실사 및 그래픽 기반 가상현실 콘텐츠는 360도 영상을 기반으로 하며, 시청자의 의도나 자동 추천 기능을 통한 뷰포트 추출이 필수적이다. 본 논문은 360도 영상에서 다중 객체 추적 기반의 뷰포트 추출 시스템을 설계하고, 다중 뷰포트 추출에 필요한 병렬화된 연산 구조를 제안한다. 360도 영상에서 뷰포트 추출 과정을 ERP 좌표의 3D 구 표면 좌표 변환과 3D 구 표면 좌표의 뷰포트 내 2D 좌표 변환 과정을 순서대로 픽셀 단위의 스레드로 구성하여 연산을 병렬화하였다. 제안 구조는 항공 360도 영상 시퀀스들에 대하여 최대 30개의 뷰포트 추출 과정에 대한 연산 시간이 평가되었으며, 뷰포트 수에 정비례하는 CPU 기반 연산 시간에 비해 최대 5240배 가속화됨을 확인하였다. ERP 프레임 I/O 시간을 줄일 수 있는 고속의 I/O나 메모리 버퍼를 사용 시 뷰포트 추출 시간을 7.82배 추가 가속화가 가능하다. 제안하는 뷰포트 추출 병렬화 구조는 360도 비디오나 가상현실 콘텐츠들에 대한 동시 다중 접속 서비스나 사용자별 영상 요약 서비스 등에 활용될 수 있다.
현재 다양한 플랫폼에서 슈퍼히어로 코믹을 바탕으로 한 미디어들이 쏟아져 나오고 있고 영화의 경우만 보면 다수의 슈퍼히어로 영화들이 역대 전 세계 흥행 순위 상위권에 오르는 등 높은 인기를 누리고 있다. 이러한 현상은 '슈퍼히어로의 역습'이라 표현할 수 있는 2012년 국내 극장가에서도 똑같이 재현되고 있다. 슈퍼히어로에 대한 높은 관심에도 불구하고 이들의 고향이나 다름없는 출판코믹은 아직 국내 팬들에게 생소하다. 본 논문은 출판 코믹에서 구현되는 슈퍼히어로의 다양성과 방대한 세계관에 주목하고 이러한 끊임없는 생성과 무한 반복이 슈퍼히어로의 정체성과 어떤 연관성이 있는지 존재론적 관점으로 연구한 것이다. 먼저, 2장에서 한명의 슈퍼히어로가 다수의 평행우주에 개별적으로 존재하는 슈퍼히어로 코믹의 다중 우주적 세계관을 구체적으로 설명하였다. 복수적인 한명의 슈퍼히어로와 복수의 시리즈는 내러티브의 통일성을 무너뜨리고 모순과 역설을 초래하지만 다양한 실험적 창작을 허락하기 때문에 슈퍼히어로 코믹을 생동감 있는 생성/창작의 공간으로 발전시키는데 공헌하였다. 3장에서 본격적으로 반복의 사유로 슈퍼히어로와 코믹 텍스트를 살펴본다. 슈퍼히어로의 반복은 경제적 실리의 잉여적 생산이기 이전에 창조적 역량의 반복임을 주장한다. 질 들뢰즈가 그의 초기 저서 <차이와 반복>(Diff$\acute{e}$rence et R$\acute{e}$p$\acute{e}$tition)에서 현실을 왜곡하는 일반적인 동일성을 지적하고 플라톤의 재현의 체제를 전복하고자 그가 사유한 창조적인 반복을 슈퍼히어로의 반복의 중요한 논리적 근거로 활용한다. 들뢰즈가 창조적이고 역동하는 반복과 니체의 영원회귀 하는 초인이 다르지 않다는 주장에 근거하여 슈퍼히어로가 생기 있는 차이, 동일성에 종속되지 않은 시뮬라크르의 존재라고 주장한다. 즉 슈퍼히어로는 반복이 존재의 근거며 반복되어야 슈퍼히어로로 현실화가 가능하다고 주장한다. 또 반복의 출발, 근원은 들뢰즈가 베르그송에서 주로 차용한 다양제적 잠재성(the virtual)이라는 점에 근거하여 '일자一者'적 슈퍼히어로(예로, 슈퍼맨)이 '다자多者'인 내재적 잠재성을 형성하고 포괄적이고 심층적인 반복을 통해 이전의 모든 슈퍼맨의 통합된 기억, 과거, 지속(잠재성)에서 분화된 슈퍼맨으로 탄생(현실화)한다고 주장한다. 4장에서 수적 다양성과 내적 다양체를 논하고 모든 반복이 들뢰즈의 생성과 역량의 반복으로 귀결되지 않는다는 점을 밝히기 위해 한국만화의 대표적 만화 캐릭터인 이현세 작가의 오혜성과 슈퍼맨을 비교한다.
The explosive growth of next-generation sequencing data has resulted in ultra-large-scale datasets and ensuing computational problems. In Korea, the amount of genomic data has been increasing rapidly in the recent years. Leveraging these big data requires researchers to use large-scale computational resources and analysis pipelines. A promising solution for addressing this computational challenge is cloud computing, where CPUs, memory, storage, and programs are accessible in the form of virtual machines. Here, we present a cloud computing-based system, Bio-Express, that provides user-friendly, cost-effective analysis of massive genomic datasets. Bio-Express is loaded with predefined multi-omics data analysis pipelines, which are divided into genome, transcriptome, epigenome, and metagenome pipelines. Users can employ predefined pipelines or create a new pipeline for analyzing their own omics data. We also developed several web-based services for facilitating downstream analysis of genome data. Bio-Express web service is freely available at https://www. bioexpress.re.kr/.
비록 멀티 페이지 TLB는 성능을 향상시키는데 효과적이지만, 운영체제의 도움을 통한 기존의 방법은 사용자 응용 프로그램에서는 멀티 페이지를 사용할 수 없는 치명적인 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 운영체제의 지원 없이 멀티 페이지를 이용하여 고성능과 저전력을 얻을 수 있는 새로운 멀티 TLB 구조를 제안한다. 제안된 TLB는 작은 페이지를 위한 TLB와 큰 페이지를 위한 TLB로 구성되며, 모두 완전연관 뱅크 구조를 가지고 있다. 작은 페이지를 지원하는 S-TLB(Small TLB)는 큰 페이지를 지원하는 L-TLB(Large TLB)에서 추출된 작은 페이지를 저장하게 되며, L-TLB는 CPU로부터 요청된 작은 페이지를 포함한 큰 가상 페이지 주소를 저장하게 된다. CPU가 요청한 가상주소의 특별한 한 비트와 두 비트를 이용하여 S-TLB와 L_TLB의 각각의 하나의 뱅크만이 접근되며, 동시에 접근되는 엔트리 수 감소에 의해 에너지 소비를 줄일 수 있다. 또한 본 논문에서 효과적인 성능향상을 위해 간단한 1비트 LRU 정책을 제안하였다. 제안된 LRU 정책은 각 TLB 엔트리에 추가적인 1 비트를 사용하여 최근에 참조된 블록을 나타낸다. 이 방법은 간단하게 L-TLB로부터 가장 최근에 참조된 페이지를 선택할 수 있다. 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 구조는 완전연관 사상 TLB, Dual TLB 그리고 ARM TLB에 비해 76%, 57%, 그리고 6%의 에너지*지연시간을 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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