Knock You Down – Keri Hilson ft. Kanye West & Ne-Yo

우연히 eagle FM에서 듣고 찾아봤는데 노래 좋더군요 :)


Computer Scientist들을 위한 추천 블로그 (1)

오늘은 Computer Science 분야의 문제들 및 최신 이슈들을 다루는 몇몇 유명 블로그들을 소개하려고 한다. 워낙 유명한 블로그들이라 이미 많은 분들이 아실꺼라 생각이 들지만 혹시 모르는 분들이 있을까 이렇게 소개해 본다.

  • The Database Column – 말 그대로 데이터베이스 이슈들을 다룬다. 최근에는 클라우드 컴퓨팅에 대한 이슈도 언급된다. 이 블로그는 진짜 짱인게 Samuel Madden
  • Gödel’s Lost Letter and P=NP제목만보면 NP문제를 주로 다루는 것 같지만 다양한 문제들과 알고리즘들을 다루고 있다(사실 오늘 발견함). 상당히 유익해 보이는 반면 어려워 보인다 (@_@).
  • All Things Distributed – Amazon CTO인 Werner Vogels의 블로그 이다. Scalable and distributed Computing에 대한 이슈를 다룬다.

원래 계획은 5개씩 소개하여 2회에 총 10개 소개였는데 요즘 포스팅 거리도 없고 하니…… 나머지는 다음에 이어서 쓰겠다.


덧붙임. 저 블로그들에 읽고 싶은 글들은 많은데 업데이트되는 수가 장난이 아니라…따라가기 참 힘들구나 ~(~_~)~


BBC의 Linked Data 지원

BBC는 자신들이 보유한 TV, Radio 프로그램과 뮤지션 그리고 엘범에 대한 정보를 Linked Data로 제공한다. 이를 위해 SPARQL Endpoint (http://bbc.openlinksw.com/sparql)도 제공한다. (관련 글: http://welcomebackstage.com/2009/06/bbc-backstage-sparql-endpoint )

Linked Data는 인터넷 상에서 고유의 식별자인 URI를 통해 상호간 링크를 가지는 시맨틱 웹 데이터를 공유하자는 개념이다. Tim Burners Lee와 W3C에 의해 주도적으로 차세대 웹을 이끌고 있는 개념이다. (다 자세히 알고 싶으면 http://linkeddata.org <- 방문해 보시라, 저 거미줄 처럼 연결된 데이터들로 부터 얼마나 재미있는 서비스들이 나올까?)

그리고 SPARQL Endpoint는 일종의 웹상에서 일종의 API와 같은 개념으로 데이터를 직접 가지고 있지 않아도 서비스 제공자의 SPARQL Endpoint를 통해서 질의를 결과를 얻을 수 있도록 한다.  프로그램이 처리하기 좋은 형태의 데이터로 결과값을 반환하게 된다.

최근 추세를 보면 점차 링크드 데이터가 보급되고 있는 것 같으며 시맨틱 웹이 실현될 날이 얼마 남지 않았다는 걸 느낀다. 이미 한발은 선을 넘은 것 같아 보인다.

여담이지만.. BBC의 informative한 웹 사이트나 Linked Data 지원이나 뉴욕 타임즈의 타임즈 머신(TimesMachine – http://timesmachine.nytimes.com/browser ) 프로젝트를 보면 저런 언론사를 가지고 있는 저들이 정말 부러울 뿐이다. 한편 들어가자 마자 플래쉬 광고가 기사 헤드라인을 덮어 버리고 성인 광고과 좌우에서 깜빡이는 ㅈㅈㄷ 사이트를 보면 부끄러울 뿐이다. (명색이 지들 딴에는 우리나라 대표언론사가 아닌가?)


유시민 인터뷰 중에서..

그의 수학에 대한 감상을 보면서 드는 생각 두 가지..
첫번째, 정치인 중에서는 드물게 논리적으로 토론한다 생각 했었는데 그 이유를 알것 같다는..
두번째, 정치인들이 논쟁 할 때 얼토당토 않은 소리 하지말고 논리적인 논쟁 좀 했으면  좋겠다는..

(글 전문) http://usimin.co.kr/2030/bbs/board.php?bo_table=ANT_T200&wr_id=328111

(김혜리) 선생님 저술의 간결한 문체로 미루어볼 때 문학이 아닌 법조문이나 경제학의 수식에서 아름다움을 느낀 적도 있을 거라는 짐작이 드는데요.

 

(유시민) 과문하지만 우리나라 판결문에서는 아름다움을 느낀 적이 없고요. 독일에서 공부할 때 읽은 독일 연방 헌법재판소
판결문 전문 두 편을 기억하고 있어요. 첫 번째는 예수가 매달린 십자가상을 교실마다 걸도록 돼 있는 바이에른주 교육법에 대해
종교의 자유를 침해했다고 위헌판결을 낸 판결문이었어요. 다른 한편은 아우슈비츠를 조작이라고 주장하는 일을 처벌하게 돼 있는 법이
표현의 자유 침해라고 주장한 우익단체의 위헌 소송에 대해 합헌 결정을 내린 판결문이었어요.

 

표현의 간결함과 정밀함. 논리적 연쇄의 치밀함이 빚어내는 아름다움이 있었죠. 수학도 잘은 못하지만, 말로 하면 두세
페이지의 설명을 한 줄로 정리해버리는 수식엔 압축의 아름다움이 있어요. 몇 개의 공리를 토대로 정리를 쌓아나간다거나 배리법을
이용해 반증을 함으로써 명제를 무너뜨리는 과정도 아름답죠.


블로거 시국선언문

대한민국은 민주공화국이며, 대한민국의 주권은 국민에게 있고, 모든 권력은 국민으로부터 나온다. 이 것은 헌법에 가장 먼저 선언된
부분이며, 다른 헌법과 법률의 근간이 되는 부분이다. 그러나 이명박정부는 하위법률을 자의적으로 해석하거나 입법하여 의도적으로
대한민국의 민주주의를 후퇴시키고 있다.

하나. 이명박 정부는 표현의 자유를 억압하고 있다. 이명박 정부는 언론에 낙하산 인사등을 통해 장악하거나 영향을 미쳐 언론들을 자신들에게 친 매체화 하려 하고 있다. 또한 명예훼손을 막는다는 미명으로, 정권에 반대적인 의견을 낸 네티즌을 구속, 수사하거나, 글을 블라인드 처리하는 등 인터넷을 통한 네티즌들의 표현의 자유를 억누르고 있다.

둘. 이명박 정부는 집회와 시위의 자유를 침해하고 있다. 이명박 정부는 불법 폭력집회로의 변질이 우려된다며 ‘일어나지도 않은 일로 행정적 조치를 취하는’ 행위를 통해 정권에 반대적인 집회와 시위는 봉쇄하고 있다. 이는 민주주의의 근본중 하나인 집회와 의견교환을 막고, 국민들의 기본권을 침해하는 심각한 사태이다.

셋. 이명박 정부는 경제적,정치적 상위계층에 유리한 정책을 펴면서 경제 발전이라는 또다른 ‘이념’으로 국민들을 속이고 있다. ‘경제’를 들이 밀어 부의 불평등을 공고화 하거나 사회적 약자 및 소수자에 대한 구제,보호를 외면하고, 국토와 자연의 파괴를 조장해 왔다. 그러나 그에 대한 부정적 의견이나 국민들의 여론은 무시해오고 있다.

그럼에도 불구하고 이명박은 자신이 민주주의를 잘 지켜나가고 있는 것마냥, 자신을 비판하는 일이 있을때마다, 민주주의 운운하며 무시해버리는 일을 벌이고 있다. 이에 나와 우리 블로거는 국민으로서 이 사태를 우려하며 다음과 같은 것들을 요구한다.

하나. 일체의 언론장악 시도를 즉각 중단하라. 미디어 관계법은 전면적으로 재검토되어야 한다.
하나. 표현의 자유를 보장하라. 특히 온라인 계엄령이라고 할 수 있는 지난 4월 국회 통과된 저작권법은 전면적으로 재검토되어야 한다.
하나. 집회·결사의 자유를 폭넓게 보장하라. 원천봉쇄의 주술을 당장 거두라.
하나. 이명박 대통령은 비판적인 국민의 목소리에 경청하고, 자신의 실정을 반성하고, 사과하라. 그리고 이 문제의 합리적인 해법을 제시하라.

이 글은 블로거들이 함께 작성한 시국선언문과 민노씨의 시국선언문을 기초로 제작되었으며, 본 시국선언문은  Draco님 블로그에 포스팅 된 수정본 입니다. 자유롭게 사용할 수 있습니다.

• 블로거 시국선언문(기초안) : http://docs.google.com/View?id=dtn99t7_3fbhhskd3
• 민노씨네 시국선언문 : http://minoci.net/884


Hadoop: The Definitive Guide

O’REILLY 에서 책이 출시 된 것 같네요. http://oreilly.com/catalog/9780596521974/
다음과 같은 내용을 다루고 있다고 합니다.

  • Use the Hadoop Distributed File System (HDFS) for storing large
    datasets, and run distributed computations over those datasets using
    MapReduce
  • Become familiar with Hadoop’s data and I/O building blocks for compression, data integrity, serialization, and persistence
  • Discover common pitfalls and advanced features for writing real-world MapReduce programs
  • Design, build, and administer a dedicated Hadoop cluster, or run Hadoop in the cloud
  • Use Pig, a high-level query language for large-scale data processing
  • Take advantage of HBase, Hadoop’s database for structured and semi-structured data
  • Learn ZooKeeper, a toolkit of coordination primitives for building distributed systems

그동안 소스도 분석해 보고 Hadoop 기반 어플리케이션도 짜보고 했지만 좀 더 체계적으로 알고 싶은 마음에 질러볼까합니다.
그런데 바빠서 볼 수 있을지 ~(~_~)~


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