내장형 시스템의 요구사항이 증가함에 따라 내장형 시스템에서 동작하는 프로그램의 복잡도가 증가하고 있다. 이는 최적의 성능을 발휘하는 소프트웨어의 작성을 어렵게 만드는 요인이 된다. 본 논문은 내장형 시스템에 적합한 호스트/타겟 구조의 프로파일링 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 교차 개발환경을 사용하는 내장형 시스템에 적합하도록 호스트에서 작성한 프로그램에 로그를 발생시키는 소스를 삽입하여 타겟 시스템에서 실행한다. 발생된 프로파일링 로그는 통신으로 호스트 시스템에 전송하고 전송한 로그 데이터는 호스트 시스템에서 분석하여 XML 형태로 저장하고 보고서를 생성한다. 보고서는 GUI 기반의 그래픽 뷰어를 통해 개발자에게 제공한다. 제안하는 도구는 자원이 적은 타겟 시스템의 로드를 줄이고 생성하는 로그 XML은 XSLT를 이용하여 다른 형태로 변환하기 용이하다. 또한 제안하는 도구는 이클립스 플러그인 기반으로 이클립스의 다양한 기능을 그대로 사용할 수 있는 장점을 가진다.
A method for calibrating a laser profiling system for seafloor micro-topography measurements is described. The system consists of a digital camera and an arrangement of six red lasers that are mounted as a unit on a remotely operated vehicle (ROV). The lasers project as parallel planes onto the seafloor, creating profiles of the local topography that are interpreted from the digital camera image. The goal of the calibration was to determine the plane equations for the six lasers relative to the camera. This was accomplished in two stages. First, distortions in the digital image were corrected using an interpolation method based on a virtual pinhole camera model. Then, the laser planes were determined according to their intersections with a calibration target. The position and orientation of the target were obtained by a registration process. The selection of the target shape and size was found to be critical to a successful calibration at sea, due to the limitations in the manoeuvrability of the ROV.
템플릿 공격은 공격 대상 장비와 동일한 테스트 장비를 보유한 경우에 수행할 수 있는 강력한 부채널 분석 방법이다. 템플릿 공격은 테스트 장비를 이용하여 비밀정보에 대한 템플릿을 구성하는 프로파일링 단계와 공격 대상 장비에서 수집한 전력 파형을 템플릿과 비교하여 비밀정보를 찾는 매칭 단계로 구성된다. 템플릿 공격의 성능을 향상시키는 방법 중 하나는 가우시안 분포에 대한 템플릿의 추정을 향상시키는 것이다. 그러나 프로파일링 단계에서 각 중간값에 대한 템플릿을 계산할 때 사용되는 전력 파형의 수가 제한된다면 템플릿 계산이 부정확해진다. 본 논문에서는 프로파일링 단계에서 템플릿을 계산하기 위해 사용하는 파형의 수가 제한될 때 노이즈 파형으로 간주되는 전력 파형을 제거하는 방법론을 제시한다. 제시한 방법론에 따라 노이즈로 간주되는 전력 파형을 제외하여 템플릿을 구성할 경우에 템플릿 추정의 정확도가 향상되어 템플릿 공격의 성능이 향상된다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 템플릿 공격의 성능이 향상됨을 보임으로써 제시한 방법론이 타당함을 증명한다.
Kim, Eun-Hye;Lee, Sunghoon;Park, Jongsun;Lee, Kyusang;Bhak, Jong;Kim, Byung Chul
Genomics & Informatics
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제12권2호
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pp.50-57
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2014
We present a new next-generation sequencing-based method to identify somatic mutations of lung cancer. It is a comprehensive mutation profiling protocol to detect somatic mutations in 30 genes found frequently in lung adenocarcinoma. The total length of the target regions is 107 kb, and a capture assay was designed to cover 99% of it. This method exhibited about 97% mean coverage at $30{\times}$ sequencing depth and 42% average specificity when sequencing of more than 3.25 Gb was carried out for the normal sample. We discovered 513 variations from targeted exome sequencing of lung cancer cells, which is 3.9-fold higher than in the normal sample. The variations in cancer cells included previously reported somatic mutations in the COSMIC database, such as variations in TP53, KRAS, and STK11 of sample H-23 and in EGFR of sample H-1650, especially with more than $1,000{\times}$ coverage. Among the somatic mutations, up to 91% of single nucleotide polymorphisms from the two cancer samples were validated by DNA microarray-based genotyping. Our results demonstrated the feasibility of high-throughput mutation profiling with lung adenocarcinoma samples, and the profiling method can be used as a robust and effective protocol for somatic variant screening.
Pseudopodia are dynamic actin cytoskeleton-based membrane protrusions of cells that enable directional cell migration. Pseudopodia of cancer cells play key roles in cancer metastasis. Recent studies using pseudopodial subcellular fractionation methodologies combined with mass spectrometry-based proteomic profiling have provided insight into the pseudopodiome that control the protrusions of invasive metastatic cancer cells. This review highlights how to characterize the protein composition of pseudopodia and develop strategies to identify biomarkers or drug candidates that target reduction or prevention of metastatic cancer.
Metabolomics is the study which detects the changes of metabolites level. Metabolomics is a terminal view of the biological system. The end products of the metabolism, metabolites, reflect the responses to external environment. Therefore metabolomics gives the additional information about understanding the metabolic pathways. These metabolites can be used as biomarkers that indicate the disease or external stresses such as exposure to toxicant. Many kinds of biological samples are used in metabolomics, for example, cell, tissue, and bio fluids. NMR spectroscopy is one of the tools of metabolomics. NMR data are analyzed by multivariate statistical analysis and target profiling technique. Recently, NMR-based metabolomics is a growing field in various studies such as disease diagnosis, forensic science, and toxicity assessment.
Kinomics is an emerging and promising approach for deciphering kinomes. Chemical kinomics is a discipline of chemical genomics that is also referred to as "chemogenomics", which is derived from chemistry and biology. Chemical kinomics has become a powerful approach to decipher complicated phosphorylation-based cellular signaling networks with the aid of small molecules that modulate kinase functions. Moreover, chemical kinomics has played a pivotal role in the field of kinase drug discovery as it enables identification of new molecular targets of small molecule kinase modulators and/or exploitation of novel functions of known kinases and has also provided novel chemical entities as hit/lead compounds. In this short review, contemporary chemical kinomics technologies such as activity-based protein profiling, T7 kinasetagged phages, kinobeads, three-hybrid systems, fluorescenttagged kinase binding assays, and chemical genomic profiling are discussed along with a novel allosteric Bcr-Abl kinase inhibitor (GNF-2/GNF-5) as a successful application of chemical kinomics approaches.
본 논문에서는 메모리 접근 연산을 레지스터 접근 연산으로 변환함으로써 레지스터를 할당하여 내장형 소프트웨어의 성능 향상을 도모할 수 있는 위한 레지스터 할당 기법을 제안한다. 제안된 방법에서는 프로파일링(Profiling)을 통하여 메모리 트레이스(trace)를 얻는다. 그리고 각 함수의 수행 횟수에 대한 프로파일링 결과로부터 높은 동적 호출 횟수를 가지는 대상 함수를 선정하여 제안된 레지스터 할당 기법을 적용한다. 이와 같이 최적화의 대상이 되는 함수의 수를 줄임으로써 전체적인 컴파일 시간을 줄일 수 있다. 최적화대상 함수의 메모리 트레이스를 탐색하여 레지스터 접근 연산으로 변경될 경우 수행 사이클을 줄일 수 있는 메모리 접근 연산을 찾는다. 찾아진 메모리 접근 연산에 대해서는 컴파일러의 중간단계 코드를 수정하여 프로모션 레지스터(promotion register)를 할당한다. 이와 같은 과정을 거쳐 메모리 접근 연산이 프로모션 레지스터에 대한 접근 연산으로 대체되고 이로부터 성능향상을 얻을 수 있다. 제안된 레지스터 프로모션 기법을 ARM과 MCORE 프로세서용 컴파일러에 적용한 후 MediaBench와 DSPStone 벤치마크를 이용하여 cycle count를 비교함으로써 성능을 측정하였다. 그 결과 ARM과 MCORE에 대하여 평균 14%와 18%의 성능향상을 얻을 수 있었다.
이 논문에서는 내장형 소프트웨어의 성능 향상을 위하여 사용될 수 있는 레지스터 프로모션의 새로운 기법을 제안한다. 레지스터 프로모션은 프로그램 내의 메모리 접근 연산(memory access)을 레지스터 접근 연산(register access)으로 바꾸어서 프로그램의 성능 향상을 꾀하는 최적화 방법 중의 하나이다. 제안된 방법에서는 프로파일링(profiling)을 통하여 주어진 소스 코드 내에서의 메모리 접근 연산에 대한 트레이스(trace)를 얻는다. 그리고 각 함수의 수행 횟수에 대한 프로파일링 결과로부터 높은 동적 호출 횟수를 가지는 대상 함수를 선정하여 제안된 레지스터 프로모션 기법을 적용한다. 이와 같이 최적화의 대상이 되는 함수의 수를 줄임으로써 컴파일 시간을 줄일 수 있다. 최적화 대상 함수의 메모리 트레이스를 탐색하여 레지스터 접근 연산으로 변경될 경우 수행 사이클을 줄일 수 있는 메모리 접근 연산을 찾는다. 찾아진 메모리 접근 연산에 대해서는 컴파일러의 중간단계 코드를 수정하여 프로모션 레지스터를 할당한다. 이와 같은 과정을 거쳐 메모리 접근 연산이 프로모션 레지스터에 대한 접근 연산으로 대체되고 이로부터 성능향상을 얻을 수 있다. 제안된 레지스터 프로모션 기법을 ARM과 MCORE 프로세서용 컴파일러에 적용한 후 MediaBench와 DSPStone 벤치마크을 이용하여 실험한 결과 ARM과 MCORE 프로세서에 대하여 각각 평균 14%와 18%의 성능향상을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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