스마트폰을 비롯한 모바일 기기에 내장된 다양한 센서들로부터 수집되는 개인의 일상에 대한 정보인 모바일 라이프로그를 관리하고 검색하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존에는 에피소딕 메모리 형태로 저장된 모바일 라이프로그 상에서 사용자가 과거 정보를 찾고 회상하는 방법이 일반적으로 사용되었다. 이러한 방법에서는 사용자가 원하는 데이터를 찾기 위해서는 정확하고 충분한 데이터를 사전에 알고 있어야 한다. 하지만 사람은 처음부터 완전한 정보를 가지고 검색을 하는 것이 아니고 검색을 수행하면서 데이터간의 연관도를 바탕으로 추가적인 정보를 떠올리는 연관 검색을 수행한다. 본 논문에서는 연관도 기반 검색을 위해 인지구조를 바탕으로 모바일 라이프로그를 표현하는 시맨틱 네트워크를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 정의된 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하고 관계의 빈도수와 가중치 공유를 통하여 관계의 가중치를 학습한다. 구성된 시맨틱 네트워크상에서 활성화 확산을 기반으로 연관 검색을 수행함으로 방법의 유용성을 입증하였다.
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.
이 연구는 NTFS 파일시스템에서 디스크의 에러를 복구를 위해 사용하는 저널링 파일($LogFile)에 기록되어 있는 로그 레코드들을 컴퓨터포렌식에 활용하는 방법에 관한 것이다. $LogFile에는 파일 연산의 과정을 그대로 담고 있어서 포렌식의 관점에서는 증거의 보고이다. 그러나 이 구조는 완전하게 공개되어 있지 않아서 구조를 정확히 알고 있지 않다는 어려움이 있다. 이 연구에서는 로그레코드들 기록된 주소 영역에 대해서 역공학적 방법으로 주소 데이터의 구조를 명확히 밝히고 로그레코드마다 그에 관련된 대상 파일이 어떤 것인지 분석하여 포렌식 대상 파일을 식별하고 포렌식 정보를 취득에 활용한다.
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.
데이타베이스 시스템의 로그는 데이타베이스에서 수행된 연산에 관한 다양한 정보를 기록하고 있으나, 주로 장애시의 시스템 복구용으로 사용되고 있다. 본 논문은 데이타베이스 튜닝에 도움이 되는 내용을 제공하는 로그 분석 도구를 제안한다. 본 도구는 사용자에게 로그 분석을 통해 데이타베이스에 수행되는 워크로드 구성, 데이타베이스 스키마 특징, 질의의 자원 사용 상태를 제공한다. 본 논문에서는 개발된 로그 분석 도구의 구조, 특징적 기능, 구현, 검증절차 등을 기술한다. 본 로그 분석 도구의 검증은 TPC-W 벤치마크를 이용하여 수행하였으며 주요 분석 결과를 보인다.
본 연구에서는 지진하중에 대한 구조물의 동적해석 과정에서 실제적이고 신뢰성 있는 확률 통계적 지진응답 결과를 얻기 위해 로그정규분포 기반 지진응답 도출 방안을 제안하였다. 이를 위해 미국지질조사국(USGS)에서 제시한 로스앤젤레스 지역 지진재해도에 따라 50년 동안의 발생 초과확률이 2%, 5%, 10%인 30개 지진데이터들을 활용하였다. 해석 대상으로서는 기본적인 동적거동 파악을 위해 단자유도계를 선정, 이의 고유진동주기 별 응답을 나타내는 응답 스팩트럼을 도식하여 응답 추이를 분석하였다. 최종적으로 도출된 로그정규분포 기반 응답의 경우 기존의 정규분포 기반 응답에 비해 모든 고유주기 영역에서 상대적으로 낮은 응답을 보였다. 제안된 로그정규분포 기반의 지진응답 평가는 성능기반내진설계를 위한 경제적 평가 방식으로서의 대안이 될 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷의 사용자 증가와 네트워크 환경이 점점 복잡해지고 제공되는 서비스 및 사용자의 요구사항들이 다양해짐에 따라 안정적이고 효과적인 환경을 유지하기 위한 서비스 운용관리는 점점 어려워지고 있다. 또한 초창기 보안은 침입차단시스템에 국한되었지만, 최근에는 침입탐지시스템(IDS), 가상 사설망(VPN), 시스템 보안, 인증 등 관련 솔루션이 대거 등장함에 따라 통합관리가 중요시되어 지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 제안한 본 로그 분석을 통한 침입 대응시스템은 로그 파일을 XML 형식으로 저장함으로써 XML의 장점인 로그 파일의 검색이 용이하고 빠르게 이루어 질 수 있으며, 데이터의 구조화에 따라 시스템의 로그 파일들을 통합 분석, 관리하는데 이점을 가질 수 있다. 또한, 본 논문에서 제안한 생성된 로그파일을 IP 주소에 의해 소트된 로그와 Port 번호에 의해 소트된 로그, 침입 유형에 의해 소트된 로그, 탐지 시간에 의해 소트된 로그 등 다양한 형태로 변환하기 때문에 다른 침입탐지시스템에서 생성된 로그 파일과 비교 분석이 가능하다.
본 논문에서는 기존의 플래시 파일 시스템과 차별되는 빠른 복구를 위한 로그 구조를 제안한다. 로그와 메타데이터를 플래시 메모리의 특정 영역에 기록하고, 오류가 발생하게 되면 복구단계에서 이 영역만을 스캔하기 때문에 파일 시스템의 오버헤드를 줄인다. 그리고 로깅연산은 트랜잭션으로 관리되어 다른 연산에 간섭받지 않고 독립적으로 수행이 되므로 동시성을 높이고 로깅에 따른 오버헤드가 크지 않다. 따라서 로깅과 복구에 필요한 시간을 최소화하여 신뢰성 있는 파일 시스템 구성이 가능하다.
본 논문에서는 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 수집하고 분류하기 위한 사전 처리 도구로서 맵-리듀스기반 클러스터링 기법을 제안한다. 특히 우리는 볼륨, 속도, 다양성, 진실성 및 가치와 같은 BIG 데이터의 5V 속성에 만족하고 잘 충족되어 있기 때문에 분산 워크플로우 실행 이벤트 로그를 특별히 워크플로우 빅-로그(Workflow BIG-Logs)라고 정의한다. 이 논문에서 개발하는 클러스터링 기술은워크플로우 빅-로그를 기반으로 하는 특정 워크플로 프로세스 마이닝 및 분석 알고리즘의 사전 처리 단계에 적용하기 위한 목적으로 고안된 것이다. 즉, 맵리듀스(Map-Reduce) 프레임워크를 워크플로우 빅-로그 처리 플랫폼으로 사용하고, IEEE XES 표준 데이터 형식을 지원하며, 결국 본 연구에서 개발중에 있는 구조적 정보제어넷기반 워크플로우 프로세스 마이닝 알고리즘인 ${\rho}$-알고리즘의 사전 처리 단계 전용으로 사용되도록 구현된 것이다. 보다 자세하게 말하자면, 워크플로우 빅-로그의 클러스터링 패턴은 단위업무액티버티 기반 클러스터링 패턴과 단위업무 수행자 기반 클러스터링 패턴으로 분류되는데, 특별히 단위업무 액티버티 패턴의 하나인 시간적 워크케이스 패턴과 그의 발생 건수를 재발견하는 맵리듀스 기반 클러스터링 알고리즘을 설계하고 구현하고자 한다. 마지막으로, 우리는 BPI 챌린지에서 공개한 워크플로우 실행 이벤트 로그 데이터세트에 대해 일련의 실험을 수행함으로써 제안된 클러스터링 기법의 기술적 타당성을 검증한다.
정보사회로의 급격한 변화와 소비자들의 편리함에 대한 욕구의 증가로 최근 홈쇼핑은 새로운 유통환경을 창조하며 기업의 마케팅 활동과 소비자의 소비 구매 행태를 크게 변화시키고 있다. 이는 쌍방적 구조로 이루어져 있는 전형적인 직접마케팅 형태 중 하나로 일반 유통 구조와는 색다른 촉진 기법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 홈쇼핑의 대표적인 촉진기법 중 하나인 희소성 메시지의 광고효과를 살펴보는 바, 각각의 고/저관여 제품에 있어 두 유형의 희소성 메세지(주문 가능한 제품의 수량을 제한하는 주장, 제품의 주문 가능한 시간을 제한하는 주장)와 희소성 메세지가 포함되지 않은 광고 사이에 광고 효과에 차이가 있는지 비교 분석함으로 희소성 메시지의 광고효과를 살펴보고자 하였다. 카탈로그를 통한 실험 연구 결과, 저관여제품이나 고관여제품 모두에서 시간을 한정하거나 수량을 한정하는 희소성 메세지와 비희소성 메세지간에 소비자의 광고에 대한 태도나 광고상표에 대한 태도 및 구매의도에 유의한 차이가 나타나지 않았다. 단지 시간을 한정하는 희소성 메시지는 유의한 차이를 보였으나 그 차이 역시 미미하였다. 이로써 카탈로그에서는 고관여제품, 저관여제품 모두에서 희소성 메세지의 광고 효과를 확인할 수 없었다. 따라서 카탈로그에서 희소성 메시지는 소비자에게 영향을 미칠만한 광고효과를 창출하지 못하므로 광고 효과를 강화시키는데는 적합한 수단이라고 볼 수 없으며, 희소성 메세지를 활용하는 것은 무의미함을 알 수 있었다. 저관여제품에서 희소성 메시지의 효과가 입증되지 못한 이유는 실험 매체로 이용한 카탈로그 자체가 Krugman(1965)이 주장한 저관여 정보처리 과정을 거치는 저관여 매체이기 때문이라 추측된다. 그리고 고관여 제품의 경우 시간을 한정하거나 수량을 한정하는 희소성 메시지의 비효과성이 입증된 것은 정교화 가능성 모델(ELM)에서 주장되는 연구와 일치함을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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