본 논문에서는 웹 관리자가 웹 사이트 분석을 위하여 웹 로그(web log) 분석을 통한 필요한 정보를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하여 웹 환경을 개선시키고, 웹 사이트 방문자를 위해 더 좋은 서비스를 할 수 있는 새로운 웹 로그 분석 모델을 제안 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해 본 논문에서는 웹 로그의 개념 및 유형, 웹 로그의 분석 원칙 및 웹 로그 분석 방법을 고찰하였다. 웹 로그 분석 도구로는 Web Log Expert를 활용하였다. 본 논문에서는 이 도구를 이용하여 웹 방문자 수에 대한 통계분석, 인기가 많은 웹 사이트에 대한 페이지분석 및 방문자 IP 분석 등을 실시하였다.
인터넷이 데이터 저장 및 서비스를 위한 도구로 폭넓게 활용되고 있으며, 이 과정에서 웹 서버 방문객에 대한 정보인 로그가 발생된다. 이러한 로그는 방문객 주소, 참조 페이지, 방문 시각 등의 정보를 포함하고 있다. 웹 로그에 대하여 패턴분석(pattern analysis), 군집분석(clustering), 판별분석(classification) 등의 통계적 분석을 통하여 방문객이 관심을 가지는 항목이나 항목간의 연관관계 등 새로운 정보를 생성하여 웹 디자인 또는 비즈니스에의 적용에 대한 연구가 활발히 논의되고 있다. 본 연구에서는 웹 로그 분석에 대하여 소개하고 웹 로그 분석을 위한 방안을 제시하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권2호
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pp.317-329
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2004
The Web log has caught much attraction for tracing of customer activity. So many researches have been carried on it. As a result, Web log analysis solutions has been developed and launched lately. It has been in the spotlight to the website administrators and people in practical marketing business. In this paper, we made an analysis on the various behavior patterns of customers in cooperation with SAS/AF and SCL modules, based on development of GUI from SAS package for disposal of statistical data.
With the rapid growth of internet infrastructure, World Wide Web is evolving recently into various services such as cloud computing, social network services. It simply go beyond the sharing of information. It started to provide new services such as E-business, remote control or management, providing virtual services, and recently it is evolving into new services such as cloud computing and social network services. These kinds of communications through World Wide Web have been interested in and have developed user-centric customized services rather than providing provider-centric informations. In these environments, it is very important to check and analyze the user requests to a website. Especially, estimating user preferences is most important. For these reasons, analyzing web logs is being done, however, it has limitations that the most of data to analyze are based on page unit statistics. Therefore, it is not enough to evaluate user preferences only by statistics of specific page. Because recent main contents of web page design are being made of media files such as image files, and of dynamic pages utilizing the techniques of CSS, Div, iFrame etc. In this paper, large log analyzer was designed and executed to analyze web server log to estimate web contents preferences of users. With mapreduce which is based on Hadoop, large logs were analyzed and web contents preferences of media files such as image files, sounds and videos were estimated.
웹 기반 서비스가 다양한 형태로 제공되면서 웹 서비스 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 웹 서버에 대한 SQL Injection, Parameter Injection 및 DoS 등의 공격 등의 취약점이 발견되고 있다. 이와 같은 형태의 웹 공격에 능동적으로 대응하기 위해 현재 웹 IDS 시스템을 구축하여 룰 기반 대응 시스템을 구축하고 있으나, 웹 서버에서 생성되는 로그 정보에 대한 전처리 과정 없이 룰 기반 IDS 시스템이 구동되기 때문에 효율적인 웹 공격 대응체계가 구축되지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 로그 정보를 웹 IDS 기반 공격 탐지 시스템의 룰 비교 특성에 적합한 형태로 전처리하는 알고리즘을 제시하고 이를 구현하였다. 제안한 알고리즘은 웹 로그 정보에 대한 필드 단위 파싱 및 중복 문자열 처리 과정을 고속으로 수행하여 대용량의 로그 처리시 성능을 향상시켜 개선된 웹 IDS 시스템 구축이 가능하다.
It is important that desktop grids should be able to aggressively deal with the dynamic properties that arise from the volatility and heterogeneity of resources. Therefore, it is required that task scheduling be able to positively consider the execution behavior that is characterized by an individual resource. In this paper, we implement a log analysis system with REST web services, which can analyze the execution behavior by utilizing the actual log data of desktop grid systems. To verify the log analysis system, we conducted simulations and showed that the resource group-based task scheduling, based on the analysis of the execution behavior, offers a faster turnaround time than the existing one even if few resources are used.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권1호
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pp.157-163
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2005
In the Web, the data is generally gathered automatically by Web servers and collected in server or access logs. However, as users access larger and larger amounts of data, query response times to extract information inevitably get slower. A method to resolve this issue is the use of summary tables. In this short note, we design a prototype of summary tables that can efficiently extract information from Web log data. We also present the relative performance of the summary tables against a sampling technique and a method that uses raw data.
수많은 로그 히스토리의 자료에서 컴퓨터 사이버범죄에 대한 증거자료로 채택되기 위한 기술적인 웹 포렌식 자료의 추출에 사용되는 웹 포렌식 알고리즘은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 웹 포렌식 알고리즘을 제안하고 설계하여, 실제 기업의 웹 서버 시스템에 제안한 알고리즘을 구현해 본다. 그리고 웹 로그 히스토리 정보에 대한 무결성이나 정보출처에 대한 인증을 적용한 웹 발신 로깅 시스템 구성실험을 한다. 회사의 이메일, 웹메일, HTTP(웹게시판, 블로그 등), FTP, Telnet 및 메신저(MSN, NateOn, Yahoo, DaumTouch, BuddyBuddy. MsLee, AOL, SoftMe)의 서버에서 웹 로그 히스토리 분석을 위해 사용한 웹 포렌식 알고리즘과 플로우를 설계하고 코딩을 통한 구현을 한다. 구현 결과 웹 포렌식을 통한 컴퓨터 사이버범죄에 대한 학문적 기술적 발전에 기여하고자 하는데 본 논문의 목적이 있다.
수많은 로그 히스토리의 자료에서 컴퓨터 사이버범죄에 대한 증거자료로 채택되기 위한 기술적인 웹 포렌식 자료의 추출에 사용되는 웹 포렌식 알고리즘은 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 웹 포렌식 알고리즘을 제안하고 설계하여, 실제 기업의 웹 서버 시스템에 제안한 알고리즘을 구현해 본다. 그리고 웹 로그 히스토리 정보에 대한 무결성이나 정보출처에 대한 인증을 적용한 웹 발신 로깅 시스템 구성실험을 한다. 회사의 이메일, 웹메일, HTTP(웹게시판, 블로그 등), FTP, Telnet 및 메신저(MSN, NateOn, Yahoo, DaumTouch, BuddyBuddy, MsLee, AOL, SoftMe)의 서버에서 웹 로그 히스토리 분석을 위해 사용한 웹 포렌식 알고리즘과 플로우를 설계하고 코딩을 통한 구현을 한다. 구현 결과 웹 포렌식을 통한 컴퓨터 사이버범죄에 대한 학문적 기술적 발전에 기여하고자 하는데 본 논문의 목적이 있다.
웹 사용 마이닝 (WUM)은 웹 마이닝과 데이터 마이닝 기술의 응용 중의 하나다. 웹 마이닝 기술은 사용자가 웹 사이트에 액세스 할 때 웹 사용자가 생성 한 웹 서버 로그 데이터를 사용하여 사용자의 액세스 패턴을 식별하고 분석하는데 사용된다. 따라서 우선 데이터 마이닝 기술을 적용하여 웹 로그에서 사용자 액세스 패턴을 발견하기 전에 합리적인 방법으로 데이터를 수집해야 한다. 데이터 수집의 중요한 일은 사용자의 웹 사이트 방문 과정에서 사용자의 자세한 클릭 동작을 효율적으로 얻는 것이다. 이 논문은 주로 데이터 수집 전략 및 필드 추출 알고리즘과 같은 웹 사용 마이닝 데이터 프로세스의 첫 단계 이전의 데이터 수집 단계에 중점을 둔다. 필드 추출 알고리즘은 로그 파일에서 필드를 분리하는 프로세스를 수행하며 대용량의 사용자 데이터에 대한 실제 응용에도 사용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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