소비자입장에서 쉽고 편리하게 상품 검색 및 구매를 할 수 있는 웹기반 전자상거래 시스템의 구축이 필요하다는 것은 현실적인 일이다. 이러한 취지하에 본 연구에서는 소비자의 사용편의성과 수용도를 향상시키기 위해 웹기반 전자상거래 시스템의 소비자의 구매과정특성을 분석하였다 그리고 이를 기초로 특정 국내 쇼핑몰 사이트의 구매과정의 활동을 분류한 후 구매과정의 로그파일 분석 및 데이터 마이닝을 통하여 쇼핑몰 사용자의 유사특성에 따라 사용자를 그룹화하고 사용패턴을 분석하였다. 실험적 결과는 다양하면서도 공통적인 구매행위 특성을 함께 지닌 쇼핑몰 소비자를 동시에 수용할 수 있는 맞춤형 쇼핑몰의 설계방안으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
현재 사회는 정보화 사회로 데이터를 활용하는 것이 필수불가결하다. 따라서 데이터베이스를 활용하여 방대한 양의 데이터를 관리하고 있다. 실생활에서 데이터베이스에 들어있는 데이터들은 대부분 한 그룹의 회원들의 개인정보들이다. 개인정보는 민감한 데이터이기 때문에 개인정보를 관리하는 데이터베이스 관리자의 역할이 중요하다. 하지만 이런 개인정보를 악의적으로 사용하기 위해 데이터베이스를 공격하는 행위가 늘고 있다. SQL Injection은 가장 많이 알려져 있고 오래된 해킹기법 중에 하나이다. SQL Injection 공격은 공격하기 쉬운 기법으로 알려져 있으나 대응방안 또한 쉽지만 많은 로그인을 요구하는 웹페이지에서 SQL 공격을 피하기 위한 노력을 많이 하지만 일부 사이트는 여전히 SQL 공격에 취약하다. 따라서 본 연구에서 SQL해킹 기술 사례 분석을 통하여 효과적인 방어책을 제시하여 웹 해킹을 막고 안전한 정보통신 환경을 제공하는 데 기여한다.
초고속 인터넷의 웹 서비스를 사용하여 WAS를 통한 DBMS 접근이 늘어나고 있다. 불특정 다수에 의한 DBMS에 대한 3-Tier와 우회접속에 대한 접근 및 권한제어를 위해서는 DB보안 기술의 적용이 필요하다. WAS를 통해 DBMS에 우회접속을 하면 DBMS는 우회접속 사용자의 IP정보를 저장하지 못하고, 직전 시스템에 접속한 사용자인 WAS의 정보를 저장하게 된다. 본 논문에서는 WAS를 통해 DBMS에 우회접속하는 쿼리정보를 역추적하여 보안감사기록과 포렌식자료를 연구한다. 통신 경로에서 MetaDB를 구축해 웹을 통해 login한 사용자에 대한 세션과 쿼리 정보를 저장하고, DBMS에도 로그 되는 쿼리 정보를 저장해서 time stamp쿼리를 비교 매핑 하여 실제 사용자를 식별한다. 보안 신뢰성의 향상 방법으로, log을 받아 Pattern분석 후에 Rule을 만들어 적용하고, Module을 개발해 정보의 수집 및 압축을 통해 데이터 저장소에 보관한다. 보관된 정보는 지능형 DB보안 클라이언트를 이용한 분석과 정책 기반 관리 모듈의 통제를 통해 역추적의 오탐률을 최소화할 수 있게 한다.
최근 스마트폰의 빠른 보급으로 누구나 언제 어디서든 자유로운 네트워크 접속이 가능해졌다. 이는 통행 전은 물론 통행 중 교통정보 검색이 매우 편리해졌음을 의미한다. 고속도로 교통정보 탐색 행태의 기반이 되는 상관성 분석을 위하여, 웹과 모바일-앱의 접속 지표에 대한 정상성 여부를 검증하고, TCS 교통량과의 상관관계를 실증적으로 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과 첫째, 시간대별 웹/모바일-앱의 접속 지표에 대한 ADF-검정, PP-검정 결과, 로그변환이나 차분변환 없이도 시계열의 정상성 조건을 만족하는 것으로 나타났다. 둘째, 고속도로 진출입 교통량과의 피어슨 상관계수를 검토한 결과, 웹/모바일-앱의 모든 접속 지표는 뚜렷한 양적 상관관계를 보였다. 단, 트럭의 TCS 진입 교통량은 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 셋째, 시계열 변수 사이에 존재하는 발생시간의 시차 관계(동행성, 선행성, 후행성)를 규명하기 위해 교차분석을 수행한 결과, 모바일 이용자는 모든 웹 접속 지표보다 선행하고 있었으며, 모바일 실행횟수는 모든 웹 접속 지표와 동행함을 발견하였다. 넷째, 고속도로의 진입 교통량에 선행하는 웹/모바일-앱 접속 지표는 존재하지 않았으며, 웹 페이지뷰/방문자/신규방문자/재방문자, 모바일 실행횟수는 오히려 고속도로 진입 총 교통량과 비교시 1시간의 후행 시차에서 상관관계가 가장 높게 나타났다. 향후 분석의 공간적 범위와 시간적 범위를 세분화하고 교통정보 이용자의 위치정보를 활용할 수 있다면, 경로 전환 시점/비율과 같은 개별 통행행태까지도 예측할 수 있게 될 것으로 판단된다.
본 논문은 웹페이지의 로그인 또는 패스워드 변경 인터페이스에서 제공하는 패스워드 표기 방법이 국내 사용자의 패스워드 구성(composition)에 영향을 주는지 설문을 통해 살펴보고, 보안 향상을 위한 표기법을 제안한다. 특히 현재 혼용되고 있는 외국어 '패스워드' 표기와 이를 우리말로 번역한 '비밀번호' 표기는 의미적인 차이가 있다. 국내 S대학교 재학생 200명을 대상으로 설문조사를 통해 '비밀번호' 표기를 사용할 때 더 많은 학생들이 숫자 위주의 패스워드를 만드는 것을 확인하였다. 숫자 위주의 패스워드는 그렇지 않은 경우에 비해 가능한 조합의 수가 크게 감소하므로 이는 보안에 좋지 않은 영향을 줄 우려가 있다. 따라서 본 논문이 국내 사용자들의 패스워드 보안을 향상시킬 방법을 찾는 연구의 참고 자료로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
Purpose: The purpose of this study is to identify the nursing student's e-Learning status. Method: The 48 nursing students were subject to this study. They were introduced to use 'understanding of ABGA' site. And the web log data was analysed. Result: General learning status in nursing education, difference of learning status in each learning type, and 'quiz' area learning status were analysed to see the nursing student's e-Learning status. The result of study showed that the participants didn't get learning that site designer had in mind to give them. Conclusion: It is important to figure out students' actual learning behaviors and reactions of feedbacks. Also, web log data could provide useful data that affect student's behaviors. Based on this study result, the following is suggested. The way to give them effective learning should be considered by the instructor who knows the unsincere type students through web log data.
리눅스 서버는 웹, FTP, SSH등 여러 가지 서비스를 제공한다. 이러한 서비스를 받는 사용자들이 이것을 이용하여 해킹을 시도하고 있다. 그렇기 때문에 서버 보안에 대한 대책이 필요하다. 본 논문에서는 다중의 리눅스 서버의 대한 각 종 서비스 로그를 분석하여 리눅스 기반이 아닌 윈도우즈 기반에서 다중 리눅스 서버 시스템을 모니터링 및 제어할 수 있는 솔루션을 개발하였다.
블로그는 인터넷 공간에서 가장 손쉽게 정보 출간, 토론 참여, 커뮤니티 형성하는 수단이다. 그러나 최근에 광고를 유치하거나 페이지 순위를 올리기 위한 목적의 다양한 스팸 블로그가 범람하고 있다. 본 연구의 목적은 웹 환경에서 이러한 스팸 블로그(Splog)를 자동으로 판별하는 시스템을 개발하는 것이다. 먼저 블로그의 HTML을 제거한 후 품사를 부착하였다. 어휘/품사 쌍을 자질로 사용하였으며 카이제곱 통계량을 이용하여 유용한 자질을 선택하였다. 선택된 자질의 가중치를 벡터로 표현한 후, 지지벡터기계(Support Vector Machines)를 학습하여 자동으로 스팸 블로그를 판별하는 시스템을 제안하였으며, SPLOG 데이터 집합으로 실험한 결과 F1척도로 90.5%의 정확률을 얻었다.
This study presents a web log analysis model for e-CRM, which combines the on-line customer's purchasing pattern data and transaction data between companies in B2B environment of make-to-order company. With this study, the customer evaluation and the customer subdivision are available. We can forecast the estimate demands with periodical products sales records. Also, the purchasing rate per each product, the purchasing intention rate, and the purchasing rate per companies can be used as the basic data for the strategy for receiving the orders in future. These measures are used to evaluate the business strategy, the quality ability on products, the customer's demands, the benefits of customer and the customer's loyalty. And it is used to evaluate the customer's purchasing patterns, the response analysis, the customer's secession rate, the earning rate, and the customer's needs. With this, we can satisfy various customers' demands, therefore, we can multiply the company's benefits. And we presents case of the 'H' company, which has the make-to-order manufacture environment, in order to verify the effect of the proposal system.
인터넷 중심의 정보화 사회가 되면서 B2C나 B2B간에 상품 정보의 교환이 활발해지고 있다. 우리는 상품정보를 통합적으로 표현할 수 있는 XML기반 통합 상품 표현 모델을 제시한 바 있다. 이 모델은 상품을 통합적으로 표현할 수 있고, 데이터의 중복성을 회피할 수 있는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 Java의 컴포넌트 기술인 Java Bean과 Enterprise Java Beans)를 사용하여 제안된 상품 표현 모델을 구현하였고, 실제 웹 상의 상품 정보를 대상으로 하여 데이터 중복성 제거에 따른 효과를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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