• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권4호
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• pp.101-107
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• 2018

Visitors to a Web site leave access logs documenting their activity in the site. These access logs provide a valuable source of information about the visitors' access patterns in the Web site. In addition to the pages that the user visited, it is generally possible to discover the geographical locations of the visitors. Web servers also records other information such as the entry into the site, the URL, the used operating system and the browser, etc. There are several Web mining techniques to extract useful information from such information and visualization of a Web log is one of those techniques. This paper presents a technique as well as a case a study of visualizing a Web log.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-10
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• 2012

In this study, software products developed in the course of testing, software managers in the process of testing software test and test tools for effective learning effects perspective has been studied using the NHPP software. The finite failure nonhomogeneous Poisson process models presented and the life distribution applied exponential and log shaped type hazard function. Software error detection techniques known in advance, but influencing factors for considering the errors found automatically and learning factors, by prior experience, to find precisely the error factor setting up the testing manager are presented comparing the problem. As a result, the learning factor is greater than autonomous errors-detected factor that is generally efficient model could be confirmed. This paper, a failure data analysis of applying using time between failures and parameter estimation using maximum likelihood estimation method, after the efficiency of the data through trend analysis model selection were efficient using the mean square error and coefficient of determination.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권2호
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• pp.128-133
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• 2017

최근 대용량 데이터 분석을 위해 다수의 서버를 사용하는 시스템이 증가하고 있다. 대표적인 빅데이터 기술인 하둡은 대용량 데이터를 다수의 서버로 구성된 분산 환경에 저장하여 처리한다. 이러한 분산 시스템에서는 각 서버의 시스템 자원 관리가 매우 중요하다. 본 논문은 다수의 서버에서 수집된 로그 데이터를 토대로 간단하면서 효율적인 이상 탐지 기법을 사용하여 로그 데이터의 변화가 급증하는 이상치를 탐지하고자 한다. 이를 위해, 각 서버로부터 로그 데이터를 수집하여 하둡 에코시스템에 저장할 수 있도록 Apache Hive의 저장 구조를 설계하고, 이동 평균 및 3-시그마를 사용한 세 가지 이상 탐지 기법을 설계한다. 마지막으로 실험을 통해 세 가지 기법이 모두 올바로 이상 구간을 탐지하며, 또한 가중치가 적용된 이상 탐지 기법이 중복을 제거한 더 정확한 탐지 기법임을 확인한다. 본 논문은 하둡 에코시스템을 사용하여 간단한 방법으로 로그 데이터의 이상을 탐지하는 우수한 결과라 사료된다.

• Journal of Pharmaceutical Investigation
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• 제41권5호
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• pp.309-315
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• 2011

A sensitive and specific liquid chromatographic method coupled with tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) was developed for the analysis of ambroxol (active moiety of acebrophylline). After acetonitrile precipitation of proteins from plasma samples, ambroxol and the domperidone (internal standard, IS) were eluted on a C18 column. The isocratic mobile phase was consisted of 10 mM ammonium acetate and methanol (10 : 90, v/v), with flow rate at 0.2 mL/min. A tandem mass spectrometer, as detector, was used for quantitative analysis in positive mode by a multiple reaction monitoring mode to monitor the m/z 379.2${\rightarrow}$264.0 and the m/z 426.2${\rightarrow}$175.1 transitions for ambroxol and the IS, respectively. Twenty four healthy Korean male subjects received two capsules (100 mg ${\times}$ 2) of either the test or the reference formulation of acebrophylline HCl in a 2 ${\times}$ 2 crossover study, this was followed by a 1week washout period between either formulation. $AUC_{0-t}$ (the area under the plasma concentration-time curve) was calculated by the linear trapezoidal rule. $C_{max}$ (maximum plasma drug concentration) and $T_{max}$ (time to reach $C_{max}$) were compiled from the plasma concentration-time data. The 90% confidence intervals for the log transformed data were acceptable range of log 0.8 to log 1.25 (e.g., log 0.8964 - log 0.9910 for $AUC_{0-t}$ log 0.8690 - log 1.0750 for $C_{max}$). The major parameters, $AUC_{0-t}$ and $C_{max}$ met the criteria of Korea Food and Drug Administration for bioequivalence indicating that Acephyll$^{(R)}$ capsule (test) is bioequivalent to Surfolase$^{(R)}$ capsule (reference).

• 정보보호학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.135-144
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• 2009

본 논문은 오늘날 정보사회의 핵심 정보 자원인 개인정보가 웹 로그를 통해 누출될 수 있는 보안 위협의 심각성을 재인식시키고, 이를 근원적으로 예방하기 위한 대응방안을 제시한다. 최근 개인정보는 정보사회의 발전과 함께 범위 및 종류가 확대되고 그 중요성이 매우 커지게 되었다. 웹 로그는 법 제도적으로 규정된 개인정보가 저장되는 개인정보 파일임에도 불구하고, 웹 서비스의 부산물 정도로만 인식되어 충분한 보호조치가 이루어지지 못하고 있다. 웹 로그를 통해 노출될 수 있는 개인정보를 개발 단계에서 통제하여 웹 로그에 개인정보가 저장되는 것을 최소화하고, 운영 단계에서 적용되어야 하는 기술적 대안을 제시한다. 근본적 보호체계를 통해 법 제도적 규제를 준수하고 개인정보를 효과적으로 보호할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.380-384
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• 2009

모바일 장치에서 수집되는 로그 데이터는 개인의 일상에 대한 다양하고 지속적인 정보를 담고 있다. 이로부터 얻을 수 있는 사용자의 위치, 사진, 사용중인 모바일장치 기능 및 서비스의 종류를 통하여 사용자의 상태를 추론하고 개인의 일상을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치로부터 실시간으로 로그 데이터를 수집, 분석하고 이를 지도기반으로 시각화하여 개인 일상에 대한 정보를 효과적으로 관리할 수 있도록 하며 다른 사용자와 이 정보를 공유하여 상호 사용 가능한 어플리케이션을 개발한다. 제안하는 어플리케이션은 베이지안 네트워크 확률 모델을 채택하여 개인의 상황을 추론한다. 실험에서는 실제로 수집된 로그 정보를 바탕으로 효율적 시각화 및 다른 사용자와의 정보 공유 기능의 유용성을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1431-1439
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• 2017

보안 분야에서 악성코드나 이상 행위를 탐지하기 위한 보안 로그의 분석은 매우 중요하며, 악성코드를 탐지하기 위한 이미지 시각화 분석 기술은 많은 선행 연구를 통해 논의되어져 왔다. 이러한 분석 기술은 온라인 게임에도 적용될 수 있다. 최근 온라인 게임에서 악성코드나 게임 봇, 매크로 도구 등의 악용 사례가 증가하므로 인해 정상적으로 게임을 이용하려는 유저들의 이탈이 늘어나는 추세로 서비스의 운영자가 제시간에 필요한 조치를 하지 않을 경우 게임 산업 자체가 무너질 수 있다. 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해 로그 파일을 PNG 이미지로 변환하는 방식을 사용한 새로운 이탈 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이미지 변환을 통해 기존의 로그 크기에 비해 52,849배 경량화된 분석이 가능하며 특성 분석이 별도로 필요하지 않은 방식으로 분석에 소요되는 시간을 단축시켰다. 모델의 유효성 검증을 위해서 엔씨소프트의 블레이드 앤 소울 게임의 실제 데이터를 사용하였고, 분석 결과 97%의 높은 정확도로 잠재적인 이탈 유저를 예측할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제14권2호
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• pp.261-271
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• 2001

정보 공유와 비즈니스 수행 등의 매체로서 World Wide Web의 이용이 보편화됨에 따라 다양하고 방대한 데이터를 웹을 통하여 얻을 수 있게 되었으며, 이러한 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 데이터 분석과 활용은 많은 분야에서 중요한 사안으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 웹 로그(web log)데이터로부터 정보를 추출하기 위한 과정 및 방안에 대해 살펴보고자 한다. 로그 데이터의 특징과 통계 데이터와의 차이점, 데이터 수집 및 사전 처리 과정, 추출할 수 있는 정보 및 분석 방법 등을 제시하고 로그 데이터 분석 예제를 제시한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권4호
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• pp.51-64
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• 2014

The purpose of operating the main homepage of University is to provide the related information about University resources to site visitors. In this study, we analyze website browsing patterns and extract characteristics of users in order to improve its utilization. The access log files to main homepage were used to analyze the browsing patterns and converted to process log files adaptable to a process mining tool, ProM. Finally we provide useful information about user friendly homepage design and suggest plans for improving its utilization to website operators.

• 한국석유지질학회:학술대회논문집
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• 한국석유지질학회 1998년도 제5차 학술발표회 발표논문집
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• pp.10-14
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• 1998

A systematic methodology is developed for the electrofacies determination from wireline log data using multivariate statistical analysis. To consider corresponding contribution of each log and reduce the computational dimension, multivariate logs are transformed into a single variable through principal components analysis. Resultant principal components logs are segmented using the statistical zonation method to enhance the efficiency and quality of the interpreted results. Hierarchical cluster analysis is then used to group the segments into electrofacies. Optimal number of groups is determined on the basis of the ratio of within-group variance to total variance and core data. This technique is applied to the wells in the Korea Continental Shelf. The results of field application demonstrate that the prediction of lithology based on the electrofacies classification matches well to the core and the cutting data with high reliability This methodology for electrofacies classification can be used to define the reservoir characteristics which are helpful to the reservoir management.