• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.5
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• pp.416-427
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• 2005

Web navigation mining is a method of discovering Web navigation patterns by analyzing the Web access log data. However, it is admitted that the log data contains noisy information that leads to the incorrect recognition of user navigation path on the Web's hyperlink structure. As a result, previous Web navigation mining systems that exploited solely the log data have not shown good performance in discovering correct Web navigation patterns efficiently, mainly due to the complex pre-processing procedure. To resolve this problem, this paper proposes a technique of amalgamating the Web's hyperlink structure information with the Web access log data to discover navigation patterns correctly and efficiently. Our implemented Web navigation mining system called SPMiner produces a WebTree from the hyperlink structure of a Web site that is used trl eliminate the possible noises in the Web log data caused by the user's abnormal navigational activities. SPMiner remarkably reduces the pre-processing overhead by using the structure of the Web, and as a result, it could analyze the user's search patterns efficiently.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.44
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• pp.285-306
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• 2016

With the increase use of smartphones, users can consume contents such as webtoon, webnovel and TV drama directly provided by the producers. In this Direct-to-Consumer era, webdrama services from the portal websites are increasing rapidly. Webdramas such as , , and can be analyzed in real time using responses such as unique users, likes, and comments. The analyses used in this research were Social Media Big Data Mining Method and Opinion Mining Method. Specific key words from webdrama can be extracted and viewers positive, neutral or negative emotion can be predicted from the words. The analyses of popular webdramas showed that the established K-Pop Idol member appearance and servicing portal site greatly influence the views, traffics, comments, and likes. Also, 'Mobile TV' proved the effectiveness as another platform other than television. Mobile targeted contents and robust business models still to be developed and identified. Overcoming these few tasks, Korea will be proven to be a webdrama content powerhouse.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.99-102
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• 2007

웹 사용 마이닝은 사용자의 웹 이용 패턴에 대해 분석하여 정보를 찾아내는 분야이다. 사용자에 대한 분석은 웹을 통한 비즈니스의 근간이 되고 있다. 때문에 웹 마이닝 분야에서 주목받고 중요시 되는 기술이 되었다. 그러나 최근에는 공개된 기술의 취약점을 이용해 악의적으로 정보를 교란하는 일이 발생되고 있어 사회적으로 이슈가 되고 있다. 이러한 문제는 특히 단순한 페이지 뷰 횟수에 기반을 둔 정보 추출 방식에 주로 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 추출 방식의 단순함을 줄이고 사용자의 정보를 더 반영하기 위하여 페이지 이용 시간과 페이지 내의 행동을 분석하여 콘텐츠의 질을 평가하는 방안을 제시한다. 구현 부분에는 사용자의 개인정보 침해 없이 사용자의 행동을 수집하기 위하여 최근 인기를 얻고 있는 Ajax 기술을 사용하였다. 그리고 실시간으로 웹 페이지에 대한 평가를 수행하기 위해 서버에 로그 필터 모듈을 추가하는 수집 기법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.49-51
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• 2001

데이터 마이닝은 KDD의 분야로서, 의미 있는 정보와 관심 있는 행동 패턴을 추출해 나가는 과정이다. WWW의 발전으로, 웹 데이터가 거대해지고 있다. 이러한 데이터 마이닝 분야에서도, 웹 사용 마이닝의 목적은 의미 있는 사용자 행동 패턴을 찾아내는 것이다. 특히 현재 전자상거래가 널리 활성화되고 있는 환경에서, 사용자의 특성을 발견해내는 것은 매우 중요한 부분이다. 사용자의 특성에 따라 사용자에게 상품을 추천하거나 메일을 보내는 것이나 사용자에게 적절하게 사이트를 구축하는 것이 가능하다. 전처리 과정을 통해서 추출된 트랜잭션 데이터를 모호한 사용자의 요구를 분석할 수 있는 퍼지 집합으로 변형시켜 Fuzzy Association Rule을 통해 분석한다. 그리고 분석된 결과에 대한 규칙을 사용자의 피드백을 통해서 다시 분석하는 과정을 거치게 된다. 사용자의 요구 사항을 적절히 반영할 수 있다.

• 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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• 2000.04b
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• pp.298-300
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• 2000

전문가 검색 엔진은 전문가 시스템과 같은 목적에서 특정 전문 분야에 대한 특별한 정보를 모야 특정 정보를 검색하기 위한 엔진이다. 인터넷의 홈페이지는 서로를 연결하는데 하이퍼링크(hyperlink)를 사용하는데 이런 하이퍼링크(hyperlink)에 있는 정보를 이용하여 홈페이지와 홈페이지 사이의 연결관계를 모은 결과를 전문가 검색 엔진에서 모은 키워드와 웹 사이트를 이용하여 각 키워드 간의 관련성을 데이터 마이닝 기법을 사용해서 각 키워드나 웹 페이지간의 상관관계에 대한 개념을 추출한다. 본 논문에서는 이런 홈페이지 간의 추출을 이용한 시스템 설계와 구현 결과를 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2006.11a
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• pp.13-16
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• 2006

웹 사이트 사용자는 다양한 백그라운드, 교육정도 및 이해 정도를 가지기에 동일한 웹사이트를 사용함에도 사용후 사용 성과차이가 일반적으로 발생하게 된다. 본 연구는 이러한 웹 사이트사용자가 사용성과 차이를 줄임으로써 웹사용자들의 전반적인 사용 성과 향상을 위해 웹사이트를 효과적으로 재설계할 수 있는 방안을 제시한다. 본 연구에서 제시한 방법은 SOM, C4.5와 같은 데이터 마이닝 분석도구를 사용하여 웹사용자간 성과 차이의 원인이 되는 웹 사이트 및 설게 요소를 규명하여 개선한다. 향후에 현장 데이터를 수집하여 본 연구에서 제안한 방법의 타당성을 검증하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.29 no.1
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• pp.25-43
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• 2012

The ideas and quasi-ideas useful for human's creation were drawn out from documents and webpages with extraction methods used in idea mining, opinion mining, and topic signal mining. The extraction methods comprised (1) decisive cue phrases, (2) cue figures and sounds, (3) contextual signals, and (4) discourse segmentations, They tested on the idea samples, such as thoughts, plans, opinions, writings, figures, sounds, and formulas. Methods (1), (3), and (4) received largely positive evaluation, judging the efficiency of 4 methods by F measure, a mixture of recall and precision ratio. In particular, decisive cue phrase method was effective to search idea and contextual signal method was effective to detect quasi-idea.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.415-417
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• 2015

사용자는 자신의 주변상황에 대한 정보를 수집 및 공유하기 위하여 SNS, 포탈사이트 및 커뮤니티를 사용한다. 본 논문에서는 사용자의 특성을 고려한 지역정보 수집 아이디어와 방법론을 제시한다. 또한 각각의 웹 시스템의 데이터를 수집하여, 광범위한 지역정보를 마이닝을 수행하고 가공해내는 시스템을 제안한다. 이를 위해 해결해야하는 이슈는 다음과 같다. 각 웹시스템의 문서들은 운영 체제에 따라 인코딩이 달리 사용되는데, 흔히 발생되는 오류 중 하나인 문자깨짐 현상이 그 예이다. 해결방법으로써 문서가 작성된 운영체제의 인코딩정보를 획득해야하며, 이 정보는 서버에서 제공하는 헤더정보에 명시되었거나 문서내에 내장되어 있다. 하지만 일부 웹사이트는 인코딩 정보를 제공하지 않으며, 국가별 인코딩이 다르기 때문에 이를 알기 쉽지않다. 그리하여 본 논문에서 제안하는 방법론은 텍스트 마이닝에 앞서 웹서버에서 제공하는 웹페이지를 읽어들여 인코딩정보를 획득하고, 문자의 깨짐없이 표시할 수 있도록 시스템을 구축하기 위해 Response Header, HTML의 meta tag 및 읽어드린 문서의 BOM(Byte Order Mark) 정보 및 인코딩 패턴을 통해 인식하도록 하여 글자 깨짐을 완하하도록 시스템을 설계하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.1
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• pp.61-70
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• 2004

It is difficult to find an appropriate web site because exponentially growing web contains millions of web documents. Personalization of web search can be realized by recommending proper web sites using user profile but more efficient method is needed for estimating preference because user's evaluation on web contents presents many aspects of his characteristics. As user profile has a property of non-linearity, estimation by classifier is needed and combination of classifiers is necessary to anticipate diverse properties. Structure adaptive self-organizing map (SASOM) that is suitable for Pattern classification and visualization is an enhanced model of SOM and might be useful for web mining. Fuzzy integral is a combination method using classifiers' relevance that is defined subjectively. In this paper, estimation of user profile is conducted by using ensemble of SASOM's teamed independently based on fuzzy integral and evaluated by Syskill ＆ Webert UCI benchmark data. Experimental results show that the proposed method performs better than previous naive Bayes classifier as well as voting of SASOM's.