'생물정보학'이란 생물학적 데이타를 처리, 가공하여 정보를 얻어내는 연구 분야로 이 중 대사 체학은 대사 경로 네트워크를 가시화하여 생명 활동을 이해하고자 하는 분야로, 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 줄 수 있는 도구가 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 새로운 '대사 경로 드로잉 알고리즘'을 제안하였다. 대사 경로 그래프의 구조로는 이분 그래프를 이용하여 가독성을 높였으며, 이 그래프가 척도 없는(scale-free) 네트워크 구조라는 것과 구조적으로 환형, 계층적, 선형 컴포넌트를 가진다는 것을 고려하여 사이즈가 큰 그래프도 적절하게 드로잉 하도록 하였다.
생물학자들은 기능이 밝혀진 단백질들로부터 치환된 몇몇의 잔기를 이용해 새로운 유용한 단백질들을 만든다. 만들어진 단백질은 높은 서열 유사성을 가지는데 우리는 이런 유사한 서열들로 구성되어 있는 클러스터를 서열 클러스터라고 정의한다. 이 논문에서는 서열정렬방법을 이용하여 서열들의 클러스터에 새로운 요약적 표현방법을 제안한다. 먼저 클러스터 안의 모든 서열들 각각의 거리에서 최소거리를 갖는 서열을 대표로 선택한다. 이 서열거리는 계산된 정렬스코어에 의해 얻을 수 있고 서열정렬의 결과에서 변환된 서열을 Edit-Script라고 불리는 보존정보에 저장한다. 대표로 선택된 서열과 각 클러스터의 Edit-Script가 데이터베이스에 저장되고 이 정보로 각 클러스터의 서열들이 보다 쉽게 만들어진다. 본 연구의 결과에서 Edit-Script의 정보를 이용하면 클러스터안의 서열들의 유사도이 55% 넘었을 때 사이즈가 감소된 것을 알 수 있다. 또한 데이터베이스에서 검색하려는 서열과 관련된 서열들을 검색할 때 데이터베이스 있는 대표서열들을 먼저 비교해 본 후 가장 거리가 가까운 대표서열을 선택하여 그 안의 클러스터 구성서열들과 검색하기 때문에 검색 시간을 단축시킬 수 있다.
컴퓨터와 네트워크의 보급이 일반화되면서 인터넷을 통한 정보전달이 일상 생활처럼 되고 있다. 기존에는 정보를 전달하기 위한 방법이 주로 전자메일에 한정되어 있던 것에 반해, 요즘은 좀 더 즉각적으로 메시지를 전달해주는 인스턴트 메신저를 많이 사용하고 있다. 인스턴트 메신저는 이러한 장점으로 인해 국내에서도 사용자가 급속하게 늘고 있다. 현재 사용하고 있는 대부분의 인스턴트 메신저는 서버에 로그 온 할 때 패스워드를 대칭키 암호기술로 암호화해서 보내지만 패스워드 크래킹 프로그램들이 많이 알려져 있어 전송되는 정보가 제 3자에 의한 암호 해독이 가능하게 된다. 또한 키 분배 및 관리에 있어서 어려움이 있다. 대칭키 암호기술의 어려움을 극복하는 방안으로 제안되었던 공개키 암호기준은 키 분배 및 관리는 편리해졌지만 알고리즘이 더 복잡하고 키의 길이가 상당히 길어 많은 제약이 따르며 처리속도가 오래 걸린다는 단점을 지닌다.[1] 이에 대안으로 제안된 타원곡선 암호체계(Elliptic Curve Cryptography, ECC)는 동일한 키 사이즈를 갖는 다른 암호체계보다 훨씬 강하다고 알려져 있다. 본 논문에서는 ECC를 이용하여 빠르고 효율적이며 높은 안전도를 나타내는 인스턴트 메신저에서의 패스워드 키 교환 방식을 설계한다.
본 논문에서는 알고리즘의 테스트 패턴중 하나인 1D-CZP패턴의 하드웨어 구현을 제안한다. FPGA를 통한 알고리즘 검증 시 센서로부터 받아들이는 정보로만은 알고리즘의 완벽한 장상작동 유무를 판단하기 어렵기 때문에, 내부 패턴 Generator를 사용하여 센서의 정보와 함께 알고리즘의 정상작동 유무를 판단하게 된다. 본 논문은 필터의 주파수 특성 판단에 용이하며, 입력이 랜덤한 특징을 가지는 1D-CZP패턴을 ROM Table형태로 구현하며, 구현 시 사용되는 Modulus연산을 효율적으로 수정함으로, 하드웨어 사이즈가 작아진 1D-CZP패턴을 제안한다.
본 논문은 윤곽선만을 추출하여 캐리커처를 생성하던 기존의 시스템과 달리 음영을 윤곽선과 합성하여 캐리커처를 생성하는 캐리커처 생성 시스템을 제안한다. 이 방식을 사용할 경우 얼굴의 텍스추어 정보까지 생성시 고려하기 때문에 좀 더 실사형에 근접한 캐리커처를 생성할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 벡터를 기만으로 하기 때문에 사이즈에 제한 없이 자유로운 변형이 가능할 뿐만 아니라 2D 캐릭터에 자유로운 표정을 적용하는 데에도 쉽게 적용이 가능하다. 또, 벡터의 특징으로 인해 모바일 상에서도 적은 용량으로 이용 가능하다. 본 논문은 벡터 형태의 캐리커처를 생성하는 방법과 음영을 제작 및 합성하는 방법을 함께 제시한다.
본 논문은 유무선 네트워크 환경에서 백오프 알고리즘을 적용하여 채널에 접근 충돌을 줄이는 방법을 제안한다. IEEE 802.16 환경에서 더블 백오프 사이즈가 열악한 환경에서도 동작점이 처음과 마지막 서비스가 동일하게 사용할 수 있도록 하였다. 데이터 처리량의 증가, 지연의 편차 감소 그리고 랜덤액세스 프로토콜의 과부하 조건에서 성능 감소율 향상을 위해 IEEE 802.16 환경에 적응 할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시한 알고리즘이 기존네트워크 보다 처리속도가 향상되었다. 또한 낮은 패킷의 포화상태에서도 손실이 적음을 확인 할 수 있었고, 기존네트워크 보다 포화 상태가 연장이 되는 것을 알 수 있었다.
쇼어 알고리즘을 실행할 수 있는 양자 컴퓨터의 발전으로 인해 기존 ECC(Elliptic Curve Cryptography)를 사용하던 블록체인이 PQC(Post Quantum Cryptography)로의 전환을 고려하고 있다. 하지만 PQC 는 기존 암호에 비해 큰 사이즈, 느린 서명/검증 속도 등과 같은 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 우리가 WISA'23 에서 새롭게 제안한 PQ-DPoL 합의 알고리즘에 NIST(National Institute of Standards and Technology)가 선정한 Crystal-Dilithium, Falcon 그리고 Sphincs+를 적용하여 비교 분석하였다. 실험 결과에 따르면, 매우 큰 서명 크기를 가지고 있기 때문에 블록에 담기는 트랜잭션의 수가 감소하므로 Sphincs+의 성능이 가장 떨어짐을 확인하였다. 또한 Dilithium 은 Falcon 과 비슷한 성능을 보여주었다. 그 중에서도 Falcon 이 가장 우수한 성능을 보여주었다. 이는 Falcon 의 공개키와 서명의 크기가 다른 알고리즘에 비해 작기 때문이다. 따라서 양자내성을 갖는 블록체인에는 Falcon 512 알고리즘이 가장 적합할 것으로 생각된다. 그러나 블록체인의 속도와 보안 강도는 Trade-off 관계이므로 보안성을 중요시하는 블록체인 네트워크에서는 Sphincs+가 적합할 수 있을 것으로 보인다. 따라서 블록체인 네트워크의 상황과 목적에 따라 적절한 알고리즘을 사용해야 될 것으로 생각된다.
본 논문은 H.264/AVC, MPEG4 등, 다양한 영상압축 코덱을 지원할 수 있는 ME ASIP (Application-specific Instruction Processor)의 정화소 움직임 추정 전용 명령어와 재구성 가능한 하드웨어 구조를 제안한다. 제안하는 전용의 명령어와 하드웨어 가속기는 HD급의 고화질 영상을 지원할 수 있는 성능을 가지고 있다. 제안하는 정화소 움직임 추정 명령어는 다수의 병렬 연산과 패턴 정보를 이용한 가변 포인트 2D SAD 연산기 구조를 통하여 전역탐색을 비롯한 각종 고속 탐색 알고리즘을 지원한다. 이를 위한 하드웨어 구조는 128개의 Processor Elements (PEs)로 구성되어 있는 Processor Element Group (PEG) 하나당 25,500 게이트를 가진다. 제안하는 ASIP은 Synopsys 사의 Processor Designer 로 검증하였고, Design Compiler를 이용 IBM 90nm 공정으로 합성하였다. 그 결과 제안하는 ASIP의 하드웨어 사이즈는 453K 게이트였으며, 동작 주파수는 188MHz로 HD급 1080p의 해상도를 가지는 영상을 실시간으로 동작 시킬 수 있다. 본 논문은 기존 2D SAD ASIP에 비하여 하드웨어 사이즈 측면에서 26%, 연산 속도 측면에서 평균 18%의 성능 향상을 보인다.
k-Nearest Neighbor(k-NN)그래프는 모든 노드에 대한 k-NN 정보를 나타내는 데이터 구조로써, 협업 필터링, 유사도 탐색과 여러 정보검색 및 추천 시스템에서 k-NN그래프를 활용하고 있다. 이러한 장점에도 불구하고 brute-force방법의 k-NN그래프 생성 방법은 $O(n^2)$의 시간복잡도를 갖기 때문에 빅데이터 셋에 대해서는 처리가 곤란하다. 따라서, 고차원, 희소 데이터에 효율적인 Locality Sensitive Hashing 기법을 (key, value)기반의 분산환경인 MapReduce환경에서 사용하여 k-NN그래프를 생성하는 알고리즘이 연구되고 있다. Locality Sensitive Hashing 기법을 사용하여 사용자를 이웃후보 그룹으로 만들고 후보내의 쌍에 대해서만 brute-force하게 유사도를 계산하는 two-stage 방법을 MapReduce환경에서 사용하였다. 특히, 그래프 생성과정 중 유사도 계산하는 부분이 가장 많은 시간이 소요되므로 후보 그룹을 어떻게 만드는 것인지가 중요하다. 기존의 방법은 사이즈가 큰 후보그룹을 방지하는데 한계점이 있다. 본 논문에서는 효율적인 k-NN 그래프 생성을 위하여 사이즈가 큰 후보그룹을 재구성하는 알고리즘을 제시하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 그래프의 정확성, Scan Rate측면에서 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
인간의 유전체 서열에는 유전체 단위반복변위(copy number variation, CNV)를 포함하는 다양한 유전적 구조 변이(genetic structural variation)가 존재하며, 이는 기능적으로 질병에 대한 감수성, 치료에 대한 반응, 유전적 특성 등과 밀접한 관련이 있다. 본 논문에서는 기가 시퀀싱(giga sequencing)의 결과 산출되는 대량의 짧은 길이의 DNA 서열 데이터를 이용한 새로운 CNV 검색 방식을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 레퍼런스 시퀀스에 DNA 서열 데이터를 서열 정렬시켜 각 레퍼런스 시퀀스의 위치에 대한 서열 데이터의 출현 빈도 정보를 얻은 후, 출현 빈도 정보의 패턴을 분석하여 통계적 유의성을 갖는 1kbp 이상의 연속 영역을 CNV 후보 영역으로 추출한다. 또한 제안된 알고리즘을 효율적으로 지원하기 위한 서열 정렬 방식에 대한 비교 및 분석을 수행한다. 제안된 기법의 유용성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 비교적 낮은 커버리지의 기가 시퀀싱 데이터를 이용하여 반복되거나 결실되는 다양한 형태의 CNV 영역을 효율적으로 검출하며, 또한 작은 사이즈의 CNV 영역에서부터 큰 사이즈의 CNV 영역까지 다양한 크기의 CNV 영역을 효율적으로 검출 할 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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