PowerPoint 프레젠테이션
|
|
|
- 기범 금
- 5 years ago
- Views:
Transcription
1 Open Source 를이용한 Big Data 플랫폼과실시간처리분석 한국스파크사용자모임, R Korea 운영자 SK C&C 이상훈 (phoenixlee1@gmail.com)
2 Contents Why Real-time? What is Real-time? Big Data Platform for Streaming Apache Spark 2 KRNET 2015
3 Why Real-time? 3 KRNET 2015
4 Data explode Source : 4 KRNET 2015
5 BigData Analysis using Hadoop 5 KRNET 2015
6 BigData Analysis using Hadoop Source : The Definitive Guide 6 KRNET 2015
7 Your Data is Absorbed 현재의 Big Data 플랫폼은배치위주분석만가능 배치영역과현재사이에갭이생기고, 이것은새로운요구사항을위한새로운플랫폼이필요하다는것을의미함 7 KRNET 2015
8 Example IoT, Fintech 가발전함에따라실시간처리에대한 Needs 증가 -> 상품추천, 보안 2014 년하반기농협인출사고이후금감원 FDS 로드맵을발표 -> 실시간처리 / 분석필요 8 KRNET 2015
9 Use Cases Across Industries 9 KRNET 2015
10 What is Realtime? 10 KRNET 2015
11 Realtime processing 빅데이터환경에서의실시간컴퓨팅 엄격히정해진시간내에응답을보장해주는것 즉주어진시간안에필요한프로세싱을해서결과를내주거나처리를하게되면이를실시간이라고말함 이것은 0.1 sec~ 1min 등다양한범위에서가능 11 KRNET 2015
12 Realtime Processing 실시간처리에는다양한영역이있음 Source : Strata+Hadoop World, Srinath Perera 12 KRNET 2015
13 MapReduce (Batch) 여러가지단점들 - Job Loading 시간소요 - Job간의데이터교환오버헤드 - 불필요한기록 - 고정된 data flow - 어려움 13 KRNET 2015
14 Sql On Hadoop 의필요성 Needs 의변화 투자대비저렴한가격으로대용량데이터처리에만족 -> 보다높은처리성능및반응요구 많은사용자가 ad-hoc 질의를위해 db 병행사용에불만 대화형질의 (interactive query) 발견은 [ 질의 -> 결과분석과사고 -> 질의 ] 의순환 : 시스템의빠른반응속도가데이터분석의생산성 빠른의사결정가능 Legacy 시스템의상당수가 SQL 로되어있음 성능보장및사람에의한오류방지 Mapreduce 프로그래밍 개발자역량에의존적 버그가능성높음 질의언어 적절한성능은시스템이보장 버그가능성낮음 14 KRNET 2015
15 Olap Style in memory computing Interactive Processing (SQL On Hadoop) 15 KRNET 2015
16 Indexed Storage 16 KRNET 2015
17 CEP CEP (Complex Event Processing) 다양한실시간이벤트를분석할수있는기술이개발되고이를기반으로다양한솔루션들이나와있음 EPL(Event Processing Language) 또는 EQL(Event Query Langauge) 이라는스크립트언어를통해서 SQL 에익숙한개발자나데이터관리자가직관적으로데이터 ( 이벤트 ) 모델링과프로세스를설계해서적용할수있음 Oracle Complex Event Processing, IBM Websphere, Esper 그러나.. 빅데이터에적합한수평적인확장성 (scale-out) 이불가능함 이벤트스트림별로여러대의서버로부하분산을하거나여러개의네트워크카드가있고수백기가메인메모리를갖춘고성능서버를이용해서대량의이벤트처리 17 KRNET 2015
18 Big Data Platform for Streaming 18 KRNET 2015
19 Real Time Streaming Architecture 19 KRNET 2015
20 Data Collection + Message System Flume + Kafka 20 KRNET 2015
21 What is Storm? Twitter 로합병된 BackType 에서최초개발 Hadoop 에서는처리하지못하는실시간분석을가능하게해줌 Twitter 에서 Storm 은 Tweet 실시간분석알고리즘최적화 Anti-spam 처리 2013 년 9 월 Apache Incubator Project 로등록 21 KRNET 2015
22 Storm s Features 1/2 Simple programming model Mapreduce 가병렬처리프로세싱구현의복잡도를낮춰주는것과같이 Storm 또한분산 real-time 프로세싱구현의복잡도를낮춰줌 Runs any programming language 어떤언어든사용자가익숙한언어를이용하여구현을할수있음 Clojure, Java, Ruby, Python 은기본으로제공하고있으며그밖에언어도 Storm communication protocol 의구현만으로도사용이가능 Fault-tolerant Worker process 나 node 의장애를자동으로관리해줌 Horizontally scalable Multiple threads, process, server 를이용하여병렬처리가가능하며추가확장이용이 22 KRNET 2015
23 Storm s Features 2/2 Guaranteed message processing Fast Hadoop 과같이각각의메시지가유실되지않음. 작업실패시에는데이터의시작단계부터다시재시도하도록 replaying message system 이구현되어있음 Netty (or ZeroMQ) 를사용하여메시지를빠르게처리할수있도록설계되어있음 1M + Messages per second per node Local mode Storm 에서는 Cluster mode 와 Local mode 를제공 Local mode 로테스트하여번거로운배포작업을피하면서단위테스트를용이하게할수있음 Easy to Manage Hadoop 과는달리클러스터를관리하는작업이매우간단함 복잡한설정이나관리포인트가없이매우단순하면서도강인함 23 KRNET 2015
24 Storm Architecture 24 KRNET 2015
25 Storm Architecture Storm 의클러스터는마스터노드 (Nimbus) 와워커노드 (Supervisor) 로구성되며 Zookeeper 를이용하여노드관리 Nimbus Nimbus 라는이름의데몬이마스터노드의역할 작업할당, 실패확인등의관리역할 Supervisor Supervisor 데몬이실제적으로워커프로세스의시작과종료, 실행상태모니터링등을수행 Zookeeper Apache 프로젝트 분산되어있는노드간의관리를수행하고시스템의안정성을유지하도록관리 25 KRNET 2015
26 Key concepts Tuples Ordered list of elements Streams Spout Unbounded sequence of tuples Source of streams Queues, Web logs, API calls, Event data 26 KRNET 2015
27 Key concepts Tuples Ordered list of elements Streams Unbounded sequence of tuples Spout Bolt Source of streams Queues, Web logs, API calls, Event data Process tuples and create new streams Apply functions/transformations Filter, Aggregation, Streaming joins, access DBs, APIs, etc.. 27 KRNET 2015
28 Key concepts Tuples Ordered list of elements Streams Unbounded sequence of tuples Spout Bolt Source of streams Queues, Web logs, API calls, Event data Process tuples and create new streams Topologies A directed graph of Spout and Bolts 28 KRNET 2015
29 Storm vs hadoop Real-Time Storm Batch Hadoop Nimbus 는 Storm 에요청되고실행되는모든잡들을관리 JobTracker Supervisor 가모든워커프로세스들을관리 TaskTracker Worker 는 Spout, Bolt 를실행하는프로세서 Task Multiple stages in processing pipeline 스토리지가필요없음. ( 물론스토리지사용도가능함 ) Only two stages in processing pipeline : map and reduce HDFS 가필요함 작업의끝이없음 (Continuous Processing) Mapreduce 작업은끝이있음 29 KRNET 2015
30 Fault-tolerance Worker 가죽었을경우 Supervisor 가 worker 를 restart 시켜줌 지속적으로 worker 실행이실패할경우 nimbus 가다른 node 에재할당 Node 가죽었을경우 Time-out 이되면 nimbus 는다른 node 에재할당 Nimbus 나 Supervisor 가죽었을경우 재실행이되면모든작업이정상적으로작동됨 재실행되지않아도작업은정상적으로진행 Nimbus Single point of failure? Nimbus 가죽으면 node 재할당은되지않음 HA 준비중
31 Trident High-level abstraction for doing realtime computations Stateful stream processing Storm Transactions 의모든기능을상속함 Persistence store 기반으로다양한계산처리가가능 Memory Memcached Cassandra Redis Abstraction like Pig, Hive, Cascading 분산처리와최적의성능자동화 MR Combiner 기능존재 Data 네트워크이동최소화
32 Lambda Architecture Source : MapR developercentral 32 KRNET 2015
33 But.. Lambda Architecture 너무많은오픈소스 관리하기어려움 더빠른속도가필요 Etc Window Function Machine Learning Analytics 33 KRNET 2015
34 34 KRNET 2015
35 Unified Platform 35 KRNET 2015
36 Fast 36 KRNET 2015
37 Simple 37 KRNET 2015
38 Simple 38 KRNET 2015
39 How Fast? RDDs (Resilient Distributed Datasets) 클러스터전체에서공유되는데이터형태로대부분메모리에올라가있음 Read Only 데이터를수정할수있게되면데이터유실시복구가어려움. Check Point 등고려하지않아도됨 대신새로운메모리를확보하여새로운값을할당. Update 무시 Cache 39 KRNET 2015
40 Fault Tolerance? RDDs (Resilient Distributed Datasets) Fault Tolerance Lineage 를이용한데이터복구 Need not exist in physical storage RDDs 는메모리에분산임시저장하기때문에데이터처리시디스크를사용하지않음. 그러나, 데이터복구시매우안정적인저장공간으로부터 (ex> HDFS) 데이터를복원하기시작함 Laziness : 모든작업은여러작업을설정해두고마지막액션함수수행시계산함 40 KRNET 2015
41 Spark Streaming 41 KRNET 2015
42 Fault-tolerance and Zero Data Loss 42 KRNET 2015
43 Fault-tolerance and Zero Data Loss 43 KRNET 2015
44 Window Operation 44 KRNET 2015
45 Combine batch 45 KRNET 2015
46 Combine machine learning 46 KRNET 2015
47 Combine SQL 47 KRNET 2015
48 Any Question? 48 KRNET 2015
분산처리 프레임워크를 활용한대용량 영상 고속분석 시스템
분산처리프레임워크를활용한 대용량영상고속분석시스템 2015.07.16 SK C&C 융합기술본부오상문 (sangmoon.oh@sk.com) 목차 I. 영상분석서비스 II. Apache Storm III.JNI (Java Native Interface) IV. Image Processing Libraries 2 1.1. 배경및필요성 I. 영상분석서비스 현재대부분의영상관리시스템에서영상분석은
김기남_ATDC2016_160620_[키노트].key
![김기남_ATDC2016_160620_[키노트].key](/thumbs/85/91488855.jpg "김기남_ATDC2016_160620_[키노트].key")
metatron Enterprise Big Data SKT Metatron/Big Data Big Data Big Data... metatron Ready to Enterprise Big Data Big Data Big Data Big Data?? Data Raw. CRM SCM MES TCO Data & Store & Processing Computational
PowerPoint 프레젠테이션
In-memory 클러스터컴퓨팅프레임워크 Hadoop MapReduce 대비 Machine Learning 등반복작업에특화 2009년, UC Berkeley AMPLab에서 Mesos 어플리케이션으로시작 2010년 Spark 논문발표, 2012년 RDD 논문발표 2013년에 Apache 프로젝트로전환후, 2014년 Apache op-level Project
DB진흥원 BIG DATA 전문가로 가는 길 발표자료.pptx
빅데이터의기술영역과 요구역량 줌인터넷 ( 주 ) 김우승 소개 http://zum.com 줌인터넷(주) 연구소 이력 줌인터넷 SK planet SK Telecom 삼성전자 http://kimws.wordpress.com @kimws 목차 빅데이터살펴보기 빅데이터에서다루는문제들 NoSQL 빅데이터라이프사이클 빅데이터플랫폼 빅데이터를위한역량 빅데이터를위한역할별요구지식
플랫폼을말하다 2
데이터를실시간으로모아서 처리하고자하는다양한기법들 김병곤 fharenheit@gmail.com 플랫폼을말하다 2 실시간빅데이터의요건들 l 쇼핑몰사이트의사용자클릭스트림을통해실시간개인화 l 대용량이메일서버의스팸탐지및필터링 l 위치정보기반광고서비스 l 사용자및시스템이벤트를이용한실시간보안감시 l 시스템정보수집을통한장비고장예측 l 실시간차량추적및위치정보수집을이용한도로교통상황파악
초보자를 위한 분산 캐시 활용 전략
초보자를위한분산캐시활용전략 강대명 charsyam@naver.com 우리가꿈꾸는서비스 우리가꿈꾸는서비스 우리가꿈꾸는서비스 우리가꿈꾸는서비스 그러나현실은? 서비스에필요한것은? 서비스에필요한것은? 핵심적인기능 서비스에필요한것은? 핵심적인기능 서비스에필요한것은? 핵심적인기능 서비스에필요한것은? 적절한기능 서비스안정성 트위터에매일고래만보이면? 트위터에매일고래만보이면?
CONTENTS Volume.174 2013 09+10 06 테마 즐겨찾기 빅데이터의 현주소 진일보하는 공개 기술, 빅데이터 새 시대를 열다 12 테마 활동 빅데이터 플랫폼 기술의 현황 빅데이터, 하둡 품고 병렬처리 가속화 16 테마 더하기 국내 빅데이터 산 학 연 관
방송 통신 전파 KOREA COMMUNICATIONS AGENCY MAGAZINE 2013 VOL.174 09+10 CONTENTS Volume.174 2013 09+10 06 테마 즐겨찾기 빅데이터의 현주소 진일보하는 공개 기술, 빅데이터 새 시대를 열다 12 테마 활동 빅데이터 플랫폼 기술의 현황 빅데이터, 하둡 품고 병렬처리 가속화 16 테마 더하기 국내
출원국 권 리 구 분 상 태 권리번호 KR 특허 등록 10-2012-0092520 10-2012-0092518 10-2007-0071793 10-2012-0092517
기술사업성평가서 경쟁정보분석서비스 제공 기술 2014 8 출원국 권 리 구 분 상 태 권리번호 KR 특허 등록 10-2012-0092520 10-2012-0092518 10-2007-0071793 10-2012-0092517 Ⅰ 기술 구현 메커니즘 - 1 - 경쟁정보분석서비스 항목 - 2 - 핵심 기술 특징 및 주요 도면
빅데이터_DAY key
Big Data Near You 2016. 06. 16 Prof. Sehyug Kwon Dept. of Statistics 4V s of Big Data Volume Variety Velocity Veracity Value 대용량 다양한 유형 실시간 정보 (불)확실성 가치 tera(1,0004) - peta -exazetta(10007) bytes in 2020
문서의 제목 나눔고딕B, 54pt
실시간데이터수집및처리 Network Computing System Architecture Lab Dongguk University MooSeon Choi 2013.11.07 목차 1. 연구목표 2. 2차발표리뷰 3. 실시간데이터수집및처리 4. 향후연구계획 3 / 14 연구목표 ( 1 세부 데이터페더레이션을위한기술 ) 모바일기반 SNS( 비정형 ) 데이터와기존
Intra_DW_Ch4.PDF
The Intranet Data Warehouse Richard Tanler Ch4 : Online Analytic Processing: From Data To Information 2000. 4. 14 All rights reserved OLAP OLAP OLAP OLAP OLAP OLAP is a label, rather than a technology
Global Bigdata 사용 현황 및 향후 활용 전망 빅데이터 미도입 이유 필요성 못느낌, 분석 가치 판단 불가 향후 투자를 집중할 분야는 보안 모니터링 분야 와 자동화 시스템 분야 빅데이터의 핵심 가치 - 트랜드 예측 과 제품 개선 도움 빅데이터 운영 애로 사항
Global Bigdata 사용 현황 및 향후 활용 전망 빅데이터 미도입 이유 필요성 못느낌, 분석 가치 판단 불가 향후 투자를 집중할 분야는 보안 모니터링 분야 와 자동화 시스템 분야 빅데이터의 핵심 가치 - 트랜드 예측 과 제품 개선 도움 빅데이터 운영 애로 사항 - 재직자 전문성, 복잡성으로 인해 알고리즘 개발 난항 본 조사 내용은 美 Techpro Research
화판_미용성형시술 정보집.0305
CONTENTS 05/ 07/ 09/ 12/ 12/ 13/ 15 30 36 45 55 59 61 62 64 check list 9 10 11 12 13 15 31 37 46 56 60 62 63 65 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43
따끈따끈한 한국 Azure 데이터센터 서비스를 활용한 탁월한 데이터 분석 방안 (To be named)
오늘그리고미래의전략적자산 데이터. 데이터에서인사이트까지 무엇이? 왜? 그리고? 그렇다면? Insight 데이터의변화 CONNECTED DIGITAL ANALOG 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 데이터의변화 CONNECTED DIGITAL ANALOG 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020
PowerPoint 프레젠테이션
ㆍ Natural Language Understanding 관련기술 ㆍ Semantic Parsing Conversational AI Natural Language Understanding / Machine Learning ㆍEntity Extraction and Resolution - Machine Learning 관련기술연구개발경험보유자ㆍStatistical
오픈데크넷서밋_Spark Overview _SK주식회사 이상훈
Spark Overview ( 아파치스파크를써야하는이유 ) SK 주식회사 C&C 이상훈 빅데이터플랫폼 Spark Overview Spark 란? Spark Streaming 고급분석 빅데이터플랫폼 빅데이터플랫폼의필요성 Client UX Log HTTP Server WAS Biz Logic Data Legacy DW Report IoT Mobile Sensor
PowerPoint 프레젠테이션
Spider For MySQL 실전사용기 피망플러스유닛최윤묵 Spider For MySQL Data Sharding By Spider Storage Engine http://spiderformysql.com/ 성능 8 만 / 분 X 4 대 32 만 / 분 많은 DB 중에왜 spider 를? Source: 클라우드컴퓨팅구 선택의기로 Consistency RDBMS
J2EE & Web Services iSeminar
9iAS :, 2002 8 21 OC4J Oracle J2EE (ECperf) JDeveloper : OLTP : Oracle : SMS (Short Message Service) Collaboration Suite Platform Email Developer Suite Portal Java BI XML Forms Reports Collaboration Suite
Open Cloud Engine Open Source Big Data Platform Flamingo Project Open Cloud Engine Flamingo Project Leader 김병곤
Open Cloud Engine Open Source Big Data Platform Flamingo Project Open Cloud Engine Flamingo Project Leader 김병곤 (byounggon.kim@opence.org) 빅데이터분석및서비스플랫폼 모바일 Browser 인포메이션카탈로그 Search 인포메이션유형 보안등급 생성주기 형식
Oracle9i Real Application Clusters
Senior Sales Consultant Oracle Corporation Oracle9i Real Application Clusters Agenda? ? (interconnect) (clusterware) Oracle9i Real Application Clusters computing is a breakthrough technology. The ability
Bigdata가 제공하는 구체적인 혜택과 변화 양상 기업의 데이터 기반의 의사결정 시스템 구축 의지 확대 양상 빅데이터를 활용한 경영 및 마케팅 지속적인 증가세 뚜렷 빅데이터를 도입한 기업은 사전 기대를 뛰어넘는 효과를 경험 본 조사 내용은 美 BARC- Researc
Bigdata가 제공하는 구체적인 혜택과 변화 양상 기업의 데이터 기반의 의사결정 시스템 구축 의지 확대 양상 빅데이터를 활용한 경영 및 마케팅 지속적인 증가세 뚜렷 빅데이터를 도입한 기업은 사전 기대를 뛰어넘는 효과를 경험 본 조사 내용은 美 BARC- Researcht 社 가 2015년 대륙별 표본을 추출한 글로벌 546개사를 대상으로 리서치를 수행하여
Web Application Hosting in the AWS Cloud Contents 개요 가용성과 확장성이 높은 웹 호스팅은 복잡하고 비용이 많이 드는 사업이 될 수 있습니다. 전통적인 웹 확장 아키텍처는 높은 수준의 안정성을 보장하기 위해 복잡한 솔루션으로 구현
02 Web Application Hosting in the AWS Cloud www.wisen.co.kr Wisely Combine the Network platforms Web Application Hosting in the AWS Cloud Contents 개요 가용성과 확장성이 높은 웹 호스팅은 복잡하고 비용이 많이 드는 사업이 될 수 있습니다. 전통적인
RED HAT JBoss Data Grid (JDG)? KANGWUK HEO Middleware Solu6on Architect Service Team, Red Hat Korea 1
RED HAT JBoss Data Grid (JDG)? KANGWUK HEO Middleware Solu6on Architect Service Team, Red Hat Korea 1 Agenda TITLE SLIDE: HEADLINE 1.? 2. Presenter Infinispan JDG 3. Title JBoss Data Grid? 4. Date JBoss
Portal_9iAS.ppt [읽기 전용]
![Portal_9iAS.ppt [읽기 전용]](/thumbs/104/163081918.jpg "Portal_9iAS.ppt [읽기 전용]")
Application Server iplatform Oracle9 A P P L I C A T I O N S E R V E R i Oracle9i Application Server e-business Portal Client Database Server e-business Portals B2C, B2B, B2E, WebsiteX B2Me GUI ID B2C
Basic Template
Hadoop EcoSystem 을홗용한 Hybrid DW 구축사례 2013-05-02 KT cloudware / NexR Project Manager 정구범 klaus.jung@{kt nexr}.com KT의대용량데이터처리이슈 적재 Data의폭발적인증가 LTE 등초고속무선 Data 통싞 : 트래픽이예상보다빨리 / 많이증가 비통싞 ( 컨텐츠 / 플랫폼 /Bio/
example code are examined in this stage The low pressure pressurizer reactor trip module of the Plant Protection System was programmed as subject for
2003 Development of the Software Generation Method using Model Driven Software Engineering Tool,,,,, Hoon-Seon Chang, Jae-Cheon Jung, Jae-Hack Kim Hee-Hwan Han, Do-Yeon Kim, Young-Woo Chang Wang Sik, Moon
목 차
Oracle 9i Admim 1. Oracle RDBMS 1.1 (System Global Area:SGA) 1.1.1 (Shared Pool) 1.1.2 (Database Buffer Cache) 1.1.3 (Redo Log Buffer) 1.1.4 Java Pool Large Pool 1.2 Program Global Area (PGA) 1.3 Oracle
PowerPoint Presentation
1 2 Enterprise AI 인공지능 (AI) 을업무에도입하는최적의제안 Taewan Kim Solution Engineer Data & Analytics @2045 Imagine the endless possibilities to learn from 2.5 quintillion bytes of data generated every day AI REVOLUTION
Business Agility () Dynamic ebusiness, RTE (Real-Time Enterprise) IT Web Services c c WE-SDS (Web Services Enabled SDS) SDS SDS Service-riented Architecture Web Services ( ) ( ) ( ) / c IT / Service- Service-
FMX M JPG 15MB 320x240 30fps, 160Kbps 11MB View operation,, seek seek Random Access Average Read Sequential Read 12 FMX () 2
FMX FMX 20062 () wwwexellencom sales@exellencom () 1 FMX 1 11 5M JPG 15MB 320x240 30fps, 160Kbps 11MB View operation,, seek seek Random Access Average Read Sequential Read 12 FMX () 2 FMX FMX D E (one
Oracle Apps Day_SEM
Senior Consultant Application Sales Consulting Oracle Korea - 1. S = (P + R) x E S= P= R= E= Source : Strategy Execution, By Daniel M. Beall 2001 1. Strategy Formulation Sound Flawed Missed Opportunity
AGENDA 01 02 03 모바일 산업의 환경변화 모바일 클라우드 서비스의 등장 모바일 클라우드 서비스 융합사례
모바일 클라우드 서비스 융합사례와 시장 전망 및 신 사업전략 2011. 10 AGENDA 01 02 03 모바일 산업의 환경변화 모바일 클라우드 서비스의 등장 모바일 클라우드 서비스 융합사례 AGENDA 01. 모바일 산업의 환경 변화 가치 사슬의 분화/결합 모바일 업계에서도 PC 산업과 유사한 모듈화/분업화 진행 PC 산업 IBM à WinTel 시대 à
Analyst Briefing
. Improve your Outlook on Email and File Management iseminar.. 1544(or 6677)-3355 800x600. iseminar Chat... Improve your Outlook on Email and File Management :, 2003 1 29.. Collaboration Suite - Key Messages
PCServerMgmt7
Web Windows NT/2000 Server DP&NM Lab 1 Contents 2 Windows NT Service Provider Management Application Web UI 3 . PC,, Client/Server Network 4 (1),,, PC Mainframe PC Backbone Server TCP/IP DCS PLC Network
The Self-Managing Database : Automatic Health Monitoring and Alerting
The Self-Managing Database : Automatic Health Monitoring and Alerting Agenda Oracle 10g Enterpirse Manager Oracle 10g 3 rd Party PL/SQL API Summary (Self-Managing Database) ? 6% 6% 12% 55% 6% Source: IOUG
C# Programming Guide - Types
C# Programming Guide - Types 최도경 lifeisforu@wemade.com 이문서는 MSDN 의 Types 를요약하고보충한것입니다. http://msdn.microsoft.com/enus/library/ms173104(v=vs.100).aspx Types, Variables, and Values C# 은 type 에민감한언어이다. 모든
Microsoft Word - 조병호
포커스 클라우드 컴퓨팅 서비스 기술 및 표준화 추진 동향 조병호* 2006년에 클라우딩 컴퓨팅이란 용어가 처음 생겨난 이래 글로벌 IT 기업 CEO들이 잇달아 차 기 핵심 기술로 클라우드 컴퓨팅을 지목하면서 전세계적으로 클라우드 컴퓨팅이라는 새로운 파 라다임에 관심이 고조되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용하면 효율적인 IT 자원을 운용할 수 있으며 비용절감
Ubiqutious Pubilc Access Reference Model
Hadoop/Hbase 기반의 Twitter 공간정보분석 군산대학교컴퓨터정보공학과 {pseudo_jo, didvuddn, kwnam}@kunsan.ac.kr 조현구, 양평우, 남광우 배경및필요성 Twitter 스트림에서의공간정보추출 - 공간현상의추출및공유부분은부족 Twitter 스트림에서의정보추출 - 자연어기반텍스트정보셋에서의키워드추출 - 시간의변화에따른이슈변화모니터링
solution map_....
SOLUTION BROCHURE RELIABLE STORAGE SOLUTIONS ETERNUS FOR RELIABILITY AND AVAILABILITY PROTECT YOUR DATA AND SUPPORT BUSINESS FLEXIBILITY WITH FUJITSU STORAGE SOLUTIONS kr.fujitsu.com INDEX 1. Storage System
Service-Oriented Architecture Copyright Tmax Soft 2005
Service-Oriented Architecture Copyright Tmax Soft 2005 Service-Oriented Architecture Copyright Tmax Soft 2005 Monolithic Architecture Reusable Services New Service Service Consumer Wrapped Service Composite
PowerPoint 프레젠테이션
Reasons for Poor Performance Programs 60% Design 20% System 2.5% Database 17.5% Source: ORACLE Performance Tuning 1 SMS TOOL DBA Monitoring TOOL Administration TOOL Performance Insight Backup SQL TUNING
비식별화 기술 활용 안내서-최종수정.indd
빅데이터 활용을 위한 빅데이터 담당자들이 실무에 활용 할 수 있도록 비식별화 기술과 활용방법, 실무 사례 및 예제, 분야별 참고 법령 및 활용 Q&A 등 안내 개인정보 비식별화 기술 활용 안내서 Ver 1.0 작성 및 문의 미래창조과학부 : 양현철 사무관 / 김자영 주무관 한국정보화진흥원 : 김진철 수석 / 김배현 수석 / 신신애 부장 문의 : cckim@nia.or.kr
항목
Cloud 컴퓨팅기반분산파일시스템개요 개발실 UPDATE : 2012. 11 18 INDEX 1. 가용성 2. 확장성 3. PrismFS 4. Q&A 2 가용성 3 Gmail 장애 2011년 2월 27일 34000명의 Gmail 사용자들이일어나보니메일, 주소록, 채팅기록등이사라진것을발견 2011년 2월 28일 스토리지소프트웨어업데이트를진행하는중 Bug로인해발생했다고공지
1. 회사소개 및 연혁 - 회사소개 회사소개 회사연혁 대표이사: 한종열 관계사 설립일 : 03. 11. 05 자본금 : 11.5억원 인 원 : 18명 에스오넷 미도리야전기코리 아 미도리야전기(일본) 2008 2007 Cisco Premier Partner 취득 Cisco Physical Security ATP 취득(진행) 서울시 강남구 도심방범CCTV관제센터
슬라이드 1
[ CRM Fair 2004 ] CRM 1. CRM Trend 2. Customer Single View 3. Marketing Automation 4. ROI Management 5. Conclusion 1. CRM Trend 1. CRM Trend Operational CRM Analytical CRM Sales Mgt. &Prcs. Legacy System
RUCK2015_Gruter_public
Apache Tajo 와 R 을연동한빅데이터분석 고영경 / 그루터 ykko@gruter.com 목차 : R Tajo Tajo RJDBC Tajo Tajo UDF( ) TajoR Demo Q&A R 과빅데이터분석 ' R 1) R 2) 3) R (bigmemory, snowfall,..) 4) R (NoSQL, MapReduce, Hive / RHIPE, RHive,..)
MS-SQL SERVER 대비 기능
Business! ORACLE MS - SQL ORACLE MS - SQL Clustering A-Z A-F G-L M-R S-Z T-Z Microsoft EE : Works for benchmarks only CREATE VIEW Customers AS SELECT * FROM Server1.TableOwner.Customers_33 UNION ALL SELECT
OZ-LMS TM OZ-LMS 2008 OZ-LMS 2006 OZ-LMS Lite Best IT Serviece Provider OZNET KOREA Management Philosophy & Vision Introduction OZNETKOREA IT Mission Core Values KH IT ERP Web Solution IT SW 2000 4 3 508-2
Æí¶÷4-¼Ö·ç¼Çc03ÖÁ¾š
솔루션 2006 454 2006 455 2006 456 2006 457 2006 458 2006 459 2006 460 솔루션 2006 462 2006 463 2006 464 2006 465 2006 466 솔루션 2006 468 2006 469 2006 470 2006 471 2006 472 2006 473 2006 474 2006 475 2006 476
<4D F736F F F696E74202D C61645FB3EDB8AEC7D5BCBA20B9D720C5F8BBE7BFEBB9FD2E BC8A3C8AF20B8F0B5E55D>
VHDL 프로그래밍 D. 논리합성및 Xilinx ISE 툴사용법 학습목표 Xilinx ISE Tool 을이용하여 Xilinx 사에서지원하는해당 FPGA Board 에맞는논리합성과정을숙지 논리합성이가능한코드와그렇지않은코드를구분 Xilinx Block Memory Generator를이용한 RAM/ ROM 생성하는과정을숙지 2/31 Content Xilinx ISE
슬라이드 1
Data-driven Industry Reinvention All Things Data Con 2016, Opening speech SKT 종합기술원 최진성원장 Big Data Landscape Expansion Big Data Tech/Biz 진화방향 SK Telecom Big Data Activities Lesson Learned and Other Topics
ｽﾗｲﾄﾞ ﾀｲﾄﾙなし
2 3 회사 소개 60%출자 40%출자 주식회사 NTT데이타 아이테크 NTT DATA의 영업협력이나 첨단기술제공, 인재육성등 여러가지 지원을 통해서 ＳＩＩ 그룹을 대상으로 고도의 정보 서비스를 제공 함과 동시에 NTT DATA ITEC 가 보유하고 있는 높은 업무 노하우 와 SCM을 비롯한 ＥＲＰ분야의 기술력을 살려서 조립가공계 및 제조업 등 새로운 시장에
sdf
하둡기반트래픽분석경험으로 보는 IoT 데이터수집및분석방법 2014. 5. 29 이영석 lee@cnu.ac.kr 충남대학교컴퓨터공학과데이터네트워크연구실 (http://networks.cnu.ac.kr ) 1 발표내용 하둡기반인터넷트래픽측정 IoT 데이터수집과분석 결론 2 인터넷트래픽측정분석연구 Challenges Scalability Storage for bulky
SECTION TITLE A PURE PRIMER (AI), // 1
SECTION TITLE A PURE PRIMER (AI), // 1 ,...,.,,. AI Enlitic.. Aipoly Microsoft Seeing AI.,, " ",. 4. 4..,.,?.. AI Drive.ai Lyft. // 1 .,.. 1. 2. 3.,. 50~100,., (AI) 4.,,.,.. // 2 ,,. 1 (HAL VARIAN) //,
vm-웨어-앞부속
VMware vsphere 4 This document was created using the official VMware icon and diagram library. Copyright 2009 VMware, Inc. All rights reserved. This product is protected by U.S. and international copyright
<3035303432365FC8A8C6E4C0CCC1F620B0B3B9DF20BAB8BEC8B0A1C0CCB5E5C3D6C1BE28C0FAC0DBB1C7BBE8C1A6292E687770>
개 요 홈페이지 해킹 현황 및 사례 홈페이지 개발시 보안 취약점 및 대책 주요 애플리케이션 보안 대책 결 론 참고자료 [부록1] 개발 언어별 로그인 인증 프로세스 예제 [부록2] 대규모 홈페이지 변조 예방을 위한 권고(안) [부록3] 개인정보의 기술적 관리적 보호조치 기준(안) [부록4] 웹 보안관련 주요 사이트 리스트 7000 6,478 6000 5000
SK IoT IoT SK IoT onem2m OIC IoT onem2m LG IoT SK IoT KAIST NCSoft Yo Studio tidev kr 5 SK IoT DMB SK IoT A M LG SDS 6 OS API 7 ios API API BaaS Backend as a Service IoT IoT ThingPlug SK IoT SK M2M M2M
Microsoft PowerPoint - Smart CRM v4.0_TM 소개_20160320.pptx
(보험TM) 소개서 2015.12 대표전화 : 070 ) 7405 1700 팩스 : 02 ) 6012 1784 홈 페이지 : http://www.itfact.co.kr 목 차 01. Framework 02. Application 03. 회사 소개 01. Framework 1) Architecture Server Framework Client Framework
Intro to Servlet, EJB, JSP, WS
! Introduction to J2EE (2) - EJB, Web Services J2EE iseminar.. 1544-3355 ( ) iseminar Chat. 1 Who Are We? Business Solutions Consultant Oracle Application Server 10g Business Solutions Consultant Oracle10g
HTML5가 웹 환경에 미치는 영향 고 있어 웹 플랫폼 환경과는 차이가 있다. HTML5는 기존 HTML 기반 웹 브라우저와의 호환성을 유지하면서도, 구조적인 마크업(mark-up) 및 편리한 웹 폼(web form) 기능을 제공하고, 리치웹 애플리케이 션(RIA)을
동 향 제 23 권 5호 통권 504호 HTML5가 웹 환경에 미치는 영향 이 은 민 * 16) 1. 개 요 구글(Google)은 2010년 5월 구글 I/O 개발자 컨퍼런스에서 HTML5를 통해 플러 그인의 사용이 줄어들고 프로그램 다운로드 및 설치가 필요 없는 브라우저 기반 웹 플랫폼 환경이 점차 구현되고 있다고 강조했다. 그리고 애플(Apple)은 2010년
Backup Exec
(sjin.kim@veritas.com) www.veritas veritas.co..co.kr ? 24 X 7 X 365 Global Data Access.. 100% Storage Used Terabytes 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 2000 2001 2002 2003 IDC (TB) 93%. 199693,000 TB 2000831,000 TB.
DW 개요.PDF
Data Warehouse Hammersoftkorea BI Group / DW / 1960 1970 1980 1990 2000 Automating Informating Source : Kelly, The Data Warehousing : The Route to Mass Customization, 1996. -,, Data .,.., /. ...,.,,,.
PowerPoint 프레젠테이션
CRM Data Quality Management 2003 2003. 11. 11 (SK ) hskim226@skcorp.com Why Quality Management? Prologue,,. Water Source Management 2 Low Quality Water 1) : High Quality Water 2) : ( ) Water Quality Management
BSC Discussion 1
Copyright 2006 by Human Consulting Group INC. All Rights Reserved. No Part of This Publication May Be Reproduced, Stored in a Retrieval System, or Transmitted in Any Form or by Any Means Electronic, Mechanical,
ecorp-프로젝트제안서작성실무(양식3)
(BSC: Balanced ScoreCard) ( ) (Value Chain) (Firm Infrastructure) (Support Activities) (Human Resource Management) (Technology Development) (Primary Activities) (Procurement) (Inbound (Outbound (Marketing
歯이시홍).PDF
cwseo@netsgo.com Si-Hong Lee duckling@sktelecom.com SK Telecom Platform - 1 - 1. Digital AMPS CDMA (IS-95 A/B) CDMA (cdma2000-1x) IMT-2000 (IS-95 C) ( ) ( ) ( ) ( ) - 2 - 2. QoS Market QoS Coverage C/D
Voice Portal using Oracle 9i AS Wireless
Voice Portal Platform using Oracle9iAS Wireless 20020829 Oracle Technology Day 1 Contents Introduction Voice Portal Voice Web Voice XML Voice Portal Platform using Oracle9iAS Wireless Voice Portal Video
빅데이터처리의핵심인 Hadoop 을오라클은어떻게지원하나요? Oracle Big Data Appliance Solution 01 빅데이터처리를위한전문솔루션이 Oracle Big Data Appliance 군요. Oracle Big Data Appliance 와함께라면더이
Cover Story 03 28 Oracle Big Data Solution 01_Oracle Big Data Appliance 02_Oracle Big Data Connectors 03_Oracle Exdata In-Memory Database Machine 04_Oracle Endeca Information Discovery 05_Oracle Event
Microsoft Word - 엄정호
포커스 차세대실시간빅데이터분산시스템동향 - 스파크와스톰을중심으로 - 엄정호 * 김태홍 * 이승우 * 정창후 * 정한민 ** 최근빅데이터를이용한시스템들이여러분야에서활발히활용되기시작하였다. 이러한빅데이터시스템의중심에는하둡이라는빅데이터저장및처리플랫폼이있었으나, 애플리케이션이다양화되고, 사용자들은더빠르게분석결과를확인하고자하는요구가많아짐에따라실시간으로빅데이터를분석할수있는분산시스템들이제시되고있다.
Cloudera Toolkit (Dark) 2018
하둡에날개를달아주는 SAS 엔터프라이즈머신러닝플랫폼 SAS Korea / 김근태이사 CLOUDERA & SAS : OVERVIEW 2 FORCES SHAPING ANALYTICS Analytics embraces open Everyone wants to be a data scientist Changing data landscape Machine learning
PowerPoint Template
빅데이터실시간분석기술동향및적용사례 2013. 10. 08 ( 주 ) 리얼타임테크 목차 1. 빅데이터개요 2. 빅데이터분석개요 3. 빅데이터분석기술 4. 사례연구 2 1. 빅데이터개요 3 빅데이터개요 빅데이터기술의등장배경 Source : IDC Digital universe study(2011) Source : IDC (2012) Digital Universe:
6주차.key
6, Process concept A program in execution Program code PCB (process control block) Program counter, registers, etc. Stack Heap Data section => global variable Process in memory Process state New Running
1217 WebTrafMon II
(1/28) (2/28) (10 Mbps ) Video, Audio. (3/28) 10 ~ 15 ( : telnet, ftp ),, (4/28) UDP/TCP (5/28) centralized environment packet header information analysis network traffic data, capture presentation network
슬라이드 제목 없음
(Electronic Commerce/Electronic Business) ( ) ,, Bio Bio 1 2 3 Money Money ( ) ( ) 4025 39 21 25 20 13 15 13 15 17 12 11 10 1 23 1 26 ( ) 1 2 2 6 (1 3 ) 1 14:00 20:00 1 2 1 1 5-6 4 e t / Life Cycle (e-commerce)
클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 * 1) IT,,,, Salesforce.com SaaS (, ), PaaS ( ), IaaS (, IT ), IT, SW ICT, ICT IT ICT,, ICT, *, (TEL)
클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 * 1) IT,,,, Salesforce.com SaaS (, ), PaaS ( ), IaaS (, IT ), IT, SW ICT, ICT IT ICT,, ICT, *, (TEL) 02-570-4352 (e-mail) jjoon75@kisdi.re.kr 1 The Monthly Focus.
슬라이드 1
빅데이터플랫폼기반소셜네트워크데이터분석사례 2012.02 김형준 이저작물은크리에이티브커먼즈코리아저작자표시 - 비영리 - 변경금지 2.0 대한민국라이센스에따라이용하실수있습니다. 김형준 babokim@gmail.com 현 ) 그루터 (www.gruter.com) 아키텍트 삼성 SDS, NHN www.jaso.co.kr www.cloudata.org www.cloumon.org
No Slide Title
J2EE J2EE(Java 2 Enterprise Edition) (Web Services) :,, SOAP: Simple Object Access Protocol WSDL: Web Service Description Language UDDI: Universal Discovery, Description & Integration 4. (XML Protocol
Microsoft PowerPoint - o8.pptx
메모리보호 (Memory Protection) 메모리보호를위해 page table entry에 protection bit와 valid bit 추가 Protection bits read-write / read-only / executable-only 정의 page 단위의 memory protection 제공 Valid bit (or valid-invalid bit)
Week13
Week 13 Social Data Mining 02 Joonhwan Lee human-computer interaction + design lab. Crawling Twitter Data OAuth Crawling Data using OpenAPI Advanced Web Crawling 1. Crawling Twitter Data Twitter API API
0311 Cube PPT_최종.pdf
Ⅰ 소개 2. 역할 3. 장점 큐브는 모든 디지털 마케팅 툴의 집행 데이터를 분석해 주는 차이의 독자개발 솔루션입니다 타겟 유입단계부터 최종 세일즈 단계까지 집행 데이터 분석을 통해 효율적이며 안정적으로 목표 성과 달성을 지원합니다 4 2. 의 역할 유입, 방문, 구매, 전환 등 웹 방문자의 행동 패턴 및 캠페인 성과를 정량적으로 측정하여 Ⅰ 소개 최적화된
Agenda 오픈소스 트렌드 전망 Red Hat Enterprise Virtualization Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform Open Hybrid Cloud
오픈소스 기반 레드햇 클라우드 기술 Red Hat, Inc. Senior Solution Architect 최원영 부장 wchoi@redhat.com Agenda 오픈소스 트렌드 전망 Red Hat Enterprise Virtualization Red Hat Enterprise Linux OpenStack Platform Open Hybrid Cloud Red
이도경, 최덕재 Dokyeong Lee, Deokjai Choi 1. 서론
이도경, 최덕재 Dokyeong Lee, Deokjai Choi 1. 서론 2. 관련연구 2.1 MQTT 프로토콜 Fig. 1. Topic-based Publish/Subscribe Communication Model. Table 1. Delivery and Guarantee by MQTT QoS Level 2.1 MQTT-SN 프로토콜 Fig. 2. MQTT-SN
PowerPoint Presentation
하둡전문가로가는길 심탁길 terryshim@naver.com 목차 1. 하둡과에코시스템개요 2. 홗용사례붂석 3. 하둡젂문가의필요성 4. 무엇을어떻게준비할까? 5. 하둡기반추천시스템데모 하둡개요 구글인프라 배치애플리케이션 온라인서비스 MapReduce Bigtable GFS Client API Chubby Cluster Mgmt 주요소프트웨어스택 Google
Microsoft Word - KSR2014S042
2014 년도 한국철도학회 춘계학술대회 논문집 KSR2014S042 안전소통을 위한 모바일 앱 서비스 개발 Development of Mobile APP Service for Safety Communication 김범승 *, 이규찬 *, 심재호 *, 김주희 *, 윤상식 **, 정경우 * Beom-Seung Kim *, Kyu-Chan Lee *, Jae-Ho
CRM Fair 2004
easycrm Workbench ( ) 2004.04.02 I. CRM 1. CRM 2. CRM 3. II. easybi(business Intelligence) Framework 1. 2. - easydataflow Workbench - easycampaign Workbench - easypivot Reporter. 1. CRM 1.?! 1.. a. & b.
SMB_ICMP_UDP(huichang).PDF
SMB(Server Message Block) UDP(User Datagram Protocol) ICMP(Internet Control Message Protocol) SMB (Server Message Block) SMB? : Microsoft IBM, Intel,. Unix NFS. SMB client/server. Client server request
I What is Syrup Store? 1. Syrup Store 2. Syrup Store Component 3.
Deep-Dive into Syrup Store Syrup Store I What is Syrup Store? Open API Syrup Order II Syrup Store Component III Open API I What is Syrup Store? 1. Syrup Store 2. Syrup Store Component 3. 가맹점이 특정 고객을 Targeting하여
서현수
Introduction to TIZEN SDK UI Builder S-Core 서현수 2015.10.28 CONTENTS TIZEN APP 이란? TIZEN SDK UI Builder 소개 TIZEN APP 개발방법 UI Builder 기능 UI Builder 사용방법 실전, TIZEN APP 개발시작하기 마침 TIZEN APP? TIZEN APP 이란? Mobile,
0125_ 워크샵 발표자료_완성.key
WordPress is a free and open-source content management system (CMS) based on PHP and MySQL. WordPress is installed on a web server, which either is part of an Internet hosting service or is a network host
untitled
3 IBM WebSphere User Conference ESB (e-mail : ljm@kr.ibm.com) Infrastructure Solution, IGS 2005. 9.13 ESB 를통한어플리케이션통합구축 2 IT 40%. IT,,.,, (Real Time Enterprise), End to End Access Processes bounded by
Chap7.PDF
Chapter 7 The SUN Intranet Data Warehouse: Architecture and Tools All rights reserved 1 Intranet Data Warehouse : Distributed Networking Computing Peer-to-peer Peer-to-peer:,. C/S Microsoft ActiveX DCOM(Distributed
vm-웨어-01장
Chapter 16 21 (Agenda). (Green),., 2010. IT IT. IT 2007 3.1% 2030 11.1%, IT 2007 1.1.% 2030 4.7%, 2020 4 IT. 1 IT, IT. (Virtualization),. 2009 /IT 2010 10 2. 6 2008. 1970 MIT IBM (Mainframe), x86 1. (http
U.Tu System Application DW Service AGENDA 1. 개요 4. 솔루션 모음 1.1. 제안의 배경 및 목적 4.1. 고객정의 DW구축에 필요한 메타정보 생성 1.2. 제품 개요 4.2. 사전 변경 관리 1.3. 제품 특장점 4.3. 부품화형
AGENDA 1. 개요 4. 솔루션 모음 1.1. 제안의 배경 및 목적 4.1. 고객정의 DW구축에 필요한 메타정보 생성 1.2. 제품 개요 4.2. 사전 변경 관리 1.3. 제품 특장점 4.3. 부품화형 언어 변환 1.4. 기대 효과 4.4. 프로그램 Restructuring 4.5. 소스 모듈 관리 2. SeeMAGMA 적용 전략 2.1. SeeMAGMA
04_오픈지엘API.key
4. API. API. API..,.. 1 ,, ISO/IEC JTC1/SC24, Working Group ISO " (Architecture) " (API, Application Program Interface) " (Metafile and Interface) " (Language Binding) " (Validation Testing and Registration)"
기타자료.PDF
< > 1 1 2 1 21 1 22 2 221 2 222 3 223 4 3 5 31 5 311 (netting)5 312 (matching) 5 313 (leading) (lagging)6 314 6 32 6 321 7 322 8 323 13 324 19 325 20 326 20 327 20 33 21 331 (ALM)21 332 VaR(Value at Risk)
Windows Embedded Compact 2013 [그림 1]은 Windows CE 로 알려진 Microsoft의 Windows Embedded Compact OS의 history를 보여주고 있다. [표 1] 은 각 Windows CE 버전들의 주요 특징들을 담고
![Windows Embedded Compact 2013 [그림 1]은 Windows CE 로 알려진 Microsoft의 Windows Embedded Compact OS의 history를 보여주고 있다. [표 1] 은 각 Windows CE 버전들의 주요 특징들을 담고](/thumbs/39/20150982.jpg "Windows Embedded Compact 2013 [그림 1]은 Windows CE 로 알려진 Microsoft의 Windows Embedded Compact OS의 history를 보여주고 있다. [표 1] 은 각 Windows CE 버전들의 주요 특징들을 담고")
OT S / SOFTWARE 임베디드 시스템에 최적화된 Windows Embedded Compact 2013 MDS테크놀로지 / ES사업부 SE팀 김재형 부장 / jaei@mdstec.com 또 다른 산업혁명이 도래한 시점에 아직도 자신을 떳떳이 드러내지 못하고 있는 Windows Embedded Compact를 오랫동안 지켜보면서, 필자는 여기서 그와 관련된
요약 1
Globalization Support Guide Using Oracle and Java Version 1.0 www.sds-epartner.com 2003.03 목차 요약 1. 해결과제 2. Multilingual Database 3. Multilingual Web Application 4. Multiple Time Zone 5. Multiple Currency
<3230313520C4BFB8AEBEEEC6D0BDBA20BBE7B7CAC1FD5FB0C7C3E02E687770>
건축분야 차례 01 건축과 문화, 한자리에서 숨 쉬다 고은설 아트 클러스터(Art-Cluster) 별의별 대표 05 02 사람을 향한 건축을 꿈꾸다 강미현 건축사 사무소 예감 대표 17 03 공공건축의 품격을 높이다 홍재승 공공건축 자문가 29 04 자신만의 전기( 電 氣 )로 세상을 움직이다 최준원 신화전공 대표 41 05 디자인과 건축의 만남에서 삶의 기쁨을
SQL Developer Connect to TimesTen 유니원아이앤씨 DB 기술지원팀 2010 년 07 월 28 일 문서정보 프로젝트명 SQL Developer Connect to TimesTen 서브시스템명 버전 1.0 문서명 작성일 작성자
SQL Developer Connect to TimesTen 유니원아이앤씨 DB 팀 2010 년 07 월 28 일 문서정보 프로젝트명 SQL Developer Connect to TimesTen 서브시스템명 버전 1.0 문서명 작성일 2010-07-28 작성자 김학준 최종수정일 2010-07-28 문서번호 20100728_01_khj 재개정이력 일자내용수정인버전