• Information Systems Review
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• v.4 no.1
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• pp.47-67
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• 2002

Since mid 90's, most of firms utilizing web as a communication vehicle with customers are keenly interested in web log file which contains a lot of trails customers left on the web, such as IP address, reference address, cookie file, duration time, etc. Therefore, an appropriate analysis of the web log file leads to understanding customer's behaviors on the web. Its analysis results can be used as an effective marketing information for locating potential target customers. In this study, we introduced a web mining technique using Clementine of SPSS, and analyzed a set of real web log data file on a certain Internet hub site. We also suggested a process of various strategies build-up based on the web mining results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.271-273
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• 2001

웹 로그는 웹 서버를 통해 이루어지는 작업들에 관한 기록으로써, OLAP이나 데이터 마이닝과 같은 비즈니스 인텔리전스 기술로 분석되어 고부가가치 창출에 사용되는 중요한 자료이다. 웹 로그에는 파일 이름과 같은 물리적인 데이터가 저장되는데 이러한 데이터는 분석에 사용되기 전에 정제과정을 통해 의미 있는 데이터로 변환되거나 불필요한 경우에는 삭제된다. 웹 로그 데이터의 분량을 적정선으로 유지하면서 데이터 정제 작업의 일부가 해결되도록 하는 방법으로 웹로그 생성단계에서 시스템이 제공하는 필터를 쓸 수 있다. 그러나, 필터로는 웹 페이지의 내용이 동적으로 변경되는 경우 그 상황을 즉시 반영하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 웹 로그가 ‘지능적 웹 로거’를 통해 생성되도록 하여 이러한 문제를 해결하였다. ‘지능적 웹 로거’를 통해 불필요한 데이터의 생성을 막고, 물리적인 데이터를 신속하게 의미 있는 데이터로 변환하도록 하였다. 웹 페이지의 변경 내용을 웹 로그 생성에 즉시 반영하여 의미 있는 데이터 생성에 이용함으로써, 웹 로그 생성 후에 실행되던 데이터 정제작업 자체를 단순화시켰고, 웹사이트 관리자가 편리한 사용자 인터페이스로 로그 규칙을 만들어 적용할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.313-318
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• 2003

최근 인터넷은 기업이 고객과 접촉할 수 있는 새로운 수단으로써 기업의 홍보나 서비스를 제공하는 기능을 수행할 뿐만 아니라 사업을 위한 중요한 도구로 여겨지고 있다. 따라서 방문자의 웹사이트 이용형태를 파악하기 위한 다양한 기법들이 제시되고 있으며, 웹로그 데이터에 대한 자료분석 기법들이 여러 학문분야에서 연구되고 있다. 본 연구에서는 웹로그 데이터에 대한 군집분석을 위해 거리측도 및 분석 알고리즘을 제안하였으며, 실제 자료에 이를 적용하여 제안된 알고리즘의 특성을 살펴보았다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.41 no.1
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• pp.231-242
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• 2007

Transaction logs capture the interactions between online information retrieval systems and the users. Given the nature of the Web and Web users, transaction logs appear to be a reasonable and relevant method to collect and investigate information searching behaviors from a large number of Web users. Based on a series of research studies that analyzed Naver transaction logs, this study examines how transaction log analysis can be applied and contributed to the field of web searching and suggests future implications for the web searching field. It is expected that this study could contribute to the development and implementation of more effective Web search systems and services.

• 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 Society of Computer and Information
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• v.25 no.12
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• pp.165-172
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• 2020

Recently, due to exponential growth of access information on the web, the importance of predicting a user's next web page use has been increasing. One of the methods that can be used for predicting user's next web page is deep learning. To predict next web page, web logs are analyzed by data preprocessing and then a user's next web page is predicted on the output of the analyzed web logs using a deep learning algorithm. In this paper, we propose a framework for web page prediction that includes methods for web log preprocessing followed by deep learning techniques for web prediction. To increase the speed of preprocessing of large web log, a Hadoop based MapReduce programming model is used. In addition, we present a web prediction system that uses an efficient deep learning technique on the output of web log preprocessing for training and prediction. Through experiment, we show the performance improvement of our proposed method over traditional methods. We also show the accuracy of our prediction.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.644-646
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• 1998

컨텐츠 산업의 증가와 함께 웹을 기반으로 하는 컨텐츠 제공 산업 또한 크게 증가하고 있다. 이에 따라 웹 컨텐츠에 대한 효율적이고 합리적인 사용료 정산 방법이 요구된다. 웹을 기반으로 하는 컨텐츠 서비스의 경우 웹의 특성상 서버와 클라이언트의 연결이 지속되지 않으므로 사용시간에 따라 사용료를 부과하기가 어렵다. 웹 서버의 로그를 이용한 컨텐츠 사용료 부과 방식은 사용자가 사용한 컨텐츠의 질과 량에 따라 사용료를 부과할 수 있는 효과적인 방법이다. 컨텐츠 사용자 정보와 컨텐츠 사용료 부과기준 정보를 이용하여 웹서버의 로그 파일을 분석하여 사용자별 컨텐츠 사용료를 구한다. 웹서버 로그를 이용한 컨텐츠 사용료 정산 방법은 모든 형태의 웹 컨텐츠 제공 시스템에 쉽게 적용할 수 있다.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2001.11a
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• pp.79-83
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• 2001

무선인터넷을 이용한 고객관리는 고객에게 더욱더 세분화된 서비스를 제공할 수 있으며, 고급화된 서비스를 제공함으로써 고객의 만족과 구매욕구를 증진시킬 수 있다. 하지만, 개인화된 서비스를 제공하기 위해서는 고객에 대한 패턴 연구 및 세분화 작업이 먼저 이루어져야 한다 이러한 작업을 위한 다양한 연구중 한 분야가 웹 로그를 이용한 사용자는 패턴분석일 것이다. 본 연구에서는 웹 로그 분석을 통한 주요 컨텐츠를 추출하는 과정 및 예제시스템의 구현 방향에 대해서 알아보고자 한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.11a
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• pp.743-744
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• 2009

사용자가 방문한 웹 사이트와 연관된 광고를 웹 페이지에 실어주는 문맥광고 관련 연구가 광고 효율성 측면에서 최근 주목을 받고 있다. 이러한 문맥광고 관련 연구의 핵심은 웹 페이지와 웹 광고간의 연관성을 높여주는데 있는데, 연관성 향상 방안으로 최근 사용자 의도 분석을 통한 연관성 향상 기법이 많이 연구되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 사용자가 로그인을 해야 하거나, 로그 정보를 일정기간이상 수집해야만 사용자 의도 분석이 가능 하다는 문제점이 존재 한다. 본 논문에서는 로그인이나 많은 양의 로그정보 수집 없이 한 세션 내에서 방문한 웹 페이지 로그만을 이용하여 개인화된 문맥 광고를 제공하는 문맥광고 기법을 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 기존의 광고 기법에 비해 사용자가 판단하는 웹 페이지와 웹 광고의 연관성 (precison) 이 기존의 기법에 비해 높아짐을 증명한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.11
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• pp.1601-1614
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• 2008

The number of web service users has been increased rapidly as existing services are changed into the web-based internet applications. Therefore, it is necessary for us to use web log pre-processing technique to detect attacks on diverse web service transactions and it is also possible to extract web mining information. However, existing mechanisms did not provide efficient pre-processing procedures for a huge volume of web log data. In this paper, we proposed both a field based parsing and a high-speed log indexing mechanism based on the suggested B-tree Index Vector structure for performance enhancement. In experiments, the proposed mechanism provides an efficient web log pre-processing and search functions with a session classification. Therefore it is useful to enhance web attack detection function.