• 한국임상수의학회지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.138-143
• /
• 2009

허혈/재관류 손상은 급성신부전의 주요 원인이며 이식된 신장의 기능지연을 유발하여 거부반응의 발생을 증가시킨다. 본 연구에서는 쥐의 허혈/재관류 손상모델에서 허혈시간에 따른 면역세포의 변화를 평가하였다. 8주령 수컷 SD rat의 좌신을 각각 30, 45, 60분간 허혈/재관류 동안에 우신을 적출 하였고, 대조군은 우신만 적출하였다. 신장기능은 0, 1, 2, 3, 5, 7일에 각각 평가하였으며, 허혈/재관류 후 1일과 7일에 신장조직을 채취하여 면역형광염색(DCs, NK cells, macrophages, B cells, CD4+ and CD8+ T cells)과 H&E 염색을 실시하였다. 허혈 시간이 증가할수록 신장기능이 감소되었으나, 신장 세뇨관괴사와 염증세포의 침윤이 증가하였다. 허혈/재관류 후 신장조직에서 DCs, NK cells, macrophages, CD4+ T cells, CD8+ T cells의 침윤 증가와 재관류 후 7일째 B cells의 침윤이 관찰되었다. 면역세포는 허혈시간 뿐 아니라 재관류 시간이 증가에 따라 뚜렷하게 관찰되었다. 이 결과는 허혈시간이 증가됨에 따라 면역반응이 증가될 수 있으며, 허혈재관류 손상이 비항원성 면역반응을 유도할 수도 있다는 것을 의미한다.

• 한국해양학회지:바다
• /
• 제27권3호
• /
• pp.127-143
• /
• 2022

최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 해양수치모델 실험을 수행하는 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 대규모 자원이 필요한 해양수치모델을 구현하는데 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 정보처리 기술의 발달로 클라우드 컴퓨팅 시스템은 가상화와 원격 고속 네트워크, 직접 메모리 액세스와 같은 수치모델의 병렬처리에 필요한 다양한 기술과 환경을 제공한다. 이러한 새로운 기능은 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델링 실험을 용이하게 한다. 많은 과학자들과 엔지니어들은 해양수치모델 실험에 있어서 가까운 미래에 클라우드 컴퓨팅이 주류가 될 것으로 기대하고 있다. 해양수치모델링을 위한 클라우드 컴퓨팅의 처리성능 분석은 수치모델의 수행 시간과 리소스 활용량을 최소화하는 데 도움이 될 수 있으므로 최적의 시스템을 적용하는 데 필수적이다. 특히 모델 격자 내 다양한 변수들이 다차원 배열 구조로 되어 있기 때문에 대량의 입출력을 처리하는 해양수치모델의 구조는 캐시메모리의 효과가 크며, 대량의 자료가 이동하는 통신 특성으로 인해서 네트워크의 속도가 중요하다. 최근에 주요한 컴퓨팅환경으로 자리잡고 있는 클라우드 환경이 이러한 해양수치모델을 수행하기에 적합한지 실험을 통해서 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 상용 클라우드 시스템에서 해양수치모델로 대표적인 Regional Ocean Modeling System (ROMS)와 더불어 다른 해양모델의 클라우드 환경으로 전환에도 도움이 될 수 있게 병렬처리 시스템의 성능을 측정할 수 있는 표준 벤치마킹 소프트웨어 패키지인 High Performance Linpack을 활용하여 초당 부동소수점 연산횟수 처리능력과 및 STREAM 벤치마크를 활용하여 다중 노드들로 구성된 수치모델용 클러스터의 메모리처리성능을 평가하고 비교하였다. 이러한 평가내용은 클라우드 환경에서 해양수치모델을 어떻게 수행할 것인가에 대해 중요한 정보를 제공할 수 있다. 가상화 기반 상용 클라우드에서 얻은 실제 성능 자료와 구성 설정 분석을 통해 가상화 기반 클라우드 시스템에서 해양수치모델의 다양한 격자 크기에 대한 컴퓨터 리소스의 효율성을 평가했다. 본 연구를 통해서 캐시 계층과 용량이 큰 메모리를 사용하는 HPC 클러스터가 ROMS의 성능에 매우 중요하다는 것을 발견했다. 수치모델링의 실행 시간을 줄이기 위해 코어 수를 늘리는 것은 작은 격자 보다 큰 격자 모델에서 더 효과적이다. 이러한 처리 성능 분석 결과는 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 해양수치모델을 효율적으로 구축하는 데 중요한 자료로 이용될 것이다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제18A권4호
• /
• pp.135-142
• /
• 2011

본 연구는 플래시 메모리 기반의 고성능 SSD (Solid State Disk) 구조를 위하여 디스크 참조 특성에 적응적으로 구동하는 효율적인 버퍼 구조와 구동 기법을 설계한다. 기존 SSD는 삭제동작 횟수의 제약은 물론 읽기와 쓰기 동작에 대하여 비대칭적인 성능을 보이는 특징을 갖고 있다. 이러한 삭제동작 횟수와 쓰기 동작의 지연시간을 최소화 하기 위해서는 다중 플래시 메모리 칩들에 대해 쓰기 동작은 병렬적으로 수행하는 정도를 최대화하여 운영하여야 한다. 따라서 플래시 메모리 칩들에 대한 인터리빙 레벨 (interleaving level)을 최대화 하기 위하여, 본 논문에서는 혼합 위치 사상 기법 (hybrid address mapping)과 슈퍼 블록 (super-block) 기반의 SSD 구조에 대하여 성능 증대와 증가된 장치 수명을 제공하기 위한 효율적 버퍼 구조를 제안한다. 제안한 버퍼구조는 응용 수행특성을 기반으로 최적의 임의/순차쓰기를 구분하며, 수행 성능에 중요한 순차쓰기 정도의 크기를 증대시키는 동적 융합 방법, 구동되는 버퍼구조와 사상 테이블의 효율적인 관리 구조를 설계하였으며, 이를 통해 기존의 단순한 버퍼 운영기법에 비하여 35%의 성능향상을 제공한다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제54권1호
• /
• pp.96-110
• /
• 2017

기존의 차량 검출 연구들의 대부분은 일반렌즈 또는 광각렌즈를 가지는 후방 카메라를 사용하기 때문에 사각지대가 넓으며, 영상에 노이즈 및 다양한 외부 환경에 취약한 부분이 있다. 본 논문에서는 사각지대를 줄이고, 노이즈 및 가혹한 외부 환경에서도 인식이 가능한 검출 방법을 제안한다. 먼저 광각렌즈보다 더 넓은 화각을 가진 어안렌즈를 이용해 사각지대를 최소화한다. 렌즈의 화각이 커진 만큼 비선형 방사왜곡도 커지게 되므로, 정확한 영상 결과를 얻기 위해서 왜곡 상수 초기화와 최적화를 실시한 후 Calibration을 이용하였다. 그리고 Calibration과 동시에 원본 영상을 분석하여 안개가 자욱한 상황과 갑작스러운 조도 변화로 인해 생기는 명순응, 암순응 현상에 의한 시야 방해 상황에서도 인식이 가능하도록 안개 제거와 밝기 보정을 이용하였다. 안개 제거는 일반적으로 계산 시간이 매우 크다. 따라서 계산 시간을 줄이기 위해 대표적인 안개 제거 알고리즘인 Dark channel prior를 기반으로 안개를 제거하였다. 밝기 보정 시에는 Gamma correction을 이용했고, 보정에 필요한 Gamma value를 결정하기 위해 영상에 대한 밝기 및 명암 평가가 수행하였다. 평가는 영상의 전체가 아닌 일부분을 이용하여 할애되는 계산시간을 줄였다. 밝기 및 명암 값이 계산되면 그 값을 이용해 Gamma value를 결정하고 전체 영상에 보정을 실시하였다. 그리고 밝기 보정과 안개 제거로 나누어 병렬 처리한 후, 영상을 하나로 정합함으로써 전 처리 과정의 연산시간을 줄였다. 이후 보정된 영상으로부터 특징추출법인 HOG를 이용하여 차량을 검출하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하는 방법의 영상 보정을 이용한 차량 검출을 하는데 1프레임당 0.064초가 걸렸으며, 기존의 차량 검출 방법에 비해 7.5%의 향상된 검출률을 얻었다.