목표가 최고이면, 과정은 최선!

우뭇가사리를 알아보자

서울 종로의 광장시장에서 그녀와 냉콩국수와 냉면을 먹고있을때

눈에 보이는 희한한 물체... 모지??

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광장시장 / 음식테마거리

주소

서울 종로구 예지동 6-1번지

전화

02-2267-0292

설명

종로구에 위치한 국내최초의 시장

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종로에 있는 광장시장을 가다

그녀와 난 동대문역에서 만나서 걸어왔지만

1호선 종로5가에서 내리면 바로 찾을 수있다.

광장시장을 알리는 입구~

이런입구가 동서남북으로 여러개 되어있다.

그래서 찾기도 쉬우므로 걱정은 안하셔도 될듯~

광장시장 맞은편에 방산종합시장이 있다.

가보진 않았지만 살짝 구경해보고싶네~ㅋ

청계천이 바로 있어~ 광장시장에서 배불리 먹을것을 먹고

운동삼아 청계천을 걷는 것도 좋을거 같다~

광장시장을 들어가 처음으로 먹은 음식!!

마약김밥!!

오리지널 1호점을 갔어야했는데

내가 길치이고 배가고파서 2호점에서 먹었다.

담엔 1호점을... 꼬오옥...;;

마약김밥 1인분, 유부 1인분을 먹었다.

겨자소스와 단무지와 함께~

맛난다~

마약김밥을 먹구 시장구경~

저 상호명을 보면 웃음이 나온다 ㅋㅋㅋ

왜일까?ㅋㅋㅋ

조기도 ㅋㅋㅋ

오후 1시경이였는데도 사람들이 북적북적하다.

맛나보이는 음식들이 널려있다~

맷돌을 이용해서 옥수수를 가시는 할아버지~

맷돌을 오랜만에 보니깐 왠지 시골에 온 듯한 느낌이였다.

매운탕이 되기위해 기다리는 재료들~ㅋㅋ

이 알록달록한 원단들은 모지?ㅋㅋ

여러나라들의 주전부리들을 파는 가게!!

저 통들은 어케 저렇게 세우셨는지 주인 아주머니가 혹시

달인이 아니실까??

여기서 코코넛 말린것과 망고 말린것을 구입!!

영화볼때 먹어야쥐~~

마약김밥을 먹고 배가안차서 먹은 2차 점심!!ㅋ

물냉면!! 냉콩국수도 먹었는데... 그건 사진을 안찍었었나??;;

그녀가 찍었나??;;

그녀가 방금 카톡으로 아래 사진을 보내줬다!!ㅋㅋ

역쉬 그녀는 놓치지 않았어~~^^굿!!!

점심을 해결하고 서울극장 가는길에 이런곳이 있다니

세운초록띠공원!!!

밀과 보리가 길가에 이렇게 있다니 신기하다.

잠시 그녀와 사진도 찍구 잔디밭도 밟아봤다.

누가 자꾸 만졌는지 이마 코 입이 저렇게 상해있었다.

여러분 만지지 맙시다!!!

서울극장에서 영화를 본 후 다시 광장시장으로~

저녁은 두툼한 순대와 녹두빈대떡 그리고 막걸리 한잔~~ㅋㅋ

김치전 2천원, 부추전 2천원, 녹두전 3천원, 오징어 야채 전 5천원!!!

두툼하고 저렴한 빈대떡~~~원츄~~~

빈대떡만 파는지 알구 순대는 다른곳에서 포장해왔는데

알고보니 여기서도 팔고있었다.

할머니 죄송합니다!!!꾸벅...(--)(__)

대식가인 그녀와 나에게도 순대와 녹두전의 양은 상당히 많았다.

결국 순대는 반정도 남기고 녹두전은 말끔히 비웠다.

사실 할머님께 죄송해서 녹두전은 남길수가 없었다.ㅋ

먹을거리와 볼 거리가 상당히 많았던 광장시장

한번만으론 몬가 아쉽기도하고 못먹은 음식들이 넘 많아

담에 함 더 가보기로했다!!

연인들의 데이트 코스로도 상당히 좋은 곳인거 같다.

강!추!~~~~

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광장시장 / 음식테마거리

주소

서울 종로구 예지동 6-1번지

전화

02-2267-0292

설명

종로구에 위치한 국내최초의 시장

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서울극장에서 내 아내의 모든것을 보다

오랜만에 가보는 서울극장~

종로 광장시장에서 점심을 먹구 영화를 보기위해

서울극장으로 향했다.

지하철역으로는 1호선 5호선 3호선의 종로3가역 12번 출구!!

내 아내의 모든 것의 포스터!!

주연 : 이선균, 임수정, 류승용

런링타임 : 121분!!!

이선균이다. ㅋㅋ

이두현역을 맡았다.

임수정이다. 이선균의 아내!!

연정인역을 맡았다. 

류승용이다. 카사노바 장성기 역으로 출연하는데

독특한 행동들과 작업멘트 작솰~ㅋㅋ

조연으로 나오는 이광수와 김지영 ㅋㅋ

이광수는 라디오 최PD, 김지영은 메인작가 역이다~

감초역할 제대로~~

사실 영화를 예매할때까지 별루 기대는 하지

않았다. 영화가 개봉하기도 전에 예매를 한거라 후기도

별로 없었고 단지 킬링 타임용 골랐다.

하지만 막상 영화가 시작되고 나니 웃음이 끝이질 않았다.

이 글을 올리고있는 현재 어벤져스에 이어

예매순위 2위를 달리고있다.

역시 내 촉은 죽지않았어~ㅋㅋ

영화 내용은 말하지 않겠다. 직접 가서 보시길~~

내 아내의 모든 것 (2012)

 8.6

감독

민규동

출연

임수정, 이선균, 류승룡, 이광수, 김지영

정보

| 한국 | 121 분 | 2012-05-17

■ 의미

 인터넷 기반의 컴퓨팅 기술을 의미. 인터넷 상의 유틸리티 데이터 서버에 프로그램을 두고 그때 그때 컴퓨터나 휴대폰 등에 불러와서 사용하는 웹에 기반한 소프트웨어 서비스

■ 일반

- 클라우트 컴퓨팅은 IT 관련된 기능들이 서비스 형태로 제공되는 컴퓨팅 스타일

- 사용자들은 지원하는 기술 인프라스트럭처에 대한 전문 지식이 없어도 또는 제어할 줄 몰라도 인터넷으로부터 서비스를 이용할 수 있다

- IEEE 에서는 "정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고 데스크탑이나 테이블 컴퓨터, 노트북, 벽걸이 컴퓨터, 휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관되는 패러다임이라."라고 말한다

- 웹 2.0, SaaS(Software as a Service)와 같이 최근 잘 알려진 기술 경향들과 연관성을 가지는 일반화된 개념

■ 모식도

인터넷을 구름으로 표현. 구름은 숨겨진 복잡한 인프라 구조를 의미.

■ 장점

- 초기 구입 비용과 비용 지출이 적으며 휴대성이 높다

- 컴퓨터 가용율이 높다. 이러한 높은 가용율은 그린 IT 전략과도 일치

- 다양한 기기를 단말기로 사용하는 것이 가능하며 서비스를 통한 일치된 사용자 환경을 구현할 수 있다

- 사용자의 데이터를 신뢰성 높은 서버에 보관함으로서 안전하게 보관할 수 있다

■ 단점

- 서버가 공격당하면 개인정보가 유츌될 수 있다

- 재해에 서버의 데이터가 손상되면, 미리 백업하지 않은 정보는 되살리지 못하는 경우도 있다

- 사용자가 원하는 애플리케이션을 설치하는 데에 제약이 심하거나 새로운 애플리케이션을 지원하지 않는다

- 통신환경이 열악하면 서비스받기 힘들다

■ 클라우드 서비스

- 국내

Ucloud(http://www.olleh.com/) - KT

Daum Cloud(http://cloud.daum.net/) - DAUM

N Drive(http://ndrive.naver.com/) - Naver

- 국외

Dropbox(https://www.dropbox.com/home)

Box.net(https://www.box.com/)

Evernote(http://evernote.com/intl/ko/)

iCloud(https://www.icloud.com/)

SkyDrive(https://skydrive.live.com/) - Microsoft

Google Drive(https://drive.google.com/) - Google

■ 클라우드의 필요성 및 전망

 다양한 OS를 가지고 있는 스마트폰 태블릿PC, Laptop 등이 공존하고 사용하는 시기에 사용자가 자신의 데이터를 관리하고 백업하기 위한 방법으로서 효과적인 서비스 플랫폼이라 할 수 있다. 이를 통하여 기존에 사용되었던 USB와 같은 이동식 플래쉬 디스크는 점차 사용하는 빈도가 줄어들고있으며 클라우드 서비스의 확대 및 사용자의 수는 점차 증가할 것이라 판단된다.

 클라우드 서비스를 사용하는 사용자가 많아질수록 서비스 업체들은 사용자의 이러한 데이터(Big Data)를 가지고 새로운 서비스를 기획할 수 있으며 트렌드를 파악할 수 있을것이라 생각된다.

* 자료출처 : 위키백과 - 클라우드 컴퓨팅

(http://ko.wikipedia.org/wiki/%ED%81%B4%EB%9D%BC%EC%9A%B0%EB%93%9C_%EC%BB%B4%ED%93%A8%ED%8C%85)

■ 정의

 기존 데이터베이스 관리도구의 데이터 수집˙저장˙관리˙분석의 역략을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 세트 및 이러한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 의미. 다양한 종류의 대규모 데이터의 생성˙수집˙분석˙표현을 그 특징으로 하는 빅 데이터 기술의 발전은, 다변화된 현대 사회를 보다 정확하게 예측하여 효율적으로 작동케 하고, 개인화된 현대 사회 구성원 마다 맞춤형 정보를 제공˙관리˙분석 가능케 하며, 과거에는 불가능 했던 기술을 실현시키기도 한다. 이같이 빅 데이터는 정치˙사회˙경제˙문화˙과학 기술 등 전 영역에 걸쳐서 사회와 인류에게 가치있는 정보를 제공하며, 세계 경제 포럼은 2012년 떠오르는 10대 기술 중 그 첫 번째를 빅 데이터 기술에 선정하였으며, 지식경제부 R&D 전략기획단은 IT 10대 핵심기술 가운데 하나로 빅 데이터를 선정하는 등, 최근 세계는 빅 데이터를 조목하고 있다.

■ 개념

 기존 빅 데이터의 개념은 단순히 데이터의 양이 많은 것을 의미했다면, 최근의 일반적인 빅 데이터의 개념은 기존 데이터에 비해 너무 방대해 일반적으로 사용하는 방법이나 도구로 수집, 저장,검색,분석, 시각화 등을 하기 어려운 정형 또는 비정형 데이터세트를 의미한다.

■ 출현 배경

 기존 소셜 네트워크 서비스로 대표되는 소셜 미디어의 성장과, 최근 스마트 폰으로 대변되는 모바일 장치의 확산이 결합되어, 일상 속에서 다양한 종류의 대규모 데이터가 급속히 생성, 유통, 저장되고 있다. 또한 RFID와 같이 정보를 감지하는 센서 장비의 이용 확대와 이러한 정보를 수집하는 클라우드 컴퓨팅 기술의 확산은, 물류의 이동 및 재고의 변화뿐만이 아닌 개별 소비자들의 개인정보 및 소비행태와 같은 모든 일상에 대한 디지털 기록을 가능케 하고 있다. 기업 및 사회는 이러한 수집된 데이터를 기반으로 예측 분석을 하기 위하여, 다양한 종류의 대규모 데이터 치리, 분석 및 활용 기술을 필요로 하고 있다. 대량의 다양한 데이터 생산기술의 진보와, 이에 필요한 데이터 저장˙관리˙분석 기술의 발전 속에서 빅 데이터가 출현하게 되었다.

■ 특징

 빅 데이터는 TB(테라바이트)단위의 데이터량으로 정의되거나 데이터 수집 및 분석에 장기적인 시간을 요하므로, 데이터 양의 증가를 그 특징으로 하는 것이 명확해 보인다. 그러나 단순히 데이터 양의 증가를 넘어서서, 빅데이터는 크게 데이터 양(Volume), 데이터 속도(Velocity), 그리고 데이터 다양성(Variety) 등 세가지 요소의 복합적인 변화를 그 특징으로 한다.

- 데이터 양(Volume) : 단순 저장되는 물리적 데이터 양의 증가 뿐만이 아닌, 이를 분석 및 처리하는 데 어려움이 따르는 네트워크 데이터의 급속한 증가는 빅 데이터의 가장 기본적인 특징

- 데이터 속도(Velocity) : 데이터의 실시간 처리 및 장기적 접근을 요구한다. 데이터 생산 및 유통, 수집 및 분석 속도의 증가와 이에 대한 실시간 처리 및 장기간에 걸쳐 데이터를 수집˙분석하는 장기적 접근이 빅 데이터의 속도적 특성

- 데이터 다양성(Variety) : 기존 예측 분석에서의 데이터 분석은 기업 내부에서 발생하는 운영 데이터인 ERP(전사적 자원 관리), SCM(공급망 관리), MES(생산 지원 시스템), CRM(고객 관계 관리) 등의 시스템에 저장되어 있으며 잘 정제되어 있고 의미도 명확한 RDBMS(관계형 데이터베이스)기반의 정형 데이터를 통해 이뤄졌다. 최근 빅 데이터를 이용한 데이터 분석은 고정된 시스템에 저장되어 있지 않은 XML, HTML 등과 같이 데이터베이스 스키마를 포함하는 반정형 데이터를 이용한 분석 뿐만이 아닌, 사진˙오디오˙비디오 형식의 소셜 미디어 테이터나 로그파일(Database log) 같이 비정형 데이터도 처리할 수 있는 능력을 요구한다. 즉 빅 데이터의 성장이란 단순히 데이터의 양이 증가하는 것을 넘어서서, 다양한 형태의 데이터 양이 증가하는 것을 의미

■ 빅 데이터 분석 기술

- Text Mining : 비/반정형 텍스트 데이터에서 자연 언어 처리 기술에 기반하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 것을 목적으로 하는 기술

- 평판 분석(Opinion mining) : 소셜미디어 등의 정형/비정형 텍스트의 긍정, 부정, 중립의 선호도를 판별하는 기술

- 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis) : 소셜 네트워크 연결구조 및 연결강도 등을 바탕으로 사용자의 명성 및 영향력을 측정하는 기술

- 군집 분석(Cluster Analysis) : 비슷한 특성을 가진 개체를 합쳐가면서 최종적으로 유사 특성의 군을 발굴하는데 사용

* 대규모의 정형/비정형 데이터를 처리하는 데 있어 가장 기본적인 분석 인프라로 Hadoop(하둡)이 있으며, 데이터를 유연하고 더욱 빠르게 처리하기 위해 NoSQL 기술이 활용되기도 한다.

■ 활용사례

2008년 미국 대통령 선거

대한민국 제 19대 총선

아마존탓컴의 추천 상품 표시

구글 및 페이스북의 맞춤형 광고

MLB의 머니볼 이론 및 데이터 야구

구글 번역

생물정보학

의료

■ 앞으로의 미래

 2020년에 10억개의 스마트 디바이스가 사용될 것으로 예측된다. 그 스마트 기기에서 사용자가 생산하는 데이터의 양은 상상도 못할 수준의 크기일 것이다. 이러한 데이터를 어떻게 수집˙분석˙처리 할 것인지에 대한 고민과, 이러한 데이터를 어떠한 방식으로 얻어 비즈니스에 활용할 것인가는 고민해봐야 할 사항이다. 또한 어떠한 서비스의 플랫폼을 구축할 것인지도 연관지어 고민해 봐야 할 사항인거 같다.

 개인이 생산하는 정보의 양이 커질수록 저작권 및 개인정보보호에 대한 법적인 보호도 강화되어야 하지 않을까 싶다.

* 자료출처 : 위키백과 - 빅 데이터(http://ko.wikipedia.org/wiki/%EB%B9%85_%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0)