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.
본 논문에서는 현재 증가하고 있는 웹 서비스 공격을 정확하고 빠르게 탐지할 수 있고, 잘못된 공격탐지를 줄여줄 수 있는 웹서버 보안관리시스템을 제안한다. 이 시스템은 여러 단위보안모듈들의 결과를 실시간으로 수집하고 상호연관성 분석과정을 통해 탐지의 정확성을 향상시킨다. 단위보안모듈은 네트웍기반 침입탐지시스템 모듈, 파일무결성 검사 모듈, 시스템로그분석 모듈 그리고 웹로그분석 모듈로 구성되며, 그리고 각각의 단위보안모듈들의 결과에 연관성을 부여하여 실시간으로 분석하는 상호연관성 분석 모듈이 있다. 제안한 시스템은 공격탐지의 정확성 뿐 아니라 단위보안모듈의 추가 그리고 상호연관성 분석의 범위확장이 용이한 프레임워크를 제공한다. 그리고 제안한 시스템의 단위보안모듈 중 침입탐지시스템 모듈은 다중 쓰레드 기반으로 Snort를 재구성하여 보다 빠른 공격 탐지 시간을 갖는다. 처리량이 많은 단위보안모듈의 처리시간을 단축함으로서 웹서버 보안관리시스템 처리 성능을 향상시킬 수 있다.
학령인구의 급격한 감소로 입시 경쟁이 치열해지고 디지털 채널을 통한 마케팅이 더욱 중요해지면서 대학은 신입생 모집을 위해 온라인 홍보와 소통에 더 많은 리소스를 투자하고 있다. 이에 본 연구는 웹로그 분석도구인 구글 애널리틱스를 활용하여 대학 입시 홈페이지의 방문자 행동을 추적하고, 이를 기반으로 디지털 마케팅 전략을 수립하였다. 분석 대상 기간은 구글 애널리틱스4(GA4)가 통합된 2023년 7월 1일부터 대학 입시가 마무리된 2024년 1월 10일까지 설정하였다. 분석 결과 방문자의 접속 위치에 기반한 지리적 정보, 방문자가 사용한 기기(운영체제) 및 브라우저, 방문자들의 트래픽을 통한 유입 채널, 방문자가 참여한 페이지 및 화면의 전환, 방문자의 이동 흐름 등 흥미로운 패턴을 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 대학은 디지털 마케팅을 통한 입시 홍보를 강화하고 입학 지원자들과 효과적인 소통을 통해 경쟁력을 확보할 수 있는 방안을 찾을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 WEB대상으로 UI테스트를 최초 설계할 때, 웹로그를 분석하여 사용자들의 패턴을 파악하고 자동으로 테스트 시나리오와 케이스를 설계하여 제공하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 메세지큐를 활용하여 로그 데이터를 효율적으로 수집할 수 있고, 분석 시스템과 사용자들이 사용하는 웹서버를 분리하여 로그분석으로 인한 시스템 과부하 현상을 예방 할 수 있다. 또한 로그분석을 통해 추출된 데이터를 통해 사용자들이 실제로 자주 사용하거나 사용했던 사용 경로를 이용하여 자동으로 테스트 시나리오와 테스트 케이스에 대한 자료들을 접할 수 있어 테스트 분석, 설계 과정에서의 소요되는 시간이 감축되는 것을 기대할 수 있으며, 실제 사용자들이 자주 이용하는 패턴으로 테스트 대상을 정할 수 있기 때문에 후에 테스트를 통한 결함이 조치가 된다면 사용자들이 결함 경험을 줄일 수 있을 것이라 기대한다.
인터넷쇼핑몰 서버에의 고객의 상품에 대한 접근을 추적하여 고객의 성향을 추출하기 위한 웹마이닝에서는 웹서버가 생성하는 로그에서 필요한 정보를 수집하였다. 그러나 웹서버가 생성하는 로그는 단순 페이지 액세스의 정보만을 포함하고 있어, 현재 데이터베이스와 연동되어 동작하는 CGI 및 서버스크립트(JSP, ASP, PHP)등을 이용한 시스템에서는 CGI나 스크립트 파일명만 로그로 기록되고 분석시 가장 중요한 상품코드 및 상품 카테고리는 포함되지 않는다. 제안한 모델에서는 기존 쇼핑몰 시스템과의 연동 및 성능을 고려하여 웹서버에 분석전용 가상로그를 기존의 로그파일에 발생시키는 방법을 제안하였다. 이 방법으로 기존 사이트에 복잡한 코드를 추가할 필요 없이 간단한 로그발생코드 한 줄을 추가함으로써 해결할 수 있었다. 또한 유효 로그 필터링 및 클리닝에 걸리는 시간은 일반로그 분석대비 30%정도 향상되었으며 일반 로그에서는 불가능한 고객이 접근한 상품정보코드 및 카테고리코드 등의 정보를 쉽게 추출할 수 있었다.
인터넷을 이용한 서비스와 정보제공이 활성화 되면서 사용자들은 서비스 품질 및 컨텐츠 품질에 대해 관심 갖기 시작했으며 이러한 변화에 따라 서비스 제공자 또한 사용자의 욕구를 만족 시키는 서비스 및 다수의 사용자가 참여하는 사이트 활성화를 목적으로 하게 되었다. 사용자에게 최상의 서비스를 제공하기 위해 대부분의 서비스 제공자는 이용자 피드백 분석 및 운영시스템 분석 등 자료 분석에 노력하지만 제한된 이용자와의 커뮤니케이션과 자료 수집 및 분석에 상당한 시간과 비용을 들임으로써 사용자들에게 개선된 서비스 제공까지 너무 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 이유로 특정 웹 사이트(www.appbelt.net)의 운영현황 분석을 위해 웹 마이닝 기법을 적용한 로그 파일 분석 방식을 채택하였는데 로그 데이터를 가져와 분석하고 별도의 리포트를 만들어 판단하는 번거로움 없이 구글 애널리틱스 툴을 활용하여 정량평가를 시행하였다. 또한 웹 표준 평가(Coolcheck)서비스를 이용한 웹 사이트의 전반적인 품질평가를 통해 해당 웹 사이트의 문제점을 진단하고 개선 방안을 연구하였다. 로그분석이란 사용자가 웹 사이트 이용하면 이에 대한 기록이 로그라는 형태로 흔적이 남게 되는데 이 데이터를 기반으로 사용자가 웹 사이트를 방문하여 행동하는 다양한 정보를 추출해 내는 것이라 할 수 있다. 또한 로그 분석을 통하여 대다수 이용자의 전반적인 이용행태를 분석할 수 있으므로 로그 분석방법은 이용자 계층이 다양하고 이질적인 웹 검색 분야의 연구에 적합한 방법이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 로그분석 방법으로 구글 애널리틱스 로그 추적 코드를 웹사이트에 직접 삽입하여 데이터를 수집, 데이터 평가, 리포트 분석 단계를 거쳐 전반적인 웹 사이트의 운영현황을 진단하고 평가한 후 웹 사이트에서 예상하는 사용자의 행동패턴과 실제 방문자의 경로가 일치 하는지 판단하여 문제점 및 개선사항을 도출하였다. 이 판단은 곧 기업의 목표 값 도달 경로의 우선순위(중요도)에 영향을 미치고 사용성이 너무 낮을 경우 경로 설정의 부적절함 등을 웹 사이트의 개선 요소에 포함시키게 된다. 이러한 연구방법은 기업에서 하고자 하는 비즈니스의 방향이 제대로 설정되었는지, 사용자의 요구 및 행태와 일치하는지 분석하여 향 후 비즈니스 방향 재설정 및 웹 사이트 개선에 도움이 될 것으로 보인다.
최근 빠르게 성숙되고 있는 시장과 경쟁적 환경으로 인해 고객 유지에 대한 중요성이 증대되고 있다. 이는 기존 고객을 유지하는 것이 비용 면에서 저렴할 뿐 아니라, 고객 충성도나 구전효과가 같은 기타 부수적인 이득을 획득할 수 있다는 측면에서 유리하기 때문이다. 본 논문은 고객의 이탈 가능성을 미리 예측하고 이를 사전에 방지할 수 있는 고객 유지 절차를 제시하고 있다. 이탈고객의 탐지 및 방지를 위해서는 기존의 인구통계학적 자료 외에도 웹로그, 구매 Database 등의 대용량의 고객 행위 데이터에 대한 분석이 요구되기 때문에 데이터 마이닝 기법의 활용이 필수적이다. 그러나 대부분의 데이터 마이닝 연구는 예측 및 분류의 정확성이 높은 모델을 개발하는데 초점이 맞추어져 있으며, 고객의 행위를 이해하고 바람직한 방향으로 유도하고자 하는 연구는 지극히 부족한 상황이다. 그러므로 본 논문은 다양한 데이터마이닝 기법을 통합하여 잠재 이탈고객을 탐지하고, 기존 연구에서 간과하고 있던 비용적 측면을 고려한 이탈 방지 절차를 제시하고자 한다.
인터넷이 확산과 더불어 보안의 문제도 증가하고 있다. 이로 인해 네트워크 보안과 서비스에 대한 관리자의 책임 또한 더욱더 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 웹로그를 분석하여 웹호스팅 환경에서 장시간 사용되지 않아 보안성이 약한 사용자 계정을 관리자로 하여금 시스템 보안의 틈새를 찾고 이를 해결할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위해 WLA(Web Log Analyzer)를 구현하여 웹서버가 수행될 때 기록되는 각각의 로그를 분석한다. 그 결과 웹호스팅을 사용한 계정 이름의 수를 포함한 UUL(Used User List)를 구축하고 일정기간 사용하지 않는 호스팅 서비스 이용자를 찾아내고, 관리할 수 있게 한다.
플러스터링이란 주어진 데이터 집합의 패턴들을 비슷한 성실을 가지는 그룹으로 나누어 패턴 상호간의 관계를 정립하기 위한 방법론으로, 지금가지 이를 위한 많은 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 패턴인식, 영상 처리 등의 여러 공학 분야에 널리 적용되고 있다. FCM(Fuzzy C-Means) 알고리즘은 최소자승 기준함수(least square criterion function)에 퍼지이론을 적용만 목적함수의 반복최적화(iterative optimization)에 기반을 둔 방식으로, 하드 분할에 의한 기존의 클러스터링 방법이 승자(winner take all) 형태의 방법론을 취하는데 비하여, 각 패턴이 특정 클러스터에 속하는 소속정도를 줌으로써 보다 정확한 정보를 형성하도록 도와준다. 본 논문에서는 FCM 기법을 이용한 웹로그 분석을 하고자 한다.
세계 강대국으로 자리매김하는 중국을 경제적 측면뿐 아니라 정치, 사회, 문화 등을 통합한 통찰력과 전문 지식을 요구하는 지역학적 입장에서 광범위하게 연구할 필요가 있다. 지역학 연구자의 범위 또한 산 관 학계를 포함하여 중국에 관심을 가진 일반 대중까지도 그 범위를 확대해볼 수 있다. 이때, 정보의 정확성, 다양성, 심층성을 두루 갖춘 중국 전문정보 포털사이트는 지역연구의 핵심 정보원이다. 중국 지역전문정보 포털사이트인 (China Specialist Forum: 이하 CSF)의 분석을 통해 중국지역연구의 콘텐츠 이용현황을 분석한다. CSF는 주요 콘텐츠의 활용현황, 인기자료, 회원직종별 방문비율, 페이지뷰를 통해 사이트 활용도, 사이트 유입방법, 방문국가, 사이트 충성도 등으로 분석한 결과 지난 10년간 운영된 단일주제의 전문정보 웹사이트로써 비교적 높은 이용자의 충성도를 보이고 있었다. 본 연구를 통해서 국가적인 차원에서 설계 구축된 CSF가 전문지식정보포털사이트로써 보다 효율적으로 이용되어 질 기획방안 구축에 기초가 되며, 더 나아가 중국정보의 효과적인 활용을 통해 한 중 경제발전에 토대를 마련하고 지역연구정보 체계확립에 이바지할 것으로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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