목적: ML-EM (The maximum likelihood-expectation maximization) 기법은 방출과 검출 과정에 대한 통계학적 모델에 기반한 재구성 알고리즘이다. ML-EM은 결과 영상의 정확성과 유용성에 있어 많은 이점이 있는 반면 반복적인 계산과 방대한 작업량 때문에 CPU(central processing unit)로 처리할 때 상당한 연산시간이 소요되었다. 본 연구에서는 GPU(graphic processing unit)의 병렬 처리 기술을 ML-EM 알고리즘에 적용하여 영상을 재구성하였다. 대상 및 방법: 엔비디아사(社)의 CUDA 기술을 이용하여 ML-EM 알고리즘의 투사 및 역투사 과정을 병렬화 전략을 구상하였으며 Geforce 9800 GTX+ 그래픽 카드를 이용하여 병렬화 연산을 수행하여 기존의 단일 CPU기반 연산법과 비교하였다. 각 반복횟수마다 투사 및 역투사 과정에 걸리는 총 지연 시간과 퍼센트 오차(percent error)를 측정하였다. 총 지연 시간에는 RAM과 GPU 메모리 간의 데이터 전송 지연 시간도 포함하였다. 결과: 모든 반복횟수에 대해 CPU 기반 ML-EM 알고리즘보다 GPU 기반 알고리즘이 더 빠른 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 단일 CPU 및 GPU 기반 ML-EM의 32번 반복연산에 있어 각각 3.83초와 0.26초가 걸렸으며 GPU의 병렬연산의 경우 15배 정도의 개선된 성능을 보였다. 반복횟수가 1024까지 증가하였을 경우, CPU와 GPU 기반 알고리즘은 각각 18분과 8초의 연산시간이 걸렸다. GPU 기반 알고리즘이 약 135배 빠른 처리속도를 보였는데 이는 단일 CPU 계산이 특정 반복횟수 이후 나타나는 시간 지연에 따른 것이다. 결과적으로, GPU 기반 계산이 더 작은 편차와 빠른 속도를 보였다. 결론: ML-EM 알고리즘에 기초한 GPU기반 병렬 계산이 처리 속도와 안정성을 더 증진시킴을 확인하였으며 이를 활용해 다른 영상 재구성 알고리즘에도 적용시킬 수 있을 것으로 기대한다.
인지기능 저하는 장 단기 기억 및 주의력 소실과 우울증, 불안증의 증가를 특징으로 한다. 또한, 인지기능 저하는 알츠하이머, 파킨슨병과 같은 다양한 퇴행성 뇌질환과 연관되어 있다. 경제적 부담, 안전 위협을 포함하는 인지기능 저하와 관련된 사회적 문제는 고령화가 진행됨에 따라 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전 세계적으로 많은 연구가 수행되고 있다. 일반적으로 인지기능 저하를 유발할 가능성이 있는 원인으로는 노화에 따른 대사 및 호르몬 불균형, 감염, 약물 오남용, 신경세포 손상 등이 알려져 있지만 다양한 요인이 관련되어 있으므로 원인 규명이 어려운 한계점 때문에 뚜렷한 치료전략 수립이 어려운 실정이다. 최근의 연구에 따르면 퇴행성 뇌질환 발생의 원인과 이에 대한 치료전략 수립에 있어서 장내미생물의 역할이 중요하게 제시되고 있다. 특히, 알츠하이머병과 파킨슨병에서 장내미생물 조성의 변화 및 이들에 의한 대사산물에 따른 분자생물학적, 신경행동학적 증상의 변화가 밝혀졌다. 알츠하이머병 동물모델에서 장내미생물의 변화는 NMDA 수용체와 글루탐산의 변화를 통해 기억능력 소실을 야기하였다. 반면, 알츠하이머병 동물모델에 프로바이오틱스를 투여하였을 때, 비정상적인 신경학적 행동이 유의적으로 감소하였다. 파킨슨병은 장내미생물 군집의 변화와 직접적인 연관성을 보였으며 이는 이차적 증상인 변비 발생에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 파킨슨병 동물모델에 투여한 프로바이오틱스는 단쇄지방산 중 하나인 뷰티르산 증가를 통한 신경세포 보호효과를 나타내었다. 또한, 알츠하이머병과 파킨슨병에서 뇌-혈관장벽의 기능이상이 밝혀졌으며, 뇌-혈관장벽 변화는 장내미생물 불균형에 의한 전신성 염증에 따른 미세소관의 파괴 및 투과성 증가와 연관된 것으로 나타났다. 더불어 장내미생물 대사과정에서 생성된 대사산물은 퇴행성 뇌질환의 발생과 치료에 영향을 미친다. 본 논문에서는 인지기능 저하의 진행을 지연시킴으로써 심화를 방지할 수 있는 효과적인 접근법을 제시하기 위하여 인지기능 저하와 장내미생물의 연관성을 심층적으로 고찰하여 치료적 대안으로 제시하고자 한다.
마이크로프로세서의 발전과 함께 멀티코어 시스템은 점차 보편화 되어가고 있다. 이러한 하드웨어 성능향상 패러다임의 변화로 인해 소프트웨어의 성능향상을 위해서는 기존의 싱글 스레드 어플리케이션들을 멀티 스레드 어플리케이션들로 교체하는 과정이 필수적이다. 멀티 스레드 어플리케이션 개발의 복잡성 때문에, 성능모니터링 도구는 어플리케이션의 성능 최적화를 지원하기에 유용한 도구로 사용된다. 기존의 성능모니터링 도구는 사용의 편의성이나 실시간성의 지원보다는 성능 측정 자체에 초점이 맞춰져 있다. 실시간 성능 모니터는 멀티 스레드 어플리케이션이 수행하는 동안 나타나는 문제점을 파악하는 것 뿐 아니라 실시간으로 어플리케이션의 동작 상태를 개발자가 확인 할 수 있기 때문에 단순한 성능 지표들만으로 문제점의 원인을 찾아내야하는 비 실시간 성능 모니터에 비해 효과적인 도구로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 멀티코어 시스템을 위한 실시간 성능모니터링 도구인 RMPM(Real-time Multi-core Performance Monitor)를 제안하고 성능 측정 주기로 인한 오버헤드와 정확성 사이의 관계를 비교하여 최적의 측정 주기를 결정하였다. 제안한 성능모니터는 전체시스템의 CPU 사용량, 메모리 사용량, 네트워크 사용량 뿐아니라 시스템의 코어별, 어플리케이션의 스레드별 부하 분산상태를 나타낼 수 있다.
본 논문에서는 FX 형식의 한일상관기(Korea-Japan Joint VLBI Correlator, KJJVC)의 잔차 지연 보정 알고리즘을 제안하였다. KJJVC의 초기 잔차 지연보정 알고리즘에는 연산의 고속화를 위해 정수 연산과 위상보정 계수를 위한 cos/sin table을 도입하였다. 그리고 잔차 지연 알고리즘의 초기설계에서 데이터의 타이밍과 잔차 지연 위상의 불일치와 비트쉬프트와 잔차 지연 위상의 불일치 문제를 해결하였다. VCS의 잔차 지연 알고리즘의 최종 설계에서는 잔차 지연보정된 값을 FFT segment에 적용할 때 잔차 지연 보정 회전 메모리가 초기화 되지 않는 것을 수정하였다. 제안한 잔치 지연 보정 알고리즘을 이용하여, 교차 전력 스펙트럼의 대역폭 모양이 모든 대역폭에 대해서 손실이 없이 평탄한 것을 확인하였다. 제안한 잔차 지연보정 알고리즘의 유효성을 확인하기 위해 시뮬레이터와 KJJVC를 이용하여 실제 관측데이터를 대상으로 상관처리 시험을 수행하였다. 실험결과를 통하여 제안한 잔차 지연 보정 알고리즘이 KJJVC에 잘 적용되고 있으며, 신호대 잡음비가 약 8% 향상되는 것을 확인하였다.
다양한 웹 서비스들은 서비스의 제공을 위해서 구조화된 표준문서인 XML(eXtensible Markup Language)을 널리 사용하고 있으며, 모바일 환경에서의 전자문서 및 전자서명 그리고 메일시스템에서도 XML이 사용되고 있다. XML을 사용하기 위해서는 문서의 파싱이 요구되며, 이는 XML 처리에서 가장 계산 집중적 작업이다. 따라서, XML 파싱 성능을 높이기 위해 하드웨어 기반의 파서들이 제안되어 성능 향상에 초점을 맞추고 있지만 실제 파싱 기법들에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 파서의 종류와 상관없이 사용될 수 있는 고성능 XML 파싱 기법을 제안하고 FPGA를 이용하여 파서를 설계하여 검증하였다. 제안된 파싱 기법은 상태머신 대신에 엘리먼트 분석기들을 사용하며 다중바이트 단위 엘리먼트 매칭을 수행한다. 제안된 파싱 기법은 CPB 항목에서 약 2~4배의 소비 클록을 감소시켰으며 파싱 이전에 전처리작업을 요구하지 않는다. 다른 파서들과 비교하여 제안된 파서는 약 1.33~1.82배 속도를 향상시켰다. 따라서, 제안된 파싱 기법은 실시간 XML 파싱이 가능하며 일반적인 XML 파서들에서도 적용할 수 있는 적합한 구조를 갖는다.
최근 모바일 게임은 모바일폰의 하드웨어적 성능향상과 통신망 속도증가로 폭넓은 장르와 다양한 형태로 개발되고 있다. 그러나 모바일 게임은 단말기의 키패드 조작만을 사용해 게임을 플레이해야 하기 때문에 개발하고자 하는 게임 소재의 한계성을 보여준다. 본 연구에서는 모바일폰의 물리적 장치를 게임 인터페이스로 활용하기 위해 'Flip On/Off 인터페이스'와 'Microphone 인터페이스'를 개발하였다. 기존 모바일게임의 키패드방식에 비해 'Flip On/Off 인터페이스'와 'Microphone 인터페이스'는 모바일폰 자체의 하드웨어를 활용하여 추가로 장치를 구매할 필요가 없고 인터페이스 응답 대기시간이 짧아 게임의 진행이 원활하다는 장점이 있다. 또한 개발된 인터페이스를 상용화 될 게임에 적용하여 테스트해 봄으로써 상용화 검수 기준 모바일폰 상에서도 힙 메모리 부족현상 없이 동작의 원활함을 확인하여 그 활용성을 확인하였다. 또한 사용성 평가를 시행한 결과 접근성, 신뢰성, 심미성이 높게 나타났다. 본 연구를 통해 키패드에 한정되어 있는 모바일 게임의 인터페이스 환경을 다양화 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 인지기능과 식사중재 프로그램의 관련 효과를 확인하고자 체계적 고찰을 시행하였다. 2019년 데이터베이스 검색, 선별을 통해 총 21편의 연구를 비뚤림 평가하였다. 고혈압 예방 식사인 대시 식단(Dietary Approaches to Stop Hypertension, DASH diet) 1편, 지중해 식단(Med diet) 8편, 마인드 식단(Mediterranean-DASH Intervention for Neurodegenerative Delay, MIND diet) 2편이었다(Table 1). 그리고 그 외의 식이중재는 10편이였다(Table 2). 인지 기능 개선을 위해 대표되는 식단 대시 식단(DASH diet), 지중해 식단(Med diet), 마인드 식단(MIND diet) 비교해 본 결과 공통적으로 야채류, 너트류를 권장하고 붉은 육류는 제한한다. 전세계적으로 각 나라마다 고령자의 인지 개선을 위한 연구가 실행되고 있으며 중재 식사관리는 지중해 식단과 비슷한 식단으로 구성되어 있으며 연구 결과 식이교육, 식이중재 시 인지 개선 효과가 있었다. 이 연구를 통해 식이패턴과 식사의 질을 높이는 것이 중요하고 인지기능 개선에 높은 효과를 보인다는 것을 확인할 수 있었고 치매의 치료법은 아직 개발되지 않았으므로 치매의 진행을 예방하고 발병을 지연시키기 위해 식단 구성시 정제되지 않은 통곡물, 야채, 과일, 베리류, 생선, 올리브유, 너트류, 콩류 섭취를 권장한다. 이 고찰을 통해 인지기능 개선을 위해 단일 영양소, 단일 식품의 섭취의 한계를 확인하였고 한국 고령자에게 맞는 맞춤형 식사교육을 통한 식사관리 중재 프로그램이 필요하다는 것을 확인하였다. 그리고, 이 연구의 결과를 바탕으로 한국형 식사관리 중재 프로그램의 기초를 마련하고자 한다.
인지질의 기능적 특성을 조사하기 위하여 체중이 $180{\sim}220g$ 되는 Sprague-Dawley계 암컷 랫드를 사용하여 대조군(식이 제한군)과 청둥오리 인지질의 투여군으로 실험하였다. 대조군은 전 실험기간 동안 먹이를 주었고 청둥오리 인지질 첨가군은 임신 중에 임의로 주고 수유 3주 동안 제한사료를 주었다. 생후 3주에 새끼 쥐들을 어미 쥐로부터 분리시켰으며, 이후 4주 동안 임의로 사료를 먹도록 하였다. 각 군에서 0, 1, 2, 3, 5 및 7주에 새끼 쥐의 체중을 측정하고 희생하여 뇌 무게, 뇌의 protein, phospholipid, cholesterol 함량을 측정하였다. 그 결과 체중은 생후 1, 2, 3주에 대조군 및 인지질 첨가군 간에 체중이 증가하여 매우 유의적인 차이를 나타내었고, 생후 5주까지 그 차이가 나타났으나, 후기에는 유의적인 차이를 보이지 않았다. 뇌 무게는 생후 2, 3, 7주에 증가하여 유의적인 차이를 나타냈다. 뇌의 protein 함량은 생후 2주부터 대조군과 인지질 첨가군 사이에 증가하여 유의적인 차이를 나타내었으며, 그 차이는 식이회복 기간 중에도 나타냈다. 뇌의 phospholipid, cholesterol 함량은 생후 2, 3주에 두 군 사이에 유의적인 차이를 나타냈으며, 식이 회복 후기인 생후 7주에는 phospholipid(PL) 만이 점차적으로 증가하였다. 쥐를 대상으로 한 수동 회피 검사에서는 대조군에 비하여, Duck-PL 및 Pig-PL 첨가군의 수동 회피율이 우수하였다.
최근 몇 년간 클리스터링 기반 다중 프로세서 시스템에서의 상호 연결망으로서의 버스의 제약을 극복하기 위한 단방향 지점간 링크를 이용한 링 구조가 제안되었다. 하지만 계속되는 프로세서의 고속화와 지역 버스 및 메모리의 고성능화로 인해 지점간 링크의 현재 표준 대역폭으로는 시스템 확장성에 한계를 보이며 이에 따라 대역폭 확장에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 클리스터링 기반 다중프로세서 시스템으로 개발된 PANDA 시스템을 기본 모델로 채택한다. 최근 대중화된 프로세서 및 지역 버스의 사양을 반영한 모의실험을 통해 현재의 지점간 링크가 전체 시스템 성능에 병목이 됨을 보여주고 두 배 이상의 대역폭 확장이 필요함을 보인다. 상호 연결망의 대역폭을 확장하기 위해, 두 배 증가된 대역폭을 지닌 새로운 링크를 개발하는 것은 과다한 설계비용과 개발시간이 요구된다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 상용화되어있어 쉽게 적용 가능한 기존 IEEE 표준 대역폭을 가진 링크를 이용해 이중으로 링을 구성하는 몇 가지 방법 단순 이중 링, 트랜잭션 분리 이중 링, 방향 분리 이중 링 - 을 제시하고 모의실험을 통해 두 배 대역폭 단일 링과 더불어 각각의 방식에 대한 장단점을 분석한다.
현재 대용량 온톨로지를 추론하기 위해 하둡 기반의 분산 클러스터 환경을 구축한 후, 맵-리듀스 알고리즘을 기반으로 추론을 수행하는 방식이 활발히 연구되고 있다. 그러나 본 논문에서는 분산 클러스터의 메모리 환경에서 대용량 OWL Horst Lite 온톨로지 추론을 위한 기법을 제안한다. 대용량 온톨로지 추론에 사용되는 규칙 기반 추론 방식은 데이터가 더 이상 추론 되지 않을 때까지 트리플 형식으로 표현된 온톨로지에 추론 규칙을 반복적으로 수행한다. 따라서 컴퓨터 디스크에 적재된 대용량의 온톨로지를 대상으로 추론을 수행하면 추론 시스템의 성능이 상당히 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 본 논문에서는 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 Spark를 기반으로 온톨로지를 메모리에 적재한 후, 추론을 수행하는 기법을 제안한다. Spark에 적합한 OWL Horst Lite 온톨로지 추론 시스템을 구현하기 위해서 대용량 온톨로지를 적절한 크기의 블록으로 분할한 후, 각각의 블록을 분산 클러스터를 구성하는 각 노드의 메모리에 분산 적재하여 작업을 수행하는 방법론을 제안하였다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험하였다. 대표적인 맵-리듀스 기반 온톨로지 추론 엔진인 WebPIE와 비교 실험한 결과, LUBM8000(11억개 트리플, 155GB)에 대해서 WebPIE의 추론 처리량이 19k/초보다 3.2배 개선된 62k/초의 성능 향상이 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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