웹 검색 분야에서 사용되고 있는 다양한 연구 방법들 중 로그 분석 방법은 이용자의 실제 검색 행위를 사실적으로 반영한다. 로그 분석을 통하여 대다수 이용자의 전반적인 이용 행태를 분석할 수 있으므로, 로그 분석 방법은 이용자 계층이 다양하고 이질적인 웹 검색 분야의 연구에 적합한 방법이라고 할수 있다. 이에 본 연구에서는 네이버의 트랜잭션 로그를 분석한 일련의 연구를 중심으로 로그 분석 방법론이 웽 검색 분야에 어떻게 활용되고 기여할 수 있는지를 파악하고 향후 활용 분야를 제시하고자 한다. 본 연구의 결과는 웹 검색 분야의 학문적 발전과 보다 효율적인 웹 검색 시스템 개발과 서비스 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 웹 검색 이용자들의 전반적인 검색 행태를 이해하기 위하여 국내에서 널리 사용되고 있는 웹 검색 서비스 네이버에서 생성된 검색 트랜잭션 로그를 분석하였다. 본 연구에서는 웹 검색 트랜잭션 로그 분석에 필요한 세션 정의 방법을 설명하고 로그 정제 및 질의 유형 분류방법을 제시하였으며, 한글 검색 트랜잭션 로그 분석에 필수절인 검색어 정의 방법을 제안하였다. 본 연구의 결과는 보다 효과적인 국내 웹 검색 시스템 개발과 서비스 구축에 기여할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 ARIES를 기반으로 하는 ARIES/SR이라 명명된 간단하고 효과적인 회복 기법을 제안한다. ARIES는 거래가 완료되었거나 완료되지 않았거나 관계없이 모든 거래에 의해 수행된 갱신 연산에 대해 재수행을 수행한다. 따라서 시스템 고장 후 회복시 큰 부담이 존재한다. 따라서 이러한 부담을 줄이기 위해 ARIES/SR이란 새로운 회복기법을 제안한다. 이 기법에서는 재수행 연산을 줄이기 위해 완료된 거래에 대해서만 재수행 연산을 수행한다. 또한 미 완료된 거래에 대해 조건적인 철회를 수행함으로써 회복에 필요한 연산의 횟수를 줄일 수 있는 방법이다.
정보 시스템을 이용한 정보 서비스의 향상을 위해서는 이용자의 이용기록을 저장하고, 이를 분석하고 검토함으로써 개선된 서비스를 제공할 수 있는 프로세스의 도입이 요구되고 있다. 또한, 정보센터의 기관특성과 서비스 전략에 따라 필요로 하는 이용기록 및 분석방법에도 차이점이 나타날 수 있다. 본 연구에서는 이용자가 정보 센터에서 제공하는 정보 서비스를 활용하면서 발생하는 이용기록에 대하여 유형별 특징을 살펴보았다. 또한 이를 실제로 운영하는 정보 센터의 분석사례를 통하여 정보 서비스를 개선할 수 있는 구체적인 방안을 모색하였다.
시스템의 장애와 재해로부터 기업의 자산을 보호하는 것은 IT 운영 관리자들이 가장 고려해야 할 사항들 중 하나이다. 그러므로 본 연구는 이러한 재해 복구를 위한 백업 시스템을 제안하였다. 기존의 백업 방식이 데이터베이스의 업데이트가 발생하면 그 이력이 개장 기록(redo log) 파일에 저장이 되고 이 기록파일이 예정된 파일의 크기를 넘어서면 순차적으로 기록보관소 기록(archive log) 파일들로 저장된다. 그러므로 데이터베이스의 변경이 생기는 동안 실시간 변경되는 데이터를 백업받는 과정에 데이터 손실의 오류가 발생할 수 있다. 제안한 백업 시스템은 온라인 개장 기록을 처리기록(transaction log) 데이터베이스로 실시간 백업하고, 기존 백업방법에서 누락 될 수 있는 자료보관소 기록(archive log)으로 백업된다. 그러므로 데이터의 복구 시 온라인으로 개장 기록까지 실시간 복구가 가능하여 데이터의 손실을 최소화 할 수 있을 뿐만 아니라, 멀티스레드 처리방법으로 데이터 복제가 수행되어 시스템의 성능도 향상 시킬 수 있도록 설계하였다. 설계된 백업 시스템의 안정성을 검증하기 위하여 CPN(Coloured Petri Nets)을 도입 하였으며, 백업시스템의 각 수행 단계는 CPN의 그래픽으로 도식화 하고, CPN의 정의와 정리를 기반으로 안정성을 검증하였다.
이 연구에서는 웹기반 온라인목록 이용자들의 전반적인 검색행태를 알아보기 위해, 7년 동안의 트랜잭션 로그를 분석하였다. 웹기반 온라인목록의 검색형태는 검색전략과 검색실패의 관점에서 조사하였다. 검색전략에서는 검색유형, 접근점, 연산자, 검색문의 길이, 단어 사용횟수, 웹기반 온라인목록 이용횟수, 시간대별 및 요일별 이용횟수를 분석하였다. 또한 검색실패는 검색실패율과 접근점별 검색실패율, 연산자별 검색실패율을 분석하였다. 이 연구결과는 향후 웹기반 온라인목록 시스템과 서비스 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Uncertainty in housing price fluctuation has great impact on the overall economy due to importance of housing market as both place of residence and investment target. Therefore, estimating housing market condition is a highly important task in terms of setting national policy. Primary indicator of the housing market is a ratio between rent and transaction price of housing. The research explores dynamic relationships between Rent-Transaction price ratio, housing transaction price and jeonse rental price, using Vector Autoregressive Model, in order to demonstrate significance of shifting rent-transaction price that is subject to changes in housing transaction and housing rental market. The research applied housing transaction price index and housing rental price index as an indicator to measure transaction and rental price of housing. The price index and data for price ratio was derived from statistical data of the Kookmin Bank. The time-series data contains monthly data ranging between January 1999 and November 2009; the data was log transformed to convert to level variable. The analysis result suggests that the rising ratio between rent-transaction price of housing should be interpreted as a precursor for rise of housing transaction price, rather than judging as a mere indicator of a current trend.
데이터베이스 시스템에서, 트랜잭션이 수행한 변경 사항은 커밋 전 2차 저장장치에 보존되어야 한다. 일반적 2차 저장장치는 비휘발성 미디어의 처리 지연을 보완하기 위해 휘발성 DRAM 캐시를 가지고 있다. 그러나 휘발성 DRAM에만 쓰여지는 로그들은 영구성을 보장할 수 없으므로, DRAM 캐시에서 저장매체로 로그를 쓰는 지연 시간을 감출 수 없다. 최근 이러한 단점 극복을 목적으로 DRAM 캐시에 커패시터를 장착한 플래시 SSD가 등장하였다. 이러한 비휘발성 캐시를 가지는 저장 장치는 DRAM 캐시에 로그를 쓰고 즉시 커밋 가능하므로, 커밋 대기를 줄이고 트랜잭션 처리량을 증가시킬 것이다. 본 논문은 커패시터 백업 캐시를 사용한 SSD를 로그 저장소로 사용한 경우 데이터베이스의 트랜잭션 처리 성능에 대해 실험 및 분석 한다. 로그를 낸드 플래시에 저장하지 않고 DRAM 캐시에 저장한 직후 커밋 함으로써, 3배 이상의 처리량 향상이 가능하다. 또한 적절한 튜닝을 거친 후 이상적 로그 성능의 73% 이상을 보인다.
The purpose of this study is about the search pattern of LINNET (Library Information Network System) OPAC users by transaction log, maintained by POSTECH(Pohang University of Science and Technology) Central Library, to provide feedback information of OPAC system design. The results of this study are as follows. First, for the period of this analysis, there were totally 11, 218 log-ins, 40, 627 transaction logs and 3.62 retrievals per a log-in. Title keyword was the most frequently used, but accession number, bibliographic control number or call number was very infrequently used. Second, 47.02% of OPAC, searches resulted in zero retrievals. Bibliographic control number was the least successful search. User displayed 2.01% full information and 64.27% local information per full information. Third, special or advanced retrieval features are very infrequently used. Only 22.67% of the searches used right truncation and 0.71% used the qualifier. Only 1 boolean operator was used in every 22 retrievals. The most frequently used operator is 'and (&)' with title keywords. But 'bibliographical control number (N) and accessionnumber (R) are not used at all with any operators. The causes of search failure are as follows. 1. The item was not used in the database. (15, 764 times : 79.42%). 2. The wrong search key was used. (3, 761 times : 18.95%) 3. The senseless string (garbage) was entered. (324 times : 1.63%) On the basis of these results, some recommendations are suggested to improve the search success rate as follows. First, a n.0, ppropriate user education and online help function let users retrieve LINNET OPAC more efficiently. Second, several corrections of retrieval software will decrease the search failure rate. Third, system offers right truncation by default to every search term. This methods will increase success rate but should considered carefully. By a n.0, pplying this method, the number of hit can be overnumbered, and system overhead can be occurred. Fourth, system offers special boolean operator by default to every keyword retrieval when user enters more than two words at a time. Fifth, system assists searchers to overcome the wrong typing of selecting key by automatic korean/english mode change.
사용자로그는 많은 숨겨진 정보를 포함하고 있지만 데이터 정형화가 이루어지지 않았고, 데이터 크기도 너무 방대하여 처리하기 까다로워서 아직 밝혀져야 할 부분들을 많이 내포하고 있다. 특히 행동마다의 모든 시간정보를 포함하고 있어서 이를 응용하여 많은 부분을 밝혀낼 수 있다. 하지만 로그데이터 자체를 바로 분석으로 사용할 수는 없다. 유저 행동 모델 분석을 위해서는 별도의 프레임워크를 통한 변환과정들이 필요하다. 이 때문에 유저 행동모델 분석 프레임워크를 먼저 파악을 하고 데이터에 접근해야 한다. 이 논문에서는, 우리는 유저 행동모델을 효과적으로 분석하기 위한 프레임워크 모델을 제안한다. 본 모델은 대규모 데이터를 빨리 처리하기 위한 분산환경에서의 MapReduce 프로세스와 유저별 행동분석을 위한 데이터 구조 설계에 대한 부분을 포함한다. 또한 실제 온라인 서비스 로그의 구조를 바탕으로 어떤 방식으로 MapReduce를 처리하고 어떤 방식으로 유저행동모델을 분석을 위해 데이터 구조를 어떤식으로 변형할지 설명하고, 이를 통해 어떤 방식의 모델 분석으로 이어질지에 대해 상세히 설명한다. 이를 통해 대규모 로그 처리방법과 분석모델 설계에 대한 기초를 다질 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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