• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.586-594
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• 2004

웹 문서들은 빠른 생성과 소멸의 특징 때문에, 사용자는 찾고자하는 웹 문서를 신속하고 정확하게 추천해 줄 시스템을 요구하고 있다. 정제되지 않은 웹 데이타에는 사용자들의 축적된 경험들을 포함하는 유용한 정보들을 포함하고 있다. 현재, 이러한 유용한 정보를 마이닝 기법이나 통계학적 측정 방법 등을 가지고 정제하여 추천 시스템을 통해 사용자에게 제공하려는 노력이 시도되고 있다. 기존의 정보 필터링 방식은 사용자들의 프로파일을 반드시 이용해야 하는 문제점을 갖고 있으며, 협력적 필터링 방식은 First Rater 문제와 Sparsity 문제가 있다. 또한 사용자 브라우징 패턴을 이용하는 동적 추천 시스템은 연관성이 없는 웹 문서들을 결과로서 제공한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웹 문서 형식에 따라 웹 문서 사이의 유사도를 이용하여 웹 문서를 분류하고, 웹 서버에 기록된 로그 파일을 이용하여 사용자 브라우징 순차 패턴 DB를 생성한다. 이렇게 생성된 정보들과 사용자들의 세션 정보를 이용하여, 사용자가 웹 문서에 접근했을 때 현재 웹 문서와 유사도가 높은 상위 N개의 연관 웹 문서 집합을 제공하고, 순차적인 특성을 갖는 웹 문서를 추천 문서로 제공하는 시스템을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.79-98
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• 2009

인터넷기업에 대한 기업가치 평가에 대한 새로운 평가방식의 필요성과 전통적인 기업가치 평가모형의 한계를 인식하여 미래의 기회가치를 나타내고, 시장성, 고객확보 능력, 기술력, 마케팅 능력 등을 종합적으로 대변해 줄 수 있는 변수로써 웹 트래픽(web traffic)이 많은 연구의 대상이 되고 있다. 웹 트래픽 정보는 인터넷기업 가치에 대한 중요한 경제적 의미를 가지고 있다. 왜냐하면 웹 교통량이나 방문객의 확보 없이는 현재 및 미래의 매출로 전환될 수 있는 고객관계를 만들어 가기가 불가능하기 때문이다. 본 연구의 주요 목적은 인터넷기업의 웹 트래픽 정보가 기업가치에 영향을 미치는지 실증적으로 연구하는 것이다. 이를 위해 인터넷기업의 경우 중요한 가치동인이라고 생각되는 웹 트래픽 정보의 가치관련성을 재무정보와 함께 Ye and Finn(1999)의 로그선형모형으로부터 도출된 Hand(2000a)의 분석모형을 이용하여 실증적으로 검증하였다. 연구결과 첫째, 순방문자수, 방문횟수, 페이지뷰 등 모든 웹 트래픽 변수들이 기업가치에 유의한 양의 결과를 가지고 있는 것으로 나타났다. 이는 인터넷기업의 가치 평가시 재무정보와 함께 웹 트래픽 정보도 중요한 결정 요인임을 의미한다. 둘째, 웹 트래픽의 네트워크 효과에 대한 분석에서는 순방문자수, 방문횟수, 페이지뷰 변수의 네트워크 효과는 기업가치에 유의한 정(+)의 관계를 가지고 있다는 것을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.263-279
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• 2024

클라우드 마이그레이션 증가와 함께 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 보안 위협도 급증하고 있다. 이에 효율적인 사고조사를 수행하기 위한 로그 데이터 분석의 중요성이 강조되고 있다. 클라우드 환경에서는 서비스 다양성과 간편한 리소스 생성 등의 특성으로 인해 대량의 로그 데이터가 생성된다. 이로 인해 사고 발생 시 어떤 이벤트를 조사해야 하는지 판단하기 어렵고, 방대한 데이터를 모두 확인하려면 상당한 시간과 노력이 필요하다. 따라서 데이터를 효율적으로 조사하기 위한 분석체계가 필요하다. AWS(Amazon Web Services)의 로깅 서비스인 CloudTrail은 계정에서 발생한 모든 API 호출이벤트로그를 수집한다. 그러나 사고 발생 시 어떤 로그를 분석해야 하는지 판단하기 위한 인사이트 제공 역할은 부족하다. 본 논문에서는 Cloud Matrix와 이벤트 정보를 연계하여 사고 조사를 효율적으로 수행할 수 있도록하고, 이를 기반으로 사용자 행위 로그 이벤트의 발생 빈도 및 공격 정보를 동시에 확인할 수 있는 자동화 분석프레임 워크를 제안한다. 이를 통해 ATT&CK Framework를 기반으로 주요 이벤트를 식별하고, 사용자 행위를 효율적으로 파악함으로써 클라우드 사고 조사에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.621-630
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• 2003

웹 로그는 사용자가 웹 사이트의 데이터를 액세스할 때 웹 서버에 의해 기록되는 정보로써 최근 인터넷 이용의 급속한 증가로 인해 웹 로그의 활용가치가 더욱 중요하게 되었으며, 웹 로그의 분석 결과는 쇱 사용자들의 행위를 나타내는 패턴을 분석하거나 웹 사이트의 구조를 재배치 하는데 이용될 수 있다. 이를 실현하기 위한 많은 연구들은 주로 연관규칙과 순차패턴을 이용하고 있는데, 대다수는 Apriori 알고리즘을 기본으로 하고 있어서 대용량의 데이터베이스에 적용하기에는 컴퓨팅 시간적 측면에서 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 웹 환경에서 흥미있는 패턴을 탐사하는 새로운 알고리즘을 개발하여 보다 빠르게 패턴탐사를 수행하고, 많은 사용자들이 관심있게 순차적으로 접근하고 있는 정보를 시스템 관리자에게 제공할 수 있는 추천에이전트를 개발한다.

• Educational Technology International
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• 제15권2호
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• pp.71-88
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• 2014

A variety of studies to predict students' performance have been conducted since educational data such as web-log files traced from Learning Management System (LMS) are increasingly used to analyze students' learning behaviors. However, it is still challenging to predict students' learning achievement in blended learning environment where online and offline learning are combined. In higher education, diverse cases of blended learning can be formed from simple use of LMS for administrative purposes to full usages of functions in LMS for online distance learning class. As a result, a generalized model to predict students' academic success does not fulfill diverse cases of blended learning. This study compares two blended learning classes with each prediction model. The first blended class which involves online discussion-based learning revealed a linear regression model, which explained 70% of the variance in total score through six variables including total log-in time, log-in frequencies, log-in regularities, visits on boards, visits on repositories, and the number of postings. However, the second case, a lecture-based class providing regular basis online lecture notes in Moodle show weaker results from the same linear regression model mainly due to non-linearity of variables. To investigate the non-linear relations between online activities and total score, RF (Random Forest) was utilized. The results indicate that there are different set of important variables for the two distinctive types of blended learning cases. Results suggest that the prediction models and data-mining technique should be based on the considerations of diverse pedagogical characteristics of blended learning classes.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권3호
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• pp.249-261
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• 2011

e-Business 시장의 폭발적 성장으로 기존의 오프라인 기업들이 e-Business 시장으로 진입하게 되었으며, 이는 e-Business 시장의 과도한 경쟁을 야기 시켰다. 이에 기업들은 키워드 광고, 이메일 광고, 배너 광고 등의 온라인 마케팅에 대한 투자를 확대하고 있다. 그러나 기존의 온라인 마케팅 방법들은 방문자를 사이트로 유입시키는 데에만 초점을 맞추고 있으며, 방문자들이 사이트로 유입 후 구매로 전환시키기 위한 방법을 제시하지 못함으로써 마케팅의 투자 대비 효과는 점점 감소하고 있다. 본 논문에서는 사이트에 유입된 방문자를 대상으로 전환율을 높임으로써 마케팅의 효과를 높일 수 있는 실시간 온라인 마케팅 시스템 (ROMS: Realtime Online Marketing System)을 제안하고 개발하였다. ROMS는 방문자 행동을 실시간으로 수집하여 방문자 행동을 분석함으로써 방문자의 정보 및 행동을 실시간으로 모니터링 할 수 있으며, 방문자의 컨텍스트 특성에 따라 개인화된 마케팅을 수행할 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제11권2호
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• pp.1-9
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• 2021

OASIS는 온라인상의 디지털 정보자원을 체계적으로 수집·관리·보존하기 위해 2004년도부터 시작된 국립중앙도서관의 웹 아카이빙 프로젝트이다. 본 연구에서는 OASIS 웹 사이트의 접속 로그 분석과 이용자 설문조사를 실시하여 다음과 같은 문제점을 도출하였다. 첫째, OASIS 프로젝트에 대한 사람들의 인지도는 매우 낮았고, 웹 사이트의 첫 접속자가 많았다. 둘째, OASIS 이용률 제고를 위한 적극적인 홍보나 서비스 개편 등이 미흡했다. 연구에서는 이에 대한 개선점으로 자체적인 직접 홍보와 타 기관과 연계한 간접홍보를 강화할 것을 제안하였다. 또한 이용자 맞춤형 서비스를 통해 서비스를 고도화하고, 흥미와 재미를 유발하는 콘텐츠 강화할 것을 제안하였다.

• 정보관리학회지
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• 제17권2호
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• pp.139-153
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• 2000

본 연구는 덕성여자대학교의 온라인목록시스템 사용자 인터페이스인 DISCOVER Web2.0의 이용실태를 분석하였다. 1999년 11월 한 달간의 Log Transaction File을 분석하여 이용자들이 선호하는 탐색의 접근점, 탐색의 접근점 별 사용율, 탐색의 접근점 별 성공률, 탐색 성공에 영향을 미치는 요인 등을 살펴보았다. 외국 대학의 온라인목록의 경우 가장 선호되는 탐색의 접근점은 주제명으로 나타났으나 본 연구에서는 서명(59.2%)으로 밝혀졌다. 가장 덜 선호되는 탐색의 접근점은 저자필드로 11.6%를 차지하였다. 또한 키워드 사용은 극히 저조하여 전체 접근점의 약 16%에 불과하였다. 탐색실패율은 평균 13.9%이며, 주제필드에서의 탐색실패율이 19.8%로 가장 높고 저자필드에서의 탐색실패율은 10.9%로 가장 낮았다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권8호
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• pp.341-346
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• 2012

본 연구에서는 이러닝 환경에서의 학습참여도에 플로우 경험과 인터넷 중독이 미치는 영향을 고찰하였다. 학습참여도는 이러닝 웹 로그 분석을 통해 학습컨텐츠 접속횟수, 접속시간 및 지연시간(컨텐츠 업로드 시간과 접속시간의 시차)을 산정하여 활용하였으며, 이러한 학습참여 변인과 학업성취도간의 관계 또한 분석되었다. 연구결과, 플로우 경험은 모든 이러닝 참여 관련변인과 유의한 관계가 있는 것으로 나타났으며, 인터넷 중독은 지연시간과 유의한 관계가 있는 것으로 파악되었다. 그리고 여학생은 남학생에 비해 더 자주, 더 오래 학습컨텐츠에 접속한 것으로 나타났다. 이러닝 참여 변인 중에서는 접속횟수와 지연시간이 학업성취도에 유의한 영향을 미치는 것으로 파악되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.730-744
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• 2002

최근의 정보시스템의 전형적인 형태인 웹기반 정보시스템(WBIS)은 계속적으로 재구성되어 야만 사용자의 욕구를 만족시킬 수 있으며 수익을 창출할 수 있다. 이를 위해, 시스템의 항해구조를 모델링하고 분석해야 하며 로그파일을 통해 사용자의 행동을 모델링하여 시스템의 재구성시에 활용해야한다. 이에 따라, 본 논문에서는 쇼핑몰을 포함한 WBIS의 재구성(또는 튜닝)을 위한 항해구조의 모델링 및 사용자행동 모델링 방법을 제시한다. 항해구조의 모델링을 위해 구조모델, 상태전이 모델 및 패트리넷 모델 및 분석방법을 제시하였다. 또한, 사용자행동 모델링을 위한 로그분석을 위해, 사용자행동 모델링 알고리즘을 제시하고 이를 구현하였다. 끝으로, 재구성 휴리스틱을 제시하였으며 제시한 방법들은 사례 WBIS에 적용하였다.