웹 기반 시스템의 테스팅에 대한 정확성과 신뢰성을 향상시키는 것은 시스템의 질을 향상시킬 수 있고 시스템 개발 및 유지보수에 대한 비용을 현저히 줄일 수 있다. 본 논문에서는 웹 로그 분석을 통하여 테스팅 환경 설정에 필요한 정보와 사용자들에 대한 패턴 정보를 추출하였다. 그리고 웹 컨텐츠 분석을 통하여 링크 정보와 데이터베이스에 대한 접근 또는 사용자 입력을 요구하는 모듈에 대한 정보를 추출하였다. 추출한 정보를 이용하여 테스팅을 위한 시나리오 문서인 테스트 스크립트를 생성함으로써 실세계에 근접한 테스트 시뮬레이션을 구현하는 방법을 제시하였다.
OpenID는 웹 서비스를 위한 사용자 중심의 분산형 인증 메커니즘을 제공한다. OpenID를 이용하면 기존의 아이디와 패스워드를 이용한 인증방법보다 더 편리한 회원등록과 로그인 기능을 제공 할 수 있다. 본 논문에서는 OpenID를 이용하여 모바일 웹 환경에서의 사용자 인증 메커니즘을 설계한다. 먼저, 이동통신 망과 무선인터넷에서의 사용자 인증기술에 대해서 분석하고, OpenID를 이용한 개선된 모바일 웹 사용자 인증 메커니즘을 제안한다. 제안하는 메커니즘의 목표는 모바일 웹 사용자에게는 보다 효율적인 회원등록과 로그인 기능을 제공하고, 모바일 웹 서비스 제공자에게는 좀 더 신뢰성 있는 사용자 인증 수단을 제공하는 데 있다.
웹의 급속한 성장과 함께 기존의 시스템들이 웹을 기반으로 통합되며, 다양한 시스템들이 개발되고 있다. 일반적인 어플리케이션과는 달리 웹 어플리케이션들은 다양한 기술의 접목으로 개발된다는 점과 본래의 복잡성으로 인해 개발과 관리에 있어 어려움은 더욱 증대된다. 또한 급변하는 비즈니스 환경과 사용자들의 요구사항에 순응하기 위해서는 지속적인 진화가 요구된다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 구조 정보인 링크 정보를 추출하고, 웹사이트에 대한 유용한 정보를 담고 있는 로그 파일을 분석하여 웹 어플리케이션의 보다 효율적인 개발과 유지보수에 활용하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 추출한 정보들은 웹 어플리케이션 테스팅을 위한 기초적인 정보가 될 수 있으며 추출한 정보들을 웹 테스팅에 적용하는 방법을 설명한다. 그리고 링크 정보 추출과 웹 로그 분석을 수행하기 위해 개발된 시스템에 대해 기술한다.
정보 서비스를 포함한 웹 서비스에서 사용자 의도를 파악하는 것은 해당 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 연구는 과학기술 대표 정보 서비스인 ScienceON에 맞춤형 서비스를 도입하기 위해 사용자가 해당 서비스를 사용하는 과정에서 발생시키는 사용자-서비스 간 상호작용인 사용자 행동을 분석하고 사용자 의도를 파악하여 동적으로 맞춤형 서비스를 제공하는 방식을 제안한다. 특히, 사용자 행동 상태 전이 모델을 도입하여 사용자가 반복적으로 행하는 검색 행동과 내비게이션 행동을 추적하고 의도를 파악할 수 있도록 한다. 288,200 건의 웹 로그 분석을 통해 만들어진 상태 전이 모델과 특정 사용자 로그를 분석하여 본 연구가 어떻게 사용자 의도를 파악할 수 있는 지를 보여준다.
개별화 웹 마케팅은 본질적으로 고객지향의 패러다임이다. 즉, 개별 고객의 특수한 니즈를 개별적으로 파악해서 각각의 고객에게 차별화된 서비스를 제공하는 것이 그 핵심이다. 웹 서버의 고객이 접근한 상품의 로그파일에 데이터마이닝의 연관규칙 기술을 이용하게 되면 고객행동 패턴의 파악 및 예측을 위한 기법으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 웹 사용자의 교차 판매를 위한 원투원 마케팅에 필요한 접근패턴을 분석하고자 하며, 이는 고객의 상품에 대한 접근이 기록된 액세스 로그 데이터베이스의 분석을 통하여 이루어진다. 이들 데이터 처리와 교차판매 지원을 위한 데이터마이닝 모델링, 이를 통한 원투원 마케팅 모델 제시, 그리고 이의 활용이 고객관계관리(eCRM)에 미치는 효과를 제시한다.
전체 웹 트래픽 요소 중 가장 큰 비중을 차지하는 HTTP 트래픽을 대상으로 하여 과거의 데이터와 비교 분석해 보았다. 현재의 웹 페이지의 경우 최소 10개~ 20개 이상의 또 다른 객체를 요청 하게 되고 있음을 발견했다. 이는 텍스트가 주를 이루었던 과거의 객체들과 매우 다른 양상을 보인다. 최근의 웹 트레이스 로그를 분석하여 기존 알고리즘들의 문제점을 발견하여 지적 하며 새로운 캐싱 알고리즘의 개념을 제안한다.
웹 사이트의 구조가 정확하게 주어진다면, 정보 제공자의 입장에서는 사용자의 행위 패턴이나 특성을 효과적으로 파악할 수 있어 보다 나은 서비스를 제공할 수 있고, 사용자의 입장에서는 더욱 쉽고 정확하게 유용한 정보를 찾을 수 있을 것이다. 하지만 웹상의 문서들은 빈발하게 수정되기 때문에 웹 사이트의 구조를 정확하게 추출하는 것은 상당한 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 웹 사이트의 구조를 자동으로 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 웹 문서를 분석하여 그들 간의 하이퍼링크를 추출하고 이를 웹 사이트의 구조를 나타내는 방향 그래프로 표현한다. 하지만 플래시나 자바 애플릿에 포함된 하이퍼링크는 추출할 수 없는 한계가 있다. 두 번째 단계에서는 이러한 숨겨진 하이퍼링크를 추출하기 위하여 웹 사이트의 접근로그를 이용한다. 즉, 접근로그로부터 각 사용자의 클릭스트림을 추출한 후, 첫 번째 단계에서 생성한 그래프와 비교하여 숨겨진 하이퍼링크를 추출한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 다양한 실험을 수행하였고, 이러한 실험을 통하여 웹 사이트의 구조를 보다 정확하게 추출할 수 있음을 확인하였다.
현재 웹 환경은 정보 공유와 비즈니스 수행을 위해 보편적으로 사용되고 있는 영역으로 개인 정보 유출이나 시스템 장애 등을 목표로 하는 외부 해킹의 공격 타켓이 되고 있다. 기존의 사이버 공격 탐지 기술은 일반적으로 시그니처 기반 분석으로 공격 패턴의 변경이 발생할 경우 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 특히 웹 취약점 기반 공격 중 삽입 공격은 가장 빈번히 발생하는 공격이고 다양한 변형 공격이 언제든 가능하다. 본 논문에서는 웹서버 로그에서 정상상태를 벗어나는 비정상 상태를 탐지하는 이상상태 탐지 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웹서버 로그 내 문자열 항목을 머신러닝 기반 임베딩 기법으로 벡터로 치환한 후 다수의 정상 데이터와 상이한 경향성을 보이는 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 기반 이상상태 탐지 기법이다.
최근 웹상에서 사용자들의 요구가 다양해지고 있다. 또한, 웹 사용자들은 보다 편리하고 빠르게 찾고자 하는 자료나 상품을 검색하기를 원하고 있다. 이것은 웹 사용자들마다 검색 기준이나 성향이 다르기 때문에 웹 설계자가 구현한 환경을 사용하려면 불필요한 반복 작업이 따르기 때문이다. 본 논문에서는 로그파일 분석기법을 이용하여 웹 상에서 일어나는 사용자 패턴을 분석하여 웹사이트의 정보를 사용자에게 보다 효과적으로 전달하기 위한 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템의 고객 데이터(로그파일분석)은 데이터마이닝의 툴 중의 하나인 EC-Miner를 통해 이뤄지고 각 이동경로에 가중치를 줘서 개인화에 맞도록 적절한 레이아웃을 제공하고자 한다.
일반적으로 웹 기반 시스템의 성능을 높이기 위하여 웹 캐시를 사용하며, 대체 기법은 웹 캐시의 성능에 큰 영향을 미친다. 웹 캐시를 위한 대체 기법은 메모리 영역의 대체 기법과는 다르게, 대체되는 단위가 웹 객체이다. 또한 웹 객체는 사용자 참조 특성의 편차가 매우 크다. 따라서 웹 캐시론 위한 대체 기법은 이러한 웹 객체의 특성을 충분히 반영할 수 있어야한다. 하지만 기존의 기법에서는 이러한 특성을 충분히 반영하고 있지 못하다. 본 연구의 주된 관점은 참조특성 분석, 객체적중률의 향상, 응답시간의 개선이다. 이를 위해 로그분석을 이용하여 웹 객체의 참조특성을 분석하고, 이 참조특성의 분석 결과를 기반으로 분할된 웹 캐시 대체 기법을 제안하고 실험하였다. 실험 결과에서는, 제안 기법이 기존의 기법에 대해 객체 적중률과 응답속도의 성능이 개선되었음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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