본 논문에서는 모듈성과 확장성을 갖는 시스톨릭 어레이 정렬기(Systolic Array Sorter)의 구현에 대하여 기술한다. 정규순환방정식으로 표현된 정렬(sorting)알고리즘으로부터 1차원 평면 시스톨릭 어레이를 유도한 후 유도된 정렬 시스톨릭 어레이를 RTL 수준에서 VHDL로 모델링 하여 동작을 검증하였다. 검증된 시스톨릭 어레이 정렬기는 synopsys hynix-0.35$\mu\textrm{m}$ 셀 라이브러리와 FPGA s40pq240칩을 사용하여 합성 및 구현되었다.
본고에서는 최근 학계 및 산업계에서 활발히 연구되고 있는 간섭정렬 기술동향에 대해 소개한다. 특히 Signal Space 간섭정렬, Signal Scale 간섭정렬, Ergodic 간섭정렬의 기본 개념과 장단점 및 응용분야를 정리하였다. 또한 셀룰라 무선망에서의 간섭정렬에 대해 소개한다. 크게 단일안테나 환경과 다중안테나 환경에서의 간섭정렬로 나뉠 수 있으며, 각각의 경우에 대해 기술동향 및 주요 연구결과를 정리하였다. 마지막으로 최근 Reverse TDD, 즉 상향링크와 하향링크가 공존하는 환경에서의 간섭정렬을 통해 다중안테나 셀룰라 무선망의 자유도를 획기적으로 개선 할 수 있는 연구결과를 소개한다.
지금까지 조직의 정렬에 관한 대다수 연구는 비즈니스 전략과 정보기술 간의 정렬에 집중되어 왔다. 더구나 이러한 정렬은 조직의 관점, 시각, 범위 요소를 포함한 전사적이고 통합적인 정렬이기 보다는 관점 등 일부분의 요소를 중심으로 이루어져 왔다. 한편, 전사적 아키텍처는 조직의 구성요소와 이들 간의 상호관계를 전사적이고 통합적으로 제시한 청사진이다. 요즈음 많은 조직들은 이러한 전사적 아키텍처 개념을 기반으로 비즈니스 전략과 정보기술 간의 정렬을 시도하고 있다. 그러나 이러한 전사적 정렬 방법은 아직 개념적이고 추상적인 수준에 머무르고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문은 기존의 부분적인 정렬보다 구조화된 전사적 정렬 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 기존의 연구 결과를 분석하고, 전사적 아키텍처 개념을 기반으로 관점, 범위 및 시각 등 3차원 요소를 포함한 전사적 정렬을 위한 개념적 모델, 논리적 모델 및 물리적 모델들을 제안한다. 마지막으로 제안된 모델이 기존의 모델들 보다 조직의 구성요소를 전사적으로 정렬하는데 적합함을 비교 및 평가를 통하여 보여주고 있다.
기회적 간섭 정렬 기술은 사용자 간섭 채널에서 탁월한 이론적 성능을 보이는 간섭 정렬 기술을 다수의 사용자와 기지국, 다수의 안테나가 존재하는 다중 셀 다중안테나 셀룰라 네트워크에 적용하는 기술 중 하나로서 각 셀의 사용자가 증가할수록 이론적인 최적 자유도를 달성하는 기술이다. 기회적 간섭 정렬 기법의 장점은 각 셀 상호 정보의 교환 없이 독립적으로 동작하고 각 사용자는 자신과 연관된 채널 정보(local channel state information, local CSI)만을 요구한다는 것이다. 셀의 크기가 감소하고 기지국 및 사용자 단말의 밀도가 크게 증가할 것으로 예상되는 5세대 이동통신 시스템에서는 각 통신링크간 간섭제어가 매우 중요할 것으로 예상된다. 따라서, 본 논문에서는 5세대 이동통신 시스템에서 핵심적인 역할을 할 것으로 예상되는 기회적 간섭 정렬 기법에 관하여 살펴본다.
본 논문에서는 실제적인 다중 셀 하향링크 네트워크 중 하나인 간섭 브로드캐스트 채널에서 유망한 간섭 정렬 기술인 반복적 간섭 정렬 기술을 소개한다. 또한, 가정하는 네트워크에서 상향링크/하향링크 채널 사이의 채널 상호성을 활용함으로써 다중안테나(MIMO: multiple-input multiple-output) 다중셀 하향링크 네트워크를 위한 개선된 반복적 간섭 정렬 기술을 제안한다. 구체적으로, 제안한 기술은 다중사용자 MIMO 기반 반복적 간섭 정렬 알고리즘을 설계하기 위해 반복적 빔형성과 하향링크 간섭 정렬 이슈를 지능적으로 결합한다. 각 기지국에서는 전처리기를 설계하기 위해 두 개의 순차적인 빔형성 행렬을 사용하는데, 이는 간섭 누수로 불리는 타 셀 기지국으로부터 생성된 셀 간 간섭을 효율적으로 줄일 뿐만 아니라 같은 셀 안에서의 셀 내 간섭을 완벽히 제거가 가능하다. 송신 및 수신 빔형성 행렬은 수렴할 때까지 반복적으로 업데이트된다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안하는 간섭 정렬 기술이 기존 두 가지 반복적 간섭 정렬 기술과 비교하여 더 높은 합 용량을 나타냄을 보인다.
거대한 데이터로부터 가치 있는 정보를 추출해 내는 빅데이터 기술의 필요성은 나날이 커지고 있다. 빅데이터 분석을 위해 사용되는 하둡 시스템은 맵리듀스를 통해 데이터를 처리하였으나, 맵리듀스 프레임워크는 코드 재사용성의 한계, 질의 최적화 기술의 부재 등의 단점을 보인다. 이를 극복하기 위해 SQL-on-Hadoop이라 불리는 하둡 기반의 SQL 질의 처리 기술이 주목받고 있다. SQL-on-Hadoop 기술 중 타조(Tajo)는 국내 개발진이 주축이 되어 개발되었다. 타조는 데이터 분석을 위해 외부합병정렬 알고리즘을 사용하며, 정렬 연산에 영향을 주는 매개변수로 정렬 버퍼 사이즈와 팬-아웃을 가진다. 본 논문은 타조의 정렬 연산에 영향을 미치는 매개변수인 정렬 버퍼 사이즈와 팬-아웃 값에 따른 정렬의 성능 차이를 보인다. 또한 측정한 성능에 대하여 정렬 버퍼 사이즈가 증가함에 따른 CPU 캐시 미스의 비율 증가, 팬-아웃에 따른 합병 단계 수의 변화가 성능 차이의 원인임을 보인다.
3개 이상의 DNA 혹은 단백질의 염기서열을 정렬하는 복수 염기서열 정렬(multiple sequence alignment)방법은 염기서열들 사이의 진화관계, gene regulation, 단백질의 구조와 기능에 관한 연구에 필수적인 도구이다. 복수 염기서열 정렬문제는 NP-complete 문제군에 속하며, 이 문제를 해결하기 위하여 가장 유용하게 사용되는 알고리즘으로는 dynamic programming이 있다. Dynamic programming은 주어진 입력 염기서열 군들에 대한 최적의 정렬을 생산할 수 있다. 그러나 dynamic programming의 단점은 오랜 실행시간이 요구되며, 때로는 dynamic programming의 속성 때문에 이 알고리즘을 사용하여도 주어진 입력 염기서열 군들에 대한 최적의 정렬을 얻어내지 못하는 경우가 있다. 본 연구에서는 이러한 dynamic programming의 문제를 해결하기 위하여 genetic algorithm을 복수 염기서열 정렬문제에 적용하였다. 본 논문에서는 genetic algorithm의 design과 적용방법을 기술하였다. 본 연구에서 제안된 genetic algorithm을 사용하여 dynamic programming의 단점이었던 오랜 실행시간을 줄일 수 있었으며, dynamic programming이 제공하지 못하는 최적의 염기서열 정렬을 제공할 수 있었다.
High Throughput Sequencing (HTS) 기술의 발달로 인해 시퀀싱 비용이 감소함에 따라 다양한 분야에서 이를 활용한 융합 연구가 활발하게 진행되고 있다. HTS 기술에서 가장 중요한 부분은 수백만개의 short read 들을 표준유전체 (reference genome)에 정렬시키는 것인데 RNA 시퀀싱 (RNA-Seq) 의 경우 RNA splicing 으로 인해 일반적인 aligner 로 처리가 불가능하다. 복잡한 RNA-Seq 정렬 문제를 해결하기 위해 그동안 다양한 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 RNA-seq 정렬분야에서 잘 알려진 알고리즘들과 최신 알고리즘들을 살펴봄으로써 RNA-seq 정렬 알고리즘의 동향을 살펴보고자 한다.
차세대 게놈 시퀀싱(NGS) 기술이 발전하면서 방대하게 축적된 유전체 데이터를 분석하기 위해 다양한 시퀀스 정렬 연구가 진행되고 있다. 시퀀스 정렬 중 잘 알려진 BLAST에서는 휴리스틱 기반의 시퀀스 정렬을 수행하여 긴 리드 시퀀스에 대해 속도와 안정성이 보장되지만 짧은 리드 시퀀스에 대해서는 성능이 저하되는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 레퍼런스 시퀀스와 쿼리 시퀀스를 Seed 기반으로 분리하여 정렬을 수행한다. 최종적으로는 contig를 추출하고 레퍼런스-쿼리간 유효한 contig만 선별하여 빠르게 짧은 리드 시퀀스들의 정렬을 수행할 수 있는 정렬기를 구현하고자 한다.
서열 정렬(sequence alignment)은 유전학(genomic)에서 널리 사용되는 도구 중 하나이다. 최근에는 차세대 시퀀싱 기술(NGS)이 발달함에 따라 데이터의 생산량이 크게 증가했고, 이에 따라 높은 처리량(throughput)을 가진 서열 정렬 알고리즘의 필요성이 증가하였다. 본 논문에서 제안하는 염기 서열 정렬 알고리즘은 시퀀스(sequence)데이터를 그래프 형태로 변형시킨 다음, 마이크로소프트사의 그래프 기반인 메모리(in-memory) 분산시스템(distributed system) 트리니티(Trinity)를 이용해 서열 정렬을 수행한다. 본 논문의 알고리즘은 트리니티 시스템에서 시뮬레이션 염기 데이터를 성공적으로 정렬하였으며, 슬레이브의 개수가 늘어날수록 빠른 속도를 나타내어 확장성(scalability)을 입증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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