내 마음을 들여다 본 글

궁수가 재미로 활을 쏠때는
그의 온 기술을 다해서 쏜다.

만일 그가 청동으로 된 상패를 얻기 위해 활을 쏜다면
그는 어느새 신경이 예민해진다.

만일 그가 금상을 받기 위해 활을 쏜다면
그는 눈이 멀게 된다.
아니면 두개의 과녁을 본다.

그는 그의 마음에서 이미 빗나가 있다.

그의 기술은 변함이 없으나
상이 그를 분열 시킨다.
그는 근심한다.

그는 활 쏘는 일보다
이기는 일을 더 많이 생각한다.
이겨야 한다는 마음이
그의 힘을 다 고갈시켜 버린다.

- 장자

Beautiful Budapest!!

I travelled Budapest @Hungary for the memorial of Christmas in Europe with my wife and friends.

Thanks Gabi and Tamas for kindly guide of Budapest.

In this trip, we realized that Budapest is actually one of the best cities for night sightseeing.

                        In National Parliament

                    Buda Castle in night.

The-Year-End Party of the Korean Association in TU Berlin !!!!

In a last friday, we are gathered (approximately 30 more students) as the name of the-year-end party of Korean association.

It was very nice, and would be remained as a good impression!!!

(In left picture, I am seen as drunkard :D)

I will probably miss this moment when I return to Korea.

The BSP package of Apache HAMA is now available!!

Hyunsik Choi and Edward J. Yoon (founder) in our Apache HAMA team announced BSP package working on Apache HAMA as follow.

http://blog.udanax.org/2009/12/bsp-package-of-hama-on-hadoop-is-now.html

꿈을 더 더 더 크게 갖자.

베를린공대 Energy Process 학과에서 공부하는 김모군 덕에 오늘 정말 오랜만에 클래식 공연에 갔었다. 장소는 베를린 예술대(UDK).
한국 대사관에서 기획한 공연이라 그런지 모두 한인 무지션이었다.
내 느낌은 정말 대단하다는 거.

무대를 휘잡는 카리스마.  92년생....


난, 요즘 조금은 안정된 삶을 계획하고 있었다. 이건 아니다란 생각과 그래야한다는 생각이 나의 고민의 중심에 있었다. 결혼을 앞둬서 그럴까.

결론, 난 더 큰 꿈을 꿔야 한다!!!!!
오늘 본 뮤지션들의 카리스마는 너무 강렬했고, 세계 중심에 선 한국인이었다.
적어도 그들은 한국을 알린 큰 일을 하고 있었다.
나도 순수한 마음으로 computer science 분야에서 큰 contribution을 하고 싶다. 그래서 한국을 더 빛내고 싶다.
다름아닌 한 연구원으로써.

HAMA: serializable "Helloworld" on BSP model

Our team "Apache HAMA" introduced new model against the Map-Reduce model.

http://blog.udanax.org/2009/12/serialize-printing-of-helloworld-using.html

Applying Conjugate Gradient with Mapreduce(MR) on Apache HAMA

This article represents the proposal of cramer's rule to apply into Apache Hama that is matrix/graph computation framework based on Mapreduce of Hadoop. Now I am participating this prospective project.

Hopefully, you will find soon interesting paper of HAMA in USENIX workshop.

For solving linear solution(x) such that Ax = b, we can use many algorithms considering very large dimension solution space. One of them is elegant Conjugate Gradient Method (CG) based on quadratic forms.

CG can be a significant primitive for many applications such as linear solution, MLP(Multilayer Perceptron), gradient search and so on.

The left figure intuitivly illustrates that x(0) converges final solution x with CG.

0. Pre-requisites

   - A matrix A must be square, symmetric, positive-definite!!!

   - Surely it can be preconditioned with some techniques. (In this patch, not supported)
   - It is good for sparse matrix.

1. Algorithm (not preconditioned)

2. Proof and more ideas behind CG

  : http://smiler82.springnote.com/pages/3827983/attachments/2558573   (By CMU)

3. How to implement it on Apache HAMA?

 As you can see above algorithm, matrix-vector multiplications are mainly used for CG method.

 Fortunately, in Apache Hama, large scale matrix-vector multiplication with MR is well supported.

 CG is based on iterative learning, and thus outer iterative loop is necessary, but

 internally matrix-vector multiplications/transpose can perform in a distributed manner as a MR.

4. Work in progress
   https://issues.apache.org/jira/browse/HAMA-233