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아파치 최적화 튜닝하기 이전에 워드프레스 성능 개선팁이라는 게시물을 포스팅했습니다. 비단 워드프레스 블로그에 국한되는 이야기는 아니며 가장 널리 쓰이는 웹서버인 아파치에서 동시접속자를 튜닝하는 방법을 설명하고자 합니다. 여기서 설명하는 것이 절대적인 진리는 아니며 시스템을 꾸준히 모니터링하면서 알맞은 값을 직접 찾으셔야 합니다. 웹 서버를 며칠간 재시작하지 않고 놔둬서 현재 서비스 상태를 파악하는 게 가장 좋을 것 같습니다. 간단히 아파치 서버와 클라이언트 사이의 동시 소켓 연결 개수를 확인하기 위해 아래와 같이 명령합니다.$ netstat -nta | grep :80.*ESTABLISHED | wc -l 이 연결 개수는 아파치 서버가 현재 처리 중인 소켓 연결 개수이며 앞으로 설명할 MaxClients 수를 넘지 않도록 유의.. 2012. 10. 21.
[구매후기] 대빵 큰 소파를 지르다 지난 주 일요일에 아이들의 방을 꾸며주기 위해 보정가구단지를 방문했다. 뭐~~ 딱히 살려고 간 것은 아니지만, 이런저런 가구들을 보면서 인테리어 구상을 하기 위해서이다. 돌아다니다가 어느 가구점에 들어갔는데, 괜찮은 소파를 발견.... 와이프의 엽기적인 딜(Deal)로 아주 만족스러운 가격에 계약을 해 버렸다. 집으로 오는 길에 생각해 보니... 지름신이 강림한 득.... ㅠㅠ [소파 구입시 확인사항] 1. 천연 내추럴 면피(외피) 가죽인지? 도꾸(내피 또는 합성)가죽인지? 2. 내장제는 마이크로화이바인지? 오리털인지? 혼합이면 비율은 어느정도인지? 3. 프레임은 원목인지, 철재인지? 내가 구입한 소파는 ?? 1. 천연 면피 가죽 2. 마이크로화이바(85%) + 오리털(15%) 3. 초코색 4. 원목프레.. 2010. 8. 25.
집값 떨어진다고 너무 겁먹지 말자 [고종완의 부동산 돋보기] 부동산은 참 묘한 자산이다. 상승기에는 많이 오르고 하락기에는 적게 내린다. 돌발악재로 인해 주가가 급락할 때도 집값은 하락 시늉 만 하는 경우가 많다. 이런 현상은 과거 외환위기 때도 그랬고 2008년 9월 글로벌 금융위기 때도 마찬가지였다. 경제위기로 주가는 폭락했는데 집값은 잠 시 급락 조짐을 보이다 얼마 지나지 않아 상승세로 돌아서곤 했다. 그러다보니 주가 폭락에 이어 집값이 급락할 것이라는 일부 전문가 의 예측은 번번이 빗나갔다. '경제위기→주가 폭락→집값 급락'의 전문가 예측이 실패하는 이유는 무엇일까? 이는 부동산시장에 대한 편견과 주택자산을 잘 이해하 지 못하기 때문이다. 부동산 버블론, 폭락론을 주장하는 사람들은 집값 상승의 주된 요인으로 정부의 부동산 부양정책.. 2010. 7. 2.
노무현 대통령.. 다시봐도 멋지십니다. 2010. 3. 30.
Repair Option-marked as crashed and should be repaired [Error Message] MYSQL ERROR : 1194 - Table 'tableName' is marked as crashed and should be repaired [Command] mysql> repair table tableName; //"tableName"는 오류가 생긴 테이블 입니다. mysql>analyze table tableName;를 실행하면 테이블에 대한 보고서가 작성됩니다. mysql>repair table tableName;를 실행하면 복원이 됩니다. * 만약 repair 명령으로 복구가 안되면 myisamchk로 복구 처리할 것 -o, -r 옵션으로 복구 할 것 (Mysql서버 끄고 할 것) 2010. 1. 12.
아이폰 캘린더에 한국 공유일 추가하기 기본 아이폰의 캘린더에 한국 공휴일이 추가되지 않아서 좀 섭섭했었는데.. 찾아보니.. 방법이 있었네요. 아이폰 웹브라우저(사파리)에서 http://j.mp./khdays 라고 입력하시고 [엔터] [구독]을 눌러주세요 그럼 .. 아이폰의 캘린더에 자동으로 대한밈국 공휴일이 생기네요. 좋은 하루 보내세요. 2010. 1. 7.
아이폰 vs 옴니아2 가격비교!! 누구는 아이폰이 너무 비싸다는 얘기를 하고, 또 누구는 옴니아2가 더 비싸다는 얘기를 해서 결국 제가 확인도 하고, 또 때마침 IT나 모바일쪽에 관심이 많이 없는 친구가 휴대폰을 바꾸고 싶다고 물어보기에 주워들은 B급 정보로 친구에게 추천하기도 그렇기에, 가장 중요한 가격비교를 해보았습니다.  그 전에 옴니아2가 아이폰에 비해 스펙이 높은 점은 있지만 다른 장.단점들이 많기에 간단하게 설명하고 넘어가겠습니다. 폰을 2개다 직접 구매하지 못하였기에, 몇번 만져보고, 지금까지 읽은 체험기들로 정리해 두었지만, 대체적으로 아이폰에 손을 들어주고 있었습니다. 물론 저도 옴니아1의 사용자 이기에 아이폰을 만져보았는데, 정말 비교가 되는 부분이 많았습니다. (물론 옴니아가 WM이 기반이기 때문에, 기계를 잘.. 2009. 11. 24.
[SPSS] 다차원척도법 1. 다차원척도법이란? 2. M.D.S. 분석과정 3. 자료의 측정 4. M.D.S.의 종류 5. STRESS와 적합도 수준 1. 다차원척도법(MDS)이란? 1) 개념 및 정의 MDS는 군집분석과 같이 개체들을 대상으로 변수들을 측정한 후에 개체들사이의 유사성/비유사성을 측정한다. 그러나 MDS에서는 유사성/비유사성 값을 이용하여 개체들을 2차원 공간상에 점으로 표현하는 분석방법이다. 개체들을 2차원 공간상에 점으로 표현하여 개체들 사이의 집단화를 시각적으로 표현하는 분석방법이다. MDS는 군집분석과 같이 여러 개체들을 대상으로 몇 개의 특성변수를 측정한 후에 이 변수들을 이용하여 개체들 사이의 거리 또는 비유사성을 측정하고, 이를 이용하여 개체들을 2차원 또는 3차원 공간상의 점으로 표현하는 통계적 분.. 2009. 11. 21.
Support Vector Machine Support Vector Machine .... Support vector machine (SVM) 은 분류 (classification) 와 회귀 (regression) 에 응용할 수 있는 지도학습 (supervised learning) 의 일종이다 ......... 기본적인 분류를 위한 SVM 은 입력공간에 maximum-margin hyperplane을 만든다. yes 또는 no 값이 주어진 training sample 이 주어지고, 가장 가까이 있는 example (margin) 에서 hyperplane 까지의 거리가 최대가 되도록 training sample 들을 yes 와 no 로 나누게 되며, 그것이 maximum-margin hyperplane 이다. margin 이 최대일 때 최소가 되.. 2009. 11. 20.
SVM 개념 SVM은 상당히 다룰 내용이 많은 learning algorithm이다. 하지만, 아직은 SVM을 제대로 공부한 적이 없는 필자와 같은 상태의 사람들은 논문을 보거나 SVM을 프로젝트에 이용하려 할때 기본 개념을 알고 있을 필요가 있다. SVM(Support vector machine)은 2개의 범주를 분류하는 이진 분류기이다. 다음 그림은 SVM의 개념을 설명하는 것이다. feature들은 그림과 같은 vector공간에 vector로 표시된다. 그림에서 보는 것처럼 하얀 색 vector들을 A그룹에 속하는 white point라고 하고, 그 반대로 검은색 vector들을 B그룹에 속하는 black point라고 하자. 이러한 벡터 가운데 같은 범주를 기준으로 바깥으로 위치한 벡터들의 연결선으로 이루어진.. 2009. 11. 20.
[SPSS] 다차원척도법 연구자들이 관찰대상물을 비교할 때 대상들간의 유사성 또는 선호도 등에 대하여 아무런 기준을 제시하지 않은 채 평가하게 함으로써 평가자가 대상물을 평가하는데 적용하고 있는 기준을 발견해 내고 각 기준에 따라 각 대상물들이 갖는 측정값을 찾아내고자 하는 할 경우가 있다. 이러한 경우에 사용하는 통계분석기법이 다차원축적법이다. 다차원축적법의 가장 기본적인 전제조건은 심리적 공간에서의 개체간의 거리가 개체간의 유사성의 정도와 일치한다는 것이다. 평가시 기준이 되는 차원을 결정하거나 출력자료의 정확도를 평가하기 위해서는 평가자료가 실제 입력자료를 얼마나 잘 재현해 주는가를 나타낸ㄴ 기준치가 필요하며 이것이 곧 스트레스 값의 측정치가 된다. 심리적 평가공간 차원에서 평가대상체들간의 상대적 거리에 대한 정확도를 높이.. 2009. 11. 20.
[SAS] ▷▶ 유사성 계수 ( similarity coefficient ) ▷▶ 유사성 계수 ( similarity coefficient ) ; 유사성 cij를 나타내는 척도 대개 유사성은 비유사성의 조건 1)과 2)의 성질을 갖고 있다. 1) dij ≥ 0, i ≠ j ; dii = 0 2) dij = dji (대칭성) 자료 행렬 X가 양적자료(quantitative data)인 경우 잘 알려진 피어슨의 상관계수(correlation coefficient)가 유사성을 나타낸다. 자료행렬 X가 0과 1로 표현되는 xir (= 1 : 개체 i가 r 번째변수의 성질을 만족한다. / 0 : 그렇지 않다.)인 이진수 자료 (binary data)인 경우에 대한 몇 가지 유사성계수를 알아보자. 이를 위하여 10가지 경제전망 항목에 대해 한국은행과 동서증권 두 개체만을 고려한 다음의 이진.. 2009. 11. 20.
[SAS] ▷▶ 비유사성(dissimilarity)의 측정 ▷▶ 비유사성(dissimilarity)의 측정 다차원척도법에서 이용되는 자료의 형태로는 n×n 인 비유사성 행렬(dissimilarity matrix) D = (dij) 또는 유사성 행렬 (similarity matrix) C = (cij)를 들 수 있다. 일반적으로 이 행렬들은 직접 관찰되기도 하지만 대개 자료행렬 X=xir , i=1,…, n ; r=1, …, p 로부터 구해야 한다. 비유사성이라 함은 p-차원 공간의 개체 i와 j의 좌표점 xi=(xi1, … ,xip)t 와 xj=(xj1, … ,xjp)t 의 거리를 나타낸다. 비유사성을 측정하는 거리는 다양하게 제시되어 있지만, 이들은 (1) dij ≥ 0, i ≠ j ; dii = 0 , (2) dij=dji (대칭성), (3) dik+djk .. 2009. 11. 20.
[SAS] ▷▶ 차원의 수 ▷▶ 차원의 수 일반적으로 n개의 개체가 표현될 저차원의 차원수 k는 궁극적으로 다차원척도 그림의 좌표축의 수를 정하는 문제와 관련이 있다. Kruscal 과 Wish는 스트레스는 차원의 수가 증가하면 감소하므로 스트레스-차원수 그림을 통하여 스트레스가 제일 많이 꺾이는 곳에 대응하는 차원을 정해야 한다고 주장하였고, Chatfield & Collins 는 2, 3 그리고 4차원 정도에서 적절한 차원을 찾아야 한다고 주장했다. Kruscal 이 제시한 스트레스에 따른 판별기준은 다음과 같다. [Kruscal의 판별 기준] 스트레스(%) 0.0 2.5 5.0 10.0 20.0 부적합도 완벽 (perfect) 뛰어남 (excellent) 좋음 (good) 보통 (fair) 나쁨 (poor) 특별히 2차원 좌.. 2009. 11. 20.
[SAS] ▷▶ 스트레스( stress ) ▷▶ 스트레스( stress ) dij와 δij의 관계를 최적화시킬 f(·)를 찾아보자. 잔차제곱합 (RSS) ÷ 척도인자(SC - scale factor) ; 척도변환에 이 잔차제곱합이 불변하도록 척도인자를 나누어 그 결과에 제곱근을 취하면 스트레스가 얻어진다. (1) Stress 산출 공식 a. Kruskal의 스트레스 1 b. Kruskal의 스트레스 2 c. Young의 S-STRESS 공식 1, 2 (SAS/PROC ALSCAL에서 채택) (2) 스트레스 최소화 알고리즘 스트레스를 최소화하는 최적의 f(·)를 찾는 두 단계 [단계 1] dij가 · 구간척도 ( f(δij) = a + bδij) ; 최적의 a와 b를 구하기 - 최소제곱선형회귀 알고리즘 적용 · 비율척도 ( f(δij) = bδij.. 2009. 11. 20.

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