고객관리에 중요한 정보로 활용되는 웹로그 분석과 의사결정을 지원하기 위한 데이터웨어하우스를 결합하여 데이터웹하우스가 등장하였다. 그러나 시스템에 분산되어 저장된 정보를 통합하는 데이터웹하우스는 다양하고 이질적인 정보를 포함하므로 관리적 측면에서 복잡한 작업을 필요로 한다. 본 연구는 데이터웹하우스 환경에서 데이터를 효과적으로 관리하고 통합하기 위한 메타데이터 스키마를 제안한다. 제안된 스키마는 데이터웹하우스 개발을 지원하고 기업의 정보 자산에 대한 통합 관리를 가능케 한다. 또한 데이터웹하우스의 웹로그 추출을 위한 ETL 메타데이터를 사용하여 웹로그 데이터 처리시간을 향상시킬 수 있다.
최근 전자상거래의 발전과 인터넷 사용자의 급증으로 온라인 상에서 수많은 광고들이 서비스되고 있다. 하지만 이러한 광고서비스는 사용자들의 성향 분석을 기초로 하기보다는 해당 광고의 일방적 서비스에 그치고 있다. 따라서 많은 웹사이트들이 해당 광고의 효율적 서비스를 위해 개인화된 광고서비스를 원하고 있고 해당 서버의 로그 분석을 통한 서비스를 연구 및 시행하고 있다. 본 논문에서는 개인화된 광고 서비스를 가능하게 하는 비교적 간단한 적응형 시스템을 설계하고, 그 성능을 실험하였다. 개인의 성향을 시스템에 가장 효율적으로 반영하기 위하여 개인 컴퓨터의 히스토리 파일을 원시 데이터로 하여 정제후 사용하여 이 파일을 이용하므로 해당 서버를 방문한 자에 한해서만 성향을 파악할수 있는 단점을 극복하여 고객이 다른 서버의 방문 기록도 활용하므로 좀더 현실성 있는 성향 파악이 가능하게 하였다.
Using user monitoring techniques on web, marketing decision makers in cyber shopping malls can gather customer behavior data as well as sales transaction data and customer profiles. In this paper, we present a marketing rule extraction technique for customer behavior analysis in cyber shopping malls, The technique is an application of market basket analysis which is a representative data mining technique for extracting association rules. The market basket analysis technique is applied on a customer behavior log table, which provide association rules about web pages in a cyber shopping mall. The extracted association rules can be used for mall layout design, product packaging, web page link design, and product recommendation. A prototype cyber shopping mall with customer monitoring features and a customer behavior analysis algorithm is implemented using Java Web Server, Servlet, JDBC(Java Database Connectivity), and relational database on windows NT.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권2호
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pp.91-95
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2007
Main goal of web recommendation system is to study how user behavior on a website can be predicted by analyzing web log data which contain the visited web pages. Many researches of the web recommendation system have been studied. To construct web recommendation system, web mining is needed. Especially, web usage analysis of web mining is a tool for recommendation model. In this paper, we propose web recommendation system using grid based support vector machines for improvement of web recommendation system. To verify the performance of our system, we make experiments using the data set from our web server.
웹 검색 분야의 대부분의 선행 연구들은 검색 질의를 살펴본 연구자의 판단에 근거하여 질의의 주제를 분석하였다. 그러나 웹 검색 질의의 주제 분야가 방대하고 다양하여서 이용자가 검색 결과에서 실제로 조회한 문서를 모르는 상태에서 연구자의 판단에 근거하여 질의의 주제를 분류하기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 1년 동안 네이버 이용자들이 입력한 질의를 기록한 질의로그와 질의에 대한 검색 결과에서 이용자가 조회한 문서를 기록한 클릭 로그에 근거하여 국내 웹 검색 질의의 형태 및 주제를 분석하였다. 질의를 형태별로 분류한 결과 사이트 검색 질의가 내용 검색 질의보다 많은 것으로 나타났다. 또한 이용자들이 전반적으로 가장 많이 검색한 주제는 컴퓨터/인터넷. 엔터테인먼트, 쇼핑, 게임. 교육 순으로 나타났다. 본 연구의 결과는 인터넷 포탈 업체들의 효과적인 컨텐츠 구축 및 효율적인 검색 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.
이용자와 검색 서비스 시스템의 모든 검색 과정을 기록한 질의 로그는 이용자의 실제 검색 행위를 사실적으로 반영한다. 따라서, 웹 검색 이용자들의 검색 행태를 이해하기위하여 웹 검색 서비스 시스템이 생성한 질의 로그를 분석하는 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구는 네이버 이용자의 웹 검색 행태를 파악하기 위하여 기존의 질의 로그 분석 방법론을 보완하여 제시한다. 또한, 본 연구는 통합 검색, 디텍토리 검색, 웹 문서 검색과 같은 다양한 검색 유형에 대하여 일주일 동안 생성된 질의 로그를 분석함으로써 네이버 웹 검색 이용자들의 전반적인 검색 행태를 파악하였다. 본 연구의 결과는 보다 효과적인 웹 검색 시스템 개발과 서비스 구축에 기여할 것으로 기대된다.
CRM을 위해서는 다차원 분석이 가능한 OLAP (On-Line Analysis Processing)기술을 적 용한 방법 그리고 데이타 마이닝을 이용한 방법들이 각광 받고 있다. 고객 데이터 중에서 웹 로그 데이터를 실시간에 다차원 분석을 하기 위해서는 OLAP을 사용해야 한다. 그러나 OLAP을 적용하게 되면 웹 로그 데이터 자체가 가지고 있는 특성에 의해 희박성이 발생되고, 사전 집계 연산을 수행 할 시 데이터의 폭발(Explosion)현상이 일어난다. 이는 저장공간의 낭비 뿐 아니라 다차원 질의 시 성능 저하를 발생 시킨다. 본 논문에서는 웹 로그 데이터의 희박성에 대한 체계적인 접근을 위해 희박성을 발생시키는 원인과 2,3 차원의 희박성 형태들에 대해 밝혀보고, 이러한 분석을 기반으로 성능 평가를 위한 테스트 데이터 모델과 질의 모델을 설계하였다. 그리고 희박성 처리를 위해 청크 방식을 사용한 MOLAP시스템을 구현해 보고, 이 시스템과 MS SQL 2000 Analysis Services, Oracle Express의 성능을 평가 및 분석 해보았다. 이는 웹 로그 데이터내의 희박성을 효율적으로 처리할 수 있는 저장구조와 인덱스 방식을 발견하는데 토대가 될 수 있다.
그 동안 이루어진 웹 캐싱에 대한 연구주제는 캐시에 대한 구조적인 접근을 통한 성능의 향상과, 캐싱 기법 자체에 대한 연구, 이들 기법을 혼합적으로 결합한 기법에 대한 연구가 주로 이루어져 왔다. 또한 기존의 웹 객체 참조특성 분석은 웹 로그를 통한 히스토리 분석, 사용자선호도, 데이터마이닝 관점에서의 사용자 특성을 위주로 이루어져왔다. 본 연구에서는 웹 객체참조특성을 확률분포적인 특성 관점에서 분석하며, 이를 통해 객체의 평균수명을 분석하고 이를 웹 캐싱 성능 향상에 도입하는 새로운 연구 방법을 제시한다. 본 연구는 다양한 연구로 발전할 수 있으며, 전자상거래시스템의 성능향상, 지연시간 계산을 통한 고객 만족도의 향상, 웹 로그분석을 통한 데이터마이닝 분야 등 다양한 분야에 대해 연구의 파급 효과가 기대된다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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