많은 웹 서비스가 OAuth 프로토콜을 이용하여 리소스 서버로부터 프로필 정보를 전달받아 사용자를 로그인시켜주는 형태로 제공되어 추가적인 회원가입의 불편함을 줄여주고 있다. 하지만, 작업을 종료한 사용자가 클라이언트 웹 서비스를 로그아웃하더라도 리소스 서버가 로그인 상태로 남아 사용자의 개인정보 및 리소스 서버 자원 유출에 대한 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 OAuth 프로토콜을 통해 로그인한 사용자가 클라이언트에서 로그아웃할 경우, 리소스 서버의 로그인 상태에 관한 알림을 통하여 사용자가 리소스 서버의 로그아웃 여부를 판단할 수 있도록 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 활용하여 OAuth 프로토콜을 통해 로그인한 사용자가 도서관, 백화점, 인쇄소와 같이 여러 사용자가 이용하는 공용 PC 환경에서 리소스 서버에 로그아웃 여부를 확인하지 않아 발생할 수 있는 정보유출 문제를 줄이고 리소스 서버의 자원을 보호할 수 있다.
검색이 편재화 되고 있다. 사용자들은 PC를 너머 스마트폰과 스마트TV에서도 검색을 일상적으로 사용하고 있다. 따라서 사용자의 검색행태도 진화 중이다. 하지만 검색행태 연구는 서버의 트랜잭션 로그(transaction log)를 기반으로 하거나 사용자 로그(user log)를 관찰하는 경우에도 개별 쿼리(query instance)를 분석단위로 삼기에 여러 매체와 여러 시간을 가로지르는 검색 행태를 분석하기에 부족하다. 본 연구에서는 사용자가 직접 덩어리 지운 쿼리 뭉치(bundled query)를 살펴보아 시간과 매체를 가로지르며 궁금증을 해결해 나가는 사용자의 검색행동을 분석해 보았다. 연구를 위해 사용자 PC에 웹로그 캐처를 설치하고, 취합된 웹검색 기록을 사용자들이 직접 덩어리 지워 같은 궁금증을 가진 뭉치를 만들도록 하였다. 또한 각 뭉치에 대한 설문을 통해 검색의 동기, 계기, 만족도 및 검색 후 활동을 조사하였다. 사용자에 의해 만들어진 뭉치는 전화 인터뷰를 통해 검증하였고 맥락을 확인하였다. 뭉치를 통한 인터뷰는 검색 당시의 기억을 떠올리는 힌트로 작용하여 사용자의 검색 회상을 생생하게 하였다. 분석 결과 사용자들은 하루에 평균 4.75개의 검색 뭉치를 발생시키고, 각각의 검색 뭉치는 평균 2.75개의 쿼리로 구성되어 있음을 확인할 수 있었다. 또한 뭉치 내 쿼리의 발전을 '쿼리의 정교화'와 '주제의 정교화'라는 상위 범주 아래 9개의 패턴으로 확인하였다.
한국디지털정책학회 2004년도 International Conference on Digital Policy & Management
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pp.211-219
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2004
Due to rapid increases in Internet users, it becomes essential to provide well-established web services and monitor web server's load for the sake of reliable web server management. The existing web server load monitoring has been based on such cable methods as RPC, RMI, CORBA and etc. But it has the limitation in bringing information both anywhere and anytime over the Internet. This thesis is aimed to realize real-time wireless web server monitoring system based on Wireless Application Protocol (WAP). As any user can log on wirelessly to the Internet at any time through wireless terminals like PDA, the realization will make possible instant and real-time web server monitoring.
With the rapid growth of e-commerce, marketers are able to observe not only purchasing behavior on what and when customers purchased, but also the individual Web usage behavior that affect purchasing. The richness of this information has the potential to provide marketers with an in-depth understanding of customer. Using commonly available Web log data, this paper examines Web usage behaviors at the individual level. By decomposing the buying process into a pattern of visits and purchase conversion at each visit, we can better understand the relationship between Web usage behavior and purchase decision. This allows us to more accurately forecast a shopper's future purchase decision at the site and hence determine the value of individual customers to the siteAccording to our research, not only information seeking behavior but also visiting duration of a customer and participative behavior such as participation in event should be considered as important predicators of purchase decision of customer in a cosmetic internet shopping mall.
SQL Injection 공격은 오래된 공격기법 중 하나로 웹 서비스에 대한 해킹 시도 유형 중에서도 높은 비중을 차지하고 있다. SQL Injection 공격은 데이터 노출 및 권한획득 등의 방법으로 현재까지도 해킹 시도가 많이 발생하고 있으며, 본 논문에서는 오픈소스인 ELK Stack을 활용하여 실시간으로 SQL Injection 공격 대응할 수 있는 로그 분석시스템을 구현하였다. 구현한 시스템을 통해 SQL Injection 공격에 대한 로그 데이터를 시각화하여 제공함으로써, 사용자는 공격의 위험도를 쉽게 파악할 수 있으며 신속하게 공격에 대비할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 파일이 요청된 순간에는 파일의 선호도만을 조사하고, 일정 시간이 흐른 후에 선호도가 높은 파일들을 일괄적으로 캐싱하는 새로운 캐싱 전략을 소개한다. 이 전략에서는 일정 기간 동안 캐시의 상태가 변하지 않기 때문에 캐시 조작 비용이 거의 들지 않는 매우 효과적인 자료 구조의 사용이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 뿐만 아니라, 국내외 5개 웹 서버로부터 수집한 log 파일을 대상으로 실험한 결과에 의하면, LRU를 사용하였을 때보다 오히려 캐시 히트율이 증가하였으며, 캐시 내 자료 재사용율도 증가하는 장점을 보석 주고 있다. 본 논문에서 제안하는 선호도 기반 게으른 캐싱전략(Popularity Based Lazy Caching Strategy)은 캐시에 포함되지 못한 파일의 선호도가 크게 증가하는 경우에 성능이 떨어지는 단점을 가지고는 있다. 그러나 이러한 경우는 자주발생하지 않으며, 웹 서버를 적응적으로 구현하여 해결할 수 있다.
Kim, Jae-Kyeong;Cho, Yoon-Ho;Kim, Woo-Ju;Kim, Je-Ran;Suh, Ji-Hae
한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.192-197
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2001
A recommendation system tracks past actions of a group of users to make a recommendation to individual members of the group. The computer-mediated marketing and commerce have grown rapidly nowadays so the concerns about various recommendation procedures are increasing. We introduce a recommendation methodology by which e-commerce sites suggest new products of services to their customers. The suggested methodology is based on web log analysis, product taxonomy, and association rule mining. A product recommendation system is developed based on our suggested methodology and applied to a Korean internet shopping mall. The validity of our recommendation system is discussed with the analysis of a real internet shopping mall case.
데이터 마이닝(Data Mining)이란 저장된 많은 양의 자료로부터 통계적 수학적 분석방법을 이용하여 다양한 가치 있는 정보를 찾아내는 일련의 과정이다. 데이터 클러스터링은 이러한 데이터 마이닝을 위한 하나의 중요한 기법이다. 본 논문에서는 Fuzzy C-Means 알고리즘을 이용하여 웹 사용자들의 행위가 기록되어 있는 웹 로그 데이터를 데이터 클러스터링 하는 방법에 관하여 연구하고자 한다. Fuzzv C-Means 클러스터링 알고리즘은 각 데이터와 각 클러스터 중심과의 거리를 고려한 유사도 측정에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 웹 로그 데이터의 여러 필드 중에서 사용자 IP, 시간, 웹 페이지 필드를 WLDF(Web Log Data for FCM)으로 가공한 후, 다차원 Fuzzy C-Means 클러스터링을 한다. 그리고 이를 이용하여 샘플 데이터와 임의의 데이터간의 유사 패턴 분석을 하고자 한다.
We proposed a Web cache replacement technique of a divided scope base that considered a size reference characteristics of a Web object for efficient operation of a Web base system and, in this study, analyzed performance of the replacement technique that proposed it though an experiment. We analyzed a reference characteristics of size to occur by a user reference characteristics through log analysis of a Web Base system in an experiment. And we divide storage scope of a cache server as its analysis result and tested this replacement technique based n divided scope. The proposed technique has a flexibility about a change of a reference characteristics of a user. Also, experiment result, we compared it with LRU and the LRUMIN which were an existing replacement technique and confirmed an elevation of an object hit ratio.
In this research, we suggest a Web-based hybrid recommendation mechanism using CBR (Case-Based Reasoning) and web data mining. Data mining is used as an efficient mechanism in reasoning for relationship between goods, customers' preference and future behavior. CBR systems are normally used in problems for which it is difficult to define rules. We use CBR as an AI tool to recommend the similar purchase case. A Web-log data gathered in real-world Internet shopping mall was given to illustrate the quality of the proposed mechanism. The results showed that the CBR and web data mining-based hybrid recommendation mechanism could reflect both association knowledge and purchase information about our former customers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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