Scientific Computing & Data Science

Written by cinema4d이번 글에서는 "Cursors"에 대해 알아보도록 하겠다."Cursors"는 MongoDB가 find() 메써드를 통해 넘겨주는 결과의 집합이다.Cursors를 통해 클라이언트-사이드에서는 반복 처리 등 다양한 처리가 가능하다. DB가 넘겨주는 결과수를 제한할 수 있으며, 결과의 개수를 건너뛸 수 있으며, key 조합을 통해 결과를 분류하거나 검색 방향을 제어할 수 있는 등 기타 강력한 오퍼레이션을 구성할 수 있다.우선 간단한 예로써, 각 도큐먼트에 1에서 100까지의 정수를 저장하는 JavaScript를 작성해 보자: for(i=1; i myCursor { "_id" : ObjectId("52f381cc2d911bccacf21963"), "cnt" : 1 } { "_i..

빅데이터는 의료 서비스의 품질을 높이는데 있어 유전자 연구 분야에서 고급 영상의학 분야에 이르는 헬스케어 산업에 대해 중대한 의미를 갖는다. 각 영역에서 심도있는 연구 진행을 위해 빅데이터 분석이 활용되는 반면, 빅데이터 활용에 대한 혜택은 이 정보를 의약에 적용하는 것이다.충분한 데이터가 획득되면, 이 데이터는 실용적이고도 생명을 구하기 위한 적절한 타이밍에 적용될 수 있다. 메디컬 클리니션(직접 환자를 상대하는 의사)들과 연구자들은 스트리밍 데이터를 활용하여 병원 셋팅에 대한 의사결정 속도를 높이며 환자를 위한 헬스케어 서비스 품질을 향상시키고 있다.환자 진료 시, 의사들은 실험실 테스트 결과, 임상병리학 리포트, X-레이, 디지털 이미지 등을 포함한 방대한 양의 시간-민감 데이터(시간에 따라 실시간..

에너지 사용 절감, 신재생 에너지 탐구, 에너지 효율 개선 등은 환경을 보호하고 지속가능한 경제성장을 위한 빅데이터의 중요한 목표이다. 이러한 목표 달성을 위해 실시간으로 방대한 양의 실시간 데이터를 모니터링하고 분석하고 있다.큰 규모의 많은 기관들은 현재 그리고 미래에 있어 우리가 필요로하는 에너지 자원 확보를 확신하기 위한 다양한 측정을 하고 있다. 바람 터빈, 태양열 팜(farm), 파력 에너지와 같은 새로운 에너지 원천은 계속되는 화석 연료의 가격 상승과 고갈에 대한 현실적인 옵션이 되고 있다.이 기관들은 에너지를 생성하고 저장하며 수요에 대한 공급 균형을 맞추기 위한 양질의 실시간 정보를 필요로한다. 이들은 스트리밍 데이터를 활용하여 에너지 수요를 측정하고 모니터링하여 에너지 요구사항에 대한 이..

거의 모든 도시가 세금의 형태, 건물과 다리의 센서, 교통 상황 모니터링, 위치 데이터, 범죄 활동 관련 데이터 등의 빅데이터를 사용할 수 있는 역량을 갖추고 있다. 도시를 더욱 안전하게, 보다 효율적으로, 더욱 살기 좋은 곳으로 또는 더욱 일하기 좋은 곳으로 만드는 실행 가능한 정책을 만들기 위해서는 다양한 소스로부터 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석해야 한다.많은 도시 공무원들은 공공 정책 향상에 관한 연구에 수반되는 대부분의 데이터(년도별 인구 데이터, 경찰 기록, 도시 세금 기록 등)를 수집해 오고 있으며, 분석하는 기간은 역사적으로 볼 때 몇달 또는 몇년이 소요되었다. 경찰서와 같은 하나의 특정 공무 기관 내에서 조차 각각의 분할된 지구가 따로따로 데이터를 수집하며 도시 및 주변 커뮤니티가 이..

Written by cinema4d이번 글에서는 "$where" 오퍼레이터에 대해 알아보도록 하겠다."$where" JavaScript의 표현 또는 JavaScript 함수 전체를 쿼리에 전달할 수 있는 오퍼레이터이다.설명을 위해 우선 다음 데이터를 준비하자. db.grade.insert({student_id : "01", korean : "A", english: "B", maths : "A+", science : "A" }) db.grade.insert({student_id : "02", korean : "B", english: "B", maths : "A+", science : "B" }) db.grade.insert({student_id : "03", korean : "C", english: "A+..

당신의 사업은 다양한 형태의 데이터를 가지고 무엇을 하고 있는가? 빅데이터는 해결하고자 하는 문제에 따라 전통적 또는 최신의 다양한 데이터 분석 방법을 요구한다. 어떤 분석 방법은 전통적 데이터 웨어하우스를 사용할 것이고, 어떤 분석 방법은 최신의 예측 모델을 포함한 분석 방법을 이용할 것이다. 비즈니스의 미래를 성공적으로 계획하려면 많은 다양한 방법을 이용하여 빅데이터를 전체적으로 다룰 수 있어야 한다. 빅데이터를 위한 분석적 데이터 웨어하우스와 데이터 시장활용할 수 있는 방대한 양의 데이터를 분류한 후, 기업은 특정 패턴을 띄고 있는 데이터의 부분집합을 가지고 비즈니스에 활용 가능한 형태로 만드는 것이 실용적이다. 이러한 데이터 웨어하우스 및 데이터 시장은 압축, 멀티레벨 분류, 초병렬 처리 아키텍쳐..

기업들이 고객과 협력사들을 만족시키는데 있어 차이를 만들 수 있는 빅데이터는 더이상 과거의 데이터베이스에서 해답을 찾기 어렵다. 이전과는 다른 소스로부터의 비정형 구조 데이터의 가치는 분명해졌다. 비즈니스 리더들은 고객 지원 시스템의 텍스트 형태든 소셜 미디어 사이트든간에 비정형 구조의 정보를 신속히 분석하지 못한다면 중요한 통찰력을 얻는 것은 불가능하다. 빅데이터는 어떻게 기업들을 민첩하게 그리고 이윤을 창출할 수 있게 하는가기업들이 방대한 양의 데이터를 분서하고 이에 대한 결과를 실시간으로 고객의 의사 결정 프로세스와 비교할 수 있다면, 사업은 어마어마한 이윤을 창출할 것이다. 따라서, 비즈니스 프로세스의 일부로서 비정형 및 정형 구조의 데이터를 결합하여 활용하면 비즈니스 역량을 민첩하고 재빠르게, ..

Written by cinema4d임베드 된 도큐먼트에 대한 쿼리 방법은 크게 두 가지로 요약할 수 있다: (1) 전체 도큐먼트에 대한 쿼리(2) 개별 키(key)/값(value) 쌍을 이용한 쿼리 상기 두 가지 방법에 대해 각각 알아보도록 하겠다. 1. 전체 도큐먼트에 대한 쿼리우선, 다음 명령을 통해 임베드 된 도큐먼트를 준비한다.> db.users.drop() true > db.users.insert({name: {first: "john", last: "kennedy"}}) > db.users.findOne() { "_id" : ObjectId("52edaa32f97299c19188c2dc"), "name" : { "first" : "john", "last" : "kennedy" } }"name" ..

by Geol Choi | February 1, 2014이번 글에서는 "$slice" 오퍼레이터에 대해 알아 보도록 하겠다. "$slice"는 특정 key의 array 아이템들 중 일부분을 추출하는데 사용된다.가령, 다음과 같이 아이템이 있다고 하자.> db.food.drop() > db.food.insert({"fruit": ["apple", "orange", "plum", "banana", "peach", "mango", "pineapple", "grape", "melon", "water melon", "cherry", "kiwi", "strawberry"]}) "fruit" 중 처음 다섯개의 아이템을 추출하려면 다음과 같은 입력한다.> db.food.find( {}, { fruit: { $slice..

by Geol Choi | February 1, 2014"$size"는 array의 크기를 이용하여 검색할 수 있는 오퍼레이터이다.우선 다음과 같이 아이템을 준비하자.> db.food.drop() > db.food.insert({"_id" : 1, "fruit" : ["apple", "banana", "peach"]}) > db.food.insert({"_id" : 2, "fruit" : ["apple", "kumquat", "orange"]}) > db.food.insert({"_id" : 3, "fruit" : ["cherry", "banana", "apple"]}) > db.food.insert({"_id" : 4, "fruit" : ["pineapple", "plum"]}) ID 1, 2, 3에 ..