새로운 메모리 기술을 기반으로 한 메모리 시스템 설계 기술

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2017. 2. 최기영.Performance and energy efficiency of modern computer systems are largely dominated by the memory system. This memory bottleneck has been exacerbated in the past few years with (1) architectural innovations for improving the efficiency of computation units (e.g., chip multiprocessors), which shift the major cause of inefficiency from processors to memory, and (2) the emergence of data-intensive applications, which demands a large capacity of main memory and an excessive amount of memory bandwidth to efficiently handle such workloads. In order to address this memory wall challenge, this dissertation aims at exploring the potential of emerging memory technologies and designing a high-performance, energy-efficient memory hierarchy that is aware of and leverages the characteristics of such new memory technologies. The first part of this dissertation focuses on energy-efficient on-chip cache design based on a new non-volatile memory technology called Spin-Transfer Torque RAM (STT-RAM). When STT-RAM is used to build on-chip caches, it provides several advantages over conventional charge-based memory (e.g., SRAM or eDRAM), such as non-volatility, lower static power, and higher density. However, simply replacing SRAM caches with STT-RAM rather increases the energy consumption because write operations of STT-RAM are slower and more energy-consuming than those of SRAM. To address this challenge, we propose four novel architectural techniques that can alleviate the impact of inefficient STT-RAM write operations on system performance and energy consumption. First, we apply STT-RAM to instruction caches (where write operations are relatively infrequent) and devise a power-gating mechanism called LASIC, which leverages the non-volatility of STT-RAM to turn off STT-RAM instruction caches inside small loops. Second, we propose lower-bits cache, which exploits the narrow bit-width characteristics of application data by caching frequent bit-flips at lower bits in a small SRAM cache. Third, we present prediction hybrid cache, an SRAM/STT-RAM hybrid cache whose block placement between SRAM and STT-RAM is determined by predicting the write intensity of each cache block with a new hardware structure called write intensity predictor. Fourth, we propose DASCA, which predicts write operations that can bypass the cache without incurring extra cache misses (called dead writes) and lets the last-level cache bypass such dead writes to reduce write energy consumption. The second part of this dissertation architects intelligent main memory and its host architecture support based on logic-enabled DRAM. Traditionally, main memory has served the sole purpose of storing data because the extra manufacturing cost of implementing rich functionality (e.g., computation) on a DRAM die was unacceptably high. However, the advent of 3D die stacking now provides a practical, cost-effective way to integrate complex logic circuits into main memory, thereby opening up the possibilities for intelligent main memory. For example, it can be utilized to implement advanced memory management features (e.g., scheduling, power management, etc.) inside memoryit can be also used to offload computation to main memory, which allows us to overcome the memory bandwidth bottleneck caused by narrow off-chip channels (commonly known as processing-in-memory or PIM). The remaining questions are what to implement inside main memory and how to integrate and expose such new features to existing systems. In order to answer these questions, we propose four system designs that utilize logic-enabled DRAM to improve system performance and energy efficiency. First, we utilize the existing logic layer of a Hybrid Memory Cube (a commercial logic-enabled DRAM product) to (1) dynamically turn off some of its off-chip links by monitoring the actual bandwidth demand and (2) integrate prefetch buffer into main memory to perform aggressive prefetching without consuming off-chip link bandwidth. Second, we propose a scalable accelerator for large-scale graph processing called Tesseract, in which graph processing computation is offloaded to specialized processors inside main memory in order to achieve memory-capacity-proportional performance. Third, we design a low-overhead PIM architecture for near-term adoption called PIM-enabled instructions, where PIM operations are interfaced as cache-coherent, virtually-addressed host processor instructions that can be executed either by the host processor or in main memory depending on the data locality. Fourth, we propose an energy-efficient PIM system called aggregation-in-memory, which can adaptively execute PIM operations at any level of the memory hierarchy and provides a fully automated compiler toolchain that transforms existing applications to use PIM operations without programmer intervention.Chapter 1 Introduction 1 1.1 Inefficiencies in the Current Memory Systems 2 1.1.1 On-Chip Caches 2 1.1.2 Main Memory 2 1.2 New Memory Technologies: Opportunities and Challenges 3 1.2.1 Energy-Efficient On-Chip Caches based on STT-RAM 3 1.2.2 Intelligent Main Memory based on Logic-Enabled DRAM 6 1.3 Dissertation Overview 9 Chapter 2 Previous Work 11 2.1 Energy-Efficient On-Chip Caches based on STT-RAM 11 2.1.1 Hybrid Caches 11 2.1.2 Volatile STT-RAM 13 2.1.3 Redundant Write Elimination 14 2.2 Intelligent Main Memory based on Logic-Enabled DRAM 15 2.2.1 PIM Architectures in the 1990s 15 2.2.2 Modern PIM Architectures based on 3D Stacking 15 2.2.3 Modern PIM Architectures on Memory Dies 17 Chapter 3 Loop-Aware Sleepy Instruction Cache 19 3.1 Architecture 20 3.1.1 Loop Cache 21 3.1.2 Loop-Aware Sleep Controller 22 3.2 Evaluation and Discussion 24 3.2.1 Simulation Environment 24 3.2.2 Energy 25 3.2.3 Performance 27 3.2.4 Sensitivity Analysis 27 3.3 Summary 28 Chapter 4 Lower-Bits Cache 29 4.1 Architecture 29 4.2 Experiments 32 4.2.1 Simulator and Cache Model 32 4.2.2 Results 33 4.3 Summary 34 Chapter 5 Prediction Hybrid Cache 35 5.1 Problem and Motivation 37 5.1.1 Problem Definition 37 5.1.2 Motivation 37 5.2 Write Intensity Predictor 38 5.2.1 Keeping Track of Trigger Instructions 39 5.2.2 Identifying Hot Trigger Instructions 40 5.2.3 Dynamic Set Sampling 41 5.2.4 Summary 42 5.3 Prediction Hybrid Cache 43 5.3.1 Need for Write Intensity Prediction 43 5.3.2 Organization 43 5.3.3 Operations 44 5.3.4 Dynamic Threshold Adjustment 45 5.4 Evaluation Methodology 48 5.4.1 Simulator Configuration 48 5.4.2 Workloads 50 5.5 Single-Core Evaluations 51 5.5.1 Energy Consumption and Speedup 51 5.5.2 Energy Breakdown 53 5.5.3 Coverage and Accuracy 54 5.5.4 Sensitivity to Write Intensity Threshold 55 5.5.5 Impact of Dynamic Set Sampling 55 5.5.6 Results for Non-Write-Intensive Workloads 56 5.6 Multicore Evaluations 57 5.7 Summary 59 Chapter 6 Dead Write Prediction Assisted STT-RAM Cache 61 6.1 Motivation 62 6.1.1 Energy Impact of Inefficient Write Operations 62 6.1.2 Limitations of Existing Approaches 63 6.1.3 Potential of Dead Writes 64 6.2 Dead Write Classification 65 6.2.1 Dead-on-Arrival Fills 65 6.2.2 Dead-Value Fills 66 6.2.3 Closing Writes 66 6.2.4 Decomposition 67 6.3 Dead Write Prediction Assisted STT-RAM Cache Architecture 68 6.3.1 Dead Write Prediction 68 6.3.2 Bidirectional Bypass 71 6.4 Evaluation Methodology 72 6.4.1 Simulation Configuration 72 6.4.2 Workloads 74 6.5 Evaluation for Single-Core Systems 75 6.5.1 Energy Consumption and Speedup 75 6.5.2 Coverage and Accuracy 78 6.5.3 Sensitivity to Signature 78 6.5.4 Sensitivity to Update Policy 80 6.5.5 Implications of Device-/Circuit-Level Techniques for Write Energy Reduction 80 6.5.6 Impact of Prefetching 80 6.6 Evaluation for Multi-Core Systems 81 6.6.1 Energy Consumption and Speedup 81 6.6.2 Application to Inclusive Caches 83 6.6.3 Application to Three-Level Cache Hierarchy 84 6.7 Summary 85 Chapter 7 Link Power Management for Hybrid Memory Cubes 87 7.1 Background and Motivation 88 7.1.1 Hybrid Memory Cube 88 7.1.2 Motivation 89 7.2 HMC Link Power Management 91 7.2.1 Link Delay Monitor 91 7.2.2 Power State Transition 94 7.2.3 Overhead 95 7.3 Two-Level Prefetching 95 7.4 Application to Multi-HMC Systems 97 7.5 Experiments 98 7.5.1 Methodology 98 7.5.2 Link Energy Consumption and Speedup 100 7.5.3 HMC Energy Consumption 102 7.5.4 Runtime Behavior of LPM 102 7.5.5 Sensitivity to Slowdown Threshold 104 7.5.6 LPM without Prefetching 104 7.5.7 Impact of Prefetching on Link Traffic 105 7.5.8 On-Chip Prefetcher Aggressiveness in 2LP 107 7.5.9 Tighter Off-Chip Bandwidth Margin 107 7.5.10 Multithreaded Workloads 108 7.5.11 Multi-HMC Systems 109 7.6 Summary 111 Chapter 8 Tesseract PIM System for Parallel Graph Processing 113 8.1 Background and Motivation 115 8.1.1 Large-Scale Graph Processing 115 8.1.2 Graph Processing on Conventional Systems 117 8.1.3 Processing-in-Memory 118 8.2 Tesseract Architecture 119 8.2.1 Overview 119 8.2.2 Remote Function Call via Message Passing 122 8.2.3 Prefetching 124 8.2.4 Programming Interface 126 8.2.5 Application Mapping 127 8.3 Evaluation Methodology 128 8.3.1 Simulation Configuration 128 8.3.2 Workloads 129 8.4 Evaluation Results 130 8.4.1 Performance 130 8.4.2 Iso-Bandwidth Comparison 133 8.4.3 Execution Time Breakdown 134 8.4.4 Prefetch Efficiency 134 8.4.5 Scalability 135 8.4.6 Effect of Higher Off-Chip Network Bandwidth 136 8.4.7 Effect of Better Graph Distribution 137 8.4.8 Energy/Power Consumption and Thermal Analysis 138 8.5 Summary 139 Chapter 9 PIM-Enabled Instructions 141 9.1 Potential of ISA Extensions as the PIM Interface 143 9.2 PIM Abstraction 145 9.2.1 Operations 145 9.2.2 Memory Model 147 9.2.3 Software Modification 148 9.3 Architecture 148 9.3.1 Overview 148 9.3.2 PEI Computation Unit (PCU) 149 9.3.3 PEI Management Unit (PMU) 150 9.3.4 Virtual Memory Support 153 9.3.5 PEI Execution 153 9.3.6 Comparison with Active Memory Operations 154 9.4 Target Applications for Case Study 155 9.4.1 Large-Scale Graph Processing 155 9.4.2 In-Memory Data Analytics 156 9.4.3 Machine Learning and Data Mining 157 9.4.4 Operation Summary 157 9.5 Evaluation Methodology 158 9.5.1 Simulation Configuration 158 9.5.2 Workloads 159 9.6 Evaluation Results 159 9.6.1 Performance 160 9.6.2 Sensitivity to Input Size 163 9.6.3 Multiprogrammed Workloads 164 9.6.4 Balanced Dispatch: Idea and Evaluation 165 9.6.5 Design Space Exploration for PCUs 165 9.6.6 Performance Overhead of the PMU 167 9.6.7 Energy, Area, and Thermal Issues 167 9.7 Summary 168 Chapter 10 Aggregation-in-Memory 171 10.1 Motivation 173 10.1.1 Rethinking PIM for Energy Efficiency 173 10.1.2 Aggregation as PIM Operations 174 10.2 Architecture 176 10.2.1 Overview 176 10.2.2 Programming Model 177 10.2.3 On-Chip Caches 177 10.2.4 Coherence and Consistency 181 10.2.5 Main Memory 181 10.2.6 Potential Generalization Opportunities 183 10.3 Compiler Support 184 10.4 Contributions over Prior Art 185 10.4.1 PIM-Enabled Instructions 185 10.4.2 Parallel Reduction in Caches 187 10.4.3 Row Buffer Locality of DRAM Writes 188 10.5 Target Applications 188 10.6 Evaluation Methodology 190 10.6.1 Simulation Configuration 190 10.6.2 Hardware Overhead 191 10.6.3 Workloads 192 10.7 Evaluation Results 192 10.7.1 Energy Consumption and Performance 192 10.7.2 Dynamic Energy Breakdown 196 10.7.3 Comparison with Aggressive Writeback 197 10.7.4 Multiprogrammed Workloads 198 10.7.5 Comparison with Intrinsic-based Code 198 10.8 Summary 199 Chapter 11 Conclusion 201 11.1 Energy-Efficient On-Chip Caches based on STT-RAM 202 11.2 Intelligent Main Memory based on Logic-Enabled DRAM 203 Bibliography 205 요약 227Docto

A Study of Multi-disciplined Crowd-sourced Future Life Value Creating Platforms - Focusing on the Methodology of Collective Intelligence to Enhance SMEs Design R&D Capabilities -

학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 디자인학부(공업디자인전공), 2015. 8. 이순종.IT 및 사회관계망 기술의 발전으로 정보의 발생과 공유, 소비의 사이클이 기하급수적으로 빨라지면서 대중들은 과거보다 똑똑해지고 진화를 거듭하고 있다. 미래 경쟁력과 생존을 좌우할 권력의 추가 개인으로, 이러한 개인들이 모인 집단으로 급속히 이동되면서 바로 대중이 주체가 되어 소비자의 시각으로 미래를 내다보는 것이 중요해졌다. 바람직한 미래 예측의 방법은 소수의 전문가가 객관적 통계수치나 천재적 통찰력으로 미래를 추정하거나 족집게처럼 예측하는 것이 아니라, 다양한 분야의 전문가와 소비자들이 바람직한 미래상을 함께 탐색하고 창조하는 것을 의미한다. 매크로 위키노믹스의 저자 돈 탭스콧은 미래는 만들어가야 할 대상이며 그 과정에서 집단지성이 방향키가 돼야 한다.고 강조했다. 미래 변화와 혁신의 주기가 점차 짧아지고 있는 현재, 개개인 및 다양한 집단의 종합적 지식과 경험, 통찰력을 엮어 이를 효과적으로 활용하는 것이 매우 중요해졌다. 집단지성의 활용은 미래에 대한 폭넓고 새로운 시각과 아이디어로 보다 유연하고 유용한 미래예측을 가능하게 해준다. 이처럼 시장과 대중의 니즈가 급속히 다변화되면서 인간의 창의성과 독창성에 기반한 새로운 아이디어의 창출과 실현 능력을 바탕으로 하는 디자인 중심의 통합적 미래예측 역시 중요해지고 있다. 이에 국내에서도 디자인 중심의 미래 예측에 대한 중요성을 인식, 기업 차원에서 다양한 형식의 연구가 진행되고 있으나, 주로 대기업을 중심으로 연구 결과가 폐쇄적으로 운영되고 있으며, 정부차원에서 제공하고 있는 공공재성 미래 예측 정보 역시 단편적 트렌드 리포트 형식의 정보로서 중소기업들이 프로젝트 특성별 디자인 전략 수립에 유연하게 활용 가능한 구체적이고 실질적인 정보 지원과는 거리가 멀다는 단점이 존재해왔다. 이에 우수한 기술력을 보유하고 있지만 열악한 R&D 기반과 정보력으로 혁신 기술 및 제품 개발에 어려움을 겪는 중소기업이 R&D 기획 단계부터 디자인을 활용하여 궁극적으로 기술과 디자인, 라이프스타일이 융합된 미래 비즈니스를 창출할 수 있도록 지원하는 미래 가치 창조 플랫폼을 구축하는 것이 본 연구의 목적이다. 정체되지 않고 자생적인 디자인 R&D 정보의 생산을 위해 집단지성을 활용하여 디자이너와 엔지니어, 마케터와 같은 전문가는 물론, 일반 대중이 모여 다가올 미래에 대한 활발한 논의를 통해 다양한 디자인 비즈니스 아이디어를 창조하고 이를 구체화 할 수 있는 협업 구조의 개방형 융합 플랫폼을 만들어내는 것이 본 논문의 핵심이다. 본 논문에서 집단지성을 활용함에 있어 여타 집단지성 기반 방법론 및 플랫폼들과 차별화되는 점은 단순히 집단지성을 개인이 창출해낸 아이디어를 타자(他者)에 의해 개선하고 다수에 의한 수치적 신뢰도를 부여하는 표피적 활용에 멈추는 것이 아니라, 집단이 창조하는 의견을 종합하고 심층적으로 해석하여 집단이 공유하는 기저 니즈와 감성을 도출, 이를 플랫폼상의 자동화기능을 통해 효용성 있는 디자인 R&D 정보로 재창조되는 방법론을 개발, 적용하였다는 점에 있다. 나아가 이러한 방법론을 중심으로 운영되는 본 플랫폼을 중소기업이 주도하여 자기업에 맞춤화된 디자인 R&D 전략으로 활용할 수 있다는 점도 집단지성을 활용하는 다른 방법론 및 플랫폼과 차별화되는 점이다. 이처럼 집단지성을 디자인 R&D 정보로 전환할 수 있는 방법론을 기반으로 중소기업이 활용할 수 있는 융합형 미래 가치를 창조하는 본 플랫폼은, 거시이슈의 축적 및 맥락적 조망, 미래 화두 제안, 미래상 창조 및 평가, 소비자 공유가치/감성 및 조형언어 도출의 4가지 세부 시스템으로 구성된다. 첫 번째 시스템인 거시이슈의 축적 및 맥락적 조망은 다양한 분야별 거시적 글로벌 미래 이슈를 수집하고 이를 데이터베이스화하여 캘린더 및 노드 시스템 등을 통해, 이슈별 인과관계 및 영향력 등을 종합적으로 열람, 통합적으로 조망할 수 있게 지원하는 단계이다. 두 번째 시스템인 미래 화두 제안은 중소기업이 자기업이 보유한 전유기술이 다가올 근미래에 어떤 라이프스타일과 제품/서비스로 탄생될 수 있을지, 화두 형태로 정리하여 일반 대중과 전문가 등 집단의 의견을 수렴, 구체적 인사이트를 얻는 단계이다. 세 번째 시스템인 미래상 창조 및 평가는 전 단계에서 중소기업이 발의한 화두에 대해 대중들이 미래 생활상 또는 제품/서비스상의 형태로 아이디어를 창조하는 단계이다. 대중들이 고안한 미래상 아이디어는 다른 사용자들과 전문가들이 각각의 관점과 기준으로 평가하고 검증하는 단계를 거치게 되고, 이를 통해 최종적으로 해당 화두의 최우수 아이디어가 선정된다. 마지막 네 번째 시스템인 소비자 공유가치/감성 및 조형언어 도출은 대중들이 미래상을 등록할 때 작성한 어휘, 제시한 이미지들을 축적, 분석하여 집단지성 기반의 공유가치와 감성, 조형언어를 도출하는 단계이다. 상기 4가지 시스템을 거쳐 중소기업이 최종적으로 얻을 수 있는 디자인 R&D 정보들을 요약, 정리하면 다음과 같다. 먼저 해당 중소기업의 업종 및 기술, 주력 상품/서비스와 관련한 거시적 미래 이슈 정보이다. 글로벌 범주의 다양한 이슈를, 본 논문을 통해 개발된 캘린더 및 노드 시스템을 통해 손쉽게 모니터링하고 다양한 분야의 이슈간 관련성과 연계성을 파악하여 중소기업으로 하여금 다가올 미래를 종합적으로 조망할 수 있게 하였다. 다음은 중소기업의 미래 비즈니스, 상품/서비스 디자인 전략과 관련한 대중의 생각과 선호도를 파악할 수 있다는 점이다. 중소기업이 자기업과 관련 있는 미래 이슈, 환경 변화와 결부하여 화두를 직접 개설, 대중들로 하여금 미래상의 형태로 자기업에 유익한 미래 비즈니스 및 디자인 전략의 인사이트를 창조할 수 있도록 유도하여 이를 활용하도록 하였다. 대중이 직접 미래상 평가에 참여하도록 하여 평가에 참여한 대중들의 나이, 성별, 직업, 거주지역 등(플랫폼 회원 가입 시 기입 정보)을 이용하여 대중들의 다양한 인적 배경을 기준으로 평가값을 세분화, 정량적 분석을 진행할 수 있다. 이렇게 분석된 자료는 자동으로 그래프로 시각화되어 중소기업차원에서 쉽게 확인할 수 있으며 중소기업이 미래 디자인 비즈니스 전략을 수립하는 데에 기저 Data로서 활용된다. 또한 제시된 화두와 관련하여 가장 많이 연상된 대중들의 니즈를 분석하여, 소비자들이 공유하는 가치와 감성을 도출할 수 있다. 본 플랫폼에 참여자들이 작성, 등록하는 미래 생활상이나 제품/서비스상은 그들이 일상생활 중에 무의식적으로 느끼는 소유욕과 불만사항에서 기인하는 것이라는 점에 착안하여 참여자들이 사용하는 어휘와 이미지와의 관계를 면밀히 관찰, 대중의 공유 가치 및 감성 특성과 이로 인한 주요 소비동인을 유추할 수 있다. 다음으로 집단지성을 기반으로 도출된 구체적 조형 가이드와 디자인 아이디어를 얻을 수 있다는 점이다. 구체적이고 설득력있는 디자인 전략을 수립하기 힘든 중소기업이 디자인 개발에 직접적으로 응용할 수 있는 컬러, 재질, 패턴 등의 조형요소를 도출, 제공하게 된다. 이렇게 도출된 조형 요소들은 해당 화두에서 높은 평가를 받은 미래상 아이디어와 결합, 100% 집단지성에 의해 만들어져 중소기업이 쉽게 응용할 수 있는 구체적 미래 디자인 전략으로 탄생된다. 위와 같은 과정을 거쳐 중소기업에게 제공되는 아이디어 및 비즈니스 전략 가이드가 매우 저렴한 비용으로 창조된다는 것은 본 플랫폼을 통해 중소기업이 누리게 되는 가장 큰 혜택이다. 소비자 조사, 디자인 컨설팅 등 미래 혁신 제품 및 서비스 개발에 소요되는 디자인 R&D 비용을 집단지성 기반의 플랫폼을 통해 대체, 획기적으로 줄임으로써 중소기업의 개발역량 결여 및 대기업 종속의 문제를 해결할 수 있게 된다. 나아가 국가경제의 근간이자 핵심인 중소기업의 디자인 R&D 역량 강화를 통하여 보유한 전유기술의 활용분야를 다각화, 기술 영역에만 국한된 것이 아닌 다양한 영역으로의 진출을 유도하여 OEM(original equipment manufacturing)기업에서 ODM(origonal development manufacturing), 궁극적으로 OBM(original brand manufacturing)기업으로 기업 체질을 긍정적으로 개선할 수 있게 된다. 궁극적으로는 선진국의 기술경쟁력과 중국을 위시한 후발국의 가격경쟁력 포지셔닝 트랩에서 벗어날 수 있는 디자인 융합으로 중소기업의 중견기업 및 강소기업으로의 성장을 이끌어내 국내 산업의 구조를 고도화하고 창조 경제 선도국으로서의 글로벌 경쟁력을 강화할 수 있다. 마지막으로 누구나 참여할 수 있는 집단지성 기반의 공개형 오픈 플랫폼으로 양질의 미래 정보를 공공재화함으로써 대중의 창의성을 증진하고 미래의식을 선도할 수 있다는 점이 본 플랫폼이 갖는 가장 큰 긍정 요인이라 할 수 있겠다.The public is getting smarter day by day as the cycle of development & sharing of new information and consumption turns at phenomenal speed, thanks to the advanced Information Technology and Social Network Services. As the pendulum that will decide the competitiveness and survival in the future has swung to individuals and groups of individuals, it has become crucial to predict the future from consumers perspectives. The ideal way of forecasting is not to predict the future through statistics or great insight of some experts but to search and create the desirable future together between experts in various fields and consumers. The author of Macro Wikinomics, Don Tapscott, emphasized that the future should be created not predicted and the key to this creation is collective intelligence of the public. In the time when the cycle of future change and innovation is getting shorter, incorporating and using knowledge, experience and insight of individuals and various groups has become very important. Tapping into collective intelligence creates wide and innovative ideas and views on the future, and allows more flexible and useful future prediction as a result. With diversified needs of consumers and markets, design ? centered future prediction based on development and application of new ideas founded on peoples creativity and originality is also crucial. Notifying this importance, many companies in Korea are actively researching on design ? centered future prediction. However, the research is operated and managed exclusively within big companies and information provided by the government for the public is just a trend report. Therefore, this closed research and lack of information gives little support for SMEs to develop their design strategies according to the types of projects. These SMEs that have excellent technology but have poor R&D foundation and information source have difficulties in developing new technology and products. Therefore, the purpose of this thesis is to establish a Future ? Prediction Platform that supports these SMEs to create future businesses incorporated with technology, design and lifestyle. The key idea of this Open Platform is that the public work together with experts, such as designers, engineers and producers, to actively discuss, create ideas and actualize them through collective intelligence and to make design R&D information self ? sustainable not stagnant. What separates the methodology of using collective intelligence introduced in this thesis from the existing methodologies or platforms is the fact that it is not a superficial application where individuals ideas can be improved by others and its credibility is built around numerical values. Instead, it is an application of the methodology that creates highly advanced design R&D information through automatized function of the platform that puts together collective intelligence of groups and analyses their shared needs and emotions. Furthermore, small & medium-sized companies are able to access the platform based on this methodology and to utilize it as customized design R&D strategies that suit their businesses. This Platform, that creates collective values in order to enhance SMEs capacity of design R&D, consists of 4 systems: Accumulation of Macro Issue & Contextual Prospect, Future Talk / Suggestion , Creation of Future Life Form & Evaluation and Consumers Share Value / Emotion & Design Style Guides. The first system, Accumulation of Macro Issue & Contextual Prospect, collects global future issues from various fields and builds a database which can be accessed through calendar and nod system. This system provides collective information on Cause & Effect or influence of every issue and helps users to make predictions. The second system, Future Talk / Suggestion , gives SMEs information on their potential future products or service incorporating their exclusive technology through opinions and insights from experts and the public. The third system, Creation of Future Life Form & Evaluation, is a place where the public sees suggestions made by SMEs in the previous step and creates their ideas on future lifestyle and future product or service. The ideas designed by the public are evaluated by experts and other users against their standards. After evaluation and verification, the best idea will be selected. The last system, Consumers Share Value / Emotion & Design Style Guides, collects, analyzes words and images the public used and draws share value, emotion and design style guides. The summary of Design R&D information SMEs get through the Four Systems mentioned above is as follows: Firstly, they provide information on macro future issues related to type of business, technology, main items or service of SMEs. The calendar and nod system introduced in this thesis will allow SMEs to monitor various global issues, identify correlation between them and predict the future. Secondly, they supply information on ideas and preference of the public in terms of future businesses and design strategies for products / service of SMEs. SMEs can open Talk about future issues, and environmental changes in relation to their businesses and tap into the public opinions and insights to create their future businesses or develop their design strategies. The background information users give (when applying for membership to the Platform) to participate in the evaluation of future life form, such as age, sex, occupation, address and etc., can turn into important data for SMEs quantitative analysis. The analyzed data are automatically graphed, which makes it easier for SMEs to identify and use them as base data to establish strategies for their future business. In addition, they are able to draw share values and needs of the public by investigating the most discussed Talks. Words and images participants use to talk about future lifestyle, future products and service reflect their subconscious demands and complaints. Therefore, SMEs can draw the main cause of purchasing needs derived from share values and emotional characteristics of participants. Finally, the four systems provide specific design style guides and design ideas derived from collective intelligence. They supply SMEs that have difficulties in establishing specific and effective design strategies with design style guides such as colors, materials and patterns & finishing. These derived design style factors married up with the best idea from the relevant Talk become specific future design strategies which SMEs can adopt. The biggest benefit SMEs are to enjoy through this Platform is cost because it can provide them with business ideas and strategies for a very reasonable price. The cost of design R&D for innovative products and service, such as consumer survey and design consulting will be reduced with this collective intelligence ? based Platform. This cost efficiency will enhance the capacity of SMEs and minimize their dependency on big companies. Furthermore, the greater R&D capacity of SMEs that are the foundation of the national economy will diversify their specialized technology application fields, induce them into various domains and improve constitution of the companies, from OEM(original equipment manufacturing) to ODM(original development manufacturing) and ultimately to OBM(original brand manufacturing) companies. Design convergence of the Platform will empower SMEs that have been disadvantaged in technology and price competitiveness compared to their counterparts in the developed countries and China. They will grow into mid-sized enterprises or small but strong businesses eventually, which will contribute to upgrading Korean companies industrial structure and enhancing their global competitiveness. The final benefit of the open Platform is to promote creativity of the public and lead their views on the future by making high-quality future information public.Ⅰ. 서론 1 1.1. 연구배경 및 필요성 1 1.1.1. 21세기 창의시대의 미래 예측 1 1.1.2. 현 미래 예측의 문제점 4 1.1.3. 국내 중소기업의 낙후된 디자인 경쟁력 7 1.2. 연구목적 8 1.3. 연구방법 및 범위 12 Ⅱ. 디자인과 소비자 중심의 미래 예측 패러다임 16 2.1. 미래 예측의 목적과 의의 16 2.2. 미래 예측 패러다임의 변화 17 2.2.1. 과거 미래 예측의 동향 17 2.2.2. 디자인 주도 통합적 미래 예측 패러다임으로의 전환 20 2.2.3. 소비자 중심의 집단지성 기반 미래예측의 대두 23 2.3. 국내외 미래 예측 연구 현황 비교 28 2.3.1. 국외 현황 28 2.3.2. 국내 현황 40 2.4. 소결 : 시사점 및 지향점 45 Ⅲ. 국내 중소기업의 디자인 R&D 현황과 과제 47 3.1. 디자인 R&D의 개념과 필요성 47 3.1.1. 디자인 R&D의 정의와 대두배경 47 3.1.2. 디자인 R&D의 긍정 효과와 중소기업에의 필요성 51 3.2. 국내 중소기업 및 디자인 산업 현황과 과제 57 3.2.1. 국내 중소기업의 특성과 의의 57 3.2.2. 국내 중소기업의 열악한 디자인 R&D 현황 59 3.2.3. 국내 중소기업 디자인 R&D 지원 정책의 한계 64 3.3. 소결 : 국내 중소기업 디자인 R&D 지원 정책과의 차별점 67 Ⅳ. 효율적 디자인 R&D를 위한 집단지성 활용 방법론 72 4.1. 집단지성의 이론적 고찰 72 4.1.1. 정의와 대두배경 72 4.1.2. 구현 메카니즘 75 4.1.3. 집단지성의 양면성 79 4.2. 집단지성 플랫폼 사례 유형화 82 4.2.1. 유형1. 미래 문제 해결의 수단 83 4.2.2. 유형2. 구체적 수치화에 의한 전망 90 4.2.3. 유형3. 아이디어의 상품화 97 4.3. 소결 : 효율적 디자인 R&D를 위한 집단지성 활용 방법론의플랫폼 적용 방향 106 Ⅴ. 집단지성 활용 방법론 기반 미래 가치 창조 플랫폼 프로세스 113 5.1. 플랫폼 개요 113 5.1.1. 플랫폼의 개념과 디자인 산업에의 활용 가치 113 5.1.2. 플랫폼 구축 성공 요건 114 5.1.3. 주요 소구대상 및 운영주체의 규정 117 5.1.4. 전체 프로세스 개요 119 5.2. 캘린더 및 노드 시스템을 통한 거시 이슈의 맥락적 조망124 5.2.1. 미래 이슈의 수집 124 5.2.2. 미래 이슈의 플랫폼 등록과 축적 133 5.2.3. 캘린더 시스템을 통한 미래 이슈의 열람과 탐색 138 5.2.4. 노드 시스템을 통한 미래 이슈의 열람과 탐색 142 5.3. 기술-라이프스타일 융합 중심의 미래 화두 창조 147 5.3.1. 중소기업이 발의하는 미래 화두의 창조 147 5.3.2. 미래 화두의 플랫폼 등록 151 5.4. 대중 및 전문가 참여와 평가를 통한 구체적 미래상 창조156 5.4.1. 미래 생활상의 창조 156 5.4.2. 미래 제품/서비스상의 창조 164 5.4.3. 미래 제품/서비스상의 평가 170 5.4.4. 미래 제품/서비스상 평가 결과의 활용 172 5.5. 대중 의견 기반 소비자 공유가치/감성 및 조형언어 도출175 5.5.1. 소비자 공유가치 및 공유감성 도출 프로세스 175 5.5.2. 사용 어휘 기반 가치어 사전과 가치어 매트릭스 176 5.5.3. 사용 이미지 기반 공유감성도와 콜라쥬 183 5.5.4. 조형언어(CMPF) 도출 185 5.6. 기업별 디자인 역량에 따른 플랫폼 활용 기준 188 5.7. 소결 192 Ⅵ. 시뮬레이션 및 검증 195 6.1. 개요 195 6.1.1. 시뮬레이션 및 검증 목적과 방법 195 6.1.2. 대상 중소기업 선정 결과 및 기업별 검증 범위 197 6.2. 사전 연구 진행 199 6.2.1. 근미래 산업별 이슈 축적 199 6.2.2. 근미래 핵심 테마 도출 199 6.3. 시뮬레이션 및 검증1 : 태성ENG 208 6.3.1. 태성ENG 개요 및 발의 화두 208 6.3.2. 미래상 창조 결과 213 6.3.3. 소비자 공유가치 도출 결과 217 6.3.4. 결과 종합 및 미래 전략 방향 도출 218 6.4. 시뮬레이션 및 검증2 : 국내 김치냉장고 제조 중소기업 222 6.4.1. 개요 및 화두 설정 222 6.4.2. 미래상 창조 결과 224 6.4.3. 소비자 공유가치 도출 결과 234 6.4.4. 소비자 공유감성 및 조형언어 도출 결과 236 6.4.5. 결과 종합 및 디자인 전략 방향 도출 239 6.5. 소결 (시사점 및 보완점) 241 Ⅶ. 결 론 244 참고문헌 251 Appendix 255 Abstract 266Docto

Immunological reactions induced by recombinant mycobacterial antigens in experimental animals

임상병리학과/석사[한글] 결핵균의 항원성을 규명하고자 하는 연구의 일환으로서 유전자 재조합 기법으로 제조한 4종의 결핵균 유전자 재조합 항원의 대장균에서 표현여부와 대장균에서 표현된 결핵균 fusion protein의 결핵균에 대한 항원성을 조사하기 위하여 실험동물에 fusion protein을 이용하여 면역시킨 후 관찰되는 면역반응 여부를 관찰하였다. 4종의 recombinant λgtll strain을 대장균에 감염시켜 대장균에서 표현된 결핵균 항원 각각의 유전자 재조합 항원을 확인하였다. 그리고 결핵균에 대한 가토 항혈청을 준비하여 대장균에서 표현된 결핵균 항원을 확증하였으며, 단세포군 항체을 이용한 대장균에서 표현된 결핵균 항원의 반응을 조사하였다. 대장균에서 표현된 결핵균의 14KD 항원은 결핵균에 대한 단세포군 항체 ADl4-Ⅱ에, 결핵균의 19KD 항원은 단세포군 항체 ADl6-Ⅰ에 그리고 결핵균의 65KD 항원은 단세포군 항체 ADB-Ⅷ에 각각 인지되는 항원임을 확인하였다. 4종의 recombinant lysogen중에서 Y3143 recombinant lysogen을 택하여 mouse에 면역시킨 후 결핵균에 대한 항체 생성 여부를 확인하였다. 면역보강제로 alum을 사용하였을 때에는 Y3143 recombinant lysogen내에 표현되어 있는 결핵균 항원에 대한 항체가 생성됨을 확인하였으나 면역보강제를 사용하지 않거나 면역보강제로 Freund's incomplete adjuvant을 사용하였을 때는 결핵균 항원에 대한 항체생성을 확인할 수 없었다. 또한 Y3143 recombinant lysogen으로 mouse에서 생성된 항혈청은 결핵균 항원에 반응함으로써 Y3143 recombinant lysogen내에서 표현된 결핵균 항원을 확인하였다. [영문] Since the advent of recombinant DNA technology, there have been great changes in the possibility for the development of more sensitive and more specific immuno-diagnostic and sero-epidemiological tests of tuberculosis. This paper aims to analyze the antigenicity of recombinant antigen of M. tuberculosis. Four recombinant bacteriophage strains of λgt11 were infected into the host E. coli Y1089. And the expression of recombinant fusion protein was identified with SDS-PAGE and immunoblotting analysis with rabbit anti-M. tuberculosis antiserum, respectively. ln an attempt to identify talc antigenic epitomes of recombinant mycobacterial antigens expressed in E. coli Y1089, the reactivity patterns of recombinant antigens against monoclonal antibodies of M. tuberculosis were analyzed. Mycobacterial 14KD antigen expressed in E. coli was recognized by monoclonal antibody ADl4-Ⅱ, 19KD antigen was recognized by monoclonal antibody ADl6-Ⅰ and 65KD antigen was recognized by monoclonal antibody ADB-Ⅷ. Of 4 recombinant lysogens, Y3143 recombinant lysogen was selected as immunogen and was determined the antibody production in laboratory animals against mycobacterial antigens expressed in E. coli. Antibody production in laboratory animals was marked in the groups of animals immunized with alum-emulsified Y3143 recombinant lysogen as an adjuvant. These antisera were reacted with the whole cell lysate antigen of M. tuberculosis, and this results might indicate the successful expression of mycobacterial antigens in E. coli lysogenized with recombinant bacteriophage Y3143.restrictio