온라인 음악서비스가 유료화를 단행한 지 1년이 지났다. 지난해 7월 8개 온라인 음악사이트가 유료화를 단행한데 이어 지난 7월에는 국내 최대 온라인 음악사이트‘벅스뮤직’까지 유료화를 선언, 온라인 음악서비스의 유료화는 급물살을 타고 있다. 최근에는 한국음원제작자협회와 벅스뮤직간의 힘겨루기가 일단락되면서 온라인 음악유통 확대에 대한 기대감도 조성됐다. 국내외 온라인 음악 시장의 현황을 살펴봤다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.21-22
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2013
가상화 기술은 하드웨어 위에서 여러 운영체제를 동작시키면서, 시스템의 활용률을 극대화 시키는 기술이므로 여러 분야에서 각광받고 있다. 가상화는 시스템 위험성 전파 등을 줄임으로써, 보안 노출을 막는 등 여러 장점들이 있다. 하지만, 게스트머신에서 하이퍼바이저로의 잦은 스위치는 가상화 성능을 떨어트린다. 또한, 다수의 가상머신에서 공유될 수 있는 페이지들에 대한 메모리 중복 문제도 존재한다. 우리는 가상화 환경에서 VMEXIT를 줄이고, 메모리를 절약할 수 있는 메모리 중복제거 기술을 제안하고, 이를 정성적으로 성능 평가를 진행하였다.
Yun Ho Choi;Hak Soo Kim;Jong Jin Kim;Seung Mi Lee;Jin Hyun Son
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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pp.691-694
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2008
인간의 지식을 컴퓨터에 저장하기 위한 연구 중 하나로 온톨로지가 등장하게 되었다. 온톨로지는 최근 주목 받고 있는 시맨틱 웹을 구현하기 위해 필수적으로 필요할 뿐만 아니라 다른 형식으로 저장된 정보 사이의 공유를 위해서도 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 온톨로지의 초기 설계 후 변경을 하기 위해서는 매우 큰 비용이 소모된다는 점에서 온톨로지 설계에 대한 연구 역시 진행되고 있다. 본 논문에서는 온톨로지 설계를 위한 단계적인 온톨로지 정규화 기법을 제안한다. 제시된 온톨로지 정규화는 기존의 제시된 데이터베이스 정규화 기법을 활용하여, 단계적으로 더 엄격한 정규화가 가능하도록 설계되어 있다. 이러한 정규화 기법의 적용을 통해서 비효율적인 온톨로지 설계를 수정하고 짜임새 있는 설계가 가능하도록 온톨로지를 수정하는 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.1191-1196
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2009
온실가스 증가에 따른 미래 기후변화가 수자원에 미치는 영향을 평가하기 위하여 전구기후모델(AOGCM)의 기온과 강수 자료를 이용하여 한반도 지역에 대한 통계적 규모 상세화(statistical downsacaling, SDS) 기법을 개발하였다. 개발된 기법은 Cyclostationary Empirical Orthogonal Function (CSEOF) 분석과 회귀분석을 결합한 것으로 관측과 AOGCM 시계열의 통계적 상관성을 이용하고 있다. 20세기말(1973-2000) 동안의 광역규모의 기온(ECMWF)과 강수량(CMAP) 및 AOGCM의 기온과 강수량 자료에 통계적 상세화 기법을 적용하고 비교함으로써 이 기법의 유효성을 검증하였는데, 상세화된 기온과 강수량 자료는 관측된 계절변동성과 월변동성을 잘 모사하였다. 특히, 여름철 관측에 비해 저평가된 AOGCM의 강수량 크기와 변동성이 상세화를 통해 관측치에 근접하게 되었다. AOGCM의 미래 강수량 변화는 21세기 후반에 계절적으로 봄과 여름에 증가할 것을 예상되었다. 상세화된 AOGCM의 강수는 겨울을 제외한 모든 계절에서, 특히 여름철에 가장 많이 증가할 것으로 전망되었다. AOGCM의 미래 기온변화는 21세기 후반으로 갈수록 상승하며, 계절적으로 겨울철의 기온 상승폭이 더 클 것으로 전망되는데, AOGCM을 상세화한 결과에서는 겨울과 더불어 여름에도 기온 상승폭이 클 것으로 전망되었다. 개발된 기법은 역학적 결과와 관측과의 통계적 상관성을 이용하기 때문에 광역규모의 기후적 특성뿐만 아니라 한반도 지형 등 지역적 특성도 모두 반영함과 더불어 광역규모의 자료를 빠른 시간내에 효과적으로 상세화시킬 수 있는 장점도 지닌다. 한편 상세화에 사용된 CSEOF의 모드수 등에 따른 불확실성 등은 통계적 상세화 과정에 개선될 여지가 남아있음을 보여준다.
지난 1월 4일부터 8일까지 인터넷 리서치 전문기관인 (주)아이클릭과 한겨레 닷21이 공동으로 실시한 '콘텐츠 유료화에 대한 네티즌 설문조사 결과'에 따르면 콘텐츠 유료화의 최대 현안은 역시 '콘텐츠의 질'로 조사되었다. 대부분의 네티즌들은 유료화에 대한 저항을 보였지만 '돈을 낼만한' 콘텐츠에는 돈을 내겠다는 긍정적인 반응을 보여 유료화에 대한 가능성을 확인 할 수 있었다.
There are many types of clustering algorithms such as centroid, hierarchical, or density-based methods. Each algorithm has unique data grouping principles, which creates different varieties of clusters. Ordering Points To Identify the Clustering Structure (OPTICS) is a well-known density-based algorithm to analyze arbitrary shaped and varying density clusters, but the obtained clusters only correlate loosely. Hierarchical agglomerative clustering (HAC) reveals a hierarchical structure of clusters, but is unable to clearly find non-convex shaped clusters. In this paper, we provide a novel hierarchy generation framework and application which can aid users by combining the advantages of the two clustering methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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