본 논문에서는 웹 관리자가 웹 사이트 분석을 위하여 웹 로그(web log) 분석을 통한 필요한 정보를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하여 웹 환경을 개선시키고, 웹 사이트 방문자를 위해 더 좋은 서비스를 할 수 있는 새로운 웹 로그 분석 모델을 제안 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해 본 논문에서는 웹 로그의 개념 및 유형, 웹 로그의 분석 원칙 및 웹 로그 분석 방법을 고찰하였다. 웹 로그 분석 도구로는 Web Log Expert를 활용하였다. 본 논문에서는 이 도구를 이용하여 웹 방문자 수에 대한 통계분석, 인기가 많은 웹 사이트에 대한 페이지분석 및 방문자 IP 분석 등을 실시하였다.
분석 도구들의 필요성이 증대되고 있다 웹 분석 도구들 중 웹 로그 분석 도구들은 축적된 웹 로그를 분석하여 분석 가능한 정보를 산출하고 이를 효율적인 웹 운영의 기초 정보로 이용할 수 있도록 한다. 그러나 기존의 웹 로그 분석 도구들은 웹사이트에 따라 요구되는 로그 분석 목적을 충족시키기 위해서 변형되어야 하거나 특정한 목적이 맞게 새롭게 개발되어야 한다. 본 연구에서는 로그 분석 시스템 또는 로그 분석 도구 개발에서 공통적으로 수행되는 과정(로그 파일로부터 필요한 항목들을 추출하고 정제하여 분석 가능한 데이터로 저장 루틴)을 컴포넌트화하였다. 이 컴포넌트는 로그로부터 추출한 정보를 XML 문서 또는 데이터베이스에 저장한다. 본 연구에서 개발한 컴포넌트는 로그 데이터를 XML 문서 형식과 데이터베이스에 로그 정보를 저장하여 쉽게 다른 시스템에서 저장된 정보를 유용하게 사용하도록 한다. 또한 생성한 컴포넌트의 효용성을 검증하기 위하여 웹 로그 분석 시스템을 설계하였다.
본 논문은 웹사이트를 구성하는 웹컨텐츠의 합목적성 및 사용성 평가를 위하여 웹사이트 사용자들의 흔적인 웹로그 분석 데이터를 적용하여 정량적인 평가를 한 결과 에 대하여 보고 하고자 한다. 웹로그파일은 사용자가 웹사이트를 이용하면 이에 대한 기록이 로그라는 형태로 흔적이 남는다. 로그분석이란 이 데이터를 기반으로 위에서 말한 다양한 정보를 추출해 내는 것이라 할 수 있다. 로그분석은 사용자에 따라 단지 로그 정보를 분석하는 것에 한정시키기도, 로그 정보를 기반으로 한 보다 다양한 정보를 분석하는 확장된 개념으로 확대시키기도 한다. 본 논문은 웹트랜즈[로그분석 툴]를 사용하여 웹사이트내의 웹컨텐츠 분석에 웹 로그 분석 결과가 같는 정량적인 개념을 활용하여 정상적인 분석으로 일관되었던 웹사이트 분석에 새로운 결과를 도출하였다. 또한 마케팅을 수행하는 데 있어서 고객의 요구에 천저히 대응하기 위해서 고객을 철저히 파악하여야 한다. 로그파일 분석을 통해서 주요 고객층, 고객의 구매 패턴, 주 구매시간, 구매탐색 경로등의 데이터를 추출할 수 있다. 로그파일 분석 데이터를 기반으로 인터페이스 설계나 상품의 레이아웃등의 설계, 고객 서비스 강화등의 다양한 대 고객 마케팅을 펼칠 수 있다. 본 논문은 단순 수치해석의 개념이었던 로그 분석에 웹컨텐츠분석 기법을 접목하여 웹사이트내에서 사용되고 있는 컨텐츠의 사용성에 대안 연구 결과에 대해서 발표하고자 한다.
인터넷이 데이터 저장 및 서비스를 위한 도구로 폭넓게 활용되고 있으며, 이 과정에서 웹 서버 방문객에 대한 정보인 로그가 발생된다. 이러한 로그는 방문객 주소, 참조 페이지, 방문 시각 등의 정보를 포함하고 있다. 웹 로그에 대하여 패턴분석(pattern analysis), 군집분석(clustering), 판별분석(classification) 등의 통계적 분석을 통하여 방문객이 관심을 가지는 항목이나 항목간의 연관관계 등 새로운 정보를 생성하여 웹 디자인 또는 비즈니스에의 적용에 대한 연구가 활발히 논의되고 있다. 본 연구에서는 웹 로그 분석에 대하여 소개하고 웹 로그 분석을 위한 방안을 제시하고자 한다.
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.
웹 서버가 이상이 발생되면 로그 파일은 에러를 찾는 매우 중요한 정보이다. 웹 서버 분석기는 웹 서버의 로그 정보를 분석함으로써 웹 서비스를 향상시키기 위해 중요한 역할을 수행한다. 그러나 대부분의 기존 웹 서버 분석기는 유선 기반이기 때문에 시공간적 제약성과 이동성에 있어서 문제점이 있다. 본 논문은 기존 유선 중심의 웹 서버 로그 분석기의 문제점을 해결하기 위해 모바일 기반에 웹 서버 분석기를 구현한다. 웹 서버 분석기를 모바일로 구현할 경우, 언제 어디서든지 쉽게 웹 서버 로그정보를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 로그파일에 접근하여 최근의 정보를 바로 확인이 가능하다.
정보 공유와 비즈니스 수행 등의 매체로서 World Wide Web의 이용이 보편화됨에 따라 다양하고 방대한 데이터를 웹을 통하여 얻을 수 있게 되었으며, 이러한 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 데이터 분석과 활용은 많은 분야에서 중요한 사안으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 웹 로그(web log)데이터로부터 정보를 추출하기 위한 과정 및 방안에 대해 살펴보고자 한다. 로그 데이터의 특징과 통계 데이터와의 차이점, 데이터 수집 및 사전 처리 과정, 추출할 수 있는 정보 및 분석 방법 등을 제시하고 로그 데이터 분석 예제를 제시한다.
웹 응용 프로그램의 급격한 증가와 함께 웹 트래픽이 증가하고 있다. 웹에 대한 요청과 그 응답에 대한 기록인 웹 로그 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 로그로부터 가치 있는 정보를 취득하기 위해서는 매우 큰 용량의 데이터를 효과적이고 다양한 방법으로 다룰 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 백본망 로그 기반 대화형 웹 분석 시스템인 CERES를 소개한다. 기존의 웹 분석 시스템들과 달리, CERES는 하나의 웹 서버에 대한 분석이 아닌 백본망에서 생성되는 모든 웹 로그의 분석을 목적으로 한다. CERES는 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)을 저장소로 하는 서버 클러스터에 배포되며, 대용량의 로그에 기반한 분석을 분산 처리를 통해 지원한다. CERES는 백본망에서 생성된 웹 로그 데이터를 관계형 데이터로 변환하고, 사용자는 변환된 관계형 데이터에 대해 SQL을 이용하여 질의를 요청할 수 있다. 내부적으로 CERES는 웹 로그의 통계적 분석에 대한 질의를 효과적으로 처리하기 위해 데이터 큐브를 활용한다. 또한, CERES는 다양한 통계적 분석을 지원하기 위해 대화형 SQL 질의 인터페이스를 포함한 세 가지 형태의 웹 인터페이스를 제공하며 사용자는 이를 통해 쉽게 질의를 요청할 수 있고 그 결과를 시각적으로 확인할 수 있다.
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.
인터넷 사용자가 급증하고, 인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 맞춤 정보를 제공하는 퍼스널라이제이션이 인터넷 개발자 및 사용자들의 관심을 모으고 있다. 원투원 마케팅은 개별 고객의 성별, 나이, 소득 등 인구 통계 정보와 고객의 취미, 레저 등에 관한 정보 및 구매 패턴을 DB화하여 고객에게 가장 적절한 상품, 정보, 광고를 제공하는 것이다. 원투원 마케팅을 기본으로 개인과의 끊임없는 상호교류를 통해 고객에게 맞춤 서비스를 제공할수 있다. 본 논문에서는 맞춤 서비스 제공을 위한 전처리과정으로 클릭스트림 분석을 통한 확장된 웹 로그 정보를 통해서 고객들의 성향을 분석하였다. 그리고 이 웹 로그서버는 웹사이트로부터 얻은 로그정보를 분류하고 저장하여 관리자가 확장된 웹 로그 정보를 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO 기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤 서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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