빅데이터, 클라우드 컴퓨팅 시대가 오면서 데이터 사용량이 점점 증가하고 있고 이러한 빅데이터를 신속히 처리하기 위한 시스템들이 개발되고 있다. 그 중 데이터를 저장하기 위한 시스템으로 분산 파일 시스템이 널리 사용되고 있다, 이러한 분산 파일 시스템 중에는 글러스터 파일 시스템(GlusterFS)이 있다. 또한 기술의 발달로 고성능 장비인 Nand flash SSD (Solid State Drive)의 가격이 하락함에 따라서 데이터센터로 도입이 증가되는 추세이다. 따라서 GlusterFS에서도 SSD를 도입하려고 하지만, GlusterFS는 하드디스크를 기반으로 설계되었기 때문에 SSD를 이용했을 시 구조적인 문제로 성능 저하가 발생하게 된다. 이러한 구조적인 문제점들에는 I/O-cache, Read-ahead, Write-behind Translator들이 있다. 랜덤 I/O에 장점이 있는 SSD에 맞지 않는 기능들을 제거함으로써, 4KB 랜덤 읽기의 경우 255%까지의 성능 향상 결과와, 64KB 랜덤 읽기의 경우 50%까지의 성능 향상 결과를 얻었다.
One cat caused a big wave in Russian literature. This cat revived the heroine of Russian classics. Her light breath was scattered in the world, in the cloudy sky and in the cold spring wind about one hundred years ago. And the cat gave an opportunity of turning to Russian classics to Russian readers. Thanks to this cat, a Russian dreamer changed his typical thinking, as well as many ordinary readers start to read works of creator of this wonderful cat. Pelevin accomplished these works with one cat, which he has made. Of course "Nika" is not only caused to make readers to return to Russian classics. I think, the cat and "Nika" are the symbols of writer's purpose in Russian literature. In this study the understanding of "Nika" is following the steps of realization of writer's purpose. In the second chapter it is analyzed to the textual relationship between "Nika" and "Light breath". Apart from existing analyses to be emphasized the succession of thematic aspect of two works as well. Existence of observers to each heroine stress this succession of thematic aspect of two works. In the third chapter it is analyzed the use of technique of mystification in "Nika". This intentional use of mystification has been demanded to read a "Nika" from another point of view(internal speculation of hero-narrator). The purpose of writer was to expose the cognitive error of a human being. I think this purpose was effectively explained by Pelevin's Buddhist world view which was introduced in his several works.
Ashwaq A., Al-otaibi;Reem M., Alotaibi;Nermin, Hamza
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.107-115
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2022
Recently, big data applications need another database different from the Relation database. NoSQL databases are used to save and handle massive amounts of data. NoSQL databases have many advantages over traditional databases like flexibility, efficiently processing data, scalability, and dynamic schemas. Most of the current applications are based on the web, and the size of data is in increasing. NoSQL databases are expected to be used on a more and large scale in the future. However, NoSQL suffers from many security issues, and one of them is access control. Many recent applications need Fine-Grained Access control (FGAC). The integration of the NoSQL databases with FGAC will increase their usability in various fields. It will offer customized data protection levels and enhance security in NoSQL databases. There are different NoSQL database models, and a document-based database is one type of them. In this research, we choose the CouchDB NoSQL document database and develop an access control mechanism that works at a fain-grained level. The proposed mechanism uses role-based access control of CouchDB and restricts read access to work at the document level. The experiment shows that our mechanism effectively works at the document level in CouchDB with good execution time.
Digital transformation has induced changes in human life patterns; consumption patterns are also changing to digitalization. Entering the era of industry 4.0 with the 4th industrial revolution, it is important to pay attention to a new paradigm in the fashion industry, the shift from developer-centered to user-centered in the era of the 3rd industrial revolution. The meaning of storing users' changing life and consumption patterns and analyzing stored big data are linked to consumer sentiment. It is more valuable to read emotions, then develop and distribute products based on them, rather than developer-centered processes that previously started in the fashion market. An AI(Artificial Intelligence) deep learning algorithm that analyzes user emotion big data from user experience(UX) to emotion and uses the analyzed data as a source has become possible. By combining AI technology, the fashion industry can develop various new products and technologies that meet the functional and emotional aspects required by consumers and expect a sustainable user experience structure. This study analyzes clear and useful user experience in the fashion industry to derive the characteristics of AI algorithms that combine emotions and technologies reflecting users' needs and proposes methods that can be used in the fashion industry. The purpose of the study is to utilize information analysis using big data and AI algorithms so that structures that can interact with users and developers can lead to a sustainable ecosystem. Ultimately, it is meaningful to identify the direction of the optimized fashion industry through user experienced emotional fashion technology algorithms.
본 논문에서는 프로그램 선택 소자는 채널 폭이 큰 NMOS (N-channel MOSFET) 트랜지스터 대신 DNW (Deep N-Well) 안에 형성된 채널 폭이 작은 isolated NMOS 트랜지스터의 body인 PW (P-Well)과 source 노드인 n+ diffusion 영역 사이에 형성된 기생하는 접합 다이오드를 사용하는 NMOS-Diode eFuse OTP (One-Time Programmable) 셀을 제안하였다. 제안된 eFuse OTP 셀은 프로그램 모드에서 NMOS 트랜지스터에 형성되는 기생하는 접합 다이오드를 이용하여 eFuse를 blowing 시킨다. 그리고 읽기 모드에서는 접합 다이오드를 이용하는 것이 아니고 NMOS 트랜지스터를 이용하기 때문에 다이오드의 contact voltage 강하를 제거할 수 있으므로 '0' 데이터에 대한 센싱불량을 제거할 수 있다. 또한 읽기 모드에서 채널 폭이 작은 NMOS 트랜지스터를 이용하여 BL에 전압을 전달하므로 OTP 셀의 blowing되지 않은 eFuse를, 통해 흐르는 읽기 전류를 $100{\mu}A$ 이내로 억제하여 blowing되지 않은 eFuse가 blowing되는 문제를 해결할 수 있다.
With the popularization of big data environment, big data have been highlighted as a key information strategy to establish national spatial data infrastructure for a scientific land policy and the extension of the creative economy. Especially interesting from our point of view is the cadastral information is a core national information source that forms the basis of spatial information that leads to people's daily life including the production and consumption of information related to real estate. The purpose of our paper is to suggest the scheme of big data analytics with respect to the articles of cadastral resurvey project in order to approach cadastral information in terms of spatial data integration. As specific research method, the TM (Text Mining) package from R was used to read various formats of news reports as texts, and nouns were extracted by using the KoNLP package. That is, we searched the main keywords regarding cadastral resurvey, performing extraction of compound noun and data mining analysis. And visualization of the results was presented. In addition, new reports related to cadastral resurvey between 2012 and 2014 were searched in newspapers, and nouns were extracted from the searched data for the data mining analysis of cadastral information. Furthermore, the approval rating, reliability, and improvement of rules were presented through correlation analyses among the extracted compound nouns. As a result of the correlation analysis among the most frequently used ones of the extracted nouns, five groups of data consisting of 133 keywords were generated. The most frequently appeared words were "cadastral resurvey," "civil complaint," "dispute," "cadastral survey," "lawsuit," "settlement," "mediation," "discrepant land," and "parcel." In Conclusions, the cadastral resurvey performed in some local governments has been proceeding smoothly as positive results. On the other hands, disputes from owner of land have been provoking a stream of complaints from parcel surveying for the cadastral resurvey. Through such keyword analysis, various public opinion and the types of civil complaints related to the cadastral resurvey project can be identified to prevent them through pre-emptive responses for direct call centre on the cadastral surveying, Electronic civil service and customer counseling, and high quality services about cadastral information can be provided. This study, therefore, provides a stepping stones for developing an account of big data analytics which is able to comprehensively examine and visualize a variety of news report and opinions in cadastral resurvey project promotion. Henceforth, this will contribute to establish the foundation for a framework of the information utilization, enabling scientific decision making with speediness and correctness.
포스트코로나 시대에 인기가 급상승한 알베르 카뮈의 『페스트』를 빅데이터 분석 도구를 활용하여 전공 강의와 교양 강의에 활용해 보았다. 먼저, 프랑스어 전공 학생들에게는 400여 페이지에 달하는 작품 원문을 빅데이터로 분석하여 어휘의 활용과 등장인물의 등장 횟수를 비교해보도록 하였다. 그 결과를 통해 카뮈의 부조리철학과 『페스트』 작품 속 어휘들이 유사관계를 보이는 것을 확인할 수 있었고, 등장인물 또한 저항적 인물들의 비중이 빈번하다는 것을 확인하게 되었다. 교양과목의 학생들에게는 한글번역본으로 작품을 읽게 하여 어휘빈도와 등장인물의 출현 빈도를 확인하도록 하였다. 학생들은 코로나 전염병과 페스트 전염병 사이의 공통점을 통해 『페스트』에 대해 크게 공감하였고, 빅데이터 분석도구를 활용했다는 점에 대해서도 수업만족도가 높았다. 학생들은 『페스트』라는 작품선택에 있어서도, 빅데이터라는 4차 산업혁명의 주요 도구에 대해서도 크게 호응하였다. 문학작품을 전통적 방법에 의존하지 않고 현 세태를 반영하여 강의한다면 비대면 상황에서도 좋은 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구는 AI 시대의 특징과 공감적 감성화를 살펴보고, 시대적 역경을 극복하고 변화를 불러온 여성의 공감적 감성의 사례를 통해, AI시대 여성들의 공감적 감성능력 함양을 위한 기독교교육의 과제를 제시하고자 하는 것이다. AI 시대에서는 공감이 강조되고 공감적 감성이 이슈화 되고 있다. 공감은 갈등에서 벗어나 고난과 역경 및 어려움을 이겨내는 능력이며, 공감적 감성은 AI시대의 새로운 힘이며 앞으로 더욱 큰 힘이 될 것이기 때문이다. AI 시대에는 여러 가지 문제가 있을 수 있고 지금도 그 문제는 여전히 진행형이지만 그것을 변화시킬 수 있는 것은 공감과 공감적 감성이다. 여성의 공감적 감성은 인간 존엄성과 평등, 도덕성, 섬김과 헌신 및 배려의 특징이 있으며 이러한 공감적 감성을 통해 함께 살아가는 지구촌 공동체를 형성하고 있다. 따라서 시대의 고난을 극복하고 변화를 이끌어낸 여성들의 사례들을 살펴본 결과, 성별로서의 여성이 아닌 역사적 한 인간으로서 감각과 사고를 지닌 여성성으로서 AI 시대 여성의 공감적 감성 능력의 함양을 위한 기독교교육의 과제들은 여성의 신학적 정체성 재정립, 진정한 자기 자신이 되기 위한 노력, 시대를 읽는 통찰력 함양이 될 것임을 발견하게 되었다.
이 연구의 목적은 1998년부터 2016년까지 미국 '한 책, 한 도시' 지역사회 독서운동에서 선정된 책들의 선호도, 분류기호, 주제표목, 발행연도, 장르 등 특성을 살펴봄으로써 지역사회 독서운동의 지향점을 이해하는 것이다. 2017년 4월 LC(Library of Congress) 도서센터 웹사이트에 등록된 '한 책, 한 도시' 독서운동의 주별 및 작가별 리스트를 기반으로 전체 선정 책 1,102권 및 단 한 개 프로그램에서 선정된 책 812권의 LC OPAC 서지레코드 735건을 분석하였다. 주요한 발견은 To Kill a Mockingbird 등 선호된 책들의 계속적 영향력과 'The Big Read'를 통한 '한 책'의 수명 연장, 발행 1-2년 된 신간에 대한 선호, LC 분류체계의 P(문학 및 어학) 주제 집중(530권, 72.1%)과 PS(미국문학)의 압도적 중요성(307권, 57.9%), 가정소설, 역사소설, 심리소설 장르의 높은 비중과 43개 장르의 분산, 고유한 주제표목 535개 중 "City and town life"와 "World War, 1939-1945"(8권) 표목의 중요성 및 개별 주제표목들의 다양성, 96개 주제표목 그룹에서 "African American..."(20권)과 "Woman..."(16권)으로 시작하는 그룹의 중요성 등을 포함한다. 이 연구는 선정 책들의 주제가 통합, 이해, 관용 등에서 인권, 환경, 평화 등으로 변화하고 다양화하는 현황과 추이를 기술하였으나, 책 선정이 지역사회에 미친 영향 및 독서운동이 가져온 실제적 변화 등은 다루지 못한 제한점을 가진다.
대용량의 데이터를 처리하기 위해서는 기존 관계형 데이터베이스인 MySQL, PostgreSQL, Oracle등 보다 NoSQL 데이터베이스가 우수함을 나타내고 있다. 본 논문은 일반적으로 널리 사용되고 있는 NoSQL 데이터베이스 중 HBase, Cassandra, MongoDB, Redis의 성능을 비교 평가한다. 본 논문에서 대용량의 데이터를 분산 처리하기 위해 서버 12대를 스위칭 허브를 통해 연결하였으며 운영체제로 우분투를 설치하였다. 벤치마킹 도구로는 YCSB를 이용하였으며, read, update를 각각 50%, 50%, 두 번째로는 95%, 5%, 마지막으로는 100%, 0%로 3가지로 변경하였고, 200,000번에서 1,200,000 까지 명령어를 수행하여 비교 평가하였다. 초당 트랜젝션 처리는 Cassandra가 가장 우수하였고, 단위 시간당 프로세스 수행 처리 개수는 MongoDB가 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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