본 논문에서는 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)를 매니코어프로세서를 이용하여 병렬 구현하고, 이를 실행 시간, 시스템 이용률, 에너지 효율 및 시스템 면적 효율 측면에서분석하였다. 또한 기존의 고성능 CPU와 GPU(Graphics Processing Unit)와의 성능 비교를 통해 제안하는 매니코어의 잠재가능성을 입증하였다. 모의실험 결과, 매니코어를 이용한 SIFT 알고리즘 구현 결과는 기존의OpenCV 구현 결과와 정확도면에서 동일하였고, 매니코어 구현은 고성능 CPU 및 GPU 구현보다 실행시간 측면에서 우수하였다. 또한 본 논문에서는 SIFT알고리즘의 옥타브 크기에 따른 에너지 효율 및 시스템 면적 효율을 분석하여 최적의 모델을 제시하였다.
이 논문은 대표적인 특징점 추출 알고리즘인 SIFT를 매니코어프로세서를 이용해 병렬 구현하고, 이를 실행 시간, 시스템 이용률, 에너지 효율 및 시스템 면적 효율 측면에서분석했다.