2021~2030년 초고성능컴퓨팅 육성을 위한 국가초고성능컴퓨팅 혁신전략

초고성능컴퓨팅은 인공지능·데이터와 융합, 경제·사회 전반의 대변혁을 견인하는 4차 산업혁명 시대의 신사회간접자본이다. 따라서 세계 각국은 초고성능컴퓨팅을 국가 미래 경쟁력의 핵심요소로 인식하고, 과학·연구뿐만 아니라 경제·산업, 의료, 안보 등 국가 차원의 활용 전략 분야를 선정하여 인프라구축-기술개발-활용을 연계하여 집중적으로 투자하고 있다. 우리나라도 국가초고성능컴퓨터 활용 및 육성에 관한 법률(약칭: 초고성능컴퓨터법)에 따라 5년 단위의 법정계획을 마련하여 국가 초고성능컴퓨팅 육성을 위한 기본체계를 구축하였다. 하지만 빠르게 변화하는 패러다임에 적극적으로 대응하고, 신성장동력 창출을 위해 롱텀기술 특성에 맞는 장기전략 마련이 필요한 실정이다. 이번 이슈브리프에서는 초고성능컴퓨팅에 대한 개요와 국내외 동향을 살펴보았다. 그리고 초고성능컴퓨팅 관련 원천기술 확보 및 산업 육성을 지원하기 위해 주요 분야별로 향후 5~10년간 예상되는 변화를 예측하고, 이에 대비하기 위한 구체적인 장기 계획인 국가초고성능컴퓨팅 혁신전략에 대해 설명하였다. 마지막으로, 향후 추진계획과 함께 혁신전략의 원활한 추진을 위한 정부 및 KISTI의 역할과 지원 방안을 제언하였다

METHOD AND APPARATUS FOR FREQUENT PATTERN MINING

빈발 패턴 마이닝 방법 및 장치가 개시된다. 일실시예에 따른 빈발 패턴 마이닝 장치는 메인 메모리로부터 GPU들의 장치 메모리들 각각으로, 후보 항목집합들의 서로 다른 상대 메모리 주소들을 각각 복사하고, 메인 메모리로부터 장치 메모리들 각각으로, 후보 항목집합들의 지지도들의 연산에 필요한 적어도 하나의 동일한 트랜잭션 블록을 각각 복사하고, GPU들에 의해 처리된 부분 지지도들을 동기화하여 후보 항목집합들의 지지도들을 갱신할 수 있다

FREQUENT PATTERN MINING METHOD AND APPARATUS

Disclosed is a frequent pattern mining method and apparatus, the frequent pattern mining apparatus that may copy relative memory addresses of candidate itemsets, from a main memory to device memories of graphic processing units (GPUs), copy at least one same block required for calculating supports of the candidate itemsets, from the main memory to the device memories, and update the supports of the candidate itemsets by synchronizing partial supports processed by the GPUs

SYSTEM AND METHOD FOR LARGE-SCALE FREQUENT PATTERN MINING ON DISTRIBUTED SYSTEMS

일 실시예에 따른 분산 시스템의 빈발 패턴 마이닝 방법은 빈발 k-항목 집합을 이용하여 후보 (k+1)-항목 집합을 결정하는 단계; 분산 시스템에 분산 저장된 비트맵 청크들을 이용하여 후보 (k+1)-항목 집합의 부분 지지도들을 계산하는 단계; 후보 (k+1)-항목 집합의 부분 지지도들을 합산하는 단계; 및 부분 지지도들의 합산 결과에 기초하여 빈발 (k+1)-항목 집합을 결정하는 단계를 포함한다

하이브리드 인터페이스를 사용하는 로봇 아바타 시스템과 로봇 아바타 시스템에서 사용되는 명령 서버, 학습 서버 및 지각 서버

뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI: Brain Computer Interface), 헤드 마운트 디스플레이(HMD: Head-Mounted Display) 또는 스마트 안경(Smart Glasses), 모션 센서, 위치 센서, 마이크로폰, 스피커, 촉각 센서, 햅틱 액추에이터를 포함하는 하이브리드 인터페이스를 갖춘 로봇 아바타 시스템을 제공한다. 본 발명의 로봇 아바타 시스템은, BCI, HMD 또는 스마트 안경, 모션 센서 또는 위치 센서, 마이크로폰, 스피커, 촉각 센서, 햅틱 액추에이터를 포함하는 인터페이스상기 BCI 및 상기 모션 센서 또는 위치 센서로부터 수신한 BCI 정보 및 움직임 정보를 기반으로 상기 로봇의 행동을 제어하기 위한 명령을 생성하며, 상기 마이크로폰으로부터 수신한 사람의 음성 정보를 상기 로봇을 통해 출력하도록 전달하는 명령 서버상기 BCI 및 상기 모션 센서 또는 위치 센서로부터 수신한 BCI 정보 및 움직임 정보를 기반으로 상기 명령 서버에서 사용되는 BCI-모션 매핑 데이터베이스 및 라벨 판별 모델을 구축하는 BCI-모션 학습 서버및 상기 로봇을 통해 획득한 오디오, 비디오, 촉각 정보를 각각 상기 스피커, HMD 또는 스마트 안경, 햅틱 엑추에이터를 통해 출력할 수 있도록 가공하는 지각 서버를 포함하여 구성된다

METHOD FOR THOROUGHLY DESIGNING VALID AND RANKED PRIMERS FOR GENOME-SCALE DNA SEQUENCE DATABASE

A method for designing all coverage of valid primer pairs, which satisfy various filtering constraints provided by users with respect to a given sequence database and has validated specificity to given sequences, is provided. By screening all suitable primer pairs present on a given DNA sequence database without omitting any one primer pair and also screening all primers having a coverage of 1 or more as well as primers having a coverage of 1, a user can be allowed to give rankings to the primers in order to easily select the primers having a high success rate in biological experiments from the resulting primers.1. A method for designing all coverage of valid primers which satisfies the conditions for specificity to large-scale DNA sequences in a large-scale DNA sequence database, comprising: receiving a given DNA sequence database to extract partial sequences for candidate primers having all possible lengths between the minimum length and the maximum length (operation 1);excluding the primers which do not satisfy input single filtering conditions when the candidate primers extracted in operation 1 are subjected to the single filtering conditions (operation 2);pair-joining Map1, which includes all the possible partial sequences obtained in operation 1, and Map2, which includes candidate primer sets satisfying the single filtering conditions obtained in operation 2, and removing the primers for Map2 when the primers for Map1 and Map2 have the same sequences other than the 5′ termini thereof (operation 3);pair-joining Map1, which includes all the possible partial sequences obtained in operation 1, and Map2, which includes candidate primer sets satisfying the single filtering conditions and 5′ cross-hybridization filtering conditions obtained in operation 3, and removing the primers for Map2 when the primers for Map1 the same sequences as the primers for Map2 except the sequences having a given mismatch number (#mismatch) (operation 4);removing false-positive primers which still remain from the results of operation 4 and do not satisfy general cross-hybridization filtering conditions (operation 5);dividing the primers remaining from the results of operation 5 into forward primer sets and reverse primer sets and excluding the primers which do not satisfy the filtering conditions for self-join calculation when the divided forward and reverse primer sets are subjected to the filtering conditions (operation 6); andcalculating penalty scores for the primer pairs passing operation 6, and sorting the primer pairs in the same sidset group according to the calculated penalty scores (operation 7)

A method for the thorough design of valid and target-specific primers for large-scale DNA sequence database

본 발명은 주어진 서열 데이터베이스에 대해 사용자에 의해 주어진 여러 필터링 제약조건들을 만족하고 그 특이성(Specificity)이 검증된 유효한 모든 커버리지(Coverage)의 프라이머쌍들을 디자인하는 방법에 관한 것으로, 주어진 DNA 서열 데이터베이스 상에 존재하는 모든 적합한 프라이머 쌍들을 빠짐없이 구하며, 커버리지(coverage)가 1인 프라이머들 뿐만 아니라 커버리지가 1보다 큰 프라이머들도 모두 구함으로써, 사용자가 결과 프라이머들 중 생물학적 실험의 성공률이 높은 프라이머들을 쉽게 선택할 수 있도록 프라이머 랭킹을 부여할 수 있도록 한 것이다.주어진 DNA 서열 데이터베이스를 받아 모든 가능한 최소길이와 최대길이 사이를 갖는 후보 프라이머들의 부분서열들을 추출하는 제1 단계; 상기 제1 단계에서 추출된 후보 프라이머들의 부분 서열들에 대해, 입력받은 Single Filtering 조건들을 적용하여 조건을 만족하지 않는 프라이머의 부분 서열을 제외하는 제2 단계;상기 제1 단계에서 추출된 후보 프라이머들의 부분 서열들인 Map1과, 상기 제2 단계에서 얻어진 Single Filtering 조건들을 통과한 후보 프라이머의 부분 서열 세트인 Map2를 페어조인을 하여 Map1의 프라이머와 Map2의 프라이머가 5' 끝부분을 제외하고 나머지 부분이 동일하면, Map2의 프라이머를 제거하는 제3 단계; 상기 제3 단계에서 Single Filtering 조건들을 통과한 후보 프라이머의 부분 서열인 Map2를 기 설정된 5' Cross-Hybridization Filtering 조건을 통과시켜, 통과된 후보 프라이머를 상기 Map1의 프라이머와 페어조인을 하여 Map1의 프라이머와 상기 5' Cross-Hybridization Filtering 조건을 통과한 프라이머가 주어진 불일치치수(#mismatch)를 제외한 나머지가 동일하면, 상기 5' Cross-Hybridization Filtering 조건을 통과한 프라이머를 제거하는 제4 단계; 상기 제4 단계 결과에서 여전히 남아있는 General Cross-Hybridization Filtering조건을 위반하는 False-Positive 프라이머들을 제거하는 제5 단계; 상기 제5 단계 결과에서 남아 있는 프라이머를 포워드 프라이머 세트와 리버스 프라이머 세트로 나누고, 나누어진 포워드 및 리버스 프라이머 세트에 대해 셀프조인을 위한 기 설정된 필터링 조건들을 적용하여 조건을 만족하지 않는 프라이머를 제외하는 제6 단계; 및 상기 제 6 단계를 통과한 프라이머 쌍들에 대해 패널티 점수를 계산하여 같은 sidset 그룹 내에서 패널티 점수에 따라 순차 정렬하는 제7 단계를 포함하는 대규모 DNA 시퀀스 데이터베이스에 대해 특이성 조건을 만족하는 유효한 모든 프라이머들을 디자인하는 방법