어떤것의 시작은 재능으로 시작한다 할 수 있지만 그것을 이룩하는데는 노력이 필요하다.

한 분야의 대가가 되는데는 10,000시간의 노력이 필요하다.

세상을 바꾸려하기 전에 세상을 바꿀 수 있는 너를 만들어라.

세상이 너에게 귀기울일 수 있는 절대적인 기술을 지녀라

'젊어서 고생은 사서도 한다' 하지만 지금은 젊어서 고생할 것이 별로 없다. 고생할 것을 찾아라.

이제는 과거의 리더쉽이 아닌 새로운 리더쉽이 필요한 세상이 된 것이다.

 과거와 달리 ‘위로하고, 이해하고, 위무하고, 따뜻하게 머리를 맞대는 리더쉽’, 그것이 바로 공적, 사적 정의를 모두 만족시키는 새로운 리더쉽의 형태이기 때문이다. 이것은 ‘리더 한 명이 천 걸음을 앞서며 나를 따르라’고 외치는 리더쉽이 아닌, ‘천 명의 손을 잡고 같이 한 걸음’을 설득하며 나아가는 리더쉽이 대중이 기다리는 혹은 선도 성장기의 새로운 테제이자, 새로운 시기 리더쉽의 모형인 것이다.

좌파, 우파는 머리 나쁜 사람들의 사고다. 세상을 그렇게 단순하게 이해하려는 것이기 때문이다. 

20세기에는 정보를 독점하고 가공하고 전달하는 기득권의 시대였다면 지금은 대중의 시대다”.

http://blog.naver.com/donodonsu/100091499215

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영통~~~강남역:영통막차:23:20분.영통첫차:05:30분
노선번호:3001번.
영통살구골ㅡ동아아파트ㅡ청명주공아파트ㅡ태평양화학ㅡ아주대ㅡ경찰청ㅡ경기대
동수원IC.~~~~고속도로ㅡ양재역 ㅡ강남역 (참고로,영통은 버스가 일직끊어짐)


영통~~~사당역
노선번호:7000번
영통첫차:05:30분
영통막차:23:20분
경희대학교ㅡ영통살구골ㅡ동아아파트ㅡ삼성홈플러스(영통점)ㅡ그랜드마트ㅡ청명삼익아파트
.황골주공아파트ㅡ영통빌리지ㅡ단오극장ㅡ원천유원지ㅡ매원초등학교ㅡ남부경찰서ㅡKT
(동수원지사)ㅡ법원사거리ㅡ아주대학교입구ㅡ아주대학교ㅡ유신고교ㅡ효성초교ㅡ동성여중
.수원월드컵경기장ㅡ풍림아파트ㅡ우만주공4단지ㅡ우만3단지ㅡ경기지방경찰청ㅡ경기대후문
.영동고속도로(동수원IC ㅡ 북수원IC ),~~~~~과천,의왕간 고속도로ㅡ 관문사거리
ㅡ 남태령역 ㅡ 사당역 

수원역~~~~~강남역:수원기점막차:00:30분
노선번호:3000번
수원역ㅡ수원세무서ㅡ중부소방서ㅡ팔달문ㅡ장안문ㅡ수원전화국ㅡ장안문ㅡ장안구청ㅡ한일타운
ㅡ수일여중ㅡ가스안전공사ㅡ파장동삼익아파트ㅡ의왕고속도로경유~~양재.강남역회차


수원역~~~~~사당역 << 30분 간격으로 24시간 운행함!!>>
노선번호:7770번
수원역ㅡ화서문ㅡ장안문ㅡ종합운동장ㅡ한일타운ㅡ과천,의왕고속도로경유~~~사당역
참고 : 7770번 ..토.일요일 (공휴일포함) 에는 24시간,운행을 안합니다.

사당역에서 영통가는 막차는 02:00입니다.

단 일요일은 24:30차가 막차임

참고로 강남역에서 3007번을 타면 수원터미널을 가는데 강남역 막차는 01:40입니다.

단 일요일은 24:10차가 막차임

→3000번은 강남역 막차가 02:00임

→공휴일만 막차가 24:10임

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Semantic Search
R. Guha  IBM Research, Almaden rguha@us.ibm.com
Rob McCool  Knowledge Systems Lab, Stanford Stanford, CA, USA robm@ksl.stanford.edu
Eric Miller  W3C/MIT Cambridge, MA, USA em@w3.org

2. SEMANTIC SEARCH INTRODUCTION

 Semantic search is an application of the Semantic Web to search.

We believe that the addition of explicit semantics can improve search.

Semantic Search attempts to augment and improve traditional search results (based on Information Retrieval technology) by using data from the Semantic Web.

 Traditional Information Retrieval (IR) technology is based almost purely on the occurrence of words in documents.

Search engines like Google [9]), augment this in the context of the Web with information about the hyperlink structure of the Web.

Navigational Searches: In this class of searches, the user provides the search engine a phrase or combination of words which s/he expects to find in the documents. There is no straightforward, reasonable interpretation of these words as denoting a concept. In such cases, the user is using the search engine as a navigation tool to navigate to a particular intended document.
We are not interested in this class of searches.

예) A search query like “W3C track 2pm Panel” does not denote any concept. The user is likely just trying to find the page containing all these words.

Research Searches: In many other cases, the user provides the search engine with a phrase which is intended to denote an object about which the user is trying to gather/research information. There is no particular document which the user knows about that s/he is trying to get to. Rather, the user is trying to locate a number of documents which together will give him/her the information s/he is trying to find. This is the class of searches we are interested in.

예) search queries like “Eric Miller” or “Dublin Ohio”, denote a person or a place. The user is likely doing an research search on the person or place denoted by the query.

We have built two Semantic Search systems. The first system, Activity Based Search (ABS), provides Semantic Search for a range
of domains, including musicians, athletes, actors, places and products.
The second system (W3C Semantic Search) is more focused and provides Semantic Search for the website of the World Wide Web Consortium (http://www.w3.org/).

 Both the Semantic Search application and these portions of the Semantic Web have been built on top of the TAP infrastructure.

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1. IEEE Transactions on Systems, Man, And Cybernetics. Part A: Systems and Humans

   http://www.ieeesmc.org/Newsletter/Current_Issue/index.php

2. ACM TRANSACTIONS ON INFORMATION SYSTEMS
3. IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY
4. INFORMATION AND COMPUTATION (Elsevier)
5. INFORMATION SCIENCES
6. INFORMATION SYSTEMS
7. IEEE INTELLIGENT SYSTEMS
8.  

http://legoman.tistory.com/234

An effective Model and Scheme of Blog Space for Blog Search.

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BreadthFirst Search Crawling Yields HighQuality Pages

Compaq system research center (2001)

page를 crawl할 때 PageRank를 이용하여 page를 평가한다.

web graph를 순회할 때 너비우선검색 이 좋은 crawl 전략이며, 이것이 crawl에서 high-quality page를 빨리 찾을 수 있다.

가장 쉽게 생각할 수 있는 방법은 random 방식이다. Scooter가 이 방식을 사용

Internet Archive crawler는 64개의 host를 동시에 병행적으로 crawl 한다. 하지만 이 방식은 high-quality page를 고려하지 않는다.

많은 전략이 있겠지만 각 검색회사들은 자신의 crawl 전략을 공개하지 않아 알려진 전략은 거의 없다.

The Intelligent Surfer:
Probabilistic Combination of Link and Content Information in PageRank

University of Washington

전통적인 웹 정보검색 기술은 그 방대한 정보의 양과 다양한 정보의 내용으로 인해 만족할 만한 검색 결과를 내지 못함.

이러한 문제를 해결하기 위해 page간의 연결구조(link structure)에 포함된 정보를 활용한 연구가 진행되었고

가장 잘 알려진 알고리즘은 HITS와 PageRank이다. 이러한 알고리즘은 더 많이 연결되어 있는 page가 더 나은 page라는 믿음(belief)을 기반으로 한다.

page content와 지능적 random surfer의 form에 있는 연결구조를 확률적으로 결합한 모델을 제안함.

이 모델은 오늘날 사용되는 대부분의 query relevance function을 지원하며 PageRank보다 더 나은 결과를 낸다.

대신 시간과 저장용량이 필요하지만 그것은 오늘날의 검색엔진에서 수용가능한 수준이다.

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query에서 specify된 keyword를 {K1, K2, ..., Kk}로 놓는다

Keyword search는 3개의 단계를 가진다

1. query의 keyword를 하나라도 포함하는 DB table을(columns와 cells) identify하기 위해서 symbol table이 검색된다(생성된 SQL을 통하여)
2. join trees를 열거하고
3. match하는 row를 identify(확인, 감정, 식별) 한다

 2번과정을 상세히 보면

이 단계는 모든 symbol table granularity(시스템의 세분화 정도)와 유사하다

query keyword를 하나라도 포함하는 DB tables의 set을 MachedTables로 놓자

만약, schema graph G를 undirected graph로 본다면, 이 단계는 join trees를 열거한다.

즉, G의 sub-tree

(a) leaves(단말노드) belong to(부속하다) MatchedTables

(b) together, the leaves contain all keywords of the query

그러므로, 만약 join tree에서 발생한 tables을 join하면 결과 relation은 모든 potential rows(query에서 specify된 모든 keywords를 가진)를 포함할 것이다

이 단계는 검색의 다음 단계로 전달될 data의 많은 쓸모없는 join scenarios를 제거할 것이다

예를 들면, 5개 table을 포함하는 그림 4의 schema graph G를 보자

query keywords를 { K1, K2, K3 }로 놓자. 검은색 node는 MatchedTables set을 나타낸다

K1, K2, K3가 모두 T2의 다른 columns에서 발생한다고 가정하자

K2는 T4, K3는 T5에서 발생한다고 가정하자

이 가정하에 가능한 4개의 join tree는 우측의 그림과 같다.

여기서, T2 혼자서도 join tree가 가능한 반면 { T4, T3, T5 }에서 유도되는 tree는 join tree가 될 수 없다.

왜냐하면, 이 tables는 모든 keywords를 포함하지 않기 때문이다.

이것은 join tree를 열거하는 알고리즘을 요약한 것이다. 단순한 exposition(전시, 진열, 보여주기)을 위해 G자신이 tree라고 가정했다

먼저, 반복적으로 white 단말노드(leaves)를 제거하며 모든 단말노드가 black으로 될때까지 G를 pruning한다

(이것은 universal relations에서 window functions를 computing하는 ear removal operation과 유사하다)

결과 tree G'는 모든 matching join tree를 잠재적으로 포함한다

 다음 단계는 G'의 모든 qualifying(후보) sub-trees를 열거한다. 즉, sub-trees such that all keywords in the query occur among the black nodes of the sub-tree.

효율성을 위하여 추천되는 후보 sub-trees의 first-node 선택에 다음과 같은 heuristic을 적용한다

G'에서 fewest black node 에서 발생하는 keyword를 선택한다.(We pick the keyword that occurs in the fewest black nodes of G')

이제 앞에서 indentify된 각각의 black node에서 G'의 모든 sub-trees에 breath-first 열거를 실행한다 그리고 그것이 qualifying sub-tree인지 검사한다

이 heuristic의 이용은 열거되는 trees의 수를 상당히 감소시킨다

만약, G가 tree라고 가정할 수 없다면(즉, cycle을 가진다면), join tree 열거는 G의 bi-connected component decomposition(상당한 정신적 스트레스가 가중될 문서ㅡㅡ;)을 필요로 한다.

Undirected graph

: Edge(변)이 방향을 가지지 않고 두 개의 꼭지점을 연결하는 graph

• 단순 그래프(simple graph)

꼭지점 집합 V와 변의 집합인 E로 이루어지는 단순 그래프 는 두 개의 꼭지점 과 사이에 최대한 한 개의 변만을 허용하고 각 변은 서로 다른 두 꼭지점에 접하여야 하는 무향그래프이다.

(예) 가 단순그래프이고, , 일 때, 라면, 이다.

• 다중 그래프(multigraph)

다중 그래프는 단순 그래프와 비슷하지만, 두 개의 꼭지점 사이에 여러 개의 변이 있을 수 있다.

(예) , ,

Directed graph

• 유향 그래프(directed graph)

유향 그래프는 변이 방향성을 지닌다.

(예)일 때, 이다.

• 유향다중 그래프(directed multigraph)

다중 그래프와 같이, 유향다중 그래프는 동일한 두 개의 꼭지점을 잇는 변이 여러 개 있을 수 있다.

leaf(leaves): tree의 마지막 노드

DB table: columns + rows

columns: property?

rows: instance?

Granularity

시스템의 세분화 정도, 세분화 정도가 클 수록 선택 할 수 있는 증분(세분화 된 값) 크기가 더 작아져 증분 수가 늘어나기 때문에 시스템 사용자 정의에 더 유연해 진다

Join Tree

전통적으로 join tree는 주어진 query를 위해 query optimizer에 의해 결정되는 join operation의 ordering을 나타낸다

하지만 여기서는 schema(where edges depict key foreign key relationship)의 subgraph의 종류를 나타낸다

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