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송민구 대한건축학회 1977 建築 Vol.21 No.6
항상 우리들 입에 오르는 전통의 수용문제는 전통의 수용이라는문제자체부터 문제가 되어왔으나 필자는 이데 대하여 긍정적이다. 그 이유는 서구의 현대건축의 발달의 기반이 건축뿐 아니라 조형예술 전반에 걸쳐서 전통의 타파에 있었기 때문에 지금 우리의 현위치와는 정반대가 아닌가 하겠으나 그들의 배후에는 우리와 전혀 다른 정치적 경제적 배경이 있었다는 것을 간과할 수는 없다. 또 우리의 문화가 고대중국의 영향을 받았다고 하여 전통의 수용 곧 중국문화의 모방이라는 피상적인 생각을 가질 수 있으나 그렇다면 서구의 문화가 다른 영향을 받지 않고 독자적으록 고고히 성장하였던가 반문하고 싶다.
송민구 한국정보과학회 2018 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.24 No.1
This paper proposes a Big Data system for energy Big Data which is aggregated in real-time from industrial and public sources. The constructed Big Data system is based on Hadoop[1] and the Spark framework[2] is simultaneously applied on Big Data processing, which supports in-memory distributed computing. In the paper, we focus on Big Data, in the form of heat energy for district heating, and deal with methodologies for storing, managing, processing and analyzing aggregated Big Data in real-time while considering properties of energy input and output. At present, the Big Data influx is stored and managed in accordance with the designed relational database schema inside the system and the stored Big Data is processed and analyzed as to set objectives. The paper exemplifies a number of heat demand plants, concerned with district heating, as industrial sources of heat energy Big Data gathered in real-time as well as the proposed system. 본 논문은 산업 현장과 민간에서 실시간으로 수집되는 에너지 빅데이터를 수용하는 빅데이터 시스템을 제안한다. 구축된 빅데이터 시스템은 하둡(Hadoop)[1] 기반이며, 빅데이터 처리에 있어 인메모리(in-memory) 분산처리 컴퓨팅을 지원하는 스파크(Spark)[2] 프레임워크가 동시에 적용되었다. 본문에서는 지역난방에 사용되는 열에너지 형태의 빅데이터에 초점을 두어, 입출력되는 에너지의 특성을 고려하며 실시간 수집되는 빅데이터를 적재, 관리, 처리 및 분석하는 방법을 다룬다. 이 때, 외부에서 유입되는 빅데이터는 시스템 내부에 설계된 관계형 데이터베이스 스키마에 따라 저장하고 관리되며, 저장된 빅데이터는 설정된 목적에 따라 처리하고 분석된다. 제안된 빅데이터 시스템과 더불어 지역난방과 관련한 복수의 실증현장으로부터 실시간으로 수집되는 열에너지 빅데이터에 대해 시스템이 활용된 사례를 기술한다.