웹 사이트를 이용하는 사용자들은 정보를 편리하게 얻고자 한다. 웹 사이트 운영자들은 웹 사이트를 이용하는 사용자들에게 차별화된 서비스를 제공하기 위해 사용자에 따른 패턴 분석을 해야 한다. 연관 규칙은 패턴 발견을 위해 데이터 마이닝 기법중의 하나이다. 사용자에 따른 패턴을 찾아내면, 사용자에 따른 차별화된 서비스를 제공할 수 있다. 사용자에 따른 패턴은 연관 규칙 탐색으로 알 수 있고, 웹 페이지 방문 시간을 고려한 연관 규칙 탐색 결과는 차별화된 웹 구조 서비스 및 추천 서비스가 가능하다.
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.
웹은 단순한 텍스트와 이미지의 저장소에서 서비스의 제공자로 진화하고 있다. 사용자들은 자신이 필요로 하는 서비스를 찾기 위해 웹 검색을 이용한다. 그러나, 현재의 검색 엔진은 주어진 질의어에 대해 모든 사람들에게 보편적으로 타당한 문서에 높은 우선 순위를 부여해 검색 결과의 상위에 위치시키기 때문에, 사용자의 관심과는 무관한 정보가 검색 결과의 상위에 나타나게 되는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 방문 내역을 사용자 프로파일에 저장하여, 이후 검색에서 사용자가 방문했던 웹 페이지들에 높은 우선 순위를 부여하여 검색 결과의 상위에 위치시키는 방식이 사용되고 있다. 기존의 사용자 프로파일은 단순 방문 페이지와 사용자가 실제 서비스를 제공받은 페이지에 대한 구별없이, 모든 검색 세션에 대해 동일한 방문 내역을 저장하고 있다. 그러나 이 경우, 잦은 방문 횟수를 가지나 실제 사용자가 서비스를 이용하지 않은 웹 페이지가 적은 방문 횟수를 가지나 실제 사용자가 서비스를 이용한 웹 페이지보다 높은 우선 순위를 갖게 될 수 있는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 필요로 하는 서비스를 웹에서 찾고자 할 때, 사용자가 과거에 이용했던 서비스 제공자들의 목록을 이용하여, 사용자 프로파일 기반 웹 서비스 검색의 정확도를 향상시키는 시스템을 설계하였다. 이를 위해 사용자가 웹 서핑 중 서비스를 이용했던 웹 페이지 정보를 서비스 제공자 목록에 저장하였다. 검색 엔진이 특정 질의어에 대해 제공하는 검색 결과는, 우선 사용자 프로파일을 이용해 과거에 자주 방문했던 웹 페이지가 높은 우선 순위를 갖도록 조정된 후, 서비스 제공자 목록을 이용해 과거에 사용자가 서비스를 이용했던 웹 페이지가 가장 높은 우선 순위를 갖도록 재조정된다. 사용자에게 제공되는 최종 검색 결과는 사용자의 과거의 방문 경향 및 실제 서비스 이용 경향을 모두 반영하게 된다.고려할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다(rho=0.9, p=0.04). 결론: $[^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비
웹을 이용하는 사용자들은 통상적으로 짧은 시간 내에 포탈의 여러 페이지를 방문하는 현상이 있는데, 이 때 방문하는 각 페이지 상에 위치 정보를 필요로 하는 콘텐츠(위치 기반 광고 배너, 위치 기반 날씨 등)가 존재한다면 웹의 특성상 짧은 시간 내에 동일 IP에 대한 위치 정보 검색을 반복하게 된다. 본 논문에서는 이러한 웹 사용 패턴을 캐시를 통해 반영한 고성능 인터넷 위치 검색을 제안, 구현하고 그 성능을 검증한 것이다. 이는 초당 2-3천 건 이상의 대용량 위치 정보를 검색을 수행하데 특히 적합한 방법으로, 적은 비용으로 위치 검색 성능을 획기적으로 높일 수 있었다.
최근 인터넷 쇼핑몰 등을 통한 전자상거래가 증가하면서 웹페이지를 탐색하는 방문자의 관심도를 분석하여 개인화 등에 활용되는 예가 증가하고 있다. 웹사이트 방문자의 관심도 분석 방법으로는 클릭스트림 기반의 분석 방법이 이용되고 있지만, 이러한 기법은 인터넷 쇼핑 몰과 같이 많은 양의 정보를 제공하는 웹페이지의 경우에는 방문자가 어떠한 정보에 관심이 많은지에 대한분석이 어렵다. 웹페이지와 같이 많은 양의 정보를 제공하는 경우에 제한된 크기의 모니터로는 한 화면에 모든 정보를 표현하기가 어렵다. 따라서 웹페이지를 표현하는 웹브라우저는 이러한 표현의 한계를 극복하기 위하여 페이지 스크롤 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 웹브라우저 내에서 스크롤바 위치와 윈도우 커서의 움직임을 주기적으로 수집하여 사용자의 관심도를 분석하는 웹페이지 관심도 분석 시스템을 제안하고 분석 및 설계하였다.
인터넷으로부터 필요한 정보를 얻기 위하여 무의미한 탐색을 반복하는 경우가 자주 나타나고 있다. 이러한 Dizzy Web에서 사용자와 관련 있는 정보를 추천해 주는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 협동 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 시스템의 구현 알고리즘 중에서 기존의 메모리 기반은 수행 시간에 대한 부담이 매우 크며, 모델 기반은 연속성 데이터에 대한 처리가 어렵거나 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 특히 웹 사용자 모델에서 효과적인 연속성 피드백 데이터를 이용한 사용자 모델링 방법을 제안하고 이를 통해 웹 페이지 예측을 수행하는 시스템을 구현하였다. 논문에 사용된 연속성 데이터는 사용자의 웹 페이지 방문시간이고 이 데이터를 분석하기 위해 기존의 모델 기반 알고리즘에 Support Vector Regression 기법을 결합하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서는 제안 모델의 정확성과 예측 능력에 대하여 기존의 Pearson 알고리즘과 비교하였다. 논문에서 제안하는 방법이 매우 적은 시간 비용을 요구하면서도 유의할 수 있는 수준의 결과가 얻을 수 있음이 확인되었다.
웹 페이지의 증가에 따라 문서의 질을 파악하는 것은 매우 중요한 문제가 되었다. 방문횟수와 같은 빈도 측정에 기반한 평가는 문서에 대한 사용자의 반응을 반영하기에 부족하다. 사용자는 문서가 사용자의 의도와 관련이 부족하거나 필요가 없는 경우 이용 시간이 매우 짧아진다는 특성을 보인다. 또한 사용자는 웹 페이지 이용 시 다양한 행위를 통해 페이지를 이용하게 된다. 마우스 포인터의 이동이나 클릭, 페이지 스크롤 등 웹 브라우저에서만 이루어지는 다양한 행위가 존재한다. JavaScript 는 브라우저에서 발생하는 이벤트 정보를 축적할 수 있고, 이렇게 수집된 정보를 사용자가 이용하는 도중에 서버로 전송이 가능하다. 본 논문에서는 사용자의 이용 정보를 수집하여 웹 페이지 이용을 분석하여 페이지 평가에 대한 기준을 제시한다.
전자상거래가 활성화되었지만 현재의 쇼핑몰은 단순한 상품 구매 역할과 정보 제공, 그리고 정적인 웹 공간의 관리로 이를 통해 인터넷 쇼핑몰 상품의 효율적인 진열, 상품 연관성을 고려한 마케팅 전략, 고객관리와 웹 페이지간의 시간 연관성을 고려한 링크 정보 등과 같은 효율적인 마케팅 전략을 구사하기에는 한계가 있다. 이 논문에서는 전자상거래에 적용 가능한 시간 연관 규칙 탐사기법을 통해 구매 데이터를 기반으로 상품간의 시간 연관 규칙 탐사와, 웹 서버에서 수집된 웹로그 파일로부터 연관 규칙을 찾아내기 위한 모델을 제시한다. 또한 이를 통해 생성된 규칙을 해석하여 사용자에 따른 웹 공간 구성, 방문 페이지 간의 연관성을 고려한 마케팅 전략과 효율적인 광고 전략 등을 위한 방안을 제시한다.
인터넷을 통한 검색은 사용자가 찾으려는 정보를 일반적으로 브라우저를 통해 표현해주고 있다. 본 연구서는 웹 사용자에게 기존의 브라우저가 아닌 화면 분할을 통하여 인터넷 사용의 효율을 높이는 방식을 제공하였다. 그 중에 WEB 2.0의 Ajax를 사용하여 웹 페이지를 분할 후 특정 브라우저와 상관없이 복수 페이지의 접근을 가능하게 하고 검색의 효율성을 높이기 위해 하나의 브라우저에서 서로 다른 검색엔진의 Open API가 작동되도록 하였다. 한번의 키워드 입력과 한번의 클릭으로 검색엔진 마다 방문 할 필요없이 하나의 브라우저에서 각각의 검색 결과를 사용자에게 제공해 주도록 하여 검색 시간을 감축하고, 결과를 비교 분석하므로 웹 서핑의 효율성을 높여주는 시스템을 구현하였고 이를 입증하였다.
오늘날 인터넷이 보편화되면서 수많은 정보들이 빠른 시간 내에 갱신되고 있지만 사용자들은 필요로 하는 정보가 언제 갱신되는지 알지 못해서 동일 웹페이지를 반복적으로 접근한다. 이렇게 정보의 갱신을 확인하기 위하여 동일 웹사이트를 여러 번 방문하는 일은 너무나 번거롭고 비효율적이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 웹픽커 (Web-Picker)를 이용한 템포럴 메세징 시스템을 제안하고자 한다. 사용자가 등록한 웹 페이지들을 웹픽커는 주기적으로 접속하여 검색하고, 웹 페이지에서 사용자가 필요로 하는 정보가 갱신된 경우 그 정보를 사용자에게 e-mail로 자동으로 전송해주는 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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