• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.6856-6862
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• 2014

웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 웹 사용자의 패턴을 추출한다. 웹 사용자 패턴은 사용자들의 검색 키워드에 대해 가질 수 있는 다양한 검색 의도에 따른 방문 웹 페이지 연결망을 생성한다. 또한, 웹 사용자 패턴은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2001년도 제8회 학술대회 논문집
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• pp.213-218
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• 2001

본 연구는 육군대학 도서관 홈페이지의 웹서버에 저장되어 있는 로그파일을 실험 데이터로 사용하여, 기존 데이터마이닝(data mining)의 기법들 중에서 연관규칙(association rules) 탐사 기법을 적용함으로써, 사용자들의 웹 항행에 대한 순차패턴을 추출하였다. 이를 분석하여 실제 사용자들이 효과적으로 사용할 수 있는 웹사이트 디자인을 제안하고 나아가 대상 웹사이트의 사용편의성을 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.127-129
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• 2003

최근 인터넷의 폭발적인 확장에 따라서 웹 서버의 절대 개수가 증가하였으며 웹 바이러스에 의만 웹 서버의 공격도 빈번해졌다. 바이러스의 무제한 자기 증식이라는 특성에 따라 인터넷상의 공격 패킷의 증가로 인하여 네트워크가 마비되고, 특히 IIS가 DoS공격으로 인하여 많은 피해를 입었다. 이에 따라 웜 바이러스의 공격을 방어하기 위한 많은 방법이 제시되었는데, 본 논문에서는 윙 바이러스의 공격 패턴을 분석하여 웜 바이러스의 공격 패턴의 특성이 어떠한지를 연구하였다. 대부분의 웜 바이러스 공격이 IIS에는 유효하지만 유닉스 시스템에서는 무력한 점을 이용하여 UNIX 시스템에서 구동되는 Apache 웹 서버의 로그 정보를 사용하여 웜 바이러스의 공격 패턴을 분석하였다 분석 결과 웜 바이러스의 공격 패턴은 Hurst 상수 H에 의만 자기 유사성을 나타내는 것을 알 수 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.31-40
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• 2008

최근 들어 단순히 시스템에 남아있는 단서들을 분석하는 디스크 포렌식에서 공격자의 추적을 위해 시스템이 포함하는 네트워크의 침입 관련 정보를 분석하여 네트워크 포렌식의 연구가 활발해지고 있다. Firewall이나 IDS, 웹서버 로그의 상호 관계와 분석은 네트워크 포렌식 절차에서 중요한 역할을 한다. 이 연구는 네트워크 포랜식에서 개인정보 노출 감시를 위한 통합 GUI를 제시한다. 본 논문에서는 네트워크 포렌식을 위한 다양한 로그 정보들의 필요성을 제시하고 개인정보 누출을 모니터하는 보안 관리자를 위한 GUI를 설계한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.589-594
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• 2013

웹의 특징인 개방과 공유의 사고방식이 더욱 일반화 되면서 개발자 뿐 만 아니라 사용자가 직접 발생시키는 데이터도 복합적으로 늘어나고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 모바일 디바이스 User eXperience(UX) 분석에서 다른 무엇보다도 디바이스에 기록되는 대용량의 로그 기록에서 필요한 데이터들을 자동으로 요약 정리해 주는 기법이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 분석하고자 하는 모바일 디바이스 특성에 맞게 사전에 로그 데이터 속성에 대한 정의를 먼저하고, 직접 이를 반영한 사용자의 로그를 수집하여 저장하였다. 또한, 발생되는 대용량의 로그 기록에 기초한 UX를 분석하고자 다양한 로그 데이터 타입을 설정 및 처리할 수 있는 Hadoop(하둡)에서 제공하는 MapReduce 기법을 활용하여 데이터를 분산 처리하였다. 이를 통해, Map과 Reduce의 다양한 조합으로 대용량의 모바일 디바이스에서 발생되는 로그 데이터 셋에서 복잡한 스키마를 단순화시켜 분산 데이터 처리 환경에 맞게 UX 분석 방안을 제시하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1-11
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• 2018

최근 온라인 쇼핑 유통시장의 규모는 지속적이고 빠르게 성장하고 있기 때문에 고객 행동평가분석을 통한 맞춤형 쇼핑서비스가 매우 중요해지고 있다. 하지만 기존의 분석 방식은 소비자의 프로파일 및 행동에 대한 분석 데이터만을 제공하고, 디스크기반 마이닝 탐사로 인해 실시간 분석의 한계가 존재했다. 그러므로 실시간 처리 및 분석이 필요한 웹 서비스와 같은 분야에 기존 방식을 적용하기에는 정확성의 문제와 시스템 성능 문제가 존재한다. 본 연구에서는 실시간으로 발생되는 웹 클릭 로그 스트림을 분석하고 특정 상품에 대한 집중도를 분석하여 상품 구매 의지가 있는 관심고객을 찾아내며, 이를 바탕으로 전체 고객 대상이 아닌 관심고객 중심의 상품 프로모션을 진행할 수 있는 시스템을 구현하고 이들의 효율성과 정확성을 검증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.179-182
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• 2008

웹의 방대한 데이터에서 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위하여 다양한 연구가 시도되고 있다. 웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 웹페이지를 평가할 수 있는 유용한 방법이다. 하지만 웹 사용 마이닝을 이용한 웹 페이지 평가에는 사용자들의 다양한 성향 패턴을 무시한 일괄적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 본 논문은 사용자 관심 키워드에 대한 웹 페이지 사용 정보를 수집하고 분석하여 멀티 컨셉 네트워크(Multi Concept Network : MC-Net)를 생성한다. MC-Net은 사용자 관심 키워드에 기반한 다양한 성향 정보에 따른 웹 페이지 연결망을 제공한다. 생성된 MC-Net은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.845-851
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• 2005

웹 서비스는 매우 가깝고 편리한 인터넷 서비스중의 하나이다. 이러한 웹 서비스의 이용이 증가함으로써 웹을 이용한 공격과 취약점 분석으로 위한 위험성이 급격하게 증가하고 있다. 이는 웹 서비스가 가지고 있는 공개성 때문이다. 이에 본 논문에는 웹 공격과정에서 필요한 정보를 얻거나 어플리케이션의 취약점을 찾는 웹 스캔공격을 탐지하기 위한 방법으로 웹 서버의 파일 리스트를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 시스템의 설계와 구현을 위해 사용한 감사 데이터는 Snort에서 일차적으로 탐지된 것을 제외한 웹 서버의 접근로그를 사용한다. 생성된 감사 데이터와 파일 리스트를 비교하여 사용자 요청의 존재여부로 공격을 탐지하도록 설계하였다. 이와 같은 방법은 제안시스템의 실험을 통하여 웹 스캔 공격의 탐지에 효과가 있는 것으로 밝혀졌다.

• 정보학연구
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• 제7권4호
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• pp.9-20
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• 2004

본 연구에서는 일차적으로 현재 네트워크에서 심각한 문제 우해바이러스를 해결하기 우해서 VirusWall을 실험해본 결과 Dos를 막을 정도 밖에 안되고 이 문제를 해결하기 위해서 이차적으로 ESM, CIS와 MIS면으로 지능화된 인터넷과 Multiple Protocol 등 상황에 맞는 대처를 하도록 로그 분석시스템을 구현하였다. 결과적으로 ESM의 다양한 해킹과 바이러스에 대응하기 위한 지능적인 전사적 보안관리 시스템과 CIS를 이용하기 때문에 정보보호 측면에 폭넓게 이용할 수 있게 되었고, Site Design, Packet 전송별로 클릭할 수 있고, 내부 인터넷(GroupWare)까지 사용되었으며, Smart View를 통해서 전체적인 웹과 보안의 관계도 모니터링 할 수 있게 되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
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• pp.349-352
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• 2000

전자상거래의 활성화로 인터넷상에는 많은 쇼핑몰이 존재하고 정보도 또한 광범위하게 되었다. 그에 따라 고객이 원하는 정보를 얻기까지 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위해 고객을 위한 상품 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹 로그 파일에 데이터 마이닝 기법을 이용하고, 고객의 행동 패턴과 그밖에도 고객의 프로파일, 상품 구매 데이터 둥을 분석한 결과들을 기반으로 구축한 상품 추천 시스템을 제안한다. 추천 시스템은 고객에게 메일이나 우편을 보내거나 고객이 쇼핑몰에 방문하였을 때 웹 페이지를 추천해 주는 기능을 수행하여 고객이 원하는 정보를 쉽게 얻을 수 있도록 하는 편리함을 제공한다.