• The Journal of Bigdata
• /
• v.2 no.2
• /
• pp.105-114
• /
• 2017

Today, many services are supported on the web sites. Analysis of usage patterns of web site visitors is very important to optimize the use and efficiency of the web sites. In this study, analysis of usage patterns and comparative analysis of user groups were conducted by analyzing web access log provided by BPI Challenge 2016. This data provides access logs to the web site in the IT system of a Dutch Employee Insurance Agency (UWV). The customer information, and the click data describing the customers' behavior when using the agency's web site. In this study, we use process mining techniques to analyze the usage patterns of customers and the characteristics of customer groups, and ultimately improve the service quality of customers using web services.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10e
• /
• pp.130-132
• /
• 2002

기존의 여러 동적 추천 시스템에서는 웹 페이지들 사이의 유사도와 로그 파일 안에들어 있는 사용자들의 패턴을 이용하였기 때문에 연관된 페이지 뿐 아니라 단순히 순차적으로 연결되는 문서를 추천 페이지로 제공할 수 있었다. 본 논문에서는 기존의 방식에 각 페이지가 점유하는 시간의 분석을 더하려 한다. Data를 여러 분야로 나눌 수 있는 전자상거래의 특성을 이용하여 개개의 클러스터로 분류된 사이트들의 로그파일을 분석하여 점유시간의 크기와 무의미하게 보내어 지는 시간을 가중치를 주어 구별해내는 결과를 바탕으로 사용자가 주로 방문하는 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 추천하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2007.11a
• /
• pp.298-299
• /
• 2007

웹 서버에서 로그파일은 웹 서버에 대한 접속정보를 저장한다. 이 정보를 분석하면 웹 서비스를 하는데 있어서 서비스의 질을 높이는데 좋은 참고자료가 될 뿐 아니라 웹 서버에 이상이 생겼을 경우 발생한 오류를 조기에 발견하는 데에도 사용되는 중요한 자료이다. 현재 이러한 로그파일은 텍스트 파일로 저장이 되어있으며 오랜 시간이 지나 그 웹 페이지가 삭제되었을 경우 로그파일에 기록된 그 시각의 웹 페이지를 찾아보기가 어렵다. 본 연구에서는 로그파일에 기록된 그 시각의 웹 페이지의 이미지를 저장하는 방법으로 이러한 단점을 보안하고 오랜 시간이 지난 후에도 그 웹 페이지를 볼 수 있는 방법을 제안한다. 이 아이디어가 구현되어 실현되면 또한 Digital Forensic 으로써 범죄 수사에도 많은 도움이 될뿐만 아니라 휴대전화로 풀 인터넷 브라우징이 가능한 풀브라우저에도 적용될 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.30 no.9
• /
• pp.843-849
• /
• 2003

Web usage mining is the technique of data mining that analyzes web users' usage patterns by large web log. To use the web usage mining technique, we have to classify correctly users and users session in preprocessing, but can't classify them completely by only log files with standard web log format. To classify users and user session there are many problems like local cache, firewall, ISP, user privacy, cookey etc., but there isn't any definite method to solve the problems now. Especially local cache problem is the most difficult problem to classify user session which is used as input in web mining systems. In this paper we propose a heuristic method which solves local cache problem by using only click stream data of server side like referrer log, agent log and access log, classifies user sessions and completes session.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2007.05a
• /
• pp.1056-1059
• /
• 2007

본 논문은 웹 서버에 저장되어 있는 로그관리 시스템을 이용하여 방문자들의 방문 기록을 관리하는 로그관리 시스템을 구현하였는데 첫째, 사용자 로그인 표시에 사용자 정보와 패스워드를 입력하고 서버에 접속하여 사용자를 확인하는 절차를 적용하였다. 둘째, 개인 정보보호 같은 취약점을 보완하기 위하여 클라이언트의 웹 브라우저에 포함된 로그관리시스템을 사용함으로써 서버와 안전한 사용자 로그인을 위한 채널을 생성하도록 하였다. 셋째, 사이트 접속 에러 분석시 웹사이트 관리할 때 방문자들이 불편함을 느끼지 않고 사이트에서 필요한 정보를 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 제공해 주고 허가된 비인가자의 접근 체크 기능을 부여하였다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2002.04a
• /
• pp.527-530
• /
• 2002

협동적 추천은 사용자의 상품에 대한 구매 데이터를 이용하여 상품을 추천하는 방법이다. 그러나 구매 데이터가 희소한 경우 추천의 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 이러한 희소성 문제를 해결하기 위해서 클러스터링, SVD 등 다양한 방법이 제시되었으나, 근본적으로 사용자의 성향을 파악하기에는 부족한 점이 있다. 구매 데이터만을 이용했을 때의 문제점을 해결하기 위해서는 이를 보완할 수 있는 데이터의 활용이 필요하다. 웹 로그 분석을 통해서 구매 데이터의 희소성을 보완할 수 있으며, 사용자의 상품에 대한 부정적 반응을 구매 데이터에 반영할 수 있다. 본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 사용자들에 의해서 만들어진 웹 로그를 분석하여 추천 시스템의 성능을 개선하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2000.11d
• /
• pp.836-838
• /
• 2000

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.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.6 no.5
• /
• pp.909-920
• /
• 2003

Nowadays, IT for CRM has been growing and developed rapidly. Typical techniques are statistical analysis tools, on-line multidimensional analytical processing (OLAP) tools, and data mining algorithms (such neural networks, decision trees, and association rules). Among customer data, web log data is very important and to use these data efficiently, applying OLAP technology to analyze multi-dimensionally. To make OLAP cube, we have to precalculate multidimensional summary results in order to get fast response. But as the number of dimensions and sparse cells increases, data explosion occurs seriously and the performance of OLAP decreases. In this paper, we presented why the web log data sparsity occurs and then what kinds of sparsity patterns generate in the two and t.he three dimensions for OLAP. Based on this research, we set up the multidimensional data models and query models for benchmark with each sparsity patterns. Finally, we evaluated the performance of three OLAP systems (MS SQL 2000 Analysis Service, Oracle Express and C-MOLAP).

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.27 no.4
• /
• pp.109-130
• /
• 2010

The purpose of this study is to identify th patterns in the news reporters' information seeking behaviors by observing their web activities. For this purpose, transaction logs collected from 23 news reporters were analyzed. Web tracking software was installed to collect the data from their PCs, and a total of 39,860 web logs were collected in two weeks. Start and end pattern of sessions, transitional pattern by step, sequence rule model was analyzed and the pattern of Internet use was compared with the general public. the analysis of pattern derived a web information seeking behavior modes that consists of four types of behaviors: fact-checking browsing, fact-checking search, investigative browsing and investigative search.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
• /
• v.6 no.2
• /
• pp.107-120
• /
• 2003

In Web Based Instruction, as evaluation of learning process means individual student's learning activity, it demands data on learning time, pattern, participation, environment in a specific learning contents. The purpose of this paper is to reflect analysis results of individual student's learning status in achievement evaluation using the most suitable web log mining to settle evaluation problem of learning process, an issue in web based instruction. The contents and results of this study are as following. First, conformity item for learning status analysis is determined and web log data preprocessing is executed. Second, on the basis of web log data, I construct student's database and analyze learning status using data mining techniques.