서열 정렬에 있어서 전체를 비교하여 두 서열 사이의 최대의 유사성 또는 상동성을 찾는 전역 정렬은 넓은 범위를 선호하게 되는 편향성을 갖게 된다. 비일치 부분을 과감히 제거하고 높은 일치도를 갖는 부분 영역을 정렬하게 되면 정렬점수를 높이는 효과를 갖게 된다. 여러 개의 부분 지역 정렬을 탐색하게 하는 다중 지역정렬 방법을 적용하여 다수의 지역정렬을 수행하는 알고리즘을 구현하고 결과를 분석해 본다. 지역 정렬에 일반적으로 사용되는 Smith-Waterman 알고리즘의 제한점 중 하나인 서열이 길어지는 것을 방지하고, sub-optimal sequence를 찾기 위한 방법을 응용하여 다중지역 정렬을 수행한다.
두 서열을 비교하여 유사성(similarity)이나 상동성(homology)를 찾기 위한 서열 정렬 방법 중에서 지역 정렬에 많이 사용되는 Smith-Waterman 알고리즘의 제한점인 Mosaic effect와 Shadow effect를 극복하기 위한 효율적인 방법을 살펴보고, 하나의 최대 값이 아닌 다수개의 최대 값을 찾아 다수개를 정렬함으로써 서열내에 존재 할 수 있는 다수개의 지역 정렬을 찾고 Normalized sequence alignment 알고리즘을 이용하여 서열 정렬된 결과들의 우선 순위를 매겨본다.
지역정렬(local alignment)과 전체정렬(global alignment)로 대표되는 정렬 문제는 전산학 분야의 전형적인 문제로, 두 서열의 전체적인 또는 부문적인 유사성(similarity)을 찾아 주기 위한 방법이다. 특히 정렬은 두 문자열에서 유사하게 나타나는 유사 서브스트링을 찾아내는 문제라든가 근래의 생물정보학에서 두 DNA시퀀스간의 유사도를 판별하는 문제 등에서 매우 중요란 기법이다. 본 논문에서는 두 서열들을 유사하게 매칭 시켜 주는 기존의 정렬 방법을 응용, 변형하여 C, C++. JAVA등으로 짜여진 프로그램 소스들의 유사도를 측정하는 방법을 제시하였다. 실제로 이런 프로그램 소스의 표절은 대학교육 수업과정 등에서 빈번하게 발생되는 문제점으로서 본 논문에서는 프로그램 소스표절을 검사, 탐지할 수 있는 방법론 및 구체적인 프로그램과 그 결과를 제시하고 있다. 아울러 두 프로그램간의 유사성을 비교하기 위해 기존의 지역정렬 방법을 보다 효율적으로 적절히 변형시키는 방법을 제시하고 있다.
본 연구는 생물정보학(Bioinformatics)의 가장 기초적인 분야중 하나인, 새롭게 밝혀진 유전자 서열과 이미 밝혀진 유전자 서열 사이의 유사성(similarity)이나 상동성(homology)을 찾기 위한 방법에 대한 연구 중 지역 서열정렬로 사용하는 알고리즘인 Smith-Waterman 알고리즘이 갖고 있는 문제를 파악한다. 긴 서열에 대한 선호를 막고 대신 부분적인 지역 정렬을 다수 개 찾아 정렬시키는 알고리즘을 제안하기로 한다.
구조적 생물 정보학 분야는 단백질의 3차원 구조를 대상으로 단백질을 연구하는 분야이며, 본 논문에서는 구조적 생물 정보학 분야의 핵심 연구 주제중의 하나인 Flexible 단백질 구조 정렬에 관한 새로운 알고리즘을 제시한다. Flexible 단백질 구조 정렬을 위하여, 단백질의 3차원 구조의 지역적인 유사성을 이용하여 두 단백질의 유사한 부분 구조를 추출해 내고, 이 추출된 유사 구조간에 연결 가능성을 검색하여 정렬이 가능한 모든 유사 구조를 찾고, 이 유사 구조에 꺽임점을 도입하여 Flexible 단백질 구조 정렬을 수행하였다. 이 과정에서 단백질의 지역적 유사성을 정확히 비교하기 위하여 RDA를 이용한 방법을 제안하였고, Flexible 단백질 구조 정렬시 신뢰성 있는 꺽임점 위치 선정 방법과 그래프를 이용한 최적화 방법을 제안하였다. 성능 평가를 위하여 다양한 방법으로 Flexible 단백질 구조 정렬의 성능 평가를 수행하였고, 기존의 방법인 DALI, CE, FATCAT 보다 성능의 우수함을 나타내었다.
지역정렬(local alignment) 알고리즘은 주어진 두 서열에서 서로 유사한 부분 문자열을 찾아내는 알고리즘이다. DNA 서열은 A, C, G, T 외에 N과 X도 가질 수 있는데, N과 X는 DNA로부터 염기배열 정보를 뽑아낼 때 실험적인 이유로 혹은 다른 이유로 일부 배열 정보를 잃어버린 경우에 사용된다. 본 논문에서는 A, C, G, T 이외에 N과 X를 모두 갖는 DNA 서열의 affine gap penalty metric에 대한 지역정렬을 찾는 효율적인 알고리즘을 제시한다. 이는 N만 처리할 수 있는 Kim-Park 알고리즘을 N과 X를 모두 처리할 수 있도록 성공적으로 확장한 결과이며, 더불어 새로운 문자가 추가되더라도 바로 적용이 가능한 일반화된 결과이다.
최근 표절에 대한 사회적 관심이 꾸준히 높아지고 있는 가운데, 기계적으로 유사한 문서를 탐색하는 방법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 중 생물정보학에서 유전자 서열을 분석하기 위해 사용되는 '지역 정렬(local alignment)' 기법은 문서 간 유사 영역을 탐색하는 데에 유용하다. 한편 한글에는 조사가 존재하는데, 이 때문에 한글 문장은 각 품사의 순서에 큰 영향을 받지 않는다. 이러한 한글의 특성을 이용해 기존 문서의 어순만 바꾼 문장을 생성할 경우, 지역 정렬을 이용한 탐색 방법으로는 이를 찾아내기 힘들다. 본 논문에서는 한글의 특성을 고려하여 어순과 관계없이 해당 영역의 유사성을 찾아내는 새로운 한글 유사 문서 탐색 방법을 제시한다. 이를 위하여, 성분 정렬(composition alignment) 기법을 적용한다. 성분 정렬 기법은 생물학에서 생물의 진화 과정이나 돌연변이 DNA 등 서열의 순서가 일부 뒤바뀌는 것을 허용하면서 유사한 시퀀스를 찾는 기법으로 기존의 방법보다 더욱 유연하고 민감한 방법이라 할 수 있다. 이를 적용하여 한글 문서를 탐색한 결과, 일반적인 문장 및 거의 동일한 문장 간의 유사도 점수는 큰 변화가 없었으나, 어순을 바꾼 문장의 경우 기존의 방법보다 평균 35.34% 가량 민감하게 탐색할 수 있었다. 추후 한글에 대한 초성 추출 및 성분 정렬 방법을 응용하여 다단계 구조의 유사 문서 탐색 방법에 대해 연구할 계획이다.
지금까지의 bitonic sorting 에 대한 연구는 N 개의 key를 정렬하기 위해서는 N/2(or N)개의 프로세서가 필요하였다. 여기서는 프로세서의 수가 정렬하고자 하는 key 수에 독립적이고 또한 N/2개 이하인 경우를 고려하였다. 따라서 본 연구에서는 공유 메모리 병렬 컴퓨터 환경에서 N 개의 Key를 고정도니 수의 프로세서를 사용하여 O(log2N) 시간에 정렬 할 수 있는 두 종류의 범용 bitonic sorting 알고리즘을 구현하였다. 첫째로, VITURAL-GPBS 알고리즘은 하나의 프로세서를 사용하여 여러 개의 프로세서가 하는 역할을 모방하므로써 정렬을 수행하도록 하였다. 둘째로, VIRTUAL-GPBS 알고리즘보다 좀 더 효율적이고 빠른 FAST-GPBS 알고리즘을 소개하였다. 두 알고리즘의 주요 차이점은 FAST-GPBS 알고리즘에서는 각각의 프로세서에 배정된 여러 개의 key를 각 프로세서 내에서 가장 빠른 순차 정렬 알고리즘을 사용하면서 먼저 지역적으로 정렬을 함으로써 VIRTUAL-GPBS 보다 효율이 50% 이상 향상된 정렬을 수행할 수 있도록 하였다. FAST-GPBS 알고리즘은 compare-exchange 대신 merge-split 작업을 함으로써 컴퓨터의 사용 효율을 향상시킬 수 있다.
정렬되지 않은 3차원 측정 점들로부터 이들을 근사하는 표면을 재구성하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 경계면 축소포장 방식에 의한 표면 재구성 방법 (shrink-wrapped boundary face : SWBF)으로, 측정 점으로부터 경계셀과 경계면을 구해 초기 메쉬를 생성하고 이를 연속적으로 축소하는 방식에 의해 표면을 재구성한다 제안된 방법은 기존의 표면 축소포장 방식의 메쉬 생성 방법의 문제점인 물체의 토폴로지에 대한 제악이 없이 어떠한 형태의 표면 재구성에도 적용이 가능하며, 기존 방법이 축소 단계에서 각 메쉬 정점에 대한 최단거리 측정점을 찾는 전역 탐색을 해야 하는데 비해 지역 탐색만으로 최적의 측정 점을 찾을 수 있으므로 처리 시간 측면에서도 우월하다. 실험을 통해 제안된 표면 재구성 알고리즘이 측정 점들간의 관계를 알 수 없는 정렬되지 않은 3차원 정들에 대한 표면 재구성에 매우 안정적이고 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문은 비정렬 격자 볼륨 렌더링을 위한 다중 코어 CPU기반의 메모리 효율적 광선 투사 병렬처리 알고리즘을 제안한다. 본 연구는 Bunyk 광선 투사(ray casting) 알고리즘에 기반을 두며, Bunyk 알고리즘의 높은 메모리 소모량 문제를 개선하기 위해 스레드별로 고정된 크기의 지역 버퍼를 할당한다. 지역 버퍼는 최근 방문된 면(face)의 정보를 저장하며, 이 정보는 다른 광선들에 의해 재사용되거나 다른 면의 정보로 대체된다. 지역 버퍼에 저장된 정보의 활용률을 높이기 위해 본 연구는 이미지 평면을 기반으로 일관성(coherency)이 높은 광선들을 하나의 광선 그룹으로 묶고, 생성된 광선 그룹들을 스레드들에게 분배한다. 각각의 스레드들은 할당 받은 광선 그룹들을 지역 버퍼를 활용하여 독립적으로 처리한다. 본 연구는 또한 지역 버퍼 활용률을 더욱 높이기 위해 면의 번호에 기반을 둔 해시 함수를 제안한다. 본 연구의 효용성을 확인하기 위해 제안하는 알고리즘을 서로 다른 크기의 비정렬 격자에 적용하였으며, 면 정보 저장을 위해 Bunyk 알고리즘 대비 약 6%의 메모리만 사용하여 정확한 볼륨 렌더링을 수행할 수 있었다. 이처럼 훨씬 적은 메모리 사용에도 불구하고 Bunyk 알고리즘과 대등한 성능을 보여주었으며, 대용량 데이터에 대해서는 최대 22% 높은 성능을 보여주었다. 이는 본 연구의 효용성 및 대용량 데이터의 볼륨 렌더링에 대한 적합성을 증명하는 결과이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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