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웨어러블 디바이스를 위한 에너지 효율적인 적응형 문자 인식 프로그램

Energy-efficient adaptive optical character recognition for wearable devices

초록/요약

임베디드 시스템의 발전으로 스마트폰의 보급이 이루어졌으나 시장 포화와 교체 주기가 길어지는 등의 이유로 스마트폰의 신규 수요가 정체되고 기술 혁신이 둔화하면서 최근 들어 웨어러블 디바이스 (Wearable Device)가 차세대 임베디드 시스템으로 주목받고 있다. 웨어러블 디바이스는 신체나 의복에 부착하여 컴퓨팅 기능을 하는 모든 것을 통칭하며, 사용자 경험 중심의 기술과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 근간으로 군사, 헬스케어, 의료, 산업, 인포테인먼트 등의 산업군에서 연구가 가속화되고 있다. 안경, 시계, 액세서리, 신발 등 다양한 형태의 휴대 가능한 기기는 최적화된 응용 프로그램의 설계를 요구한다. 웨어러블 디바이스는 사용 편의성을 보장하기 위해 입, 출력 장치를 활용하며 특히 장착된 카메라를 통해 획득한 이미지 데이터의 경우 특징 추출 및 인식을 통해 실현 가능하다. 인식에 관련된 선행 연구는 기존 임베디드 환경에서 활발히 진행되었을 뿐 아니라 웨어러블 디바이스 환경에서도 지속해서 연구되고 있다. 모바일 및 웨어러블 디바이스의 연산 능력이 향상되면서 계산 중심의 인식 알고리즘의 활용이 가능해졌는데, 광학 문자 인식 프로그램의 경우 스캔한 문서 이미지뿐 아니라 스트리밍 이미지를 이용하여 모바일 및 웨어러블 디바이스에서 실시간으로 문자 인식이 가능하다. 일반적으로 모바일과 웨어러블 디바이스에서 동작하는 문자 인식 프로그램은 사용자가 허용 가능한 대기 시간 내 프로세스를 끝내야 하는 제한이 있으므로 고성능의 연산이 필요하다. 또한, 웨어러블 디바이스는 기기 특성상 소형 배터리로 장시간 사용 가능해야 하므로 응용 프로그램 설계 시 전력 소모를 최대한 감소하는 방안도 필요하다. 지금까지의 연구는 인식의 정확도를 높이는데 주력하여 성능과 전력 소모를 함께 고려한 통합된 구조를 제시하지 못했다는 한계를 지니고 있다. 본 논문은 웨어러블 디바이스 환경에서 문자 인식 프로그램의 알고리즘 및 성능 분석을 통해 전력 소모 감소 방안의 가능성을 고찰한다. 이를 기반으로 문자 인식 프로그램 수행 시 시간제한 내 수행을 만족하게 하는 동시에 동적 전압 주파수 스케일링(Dynamic Voltage Frequency Scaling, DVFS) 기법을 사용하여 전력 소모를 최대한 감소하는 적응형 전력 관리법을 제안한다. 널리 사용되는 Tesseract 오픈 소스 문자 인식 프로그램을 통해 제안한 방법을 증명하였으며, 웨어러블 디바이스와 동일한 환경에서 전력 측정 실험 결과 약 2.8%의 오차율로 시간제한 내 수행하면서 평균 약 34.53%, 최대 약 46.6%의 에너지가 감소하는 것을 확인하였다.

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초록/요약

As the computing power of mobile/wearable devices is enhanced, computation-intensive optical character recognition (OCR) becomes feasible not only for scanned images but also for streaming video images. In mobile/wearable applications, OCR algorithm typically has time-constraints in order to satisfy user expectation of a wait period or real-time requirement of video frame processing. Besides the real-time constraint, mobile/wearable devices require OCR algorithm to perform in energy efficient way. In this thesis, we analyze Tesseract which is a popular open source OCR engine to identify its time-consuming portions and present an adaptive method to reduce energy consumption. The proposed novel scheduler predicts OCR execution time and minimizes its energy consumption while meeting time constraints via a dynamic voltage and frequency scaling (DVFS) method. The experimental results show up to 46.6% reduction in energy consumption.

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