국민대학교(총장 정승렬) 소프트웨어융합대학 소프트웨어학부 SATA 연구실의 임세민 교수가 연구책임자를 맡아 미국 캘리포니아대학교 어바인(UC Irvine) 연구진과 공동으로 수행한 연구가 컴퓨터 아키텍처 분야 세계 최고 권위 학술대회인 ISCA 2026에서 발표·출판되는 성과를 거뒀다. 논문 제목은 “Lembas: Cost-Efficient Genome Alignment with External Memory and FPGA Acceleration”로, 지난 6월 27일부터 7월 1일까지 미국 롤리에서 열린 제53회 ACM/IEEE 국제컴퓨터아키텍처학술대회(International Symposium on Computer Architecture)에서 발표되고 공식 논문집에 수록됐다. 국민대학교 최초의 ISCA 논문으로, 대규모 유전체 분석에 필요한 메모리와 연산 비용을 함께 줄이는 기술을 다룬다.
 

유전체를 정밀하게 분석하려면 방대한 DNA 서열을 서로 비교해 일치하는 위치와 차이를 찾아야 한다. 분석할 데이터가 커질수록 이를 저장할 메모리와 계산에 필요한 장비의 부담도 커진다. 이번 연구는 이 과정에서 서로 다른 두 병목에 주목했다. 서열 사이의 일치 구간을 찾는 초기 단계에서는 메모리 용량이, 염기서열의 구체적인 대응 관계를 계산하는 단계에서는 연산 처리량이 성능과 비용을 제약한다는 점이다.

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이를 해결하기 위해 연구팀은 CPU와 회로를 재구성할 수 있는 반도체인 FPGA, 고속 저장장치인 NVMe SSD를 결합한 유전체 정렬 시스템 ‘렘바스(Lembas)’를 개발했다. 초기 단계에서는 대규모 검색 자료구조를 메모리에 상주시켜야 했던 기존 방식에서 벗어나, SSD에 저장된 데이터를 FPGA로 정렬하고 순차적으로 처리하도록 설계했다. 정렬 결과를 계산하는 단계에서는 결과 경로를 한 칸씩 되짚던 작업을 여러 칸으로 구성된 타일 단위로 처리해 속도를 높였다. 각 처리 단계가 같은 FPGA를 시간적으로 나눠 사용하도록 구성해 필요한 하드웨어 자원도 줄였다.

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연구팀은 데스크톱급 컴퓨터에 AMD/Xilinx Alveo U50 FPGA 두 장과 NVMe SSD 네 개를 결합한 시제품을 구축하고, 애기장대·사람·양파 유전체 데이터를 대상으로 평가했다. 시스템 메모리 사용량은 기존 유전체 정렬 소프트웨어인 Minimap2 대비 약 7분의 1 수준으로 줄었다. 양파 유전체를 바탕으로 생성한 대규모 데이터의 참조 정렬 실험에서는 64개 스레드로 실행한 Minimap2보다 최대 27배, NVIDIA A100 GPU 기반 Parabricks 시스템보다 최대 2.4배 빠른 처리 성능을 보였다. 메모리 요구량을 낮추면서 실제 정렬 작업의 전체 처리 시간도 단축한 것이다.

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이번 연구의 연구책임자인 임세민 교수는 “유전체 분석의 규모가 커질수록 메모리와 연산 장비에 대한 부담이 함께 증가한다”며 “이번 연구는 각 단계의 병목에 맞춰 데이터 처리 방식과 하드웨어 구조를 함께 설계함으로써, 대규모 유전체 분석에 필요한 자원과 비용을 줄일 수 있음을 보여줬다”고 말했다. 이어 “보다 많은 연구자가 제한된 컴퓨팅 환경에서도 큰 규모의 유전체 데이터를 분석할 수 있도록 해, 정밀의료와 생명과학 연구를 뒷받침하는 기반 기술로 활용되기를 기대한다”고 밝혔다.