이프라인 형태로 적합한 프로세서와 그에 해당하는 API를 매핑하여 응용을 개발할 수 있도록 한다.
파이프라인 기반 그래프 응용 실행 기법은 응용 개발의 편의성뿐만 아니라
시스템 수준의 최적화를 자동 수행해 줌으로써 소프트웨어 성능 및 품질 향상을 동시에 이룰 수 있게 한다.
향후 이러한 개발 방향은 이기종 플랫폼을 가진 온디바이스 응용 개발에 필수적인 요소로 자리 잡게 될 것이고, WYSIWYG 편집기를 통해 Drag-and-drop으로 코딩 없이 응용 개발이 가능한 No-code 개발 플랫폼으로 진화해 나갈 것으로 예상된다.
KEYWORDS 온디바이스, 고성능, 저전력, 비전처리
ABSTRACT
Many computer vision algorithms are computationally expensive and require a lot of computing resources. Recently, owing to machine learning technology and high-performance embedded systems, vision processing applications, such as object detection, face recognition, and visual inspection, are widely used.
However, on-devices need to use their resources to handle powerful vision works with low power consumption in heterogeneous environments. Consequently, global manufacturers are trying to lock many developers into their ecosystem, providing integrated low-power chips and dedicated vision libraries.
Khronos Group—an international standard organization—has released the OpenVX standard for high-performance/low-power vision processing in heterogeneous on-device systems.
This paper describes vision libraries for the embedded systems and presents the OpenVX standard along with related trends for on-device vision system.
< 목차 >
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이기종 온디바이스 시스템
Ⅲ. 저전력 온디바이스 비전 SW 프레임워크
1. OpenCV
2. ARM ACL
3. Qualcomm FastCV
Ⅳ. 고성능/저전력 OpenVX 프레임워크
Ⅴ. 결론
* 출처 : ETRI 전자통신동향분석 제36권 제2호 통권 189호 2021년 4월호
저전력 온디바이스 비전 SW 프레임워크 기술 동향
이문수, 배수영, 김정시, 석종수┃고성능디바이스SW연구실
* 자세한 내용은 첨부된 파일을 참고하여 주시기 바랍니다.
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