단맛만좋아요

VMware Fusion with SAMSUNG SSD 64GB from HongChangBum on Vimeo. 넉넉해진 SSD 용량덕에 외장하드가 아닌 로컬에 VMware 이미지를 넣고 실행해봤습니다. ^^;; XBench 결과도 좋고, 무엇보가 체감속도는 MTRON의 그것과 별반차이도 없고~ 이것으로 왠만한 넷북의 가격을 훌쩍 넘어버리는 금액이 맥북에 들어갔지만 결코 후회스럽지 않을듯?? XBench로 SSD의 성능도 측정해봤는데, 다른 SSD들과 별다른 차이없이 제 속도를 내는군요.

예, 달아 주었습니다. 오늘 아침에 포스팅한것처럼 더이상 노트북은 없고 대신 기존의 맥북 블랙에게 MTRON의 16GB SSD 대신 삼성의 64GB SSD를 달아주고 있습니다. 지금 열심히 OS 설치중이고, 성능에 대해서는 간단하게 다음번에 MTRON과 비교해서 포스팅하겠습니다. 간단히 겉모습은 스뎅 재질??의 고급스러움이 삼성제품에서는 풍기는 반면 MTRON은 플라스틱 재질이죠,, 감상해 볼까요? 맥북에 들어가기전의 삼성 64GB SSD ^^;; 나란히 한컷~ 향후 넷북을 구입하면 16GB는 넷북에 쏘옥~ 자! OS 설치중입니다. 보이시나요 64GB SSD

오늘 새로운 맥북과 맥북프로가 발표되면서 기존의 맥북 화이트의 경우 애플코리아의 경우 백만원대에 아직 존재하지만,,, 제가 쓰고 있는 맥북 블랙의 경우 이제 역사속으로 사라지게 되었네요 ^^;; 맥북을 쓰는 이유가 비교적 저렴한 가격에 맥북을 통해서 맥OS를 사용할 수 있다는 점에 끌려서 맥을 쓴지도 이제 몇년이 흘렀겄만,,, 오늘 출시된 맥북들은 국내 가격이 이백만원이 훌쩍 넘어버리네요,, 가장 싼 신형 맥북의 경우 $1,299인데 국내 가격은 209만원이니,,, 환율 때문에 어쩔 수 없는 것이겠지만,,, 외국 나가서 달러라도 벌어야하는건지 기대에 미치지는 못하지만 새로운 맥북이 발표되어 기분 좋게 하루를 시작하나 했더니 가격 때문에 -.- 이제 바꿀때가 되어서 요번 새로운 맥북으로 교체해볼까 생각했지..

제목이 좀 이상한데,,, 일본의 보석산업에 대해서 이야기 할 것은 아니라는건 눈치채셨겠죠 ^^;; 일본의 Open Bio의 간략한 리뷰를 할까 해서 입니다. 왜 일본이냐구요,,, 그야 뭐 어쩔수 없는 벤치마킹 모델이라고 할 수 있겠죠 ^^;; 자! 반짝반짝 루비입니다. 루비는 일본에서 태어났죠, 일본의 유키히로 마치모토가 만든 언어로서 좀 더 자세한 내용은 국내 루비 페이지에서 확인해보시면 됩니다. 이러한 루비에서도 Bio Perl이나 Bio Python과 같은 Bio Ruby가 존재하는데요, Bio Ruby가 바로 Open Bio Japan에서 주도적으로 만들어 지고 있다는 것입니다. 단지 만드는것에 그치지 않고 지속적으로 OBF, BOSC와 연결되어 운영중이라는 점입니다.(BOSC에서 매년 BioRu..

간단하게 Gbrowse만 설치하고 데이터가 없다면, 공개된 DAS 서버의 데이터를 가져와서 자신의 Gbrowse에 보여 줄 수 있다. 물론 자신의 데이터를 DAS를 통해 공개(DAS 서버의 역할을 하겠죠)할 수도 있다. 간단하게 config 파일에 다음과 같이 feature 부분에 remote feature로 해서 DAS 서버의 주소를 입력하면 해당 DAS 서버의 데이터를 가져와서 보여준다. Gbrowse Config 파일에 [teset]섹션을 만들고 feature를 remote feature로 해서 DAS서버의 주소를 입력한다. 위에서 지정한 Variation 트랙에 das test를 선택해주면,,, Reomote DAS 서버의 데이터가 das test 부분에 보여진다. 이렇게 외부의 DAS 서버를 활..

Gbrowse에서는 GFF 형식의 데이터를 불러 들여 이를 MySQL 데이터베이스에 넣어서 관리한다. 본 글에서는 데이터를 GFF데이터를 읽어 MySQL에 넣는 방법과 MySQL에 저장된 데이터는 어떤 테이블에 어떤 구조로 들어가는지를 살펴보고, 쿼리를 통해서 MySQL에 저장된 데이터를 불러와 이를 Visualization하는 일련의 과정에 대해서 살펴보도록 하겠다. 1. GFF 데이터를 MySQL에 입력하기 BioPerl 패키지에는 GFF 형태의 데이터를 Gbrowse에서 사용할 수 있도록 MySQL에 넣어 주는 bulk_load_gff.pl 파일을 이용하면 된다. # bulk_load_gff -c -d dbi:mysql:gbrowse_db --user root --password passwd --g..

일전에 와이어드의 '이론의 끝 - 데이터 홍수가 과학적 방법을 쓸모없게 만든다'에 대한 'LiFiDeA의 전문가의 시대는 끝났나'라는 글에서 보듯 생물학에서의 데이터들은 전문가들의 시대를 끝낼 만큼 점차 쌓여져 가고 있지만, 데이터의 이질성으로 인해 전문가들을 끝낼 수만은 없는 상황이다. 이러한 상황에서 몇년전 부터 생물정보 데이터를 검색하고 이를 생물정보 분석도구와 연결하여 사용하도록 해주는 웹 서비스와 이에 기반을 둔 워크플로우 툴들이 상당 수 소개되어 사용되고 있다. 이미 유럽이나 일본에서는 자신들의 데이터와 도구들을 웹 서비스화 하고 있지만, 이것 또한 여러가지 문제점을 지니고 있다. 그럼 왜 워크플로우나 웹 서비스를 사용하지 않을까? 물론 홍보가 잘 되지 않은 이유도 있겠고, 국내에서는 워크플로..

다음이나 네이버, 서울시 등등에서 공짜 한글 폰트를 배포하고 있는데, 오늘은 네이버에서 배포하는 나눔 글꼴 중 나눔 고딕을 맥의 Firefox에 적용해봤습니다. 나름 동글스러운게 귀엽네요 ^^ 맑은고딕 대신 이제 나눔 고딕을 쓸랍니다. 맥용 폰트를 따로 설치까지 할 수 있도록 배포하고 있으니 써줘야겠죠,,, 그러고 보니 오늘이 한글날이군요. 나눔 고딕을 적용한 블로그 나눔 고딕으로 본 네이버 메인 화면

springer의 Machine Learning에 Structured Machine Learning: The Next Ten Years라는 글 중 Section 5(Ten Problems for the Next Ten Years)에 Machine Learning의 향후 10년안의 10개의 문제에 대해서 논의 하고 있더군요. Statistical predicate inventionGeneralizing across domainsLearning many levels of structureDeep combination of learning and inferenceLearning to map between representationsLearning in the largeStructured prediction w..

Genome Browser의 주요 기능은 1~10,000bp 또는 12,010,000~12,020,000 등등 chromosome 상에서 일정한 영역의 정보만을 DB에서 읽어와서 이를 다양한 형태로 출력해주는 것이다. 그럼 이러한 일정 영역의 데이터(feature)를 가져오는 SQL문을 만들어 보면,,, SELECT 온갖정보들 WHERE ref="Chr1" AND start = 12020000 그러나 위의 SQL문은 짧은 feature가 많이 존재하거나, chromosome의 중간 부분을 검색하는 경우에 있어서는 비효율적이다. 직접 HapMap 데이터를 기준으로 chromosome 9(총 140,273,252 bp)의 2,500,001에서 2,502,000 영역에 존재하는 feature를 검색하기 위해 ..