컴퓨터의 보급과 인터넷의 발달로 인해 데이터의 유통은 증가하고 있으나 전통적인 방법으로는 가치 있고 의미 있는 정보를 획득하는 것은 어렵다. 또한, 정보화 사회에서의 많은 정보 중에서 자신에게 알맞은 정보를 탐사하는 데이터 마이닝의 필요성이 대두되고 있다. 또한 사용자들의 편리한 인터넷 항해를 돕고 적절한 정보를 제공할 수 있는 적응형 웹 사이트에 관한 연구도 필요하다. 본 연구의 목적은 사용자들에게 연관성이 있는 웹 페이지를 연결해 주는 적응형 웹 사이트 구축을 위해 웹 로그 분석을 통한 웹 사이트 사용자들의 행동 패턴을 발견하는 연관규칙 알고리즘의 개발에 있다. 데이터 마이닝의 기법 중에서 연관규칙은 웹 사이트에 접속하는 사용자들의 행동을 파악하는데 효과적이다. 본 논문에서는 웹 사용 마이닝을 이용하여 웹 서버의 로그 데이터를 분석하여 트랜잭션을 구성하고, 사용자들의 행동 패턴을 발견하기 위한 의미 있는 문서만을 추출하여 추출된 문서를 대상으로 발견한 빈발 항목으로 연결리스트를 구성하며, 빈발 패턴을 찾아 웹 페이지에 적용하는 일련의 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 특징은 첫째, 빈발패턴 발견을 위해 생성하는 연결리스트 이외에는 마이닝 과정에서 다른 중간생성물이 필요하지 않으므로 공간 사용면에 있어 효율적이다. 둘째, 기존의 연관규칙 알고리즘에 비해 데이터 베이스의 스캔 횟수를 줄이고, 시간복잡도를 개선하였다.
본 논문에서는 서버의 비동기 입출력(이하 I/O) 모델을 통해 더 많은 접속과 성능을 위한 패턴과 클라이언트 브라우저의 HTML 템플렛팅과 반응성 UI들의 메모리 관리 패턴을 제안한다. 본 연구는 다이어트 현황을 기록하는 저널(Journal) 서비스를 제공하는 웹 어플리케이션이다. 노드.js (Node.js)의 소켓.io (Socket.io)를 통한 비동기 push 패턴을 사용한 효율적인 I/O 성능, html5의 로컬 저장소 (Local Storage), tcp/ip 헤더의 쿠키 (Cookie), 상태를 저장하는 웹 토큰 (Json Web Token)을 통한 무상태 서버 구조로 구성되어 있다. 이로 인하여 서버 확장성 및 동시 처리, 빠른 질의 성능, 기본 네트워크 패킷 보안을 구축한다. 과한 CPU 처리를 요하는 일 중 템플릿팅은 클라이언트 브라우저에게 분담하도록 하고 효율적인 DOM 접근과 메모리 관리를 위한 싱글턴 패턴을 적극 활용하여 빠르고 즉각적인 반응성을 가진 웹 어플리케이션을 운용한다.
전자상거래에서 쇼핑몰의 개인화된 서비스를 제공하기 위해서는 소비자의 구매 패턴을 분석하는 것이 필요하다. 이러한 패턴을 효과적으로 분석하기 위해 웹사이트 상에서 사용자 행동 패턴 정보를 수집해야 한다. 본 논문에서는 사용자 패턴 수집 시스템으로 쇼핑몰 서버에 기능을 추가하고 지능형 웹로그 서버를 정의하며 이를 설계, 구현하였다. 전자상거래 쇼핑몰 서버에는 사용자 행위 정보를 로그에 포함시켜 지능형 웹로그 서버에 전송하는 기능을 추가하였다. 그리고 지능형 웹로그 서버는 쇼핑몰 서버로부터 받은 로그 데이터를 분석하고 데이터베이스화하여 저장한다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO기술을 사용한다. 그리고 저장된 데이터베이스를 레코드셋 단위로 원격에서 제어 가능하게 한다. 또 생성된 데이터베이스에서 필요한 데이터를 선별하여 XML DB로 저장한다. 이와 같은 사용자 패턴 수집 시스템은 데이터베이스 접근 속도가 빠르고, 관계형이나 비관계형 둘 다의 데이터베이스 접근이 가능하다는 장정을 가지며, 원격 데이터 베이스 접근 시 서버의 부하를 줄일 수 있다는 장점이 있다.
웹 로그 분석은 서비스 개선에 있어 필수적인 절차 중 하나이다. ScienceON은 다양한 과학기술 문헌과 정보를 서비스하는 대표적인 정보 서비스이며, 우리는 지속적인 개선을 위해 웹 로그를 분석하고 있다. 본 연구는 2020년 5월과 2021년 5월 생성된 ScienceON 웹 로그에 대해 인간과 웹 크롤러로 구분하여 심층적인 분석을 하는 데 목표를 두고 있다. 먼저 S(검색), V(상세보기), D(다운로드) 타입에 해당하는 웹 로그만 추출하여 각 시기에 대해 658,407와 8,727,042 레코드로 정규화하였다. 그리고, 파이썬 'user_agents' 라이브러리를 이용하여 인간과 웹 크롤러로 로그를 분리하였으며, 각 로그에 대해 60초를 기준으로 세션 크기를 설정하고 분석하였다. 인간과 달리 웹 크롤러는 세션 당 평균 행위 패턴(Average Behaviors per Session)의 길이가 상대적으로 길고, 행위 패턴이 V 중심으로 이루어짐으로 확인하였다. 향후 웹 크롤러를 쉽게 탐지하고 대응하며, 인간 사용자의 행위 패턴에 대응할 수 있도록 서비스를 개선할 예정이다.
수많은 웹문서 중에서 원하는 문서만을 수집하는 것은 쉽지 않다. 이것을 해결하는 한 방법은 원하는 분야의 정보를 많이 제공하는 사이트에서 원하는 부분만 골라서 수집하는 것이다. 본 논문에서는 웹사이트의 URL 패턴을 XML 기반의 스크립트로 정의하여, 필요한 웹 문서만을 지능적으로 수집하는 방안을 제안한다. 제안하는 수집 방안은 데이터베이스와 같은 구조화된 자료를 정보로 제공하는 사이트에 대해서 매우 빠르고 효율적으로 적용될 수 있다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 적용하여 5만개 이상의 웹 문서를 수집하였다.
웹 공간(Webspace)에서 사용자의 순회패턴을 포착하는 것을 ‘순회패턴 탐사(mining traversal patterns)’라 한다. 순회패턴 탐사에서는 사용자가 원하는 정보를 탐색하기 위해 정보 제공 서비스에 따라 이동하기 때문에 객체(예 : URL)의 내용보다는 위치 때문에 방문될 수도 있는 독특한 특징을 가진다. 따라서 순회패턴 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 작업의 복잡도를 크게 증가시킨다. 그러나 이러한 정보 제공 서비스의 질을 개선하기 위한 요구가 증가하고 있기 때문에 데이터 탐사 분야에서 순회패턴 탐사 문제는 최근 중요한 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 빈발 순회패턴을 탐사하여 웹 사이트 상에서 추천을 수행하는 동적 링크 추천(Dynamic Link Recommendation : DLR) 알고리즘을 제안한다. 제안한 DLR 알고리즘은 방대한 자료를 포함하고 있는 대부분의 웹 사이트에 효과적으로 적용될 수 있다. 두 개의 실제 웹 사이트에 적용한 실험 결과는 제안한 방법의 성능이 우수함을 보여준다.
웹-기반 시스템을 개발하려면 컴포넌트 기반 웹 공학 기술에 관한 연구가 선행되어야 한다. 본 연구는 컴포넌트 기반 웹 공학을 지원하기 위한 개발 프로세스와 방법론에 관한 기초 연구이다 컴포넌트 기반 웹 응용 개발 프레임워크의 개발 방법과 관련하여 이 것의 요구사항과 구성에 관해 연구한다 다음과 같은 작업과 순서로 구성된다. 먼저 웹 공학과 관전된 도메인들을 분석하고 컴포넌트 모델링 작업을 수행한다. 여기에 기초한 컴포넌트 기반 설계 및 웹 응용 설계 연구를 통해 컴포넌트 기반 웹 응용 설계 프레임워크를 정의한다. 다음으로 컴포넌트 기반 설계 패턴 및 응용 패턴 추출 연구와 웹 서비스를 지원하는 프레임워크를 정의하며 컴포넌트 기반 웹 응용 시험 및 검증에 관해 연구한다.
정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 웹 사용자가 원하는 적합한 데이터를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 이는 웹 사용자마다 서로 다른 검색의도와 질의의 모호성에 의한 것으로, 이와 같은 검색의 어려움을 해결하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 질의 로그는 검색자의 검색 의도가 내포되어 있는 중요한 자료이다. 따라서 웹 사용자별 질의 로그 패턴을 분석하여 유사한 질의를 사용하는 웹 사용자들을 클러스터링 하여 검색에 적용한다면 좀 더 유용한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 특정 카테고리와 연관된 질의를 자주 사용하는 웹 사용자들은 해당 분야에 관심이 많을 것이며, 또한 다른 카테고리에 관심이 높은 사람보다 상호간에 소셜지수가 높게 나타날 것이다. 특정 주제에 대해 검색을 할 경우 해당 분야에 관심이 높은 웹 사용자들의 질의 및 클릭한 URL 정보를 상속받을 수 있다면 찾고자 하는 정보에 보다 빨리 접근할 수 있다. 따라서 본 연구는 질의패턴 분석을 통해 카테고리별로 관심도가 높은 웹 사용자들을 클러스터링 한 후 해당 카테고리에 대한 정보 검색시 이들이 사용한 질의와 클릭한 URL 정보를 웹 사용자들에게 제공해줌으로써 정보검색의 편의성을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.
본 논문에서는 웹사이트에 접근하는 사용자 접근 패턴을 학습하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹사이트를 구축하고자 한다. 즉, 기존 웹사이트의 구조를 가늠한 한 파괴하지 않는 범위 내에서 김 사이트를 변경하고자 관련성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들의 클러스터를 찾아내고, 이들에 대한 별도의 색인 페이지를 생성하여 웹사이트 내에 위치시킨다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터들을 대상으로 순차 패턴 탐색 방법인 AprioriAll 알고리즘을 적용함으로써 웹문서간의 충분한 연관성 지지도를 갖는 사용자 순차 접근 패턴을 분석해낸다. 사용자 순차 접근 패턴 분석을 통해 관련성 있는 문서들의 집합을 알아낸 후, 웹사이트의 하이퍼 링크 구조 정보를 고려하여 접근 경로가 긴 문서들만을 골라 웹 문서 클러스터를 생성시킨다. 이러한 웹문서 클러스터들에 대한 색인 페이지를 추가 생성하여 제공함으로써 사용자들의 보다 효과적인 정보 접근을 지원한 수 있는 웹사이트로의 변경이 가능하다.
웹 정보원은 사용자에게 제공되는 가장 큰 분산 데이터베이스로 간주될 수 있다. 분산된 웹 정보원을 가상적으로 통합하여 하나의 정보원으로 보고, 이 가상의 데이터베이스에 대하여 데이터베이스 질의어를 이용하여 검색하는 기능은 여러 가지 웹 기반 응용프로그램 개발에서 중요한 역할을 한다. 이러한 기능을 지원하기 위해서 브라우징 중심의 웹 문서로부터 데이터베이스 스키마를 추출해야 한다. 본 논문은 반 구조적인 웹 문서로부터 XML 스키마를 자동으로 생성하는 경험적 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여 미리 정의된 구조태그 기반으로 후보패턴영역을 추출하고 후보패턴영역으로부터 패턴영역을 경험적으로 결정한다. 그리고 패턴영역으로부터 스키마생성규칙을 유도한다. 스키마생성규칙은 XQuery로 표현되기 때문에 공개된다양한 XML 도구를 사용하여 응용시스템을 개발할 수 있다. 개발된 시스템의 유효성을 보이기 위하여 다양한 웹정보원에 대하여 실험한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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