• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2004.05a
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• pp.224-228
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• 2004

Various web_based ERP(Enterprise Resource Planning) are developed as the Internet is popularized in If or non If fields. But, in many case of web development method, It is not systematic analysis method, Therefor developer have difficulties with applying the development methods for a large scale application. this approach is studied on design pattern analysis of web ERP for the rapid and efficient development method. as this approach, various design pattern of web and ERP can be used in development method of component generation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.264-267
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• 2007

인터넷 사이트가 증가하면서 서비스 제공자는 사용자의 요구나 행동패턴을 파악하기 위하여 웹 마이닝 기법을 활용한다. 하지만 서버에 저장된 웹 로그 정보를 활용한 마이닝 기법은 전처리 과정에 많은 노력이 필요하고 사용자의 행동패턴이나 요구를 정확하게 파악하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 생성 로그정보를 이용한 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존 서버에 저장되는 로그파일이 아닌 사용자의 행동에 의해 웹 페이지가 로딩될 때 마다 웹 마이닝에 필요한 정보를 수집하여 DB 에 저장하는 방법을 사용하였다. 이때 기존 로그파일에 로딩시간과 조회시간, 파라메타 정보를 추가하여 보다 사실적으로 사용자의 행동패턴을 파악하고자 하였다. 이렇게 생성된 로그파일을 기 등록된 메뉴정보, 쿼리정보와 조합하면 웹 마이닝에 필수적인 데이터정제, 사용자식별, 세션식별, 트랜잭션 식별등 전처리 과정의 효율성을 향상시키고 사용자의 행동패턴파악을 위한 정보 수집을 용이하게 해준다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.15 no.11
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• pp.6856-6862
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• 2014

Web usage mining is a method to extract meaningful patterns based on the web users' log data. Most existing patterns of web usage mining, however, do not consider the users' diverse inclination but create general models. Web users' keywords can have a variety of meanings regarding their tendency and background knowledge. This study evaluated the extraction web-user's pattern after collecting and analyzing the web usage information on the users' keywords of interest. Web-user's pattern can supply a web page network with various inclination information based on the users' keywords of interest. In addition, the Web-user's pattern can be used to recommend the most appropriate web pages and the suggested method of this experiment was confirmed to be useful.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.325-328
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• 2001

본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 이용자의 패턴을 분석하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트의 구현 방안을 제시한다. 특히, 본 연구에서는 기존 웹 사이트의 구조를 가능한 파괴하지 않는 범위 내에서 웹 사이트론 변경하고자 이용자의 접근 패턴상 연관성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들을 추출하여 색인 페이지를 추가 생성한다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터를 대상으로 하이퍼 링크 구조에 따라 필터링된 최후 전진 문서만을 가지고 데이터 시퀀스를 구성한다. 이러한 데이터 시퀀스에 새로운 순차 접근 패턴 탐색 알고리즘인 TPA를 적용함으로써 웹 문서간 충분한 지지도를 갖는 연관성 있는 문서들의 시퀀스를 구한다. 이와같은 빈발 시퀀스들에 대한 색인 페이지를 추가로 생성시켜주는 서비스를 통하여 이용자들의 효과적인 정보 접근을 지원할 수 있는 웹 사이트로의 변경이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.490-492
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• 2001

인터넷의 한 분야에서 시작하여 현재의 웹은 사회 전반에 걸쳐 큰 영향력을 행사하고 있다. 빠르게 변화하고 발전하는 웹 어플리케이션에 대응하기 위해서는 재사용 할 수 있는 모델링 패턴이 필요하다. 본 논문에서는 소규모의 웹 어플리케이션 개발 시 분석 단계에서 적용 할 수 있는 모델링 방법으로 비즈니스 모델링시의 모델링 패턴과 사용사례에서의 모델링 패턴을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 방법을 사용하면 더 빠르고 유연한 분석을 수행 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.220-222
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• 2004

다양하고 많은 양의 정보가 존재하는 웹 환경에서 웹사이트를 방문하는 사용자의 접근패턴도 매우 다양하며, 웹 환경의 변화에 따라서 이러한 접근패턴은 계속 변화한다. 이러한 이유로, 웹사이트 개발자가 사전에 사용자의 욕구에 완벽하게 부합하는 완벽한 사이트를 개발하기란 사실상 불가능하다. 이에 대한 해결방안으로, 웹사이트에 대한 사용자 접근 패턴을 학습친서 웹사이트의 구조나 외형을 자동적으로 개선시켜 나가는 적응형 웹사이트 (Adaptive Web site)가 제시되었다. 본, 논문에서는 DTMC(descrete-time Markov chain)렌 의거한 확률적 모델을 이용하여 적응형 웹사이트 구축에 필요한 사용자 접근패턴을 학습하고 이를 적용하기 위한 효과적인 방법론을 제시한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.9B no.4
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• pp.389-390
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• 2002

It is important that acquire information about if customer has some habit in electronic commerce application of internet base that led in recommendation service for customer in dynamic web contents supply. Collaborative filtering that has been used as a standard approach to Web personalization can not get rapidly user's preference change due to static user profiles and has shortcomings such as reliance on user ratings, lack of scalability, and poor performance in the high-dimensional data. In order to overcome this drawbacks, Web usage mining has been prevalent. Web usage mining is a technique that discovers patterns from We usage data logged to server. Specially. a technique that discovers Web usage patterns and clusters patterns is used. However, the discovery of patterns using Afriori algorithm creates many useless patterns. In this paper, the enhanced method for the construction of dynamic user profiles using validated Web usage patterns is proposed. First, to discover patterns Apriori is used and in order to create clusters for user profiles, ARHP algorithm is chosen. Before creating clusters using discovered patterns, validation that removes useless patterns by Dempster-Shafer theory is performed. And user profiles are created dynamically based on current user sessions for Web personalization.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.112-114
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• 2004

오늘날 웹을 이용하는 사용자들의 웹 검색 형태를 저장한 웹 로그 데이터들은 데이터 마이닝을 위한 중요한 자료가 되고 있다. 이들 웹 로그들로부터 사용자의 현재 행동을 기반으로 사용자가 다음에 요청할 요구를 예측할 수 있는 예측 모델을 만들 수 있다. 하지만 이들 웹 로그들은 크기가 매우 크고 분석하기가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 이미 않은 방법이 제안되었다. 그 중에서 효과적으로 예측할 수 있도록 제안된 순차적 분류 기반에 연관법칙을 적용한 예측 기법이 있다. 본 논문에서는 전방향 참조 경로 탐사 패턴 알고리즘을 적용하여 연관규칙에 기반 한 웹 문서 예측 기법을 향상시키는 모델을 제안한다.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.4 no.10
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• pp.621-630
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• 2003

Web logs are the information recorded by a web server when users access the web sites, and due to a speedy rising of internet usage, the worth of their practical use has become increasingly important. Analyzing such logs can use to determine the patterns representing users' navigational behavior in a Web site and restructure a Web site to create a more effective organizational presence. For these applications, the generally used key methods in many studies are association rules and sequential patterns based by Apriori algorithms, which are widely used to extract correlation among patterns. But Apriori inhere inefficiency in computing cost when applied to large databases. In this paper, we develop a new algorithm for mining interesting patterns which is faster than Apriori algorithm and recommendation agents which could provide a system manager with valuable information that are accessed sequentially by many users.

• Review of KIISC
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• v.18 no.5
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• pp.62-72
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• 2008

인터넷 뱅킹은 인터넷을 통해 금융 업무를 처리하는 시스템으로, 시 공간적 제약이 없어 이용자가 크게 증가하고 있지만 인터넷을 기반으로 한 웹 공격으로 인하여 많은 위협을 받고 있다. 인터넷 뱅킹은 서비스를 제공하는 은행에 따라 사용자 인터페이스와 처리 방법이 매우 다양하므로, 인터넷 뱅킹 시스템을 목표로 한 웹 공격을 탐지하기 위해서는 해당 인터넷 뱅킹 서비스의 특징을 반영할 수 있는 고유의 패턴을 생성해야 한다. 본 논문에서는 서열 정렬 알고리즘을 이용하여 인터넷 뱅킹 이용에 대한 정상 및 비정상 패턴을 자동으로 생성하여 웹 공격을 탐지하고 분석하는 방법을 제안한다. 제시한 방법의 성능 평가를 위하여, 모의 인터넷 뱅킹 프로그램을 설치한 후 정상적인 이용과 웹 공격을 시도한 자료를 구분하여 수집하고 유사도를 측정하였다. 실험결과 제안된 기법이 오탐율이 낮고 탐지 성능 또한 뛰어남을 확인하였다. 그리고 전문가의 도움 없이 정상 패턴과 비정상 패턴을 생성할 수 있어 효율적으로 변형된 공격이나 새로운 공격을 차단하고 비정상 행위에 판단에 대한 근거를 제시할 수 있음을 보였다.