• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.633-635
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• 2022

If an error occurs during operation of the video wall controller, the control system creates a log file and records the log. In order to minimize the load on the system due to log recording, the log level is set so that the log is not recorded as much as possible under normal operating conditions. When an error occurs, detailed logs are recorded by changing the log level to analyze and respond to the cause of the error. So work efficiency is reduced, and operator intervention is inevitable to change the log level. In this paper, we propose a model that automatically sets the log level according to the operating situation using Contextual Bandit.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.29 no.3
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• pp.127-136
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• 2024

This study explores the correlation between system anomalies and large-scale logs within the Spark cluster environment. While research on anomaly detection using logs is growing, there remains a limitation in adequately leveraging logs from various components of the cluster and considering the relationship between anomalies and the system. Therefore, this paper analyzes the distribution of normal and abnormal logs and explores the potential for anomaly detection based on the occurrence of log templates. By employing Hadoop and Spark, normal and abnormal log data are generated, and through t-SNE and K-means clustering, templates of abnormal logs in anomalous situations are identified to comprehend anomalies. Ultimately, unique log templates occurring only during abnormal situations are identified, thereby presenting the potential for anomaly detection.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.14 no.2
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• pp.261-271
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• 2001

정보 공유와 비즈니스 수행 등의 매체로서 World Wide Web의 이용이 보편화됨에 따라 다양하고 방대한 데이터를 웹을 통하여 얻을 수 있게 되었으며, 이러한 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 데이터 분석과 활용은 많은 분야에서 중요한 사안으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 웹 로그(web log)데이터로부터 정보를 추출하기 위한 과정 및 방안에 대해 살펴보고자 한다. 로그 데이터의 특징과 통계 데이터와의 차이점, 데이터 수집 및 사전 처리 과정, 추출할 수 있는 정보 및 분석 방법 등을 제시하고 로그 데이터 분석 예제를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.123-127
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• 2000

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.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.01a
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• pp.295-298
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• 2016

본 논문에서는 안드로이드 기반의 효율적인 모바일 소프트웨어 개발을 위한 로그 서비스 관리 모델을 제안한다. 제안한 모델은 관점지향 프로그래밍을 적용하여 로깅 대상의 변경 없이 로그를 획득하며, 획득한 로그를 원격 호출 인터페이스를 사용하여 로깅 관리자에 전달한다. 로그 관리자는 안드로이드 기본 컴포넌트인 서비스 형태로 구성하며, 로깅 대상 어플리케이션 수행에 독립적으로 로그를 관리한다. 제안한 모델은 로깅을 위한 어플리케이션 변경을 최소화하고, 로깅이 어플리케이션 실행에 미치는 영향을 감소시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.340-342
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• 2004

악의 있는 해커들은 악성 프로그램을 이용하여 시스템에 침입하고 파일을 변경(추가, 수정, 삭제)함으로써 일반 사용자로 하여금 올바른 정보를 받아 보지 못하게 한다. 그라나 침입이 있더라도 사용자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위하여 로그기반 침입복구모듈을 제안하고 구현하였다. 구현된 로그기반 침입복구모듈은 복구를 위해 사용될 로그를 관리하기 위하여 많은 오버헤드가 발생했다. 본 논문에서는 로그기반 침입복구모듈의 성능을 개선하기 위하여 링크 정보를 관리하는 방법을 제안한다. 그리고 개선된 로그기반 침입복구모듈의 성능을 측정하여 변경 전과 비교한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.460-462
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• 2001

인터넷 사용자가 급증하고, 인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 맞춤 정보를 제공하는 퍼스널라이제이션이 인터넷 개발자 및 사용자들의 관심을 모으고 있다. 이러한 퍼스널라이제이션을 위해서 전처리과정인 사용자 프로파일 생성과정을 확장된 웹 로그 처리 시스템을 통해서 구현해본다. 웹사이트 서버의 확장된 이벤트 처리, 즉 사용자의 행위정보를 로그에 포함시켜 로그정보를 웹 로그 서버에 전송하도록 설계하였다. 그리고 이 웹 로그 정보를 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO 기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤 서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.178-180
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• 2002

모바일 클라이언트(Mobile Client, MC) - 서버 환경에서 캐쉬된 공간 데이타는 용량과 가용성이 크고 긴단절을 가지는 특징이 있다. 이러한 긴 단절을 거친 MC의 일관성 제어시 캐쉬된 데이타 전체가 무효화되어 재전송 하는 것은 비효율적이므로 서버는 변경된 객체 정보를 로그로 기록하여, 캐쉬된 영역에 속하는 최근 변경 정보만을 전송하는 것이 필요하다. 또한 일반적으로 로그의 순차 검색과 불필요한 로그의 누적으로 인해 일관성 제어시 통신 비용이 증가하게 되므로, 서버의 로그 검색 시간과 전송량을 최소화 하기위한 기법이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 로그를 이용안 공간 로그 인덱스(Spatial Log Index, SLI) 기법과 공간 로그 관리(Spatial Log Management, SLM) 기법을 제시하고 있다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2004.03a
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• pp.7-10
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• 2004

회복기법은 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위해 매우 중요하게 고려되고 있다. 일반적으로 데이터베이스 클러스터의 회복기법은 노드의 오류가 발생한 경우 로컬 로그와는 별도로 클러스터 로그를 생성하며, 이를 기반으로 해당 노드에서의 회복과정을 수행한다. 그러나, 기존의 기법은 하나의 레코드를 위해 다수의 갱신정보를 유지함으로써 클러스터 로그의 크기가 증가되고, 전송비용이 증가된다. 이는 회복노드에서 하나의 레코드에 대해 털러 번의 불필요한 연산을 실행하여 회복시간이 증가되고, 전체적인 시스템의 부하를 증가시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 확장성 해싱 기반의 로그를 이용한 회복기법을 제안한다. 제안기법에서의 클러스터 로그는 레코드 키값을 이용한 확장성 해싱을 기반으로 레코드의 변경사항과 실제 데이터를 가리키는 포인터 정보로 구성된다. 확장성 해싱 기반의 클러스터 로그는 크기와 전송비용이 감소하며, 회복노드는 하나의 레코드에 대해 한번의 갱신연산만 실행하므로 빠른 회복이 가능하다. 따라서 제안 기법은 확장성 해싱 기반의 클러스터 로그를 이용하여 효율적인 회복처리를 수행하며, 시스템의 가용성을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.179-182
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• 2002

그리드 환경에서는 사용자가 컴퓨팅 자원을 사용하기 위해 시스템마다 로그인 할 필요가 없다. 어디서나 멀리 있는 자원으로 작업을 던지기만 하면 되는데, 이때 하나의 자원만을 사용하는 것이 아니라 여러 종류, 여러 개의 자원을 동시에 사용할 수 있다. 이러한 환경에서 각 사용자가 자원을 사용한 기록으로 남는 로그(log)처리는 기존의 계산 환경에서의 그것과는 많은 차이가 생기게 된다. 우선 사용자는 자신의 작업에 대한 로그를 보기 위해서 시스템마다 로그인 할 필요가 없어야 한다. 또 작업에 대한 효율적인 모니터링을 위해 정확한 로그를 필요로 하게 된다. 자원 관리자는 정확한 로그를 이용해 자원 관리 및 어카운팅(accounting) 정책을 수립할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 이러한 그리드 환경에 적합한 로그 로그 생성 시스템을 설계하고자 한다.