속눈썹맨의 블로그

http://100.naver.com/100.php?id=770808
증권시장의 대표적 기관투자가
미국 등은 많은 연기금이 주식 시장에 투자되고 있지만
한국은 증권시장의 변동성과 위험부담이 너무 커서 투자율이 낮다.

연기금의 투자방안 : 주식, 채권(국채 등.), 부동산, SOC(사회 간접자본)
4대 연기금 : 국민연금, 공무원연금기금, 우체국보험기금, 사학연금기금
4대 연기금액 : 75.3조(9.6%인 7.2조를 주식에 투자)

장점 : 주식시장의 안정화 및, 성장, 연기금 수익률 확보
단점 : 국민세금이 엄청나게 날아갈 위험이 있음

서울대 대학원 준비 카페
http://cafe.daum.net/graduatedsnu

대학원입학준비위원회 카페
http://cafe.daum.net/goMS

서울대학교 경영대학
http://cba.snu.ac.kr/
필요한 서류 : 학업성적 + 자기 소개 및 수학계획서 + 추천서
TEPS 601점(상향 조정에정) 이상, 경력증명서

KAIST 경영대학원
http://www.kaistgsm.ac.kr/

. 각 대학원 홈피에 관심 분야를 찾는 다.
  그 분야의 유명한 교수들을 알아본다.

. 취업 : 서울대학교 경영대학원 취업게시판, ara, 아는 사람들 게시판을 읽기
. consulting firm : 경영대학, 경영대학원 출신들에게 많이 물어보기.

. Spatio-temporal access methods
  . HR-tree
  . 3DR-tree
  . MV3R-tree
  . APR-tree(Adaptive Partitioned R-tree)
  . STR-tree
  . TB-tree

. query
  . trajectory (navigational) quey
  . timestamp(timeslice) quey
  . interval query

. MBR : minimum bounding rectangles

. workload에 따라 adapt함.
. jurisdiction interval length

. 3DR-tree
  . time as another dimension of the R-Tree
  . long lived record가 많으면 손해
  . HR-tree, MV3R tree와 달리 duplicate이 없어서
    size가 가장 작다.

. HR-tree(Historical R-tree)
  . position 내에서 위치가 바뀐 object만 새로 표시하고
    나머지는 position과 object data를 예전 것과 share함

. MV3R-tree
  . MVR(Multi-Version R-tree) + auxiliary 3DR-tree
  . MVR(Multi-Version R-tree) : for timestamp and short interval query
  . auxiliary 3DR-tree : for long interval queries

. ARP-tree
  . jurisdiction interval length을 workload에 따라 조절하여
    search space를 줄인다.
  . data fragmentation이 일어날 때만 duplicate한다.
  . AVG record : the average lifespan length of records.
  . AVG queries : the average time interval length of queries
  . AVG record와 AVG queries를 이용하여 optimize

. Experimental result
  . interval query가 적을 때
    3DR-tree는 느리고 HR-tree는 빠르다.
  . interval query가 많을 때
    HR-tree는 느리고 3DR-tree는 빠르다.
  . MVR-tree는 언제나 빠르고, ARP-tree는 더 빠르다.

  . agility : 각각의 시각에 움직이는 데이터의 비율

. structure
  . HR, MV3R : graph structure(복잡)
    . access list를 저장해 둬야 reaccess를 막을 수 있다.(overhead)
  . 3DR, APR : tree structure(간단)


GSTD method : Generate Spatio-Temporal Data
http://db.cs.ualberta.ca:8080/gstd/

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Game save file을 만들 때도 spatio-temporal DB를 쓰면 좋을 것 같다.

논문명 : An introduction to Spatial Database Systems

. Spatial DB
  pictorial
  image
  geometric
  geographic
  spatial

. Large collections of relatively simple geometric objects
  
. full fledged DB + spatial data
. intersects, area
. large area에서 odject 찾기
. spatial indexing : full scan없이 찾기 위해 필요

. Basic abstraction
  . Point : location
  . Line : moving, connectivity,
  . Region : area

. Instances
  . Partition : disjoint - land
  . Network : node, edge - traffic
  . nested partition

. basic concept : combinatorial topology
  . simplex
    d-simplex : minimal object in dimension d
    0 simplex : point
    1 simplex : a line segment
    2 simplex : triangle
    3 simplex : tetrahedron
    n simplex : n+1개의 n-1 simplex로 구성
    faces : n simplex를 이루는 n-1 simplex
  . simplicial complex
    simplex들의 set.
    n-simplex의 intersection이 항상 n-1 simplex인 것
. realm
  . line segment of grid point

. Spatial Data Type
  . realm R
  . R-block : a connected set of line segments of R
  . R-face : a polygon with holes that can be defined over reealm segment
  . lines : a set of disjoint R-blocks
  . regions : a set of edge-disjoint R-faces
    . edge-disjoint : two faces have a common vertex, no common edge
  . kinds : type set
  . EXT = {lines, regions}
  . GEO = {points, lines, regions}
  . operation
    . inside
    . intersects
    . meets
    . adjacent, encloses
    . plus, minus - union, difference
    . contour(등고선, 윤곽)
    . dist - distance
    . perimeter, area
    . sum - spatial aggregate function
    . closest - minimal distance object from object
  . extensibility
  . completeness
  . one or more types
  . set operation

. spatial relationship
  . topological relationship
    . adjacent
    . inside
    . disjoint
  . direction relationship
    . above
    . below
    . north_of
    . southwest_of
  . metric relationship
    . distance < 100
  . basic relationship
    . disjoint
    . in
    . touch
    . equal
    . cover
    . overlap
  . operation
    . boundary
    . interior
  . GraphDB
    . simple classes
    . link classes
    . path classes

. transformation
  . translation(병진이동)
  . scaling
  . rotation

. Querying
  . Fundamental Operations
    . spatial selection
    . spatial join
    . spatial function application
    . set operation
      . overlay
      . fusion
      . voronoi - 각 점에 가장 가까운 공간으로 partitioning
        http://mathworld.wolfram.com/VoronoiDiagram.html

  . Graphical I/O
    . spatial data type
    . graphical display of query result
    . graphical combination(overlay) of several query results
    . display of context
    . A facility for checking the content of a display
    . Extended dialog
    . Varying graphical representation
    . A legend
    . lavel placement
    . scale selection
    . subarea for queries

. Spatial DBMS implementation
  . one page - Single contiguous byte block
  . info part - often used summary information
  . geometry part
  . general approximation
    . MBR : minimum bounding rectangle
    . continuous approximation
      . bounding box
      . grid approximation
  . plane sweep sequence
    . sort하지 않아도 되게 하기 위해서
  . stored unary function values
    . cost가 큰 area, perimeter 같은 값을 한 번 계산해서 미리 저장해 둠.

  . query
    . range query
    . nearest neighbor
    . distance sscan
    . intersection query
    . containment query

  . spatial index structure
    . bucket - page 크기와 같음.
    . bucket region - bucket이 가진 모든 공간
    . clustering
    . secondary index
    . kd-tree partioning

  . 1-d embedding of grid approximations
    . bit interleaving
    . z-order
    . z-element
    . quadrant
    . lexicographical order of the bit strings
    . proximity-preserving property

  . spatial index structures for points
    . grid file
    . kd-tree
    . KDB-tree
    . LSD-tree
      Local split decision tree
    . EXCELL
    . buddy hash tree
    . BANG file
    . hB-tree

  . spatial index structure for rectangles
    . transformation approach
      k-dimensional rectangle -> 2k-dimensional points
    . overlapping regions
    . clipping

    . stratege
      . filter and refine stratege

    . conservative approximations
      . bounding ellipses
      . convex hull
      . convex 5-corners
      . false hits
    . prograssive approximations

  . supporing spatial join
    . classic join methods : hash join, sort/merge join
    . Grid approximation/bounding box
      . too fine grid - inefficiency
      . too rough grid - too many false hits
    . None/one/both operands are represented in a spatial index structure
    . bb_join
    . external divide-and conquer algorithm
    . seeded trees
    . index join
    . repeated search join
    . join indices

. system architecture
  . integrated architecture
  . extensible DBMS
  . GIS architectures
    . layered architecture
    . dual architecture
  . Integrated Spatial DBMS Architecture
    . Extensible DBMS
      . POSTGRES
      . GENESIS
      . Gral
      . Starburst
      . DASDBS
      . Probe
      . GEO-Kernel
      . GEO++
      . GeoSabrina
      . Sabrina

GIS : Geographic Information Systems
VLDB Journal : The International Journal on Very Large DB
http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/journals/vldb/

기하학 : geometry
유클리드 기하학 : Euclidean geometry
비유클리드 기하학 : non-euclidean geometry
입체 기하학 : solid geometry
도형 : figure
꼴, 형태 : shape

삼각형 : a triangle
구면삼각형 : a spherical triangle
등변삼각형 : an equilateral triangle
역삼각형 : an inverted triangle
예각 삼각형 : an acute-angled triangle
둔각 삼각형 : an obtuse-angled triangle
이등변 삼각형 : an isosceles triangle
정삼각형 : a regular triangle
직각 삼각형 : a right-angled triangle

사각형 : a tetragon, a quadrangle
평행사변형 : a parallelogram
마름모 : a lozenge, a diamond shape, a rhombus
사다리꼴 : a trapezoid, a trapezium, an echelon formation
직사각형 : a rectangle
정사각형 : a square, a regular tetragon

오각형 : a pentagon
육각형 : a hexagon, a sexangle
칠각형 : a heptagon
팔각형 : an octagon
구각형 : a nonagon, an enneagon
십각형 : a decagon
십이각형 : a dodecagon
다각형 : a polygon

선 : a line
직선 : a straight line, a beeline
선분 : a segment (of a line)
평행선 : parallel lines
각 : an angle
맞꼭지각 : vertical angles
모 : a corner
뿔 : a horn

삼각뿔 : a trigonal pyramid, a triangular pyramid
사각뿔 : a quadrangular pyramid
원뿔 : a cone
원뿔 곡선 : a conic section

. BSP tree
http://en.wikipedia.org/wiki/BSP_tree
Binary space partitioning
recursive하게 space를 convex set으로 subdivide함.

. kd-tree
http://en.wikipedia.org/wiki/Kd-tree
BSP tree의 일종
plane을 perpendicular하게 분할
각 공간에 점이 1개 이상 들어가게 나눔.
사각형 안에 있는 모든 점을 찾을 때 이용

. convex
http://en.wikipedia.org/wiki/Convex_set
object내의 모든 straight line segment위의 점이 역시 object있음.

. convex set
두 convex 내의 point를 잇는 line segment내의 모든 point의 모임.

. space partitioning
http://en.wikipedia.org/wiki/Space_partitioning
공간은 disjoin subset으로 나눔.

. KDB-tree
kd-tree와 비슷하게 분할하지만 결과가 B-tree가 됨

. LSD-tree
Local split decision tree

. EXCELL
A point access method using a dynamic multidimensional array

. grid file
A point access method which splits space into a nonperiodic grid. Each spatial dimension is divided by a linear hash. Small sets of points are reffered to by one or more cells of the grid.

. buddy hash tree
http://www.dbs.informatik.uni-muenchen.de/Publikationen/Papers/Buddy_Tree_1990.pdf

. BANG file
http://www.nist.gov/dads/HTML/bangfile.html
A balanced and nested grid(BANG) file is a point access method which divides space into a nonperiodic grid. Each spatial dimension is divided by a linear hash. Cells may intersect, and points may be distributed between them.

. hB-tree
http://www.nist.gov/dads/HTML/hbtree.html
A point access method which uses k-d trees to organize the space, but partitions as excluded intervals, like the BANG file. Searching is like in a k-d-B-tree.

Marketing
. social and managerial process whereby individuals and groups obtain what they need and want through creating and exchanging products and value with others

Advertisement
. Marketing의 도구, 어떤 것을 세상에 알려 소기의 목적을 거두기 위한 투자 활동

http://mathworld.wolfram.com/VoronoiDiagram.html

voronoi - 각 점에 가장 가까운 공간으로 partitioning
마치 각 세포 속에 핵이 하나씩 있는 것 같은 모양이다.
(사실 세포의 핵이 voronoi diagram으로 모델링 가능할 것이다.)

. sensor의 이용분야
astronomy, biology, civil engineering(traffic control), wireless network, RFID

. sensor spectrum
  (Few, large, expensive, rich)
  satellite
  data logger
  traffic contollers
  ad-hoc gateways
  wireless sensor networks -> sweet spot
  RFID
  (many, tiny, cheap, poor)

. satellite(NASA)
  Data : Raster image
  NASA라는 단일 기관에서만 사용함.(general purpose가 아님)
  general purpose DB보다 더 큰 software가 이미 개발 되었음.
  그 때 그 때 상황에 맞춰 개발하면되지 off-the-shelf를 이용할 이유가 없음.

. Datalogger, radio beacon(Field scientists, biologists, environmental scientist)
  Data : light, temperature, humidity
  Power : AA battery
  단순함, logger의 갯수가 작아서 network도 단순하고 communication 양도 적음.  

. Traffic monitoring
  Inductive loop sensor : 길에 깔린 회로 위를 차가 지나가면 detect됨.
  너무 단순해서 연구할 것이 별로 없음

. RFID
  . RFID tag
    size : price tag만큼 작음
    cost : $0.01
  . RFID reader
    size : big
    cost : $100~1000
    immobible

. Ad-hoc mobile networks
  PC, notebook, radio-equipped, military, anti-terrorism
  power : 3~24 hours

. Wireless Seonsor Networks
  Berkely mote
  8-bit, 7Mhz, 4KB RAM, radio 100feet, 512KB EEPROM
  Cost : $200 -> $10
  power : AA battery, 1Month
  self-assemble into ad-hoc network

. Moore's Law
  memory, processor : 1.5년에 2배
  energy, energy cost for communication : 별로 나아지지 않음.
  
. Market에 들어가기 위한 조건
  smaller, cheaper, widely used
  general purpose
  off-the-shelf를 필요로 하는 사용자

. DB languages
  . Turing complete, distributed, embedded PL.
  . Declarative query language
  . colective query(SQL style)

. Declarative Acquisition
  . ACQP : Acquisitional query processing
  . Periodic sample rate
  . Asyncronous Acquisition
    . external event occur
    . some condition is met
  . Lifetime-based acquisition
    lifetime optimization
    . lifetime
      time until any sensor fails
      time until all sensor fails
    . dynamic adjust network topology
      power가 적게 남은 sensor를 아끼기 위해 topology를 가끔 바꿈
      모든 sensor가 수명을 함께하기를 바람.

. Power
  최대한 전력을 아끼면서 모든 sensor의 battery가 동일하게 사용되게 하기
  communication을 줄이기
  network 내부에서 문제를 해결하기(외부로 전송하면 전력을 많이 쓰게 됨)
  에너지 분포에 따라 schedule을 잘 해야함.
  dynamic heterogeneity : 각 node가 계속 상태가 바뀌고 남은 에너지양도 서로 다름.
  adaptive query optimization : 각 node의 상황을 반영한 최적화

Duty cycle : 전체 lifetime 중 active한 동작이 일어나는 시간의 ratio
NASA's EOSDIS : Earth observing System Data and Information System
SIGMOD : Special Interest Group on Management Of Data

집합 A와 집합 B가 있을 때, 집합 A의 모든 point와 집합 B의 모든 point를 더한다.
일종의 convolution 연산임.

http://www.cs.sunysb.edu/~algorith/files/minkowski-sum.shtml

convolution
두 함수의 모든 점에서의 값을 곱한 함수
http://en.wikipedia.org/wiki/Convolution
. very genral moving average
. the sum of two independent random variables is the convolution of each of their distributions.
. In optics, many kinds of "blur" are described by convolutions.