최근에 인터넷의 폭 넓은 사용과 구조적 웹 문서를 기술할 수 있는 XML의 기술에 힘입어, 인터넷과 XML을 기반으로 하는 전자상거래에 관한 연구가 많은 조직과 기업에서 활발하게 진행되고 있다. 기존에 연구되었던 상품 카탈로그는 상품 정보가 분류되어 표현되지 않을 뿐만 아니라 구체적이지 않고, 다양한 상품들의 상세한 정보들을 체계적으로 기술하기에는 미흡하다. 본 논문에서는 다양한 상품들을 기술하는데 사용될 수 있는 정보들을 분석하고 분류하고, 기존의 연구들을 보완하여 다양한 종류의 상품 정보를 통합하여 기술 할 수 있는 모델을 제안한다. 그리고 다양한 상품에 대해서 제안된 모델을 적용하여 그 효용성을 검증한다. 제안된 모델의 사용은 하나의 상품 카탈로그 모델로 다양한 상품의 정보를 자세히 표현할 수 있어 여러 종류의 상품을 취급하는 인터넷 쇼핑몰 등의 유사 기종에 편리함과 효율성을 준다.
기록정보서비스는 이용자들의 행태를 관찰하고 그들의 정보요구를 파악하여 그에 맞는 기록정보에 연결하고 안내해주는 적극적인 행위이다. 그러나 국내 기록정보서비스에 대한 연구는 이용자를 세분화하여 개인화된 서비스를 제공해야 한다는 당위성을 인정하지만 구체적인 사례나 방안에 대해서는 논의되지 않고 있다. 웹의 대중화와 알 권리의 확산으로 웹기록정보서비스의 중요성이 대두되고 있지만, 현재 우리나라 대부분의 기록관리기관에서는 실무 현장에서의 인식이 부족하고 인력과 예산의 불충분으로 웹로그분석을 실시하지 못하고 있다. 그래서 기관의 기록정보서비스 담당자의 업무 효율성을 높여주면서 예산이 부족한 기관에서 활용될 수 있는 분석 도구의 도입이 필요하다. 웹애널리틱스는 사이트에 방문한 웹이용자가 남긴 웹로그를 분석하여 행태를 분석하는 것이다. 그 종류에는 여러 가지가 있는데 그 중에서도 구글애널리틱스는 무료로 다양한 분석 항목을 제공하고 있어 전 세계 많은 인구가 이미 사용하고 있다. 본 연구에서는 구글애널리틱스를 중심으로 웹애널리틱스를 소개하고 이를 실제 기관에 도입한 민주화운동기념사업회 사료관의 사례를 분석하여 구체적인 웹이용자 세분화와 서비스 개선 방안을 제시하고자 한다.
최근 PC, 태블릿, 스마트폰 등 다중 접속환경을 통하여 웹 서비스에 대한 다양한 공격이 발생하고 있다. 이런 공격은 웹 서비스의 취약점을 통해 온라인 사기거래, 계정의 탈취 및 도용, 부정로그인, 정보 유출 등 여러 가지 후속 피해를 발생시키고 있다. Fraud 공격을 위한 새로운 가짜 계정의 생성, 계정도용 및 다른 이용자 이름 또는 이메일 주소를 사용하면서 IP를 우회하는 방법 등은 비교적 쉬운 공격 방법임에도 불구하고 이런 공격을 탐지하고 차단하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 웹 기반의 디바이스 핑거프린팅을 이용하여 웹 서비스에 접근하는 디바이스를 식별하여 관리함으로써 온라인 사기거래 및 어뷰징을 탐지하는 방법에 대해 연구하였다. 특히 디바이스를 식별하고 이를 스코어링 하여 관리는 것을 제안하였다. 제안 방안의 타당성 확보를 위하여 적용 사례를 분석하였고, 온라인 사기의 적극적인 대응과 이용자 계정에 대한 가시성을 확보할 수 있어 다양한 공격에 효과적으로 방어할 수 있음을 증명하였다.
인터넷기업에 대한 기업가치 평가에 대한 새로운 평가방식의 필요성과 전통적인 기업가치 평가모형의 한계를 인식하여 미래의 기회가치를 나타내고, 시장성, 고객확보 능력, 기술력, 마케팅 능력 등을 종합적으로 대변해 줄 수 있는 변수로써 웹 트래픽(web traffic)이 많은 연구의 대상이 되고 있다. 웹 트래픽 정보는 인터넷기업 가치에 대한 중요한 경제적 의미를 가지고 있다. 왜냐하면 웹 교통량이나 방문객의 확보 없이는 현재 및 미래의 매출로 전환될 수 있는 고객관계를 만들어 가기가 불가능하기 때문이다. 본 연구의 주요 목적은 인터넷기업의 웹 트래픽 정보가 기업가치에 영향을 미치는지 실증적으로 연구하는 것이다. 이를 위해 인터넷기업의 경우 중요한 가치동인이라고 생각되는 웹 트래픽 정보의 가치관련성을 재무정보와 함께 Ye and Finn(1999)의 로그선형모형으로부터 도출된 Hand(2000a)의 분석모형을 이용하여 실증적으로 검증하였다. 연구결과 첫째, 순방문자수, 방문횟수, 페이지뷰 등 모든 웹 트래픽 변수들이 기업가치에 유의한 양의 결과를 가지고 있는 것으로 나타났다. 이는 인터넷기업의 가치 평가시 재무정보와 함께 웹 트래픽 정보도 중요한 결정 요인임을 의미한다. 둘째, 웹 트래픽의 네트워크 효과에 대한 분석에서는 순방문자수, 방문횟수, 페이지뷰 변수의 네트워크 효과는 기업가치에 유의한 정(+)의 관계를 가지고 있다는 것을 알 수 있었다.
소셜 네트워크 서비스는 사용자간의 통신수단 및 자신을 표현하는 하나의 수단으로 사용되면서 다양한 정보를 보유하고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스를 모바일 디바이스를 통하여 사용하는 사용자가 늘어 가고 있다. 소셜 네트워크 서비스를 컴퓨터 디바이스를 통하여 사용하는 경우 컴퓨터 디바이스 내부에는 캐쉬, 히스토리와 같은 일반적인 웹 서비스 이용 로그 기록을 남기게 된다. 모바일 디바이스를 사용하여 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 경우 원활한 서비스 이용을 위하여 사용자의 개인 정보, 친구 정보, 대화 내용과 같은 유출되면 악용 될 수 있는 민감한 정보를 모바일 디바이스 내부에 저장하여 서비스 한다. 이러한 민감한 데이터는 적절한 보안 관리가 실행되어야 한다. 하지만, 다양한 보안 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 모바일 소셜 네트워크 서비스 데이터 관리 보안 취약점에 대하여 분석하고 대응방안에 대하여 연구한다.
이 연구는 이미지 특성 범주와 관련하여 질의 재구성 패턴을 탐색하고자 하였다. 이러한 연구 목적을 수행하기 위해서 Excite 웹검색 엔진 로그 데이터가 사용되었으며, 총 592 세션과 2,445 질의어가 분석되었다. 데이터 분석은 Batley의 정보 형태 구분과 선행 연구에서 밝혀진 팻싯과 서브팻싯을 활용하여 수행되었다. 분석결과는 두가지 형태로 구분하여 제시되었다. 첫째, 질의 재구성에 관한 분석결과이다. 질의 분석 결과, 가장 많은 부분을 차지하는 범주는 특정어(specific)와 지칭어(nameable)이며, 이러한 경향은 다양한 정보 탐색 단계에서도 지속적으로 나타났다. 둘째, 질의 재구성 패턴과 관려하여, 평행이동이 가장 많이 나타났으며, 이러한 경향은 최초 혹은 직전 질의 범주에 따라 근소한 차이를 보였다. 범주 전환 분석에서는 높은 비율(60%-80%)로 검색 질의의 범주가 지속적으로 동일한 범주에 머무르는 경향을 밝혀내었다. 이러한 결과는 이미지 검색 시스템 설계와 구현에 있어서, 이용자의 질의 선정 과정에 도움을 제공하고 효과적인 시소러스 구축 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
With the rapid growth of internet infrastructure, World Wide Web is evolving recently into various services such as cloud computing, social network services. It simply go beyond the sharing of information. It started to provide new services such as E-business, remote control or management, providing virtual services, and recently it is evolving into new services such as cloud computing and social network services. These kinds of communications through World Wide Web have been interested in and have developed user-centric customized services rather than providing provider-centric informations. In these environments, it is very important to check and analyze the user requests to a website. Especially, estimating user preferences is most important. For these reasons, analyzing web logs is being done, however, it has limitations that the most of data to analyze are based on page unit statistics. Therefore, it is not enough to evaluate user preferences only by statistics of specific page. Because recent main contents of web page design are being made of media files such as image files, and of dynamic pages utilizing the techniques of CSS, Div, iFrame etc. In this paper, large log analyzer was designed and executed to analyze web server log to estimate web contents preferences of users. With mapreduce which is based on Hadoop, large logs were analyzed and web contents preferences of media files such as image files, sounds and videos were estimated.
웹 환경에서 사용자들의 정보검색 패턴을 얻어내기 위해 흔히 로그 파일의 정보검색 패턴을 분석하는 기존 연구들이 있어 왔다. 이들에서 흔히 사용하는 방법은 경로 순회 패턴(path traversal patterns)에서 효율적으로 빈번 패턴(frequent patterns)을 찾아내는 알고리즘을 제안하는 것이다. 하지만 이들의 기존 연구의 가장 일반적인 문제점들 중의 하나는 일반적인 패턴 즉, 복잡한 형태 패턴(topological patterns)에 대한 적절한 해답을 찾아주지는 못한다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 패턴 유형을 정의하고 이들로부터 정보검색 패턴을 알아내는 효율적인 알고리즘을 제안하고자 한다.
Google App Engine(GAE)은 플랫폼 서비스 형태(Platform as a Service, PaaS)의 클라우드 인프라이며 GAE를 기반으로 웹어플리케이션을 제작할 수 있도록 다양한 개발 도구를 제공해 준다. 본 논문에서는 Python 및 Go를 이용하여 GAE 상에서 구현한 클라우드 기반의 web application들의 성능을 비교하고자 한다. 각 web application의 주요 기능은 회원가입, 로그인, 채팅 등으로 구성되어 있고 특히, 회원목록이나 채팅 데이터를 처리하기 위하여 GAE에서 제공하는 Google Datastore를 사용하였다. 성능비교를 위하여 Python2.5, Python 2.7 및 Go를 사용하여 통일한 기능의 web application을 구현하였으며 각각의 메뉴에 대하여 서버 로직의 실행과 장고 (Django) 스타일의 HTML 템플릿을 렌더링하는데 걸리는 시간을 구하고 이를 비교 분석하였다.
디지털 기술의 발달로 기존의 콘텐츠를 소비하는 역할을 했던 대중들이 손쉽게 콘텐츠를 제작하고 향유할 수 있게 되었다. 이러한 현상으로 최근 디지털 스토리텔링이 큰 화제가 되어 많은 곳에서 공모전 등을 통해 웹 환경에서 콘텐츠를 생산하고 있다. 디지털 스토리텔링은 디지털 기술을 활용하여 만들어진 스토리텔링 콘텐츠로 웹 환경에서 다양한 형태로 제작되고 있다. 하지만 현실은 단순한 저작 도구의 환경이 아날로그에서 디지털로의 변화일 뿐 집단지성을 표방한 웹 2.0 환경에서 협업에 대한 지원은 미비한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 웹 환경에서 집단지성을 적용하여 협업적으로 제작되는 디지털 스토리텔링 콘텐츠에서나타나는 절차 및 필요한 요소를 분석하고 이에 맞는 플랫폼을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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