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- 저자 : 이성운 ( Lee Seongwoon ) (검색결과 3 건)
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멀티데이타베이스 시스템에서 트랜잭션 고장을 허용하는 완료 순서 제어 기법
이성운(Seongwoon Lee),황부현(Buhyun Hwang) 한국정보과학회 1995 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.22 No.1
멀티데이타베이스 시스템에서 전역적 직렬성을 보장하는데 어려움은 지역 트랜잭션들로 인해 전역 트랜잭션들 사이에 간접 충돌이 발생하여 전역 트랜잭션들의 수행 순서와 그들의 직렬화 순서가 다르게 될 수 있다는 점이다. 이러한 지역 간접 충돌을 해결하기 위하여 전역 트랜잭션들 사이에 직접 충돌을 강요하는 티켓을 이용한 동시성 제어 기법들이 제안되어 왔다. 단일 티켓을 이용한 기법은 모든 전역 트랜잭션들 사이에 티켓 충돌을 발생시켜 전역 트랜잭션들의 많은 철회와 순차 수행을 야기하며, 다중 티켓을 이용한 기법에서는 지역 데이타베이스 시스템에서 트랜잭션 고장으로 전역 트랜잭션이 철회되었을 때 전역적 직렬성이 위배된다. 본 논문에서 제안하는 전역 동시성 제어 기법은 먼저 전역 트랜잭션들의 전역적 직렬화 순서를 그들의 타임스탬프 순서와 동일하게 하고, 각 지역 사이트에서 전역 트랜잭션들이 타임스탬프 순서대로 수행되도록 하는 하향식 방법이다. 본 논문은 부트랜잭션들의 완료 순서를 제어함으로써 전역 트랜잭션들의 완료 순서를 그들의 지역 직렬화 순서와 동일하게 하여 지역 데이타베이스 시스템에서 부트랜잭션들이 철회되었을 때도 전역적 직렬성을 보장하고 전역 교착 상태를 발생시키지 않는 전역 동시성 제어 기법을 제안한다.
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이성운 ( Lee Seongwoon ) 한국불교사연구소 2016 한국불교사연구 Vol.10 No.-
이 논문은 “진리를 찾아 한길로 나아가려는 구도자”였던 한길로 법사의 교화 사상을 살펴본 글이다. 한길로 법사는 1919년 충남 청양에서 태어나 1996년 경기도 남양주 봉인사 한길정진원에서 생애를 마감했다. 17세에 입산(入山)하여 수행하고 30대 초반 다시 출산(出山)하여 중생교화와 경전 번역에 평생을 바쳤다. 한길로 법사가 재가법사로서 평생을 교화와 역경의 한길로 정진할 수 있었던 것은 대승경전의 골자에 대한 탁월한 이해와 깨침으로 말미암았다고 할 수 있을 것 같다. 그것은 법신과 화신의 대한 불이(不二)관은 그로 하여금 출가와 재가의 차이조차 무화(無化)하여 평생을 재가법사의 길을 갈 수 있게 하였다. 그에 기초한 실천적 이념으로 불교의 `삼보`를 `밝게·바르게·착하게`라고 탁월하게 해석하여 `명정선(明正善)`의 가르침으로 제시하였다. `밝게·바르게·착하게` 살아가기 위해서는 우선 일어나 앉으라고 하고 있다. `앉아서 정신을 가다듬으면 곧 일어설 수 있을 것이다.`라며 평소의 끊임없는 실천을 강조한다. 이렇게 살아가는 것이 삼보로 살아가는 불자의 큰 길로서 누구나 같은 목적지에 도달할 것이라고 하는 실천적 삼보관을 보여주고 있다. `밝게·바르게·착하게` 넓고 큰 한길로 모든 중생들과 도반이 되라는 한길로 법사의 열반송으로 전하는 그의 부촉은 현재 봉인사와 한길로정진원을 통해 이어지고 있다. This writing considers the idea of the teachings of the Buddha-Dharma of the Dharma teacher, Hangilro which literally means he who has walked the path of a truth-seeker `on a main road`. He was born at Cheongyang, Chungcheognamdo Province in 1919 and passed away at Hangiljeongjinwon in Bongin temple, Namyangju in 1996. He joined a Buddhist monastery at the age of 17 and devoted his life to the instruction and deliverance of sentient beings and the translation of scriptures. we can say that his excellent understanding and realization of Mahayana Buddhism made it possible for him as a lay dharma teacher. His view of Non-duality(不二) for Dharma body and Transformed body makes no difference between the laity and the clergy, which led him to keep Dharma teacher as a laity for his lifetime. He explained the three jewels in Buddhism to `Bright·Right·Good(明正善)` and suggested it as a practical ideology. He claimed that in order to live a `bright·right·good` life, above all, we have to get up and sit up. He put emphasis on `daily practice` with saying `we can stand up as soon as we sit up and calm ourselves down`. This is the Buddhist great way we live a life as the tree jewels which leads anyone to the common destination. we can say that his idea shows the practical view of the tree jewels. His entrusting as the hymn of Nirvana, `be the bright·right·good companions of the Way with all sentient beings on a main road, broad and wide, continues through Bongin temple and Hangiljeongjinwon.
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크라우드소싱 기반 문장재구성 방법을 통한 의견 스팸 데이터셋 구축 및 평가
이성운(Seongwoon Lee),김성순(Seongsoon Kim),박동현(Donghyeon Park),강재우(Jaewoo Kang) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.7
웹이 정보 교환의 주된 수단으로 사용되면서, 온라인 리뷰의 중요도가 증가하는 동시에 사용자의 올바른 의사결정을 저해하는 의견 스팸 이슈가 부각되고 있으며, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 분석 및 학습에 필요한 기준 데이터셋의 부족함과 한계점들은 관련 연구의 발전을 더디게 하고 있다. 본 논문에서는 사실 리뷰를 모사한 새로운 형태의 Paraphrased Opinion Spam(POS) 데이터셋을 소개한다. 우리는 실제 스패머들이 스팸을 작성할 때 실제 리뷰를 참고한다는 경향에 착안하여, 실제 리뷰어들이 작성한 리뷰를 의역하는 과정을 통하여 본문에 포함되어 있는 사실 정보와 경험을 담은 스팸 데이터셋을 생성하였다. 실험 결과, 새롭게 생성된 POS 데이터셋이 언어학적으로 실제 리뷰들과 유사하여 스팸분류 모델을 이용하여 분류 시 기존의 데이터셋들보다 더 분류하기 힘들다는 것을 발견했다. 또한 데이터의 학습량에 따라서 스팸 리뷰의 분류 정확도가 비례적으로 증가하는 것을 확인함으로써, 데이터의 양이 스팸 분류 모델 성능에 중요한 요소로 작용한다는 것을 확인할 수 있었다. Today, opinion reviews on the Web are often used as a means of information exchange. As the importance of opinion reviews continues to grow, the number of issues for opinion spam also increases. Even though many research studies on detecting spam reviews have been conducted, some limitations of gold-standard datasets hinder research. Therefore, we introduce a new dataset called “Paraphrased Opinion Spam (POS)" that contains a new type of review spam that imitates truthful reviews. We have noticed that spammers refer to existing truthful reviews to fabricate spam reviews. To create such a seemingly truthful review spam dataset, we asked task participants to paraphrase truthful reviews to create a new deceptive review. The experiment results show that classifying our POS dataset is more difficult than classifying the existing spam datasets since the reviews in our dataset more linguistically look like truthful reviews. Also, training volume has been found to be an important factor for classification model performance.
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