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- 저자 : 최원기(Won Gi Choi) (검색결과 18 건)
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광학현미경 In Situ Hybridization에 의한 Viral RNA 증명
최원기(Won-Gi Choi),주경웅(Keng-Woong Joo),김석홍(Suk-Hong Kim) 대한의생명과학회 1996 Biomedical Science Letters Vol.2 No.2
토끼 출혈증 바이러스에 감염된 조직을 10% 포르말린 고정, 파라핀 블록으로 보관했된 것으로 표본을 만들고 biotin 표지된 올리고뉴클레오티드 probe를 사용하는 in situ hybridization 기법으로 viral RNA를 조사하였다. in situ hybridization 기법은 핵산을 규명하는 다른 방법들에 비하여 신속하고 특이성인 높은 기법으로 모든 과정이 MicroProbe™ capillary action system에서 1-2시간 이내에 완료된다. Viral RNA는 간세포의 세포질과 신장의 피질에서 주로 관찰되었으나, 폐조직과 신장의 수질에서는 부분적으로 적색신호가 보였다. 비록 기술적인 한계를 가지고 있지만 다른 핵산 진단방법 보다 많은 장점을 가지고 있어 조직 병리학적으로 바이러스 진단하는데 하나의 독특한 기법으로 채용되리라 기대된다. In this paper, a in situ hybridization(ISH) has been used to investigate the yield of viral RNA expression from each organ tissues. It is studied to establish a rapidly, specific diagnostic method detecting rabbit haemorrhagic disease virus(RHDV) RNA in 10% formalin-fixed, paraffin-embedded tissues of naturally RHDV-infected rabbits using oligonucleotide probe to be made by RHDV total sequences. Biotin was used as the oligonucleotide probe marker. In situ hybridization is detected the virus genome in the cells and tissue as specifically compared with others nucleic acid hybridization method. All ISH procedure of RHDV were completed to MicroProbe™ capillary action system within 1-2 hours. In this report, RHDV was distributed widely in the cytoplasm of liver cell and the cortex of kidney but lung tissue and medulla of kidney were showed to positive reaction at locally. Although not entirely free of technical limitations, nucleic acid identification holds advantages over other diagnostic tests, including exquisite sensitivity, specificity, interchangeability and speed. It is expected that, in the immediate future viral nucleic acid detection will be a prominent part of the methods used in histopathology.
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빅데이터 플랫폼을 활용한 사물인터넷 신뢰도 향상을 위한 모니터링 시스템 구축
최원기(Choi Won Gi),김소현(Kim Sohyun),김지형(Kim Jeehyeong),송민환(Song Min Hwan),이상신(Lee Sang Shin) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
사물인터넷이 전 산업에서 활용되면서 다양한 특성의 디바이스가 초고밀도로 연결되는 대규모 사물인터넷 환경에 대해 기대감이 증대되고 있다. 본 논문은 다수의 디바이스와 IoT 플랫폼이 구성된 대규모 사물인터넷 네트워크 환경에서 빅데이터 플랫폼을 활용하여 사물인터넷의 신뢰도를 향상할 수 있는 모니터링 시스템을 제시한다. 사람이 직접 관리하기 어려운 대규모 사물인터넷 네트워크 환경에서 디바이스 및 플랫폼의 정보를 수집하여 안정성을 관제하고 문제 원인에 대한 알림서비스를 제공하는 시스템의 구조에 대해 제안하고자 한다.
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전자현미경 In Situ Hybridization에 의한 Viral RNA의 진단에 관한 연구
최원기(Won-Gi Choi),주경웅(Keng-Woong Joo),김석홍(Suk-Hong Kim) 대한의생명과학회 1996 Biomedical Science Letters Vol.2 No.2
토끼 바이러스성 출혈증의 원인체를 실험 토끼에 접종하여 증식을 유도하고 간장에서 hematoxylin & eosin 염색에서 조직학적 진단과 세포내 viral RNA의 소재를 결정하기 위해 post-unicryl 포매한 block의 절편을 사용하여 단 염색과 전자현미경적 in situ hybridization을 시도하였다. 토끼 출혈증 viral RNA의 보합 결합에 이용하는 probe는 4717에서 4800(84bases)까지 oligonucleotide를 5’ 말단에 biotin-CE phosphoramidite로 표지하여 사용하였다. 보합결합물의 증명은 신호 표지로서 antibiotin antibody-10㎚ gold를 사용하였으며, hybridization이나 증명은 기존 protocol에서 약간의 변법을 사용하였다. 0.02% glutaraldehyde에서 고정하고 unicryl resin 포매한 표본, biotinylated oligonucleotide probe, antibiotin antibody-10㎚ gold로 실험한 결과 증강된 선호를 얻을 수 있었다. 특히 전처리를 생략하므로써 실험 과정을 간단하게 하여 신속한 결과를 얻을 수가 있었다. 전자현미경 in situ hybridization을 통하여 토끼 출혈증 바이러스의 주요 표적은 간세포로 감염 세포의 세포질 내 미토콘드리아와 핵사이에서 immuno gold입자가 뚜렷하게 표지됨으로서 viral RNA를 증명할 수 있었다. Simple stain and electron microscopic in situ hybridization is studied and applied for the identification of rabbit haemorrhagic disease viral RNA in a unicrylated preparation of the liver after innoculation of rabbit haemorrhagic disease virus. Hybridization for detection of viral RNA in unicryl embedded tissues using complementary 84 bases oligonucleotide probe labelled by biotin CE-phosphoramidite compared with 4717~4800 sequences of rabbit haemorrhagic disease virus, modified hybridization protocol and antibiotin antibody-10㎚ gold as signal marker. The best results were obtained in 0.02% glutaraldehyde, Unicryl resin cell block, biotinylated oligonucleotide probes, antibiotin-10㎚ gold. In this report, RHD viral RNA was distributed widely within the mitochondria and nucleus of liver cell by electron microscopic in situ hybridization. In situ hybridization has become a standard method for localizing DNA or RNA sequences in tissue or cell preparation. In situ hybridization is detected the virus genome in the cells and tissue as specifically compared with others nucleic acid hybridization method.
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인-메모리 키-값 데이터베이스를 위한 비 휘발성 메모리 기반 영속적 로그 버퍼 기법
김도영(Doyoung Kim),최원기(Won Gi Choi),성한승(Hanseung Sung),이지환(Jihwan Lee),박상현(Sanghyun Park) 한국정보과학회 2018 정보과학회논문지 Vol.45 No.11
Redis는 인-메모리 키-값 데이터베이스로, 실시간 데이터 처리 및 저장이 필요한 서비스에서 많이 사용되고 있다. 하지만 DRAM의 특징인 휘발성으로 인하여, 시스템이 비정상적으로 종료되면 Redis에 저장된 데이터들이 손실되는 문제가 발생한다. 이를 방지하기 위해 Redis는 로그를 디스크에 저장하고, 로그를 이용하여 데이터를 복구함으로써 데이터 손실을 방지한다. 요청된 명령을 로그 형태로 디스크에 저장하는 방식인 AOF 복구 메커니즘은 1초마다 주기적으로 로그를 기록하는 everysec 정책과 명령이 요청될 때마다 로그를 기록하는 always 정책으로 동작한다. everysec 정책은 Redis의 성능을 저하시키지 않지만, 시스템이 1초내에 비정상적으로 종료되면 데이터 손실이 발생할 수 있다. 반면 always 정책은 데이터 손실은 발생하지 않지만, 명령이 요청될 때마다, 디스크 연산을 수행하기 때문에 성능 저하의 원인이 된다. 본 논문에서는 everysec 정책에서 아직 디스크에 동기화되지 않고 AOF 버퍼에 저장되어 있는 AOF 로그들을 비 휘발성 메모리에 저장함으로써, 데이터 손실이 발생하는 단점을 극복하고 always 정책에 비해 약 100배 더 향상된 성능을 가진 시스템 모델을 제시한다. Redis, an In-Memory Key-Value Database, is widely used in services that require real time data processing and storage. Since main memory is volatile, Redis has a problem of data loss if the system is terminated abnormally. To prevent this problem, Redis stores logs on disk, preventing data loss by restoring logs when the system is terminated. The AOF recovery mechanism, a method of appending requested commands in disk as a log format, operates with the “everysec” policy that writes logs every second, and the “always” policy that writes a log every time a command is requested. The “everysec” policy does not degrade performance of Redis, but data loss can occur if the system is terminated abnormally within one second. Conversely, the “always” policy does not cause data loss, but it requires disk operation for every command, causing performance degradation. We propose a system model that constructs AOF buffer in non-volatile memory and stores logs in the buffer, which are not synchronized to disk in the “everysec” policy. The proposed model prevents data loss and has approximately 100 times better performance than the “always” policy.
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GPU 가속화 필터를 적용한 디스크 기반 키-값 데이터베이스
김도영(Doyoung Kim),최원기(Won Gi Choi),노홍찬(Hongchan Roh),박상현(Sanghyun Park) 한국정보과학회 2020 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.26 No.3
LSM-Tree 자료구조와 SST 파일로 구성된 RocksDB는 디스크 기반 키-값 데이터베이스로써 RDBMS의 스토리지 엔진으로 활용되고 있으며, 사이즈가 작은 데이터가 폭발적으로 생성되는 스마트 시티 및 IoT에서 많이 사용되고 있다. RocksDB가 스토리지 엔진으로써 사용될 때, RocksDB는 레코드를 키-값 데이터로 변환하여 저장한다. 대부분의 컬럼 데이터들은 모두 값으로 저장되므로, 스토리지 레벨에서의 필터 질의 최적화를 위해서는 값 기반 필터 연산인 value filter 연산이 필요하다. RocksDB는 키에 대한 Bloom Filter를 적용함으로써 단일 키 기반의 데이터 조회 성능은 개선하였지만, value filter 연산은 값 기반의 데이터 조회이므로 전체 키-값 데이터에 대한 조회가 발생하여 성능이 극심히 저하된다. 본 논문에서는 전체 SST 파일 조회를 GPU로 병렬처리 함으로써, value filter 연산의 성능을 최대 25% 개선하는 방법을 제시한다. RocksDB, a Disk-based Key-Value Store comprising the LSM-Tree structure and SST file, is widely used for Smart City or IoT components. When RocksDB is used as the storage engine for relational databases, RocksDB stores relational records into key-value data. Since most column data of relational record are stored in a value, a value filter operation is required for filter query optimization at the storage level. RocksDB improves the performance of key-based data retrieval by storing Bloom Filter in SST file. But the value filter operation, a value-based data retrieval operation, inevitably leads to retrieval of all key-value data resulting in poor performance. We propose a method that improves performance of all key-value data retrieval operation by using GPU accelerating. The proposed method demonstrates up to 25% more performance than the naïve RocksDB value filter operation.
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데이터베이스 성능 향상을 위한 기계학습 기반의 RocksDB 파라미터 분석 연구
김휘군 ( Huijun Jin ),최원기 ( Won Gi Choi ),최종환 ( Jonghwan Choi ),성한승 ( Hanseung Sung ),박상현 ( Sanghyun Park ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
Log Structured Merged Tree(LSM-Tree)구조를 사용하여 빠른 데이터 쓰기 성능을 보유한 RocksDB에는 쓰기 증폭과 공간 증폭 현상이 발생한다. 쓰기 증폭은 과도한 쓰기 연산을 유발하여 데이터 처리 성능 저하와 플래시 메모리 기반 장치의 수명 저하를 초래하며, 공간 증폭은 데이터 저장 공간 점유로 인한 저장 공간 부족 문제를 야기한다. 본 논문에서는 쓰기 증폭과 공간 증폭 완화를 위해 RocksDB 의 성능에 영향 주는 주요 파라미터를 추출하고, 기계학습 기법인 랜덤 포레스트를 사용하여 추출한 파라미터가 쓰기 증폭과 공간 증폭에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과 쓰기 증폭과 공간 증폭에 영향을 많이 주는 주요 요소를 선별하였고 다른 파라미터에 대비해서 성능 격차가 61.7% 더 나타낸 것을 발견하였다.
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