• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.24 no.11
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• pp.51-59
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• 2019

Due to the exponential growth of access information on the web, the need for predicting web users' next access has increased. Various models such as markov models, deep neural networks, support vector machines, and fuzzy inference models were proposed to handle web access prediction. For deep learning based on neural network models, training time on large-scale web usage data is very huge. To address this problem, deep neural network models are trained on cluster of computers in parallel. In this paper, we investigated impact of several important spark parameters related to data partitions, shuffling, compression, and locality (basic spark parameters) for training Multi-Layer Perceptron model on Spark standalone cluster. Then based on the investigation, we tuned basic spark parameters for training Multi-Layer Perceptron model and used it for tuning Spark when training Multi-Layer Perceptron model for web access prediction. Through experiments, we showed the accuracy of web access prediction based on our proposed web access prediction model. In addition, we also showed performance improvement in training time based on our spark basic parameters tuning for training Multi-Layer Perceptron model over default spark parameters configuration.

• 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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• 2005.11b
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• pp.97-99
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• 2005

웹 문서 수의 급격한 증가는 사용자로 하여금 방대한 양의 웹 문서들로부터 필요한 정보를 선별하기 위한 시간과 비용을 낭비하게 만들었다. 따라서 이러한 문제를 해결하기 위한 연구의 필요성이 점차 증가하였는데, 그 중 웹 서버 로그 데이터에 마이닝 기법을 적용하여 사용자들의 사이트 내 문서의 접근 패턴을 분석하고, 그 데이터를 이용하여 동적으로 변화하는 적응형 웹 사이트를 제공하려는 것이 대표적인 연구 사례이다. 본 논문에서는 웹 서버 로그 마이닝을 이용하여 사용자가 필요로 하거나, 관심을 가지고 있는 페이지를 예측하여 추천해 주는 시스템에 대해 소개한다. 이러한 시스템을 구현하기 위해 순차 패턴 마이닝이나 빈발 에피소드 발견 기법 등의 알고리즘을 사용할 수 있다. 제안하는 시스템에서는 사용자 접근 패턴을 분석할 때 순차 패턴 마이닝 기법을 사용하고, 사용자의 이동 패턴을 근거로 웹 문서를 예측하여 추천해줄 때에는 에피소드 발견 기법에서의 window 개념을 이용한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 웹 문서를 사용자가 머물었던 시간에 따라 관심 있는 문서와 지나간 문서로 구분하여 관심 있는 문서에 대해서안 마이닝을 수행한다. 또한 일정한 크기를 갖는 History window에 의해 다음 문서를 추천해주기 때문에 사용자의 모든 로그를 저장하지 않으므로 보다 효율적이다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.5-8
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• 2002

전자상거래의 보편화와 더불어 인터넷 쇼핑몰이 급격히 늘어나면서 선택의 폭이 커짐과 동시에 고객에게는 선택의 불편이 있고, 판매자에게는 경쟁이 가중될 것이므로 더욱 치밀하고 편리한 마케팅 기법이 요구되어지고 있다. 따라서 인터넷 쇼핑몰에서의 개별고객의 니즈를 파악하기 위한 다양한 분석적 접근이 이루어지고 있다. 웹 데이터마이닝은 웹사이트에 접근한 사용자들의 개인별 접근패턴을 파악하고 예측하기 위해 로그파일을 분석한다. 본 연구에서는 eCRM의 핵심요소인 로그분석을 위한 데이터마이닝 엔진을 설계하고 구현한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.532-534
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• 2001

인터넷 사용자가 급속히 증가함에 따라 웹 서비스에 대한 사용자 요구도 증가하고 있다. 최근 연구되고 있는 클러스터 기반 웹 서버는 많은 웹 사용자 요구를 안정적으로 처리할 수 있는 기술로 소개되고 있다. 클러스터 기반 웹 서버는 여러 대의 서버 노드로 구성되어 있는데 각 서버 노드에 들어오는 사용자 요구에 관한 자료가 지역 메모리에 없는 경우, 디스크 접근이나 다른 서버 노드로부터의 자료 전송이 필요하다. 본 논문에서는 클러스터 기반 웹 서버에서 서비스 지연을 감소시키기 위한 서버 노드간 자료 선인출 기법을 제안한다. 즉, 사용자 요구가 들어왔을 때, 다음에 요구될 데이터를 예측하고 각 서버의 지역 메모리에 필요한 자료를 미리 읽어 놓음으로 해서 서비스 지연 시간을 감소시키는 것이다. 모의 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 세 가지 알고리즘의 성능을 측정한 결과, 각 자료의 접근 확률(access probability)과 사용자 요구 사이의 지연 시간을 고려하는 선인출 알고리즘인 TAP$^2$(Time and Access Probability-based Prefetch) 방법이 가장 좋은 성능을 보였다. 서비스 지연 시간은 각 서버 노드의 지역 메모리 크기를 작게 하였을 경우(8MB)에 약 20.1%정도 감소된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2001.04a
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• pp.15-18
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• 2001

개별화 웹 마케팅은 본질적으로 고객지향의 패러다임이다. 즉, 개별 고객의 특수한 니즈를 개별적으로 파악해서 각각의 고객에게 차별화된 서비스를 제공하는 것이 그 핵심이다. 웹 서버의 고객이 접근한 상품의 로그파일에 데이터마이닝의 연관규칙 기술을 이용하게 되면 고객행동 패턴의 파악 및 예측을 위한 기법으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 웹 사용자의 교차 판매를 위한 원투원 마케팅에 필요한 접근패턴을 분석하고자 하며, 이는 고객의 상품에 대한 접근이 기록된 액세스 로그 데이터베이스의 분석을 통하여 이루어진다. 이들 데이터 처리와 교차판매 지원을 위한 데이터마이닝 모델링, 이를 통한 원투원 마케팅 모델 제시, 그리고 이의 활용이 고객관계관리(eCRM)에 미치는 효과를 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.133-136
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• 2005

최근 인터넷과 이동통신이 결합된 무선휴대단말기에서 인터넷의 접속을 가능하게 하여주는 모바일 서비스가 등장하게 되었으며, 성장단계의 새로운 차세대 유비쿼터스(Ubiquitous) 시대로 진입하게 되었다. 유비쿼터스 컴퓨팅 장치들은 애플리케이션 및 인터넷을 통한 서비스에 연결되지 않으면 모든 잠재력을 발휘하지 못한다. 초기의 웹 애플리케이션들이 사용되기 시작되었을 때는 이러한 환경을 예측하지 못했으며, 현재는 기존의 웹 애플리케이션을 유비쿼터스 환경에서 활용의 필요성이 대두되고 있는 실정이다. 이런 문제점을 성취하기 위한 한 가지 접근법이 공통된 애플리케이션의 컨텐츠 변환이다. 따라서 본 논문에서는 XML과 XSLT 기반의 접근방식의 켄텐츠 변환을 제안 구현하며, 유비쿼터스 환경에 맞는 유무선 웹 애플리케이션을 제공한다.

• Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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• 2008.04a
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• pp.1025-1028
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• 2008

Using of maintenance system for gate bridge algorism, We made out algorism and engine for prediction of life cycle by neutralization, freezing-thawing and damage from sea wind. To objective of this system, user can use easily with maintenance system for gate bridge. Also, to improve of maintenance efficiency, web-program made out by superannuated evaluation and analysis of field exposure data. To develope web-program, we framing structure design of database, which is adapted to method of maintenance, repair, and reinforcing

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.04a
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• pp.10-15
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• 2000

개별화 웹 마케팅은 본질적으로 고객지향의 패러다임이다. 즉, 개별 고객의 특수한 니즈를 개별적으로 파악해서 각각의 고객에게 차별화된 서비스를 제공하는 것이 그 핵심이다. 웹 서버의 로그파일에 데이터마이닝의 연관규칙 기술을 이용하게 되면 고객행동 패턴의 파악 및 예측을 위한 기법으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 웹 사용자의 교차 판매를 위한 원투원 마케팅에 필요한 접근패턴을 분석하고자 하며, 이는 웹서버 로그파일 분석을 통하여 이루어진다. 분석하고자 하는 웹서버 로그파일은 기존의 데이터웨어하우스의 원천 데이터들과는 다르게 비정형적인 데이터 구조를 가지고있다. 이들 비정형 데이터 처리와 교차판매 지원을 위한 데이터마이닝 모델링, 이를 통한 원투원 마케팅 모델 제시, 그리고 이의 활용이 고객관계관리(CRM)에 미치는 효과를 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.618-621
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• 2015

본 논문은 스프링 프레임워크를 이용한 클라우드 환경에서의 부실예측 지원시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 자동화된 통합인증 및 접근제어 시스템으로서 각기 독립된 모듈에서 처리된 데이터를 기초로 거래관리 모듈로 통합하여 부실예측을 평가하고 지원시스템의 데이터의 기법을 다른 모듈과 공유함으로써 자산의 부실채권을 이용한 회수를 관리하여 효율성을 높인다. 제안하는 시스템은 고객과 기업의 전략경영 등의 기능을 강화하여 업무투명성, 비용절감, 고객 접근성이 기존시스템보다 효율적으로 사용될 것으로 기대된다. 또한 프레임워크를 적용함에 따라 소프트웨어의 재사용성을 최대화할 수 있으며, 개발된 표준 API를 적용함으로써 개발비용 및 기간의 단축시킬 수 있으며, 각 컨테이너(공통모듈 플러그인) 형태로 프레임워크를 설계함으로써 기능의 추가가 쉽고, 재사용이 가능하며, 사용자가 요구하는 웹 환경을 구축함으로써 정부에서 제시하는 표준 프레임워크와 호환성을 제공한다.