최근 급격한 하드웨어 기술과 데이터베이스 시스템의 발전은 우리 주변에서 발생하는 다양한 분야의 데이터를 자동으로 수집하는 것을 가능하게 하였다. 흔히 데이터 스트림(data stream)이라고 언급되는 끊임없이 생산되는 대용량의 데이터를 효율적으로 처리하여 유용한 정보를 얻어내는 기술은 이미 많은 응용 분야에서 광범위하게 연구되고 있다. 인터넷은 이러한 데이터 스트림을 양산해 내는 주요 원천 중의 하나이다. 인터넷 비즈니스의 활성화와 더불어 웹로그 데이터 스트림은 마케팅, 전략 수립, 고객관리 등 여러 부분에 광범위하게 활용되기 시작했으며, 보다 정확하고 효율적인 분석에 대한 요구사항도 점점 늘어나고 있다. 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)는 수집된 데이터를 주제 기반으로 통합하여 시계열 형태로 적재하는 저장소서 유용한 분석이나 의사결정에 많이 사용되어 왔다. 데이터웨어하우스는 데이터를 요약하고 통합 및 정제하는 기능을 제공하여 대용량의 데이터 처리에 적합하고 데이터의 품질을 향상시키기 때문에 데이터 마이닝 분야에서 전처리 과정으로도 많이 이용되어 왔다. 본 논문에서는 웹로그 데이터 스트림에 대한 데이터 웨어하우스를 구축하여 보다 고품질의 유용한 정보를 효율적으로 얻어내는 시스템을 제안한다.
웹 사용 패턴 발견은 웹 로그 데이터를 사용하는 고급 수단이며 웹 로그 데이터 마이닝에 데이터 마이닝 기술을 적용한 특정 응용이다. 교육 분야에서 데이터 마이닝 (DM)은 데이터 마이닝 기술을 교육 데이터 (대학의 웹 로그, e-러닝, 적응형 하이퍼미디어 및 지능형 튜터링시스템 등)에 적용한다. 따라서 교육 연구 문제를 해결하기 위해 이러한 유형의 데이터를 분석하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 대학의 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝의 연구 대상으로 사용되어 진다. 데이터베이스 OLAP 기술을 사용하여 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝에 사용될 수 있는 데이터 형식으로 사전 처리되고 그 처리 결과가 MSSQL에 저장된다. 동시에 처리 된 웹 로그 레코드를 기반으로 기본 데이터 통계 및 분석이 완료된다. 또한 웹 사용 패턴 마이닝의 Apriori Algorithm 및 구현 프로세스를 소개하고 Python 개발 환경에서 Apriori Algorithm 프로그램을 개발했다. 그런 다음 Apriori Algorithm의 성능을 보이고 웹 사용자 액세스 패턴의 마이닝을 실현했다. 이 연구 결과는 교육 시스템 개발에 패턴을 적용하는데 중요한 이론적 의미를 갖는다. 다음 연구로는 분산 컴퓨팅 환경에서 Apriori Algorithm의 성능 향상을 연구하는 것이다.
오늘날 많은 서비스 지원이 웹 사이트를 통해 제공되고 있다. 웹 사이트의 이용 및 효율성을 최적화하기 위하여 방문자들의 이용 패턴 분석이 매우 중요하다. 본 연구에서는 BPI Challenge 2016에서 제공하는 웹 사이트 접속 로그를 분석하여 이용 패턴 분석 및 이용자 그룹별 비교 분석 연구를 수행하였다. 이 데이터는 네덜란드 고용보험사(UWV)의 IT 시스템의 웹 사이트 접속 로그를 제공하며, 고객의 인적 정보, 해당 기관의 웹 사이트를 사용할 때의 고객 행동을 설명하는 클릭 데이터 등의 대한 정보를 포함하고 있다. 본 연구에서는 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 사용 고객의 사용 패턴과 고객 그룹 간 특징을 분석하여, 궁극적으로 웹 서비스를 이용하는 고객들을 대상으로 서비스 품질을 향상시키고자 한다.
Anymon Plus(ver 3.0)은 통합 로그 분석 시스템으로 대용량 로그 및 빅데이터의 실시간 수집 저장 분석할 수 있는 제품(초당 40,000 이벤트 처리)으로서, 방화벽 로그 분석을 통한 비정상 네트워크 행위 탐지, 웹 로그 분석을 통한 사용 패턴 분석, 인터넷 쇼핑몰 사기 주문 분석 및 탐지, 내부 정부 유출 분석 및 탐지 등과 같은 다양한 분야로 응용이 확대되고 있다. 본 논문에서는 보안관련 인프라 로그를 분석하고 예측하여 예상 보안사고 시기에 집중적 경계를 통한 선제적 대응을 모색하기 위해 통계적 이론에 기반한 통합 로그 분석 시스템을 개발하기 위해, 회귀분석 및 시계열 분석이 가능한 예측 엔진 시스템을 설계하고 구현한다.
웹 사용자들의 서비스 사용 분석에 환한 기존의 연구는, 웹서버가 기록하는 표준로그파일과 쿠키정보를 분석하는데 바탕을 두고 이루어져왔다. 이러한 방법으로는 웹사이트 방문자의 행동에 관한 상세한 정보를 파악할 수 없다. 본 연구에서는 네트웍 상에서 오고가는 패킷들을 캡처하고 HTTP에 관한 패킷들을 걸러내어 저장함으로써 웹서버로그파일이나 쿠키정보만으로는 파악할 수 없는 웹사용정보를 취한다. 또한 얻어낸 정보들에 대해 데이터마이닝 기법을 적용하여 웹 사용자의 행동을 분석하여 VRM(visitor relationship management)이 가능하게 한다. 이를 위해 패킷의 캡쳐 및 필터링 기법, 패킷정보로부터 웹사용정보의 구성방법 실시간으로 증가하는 정보들의 저장 및 처리기법, VRM을 위한 데이터마이닝 기법을 고안하였다.
고객관리에 중요한 정보로 활용되는 웹로그 분석과 의사결정을 지원하기 위한 데이터웨어하우스를 결합하여 데이터웹하우스가 등장하였다. 그러나 시스템에 분산되어 저장된 정보를 통합하는 데이터웹하우스는 다양하고 이질적인 정보를 포함하므로 관리적 측면에서 복잡한 작업을 필요로 한다. 본 연구는 데이터웹하우스 환경에서 데이터를 효과적으로 관리하고 통합하기 위한 메타데이터 스키마를 제안한다. 제안된 스키마는 데이터웹하우스 개발을 지원하고 기업의 정보 자산에 대한 통합 관리를 가능케 한다. 또한 데이터웹하우스의 웹로그 추출을 위한 ETL 메타데이터를 사용하여 웹로그 데이터 처리시간을 향상시킬 수 있다.
전자상거래의 보편화와 더불어 인터넷 쇼핑몰이 급격히 늘어나면서 선택의 폭이 커짐과 동시에 고객에게는 선택의 불편이 있고, 판매자에게는 경쟁이 가중될 것이므로 더욱 치밀하고 편리한 마케팅 기법이 요구되어지고 있다. 따라서 인터넷 쇼핑몰에서의 개별고객의 니즈를 파악하기 위한 다양한 분석적 접근이 이루어지고 있다. 웹 데이터마이닝은 웹사이트에 접근한 사용자들의 개인별 접근패턴을 파악하고 예측하기 위해 로그파일을 분석한다. 본 연구에서는 eCRM의 핵심요소인 로그분석을 위한 데이터마이닝 엔진을 설계하고 구현한다.
그 동안 이루어진 웹 캐싱에 대한 연구주제는 캐시에 대한 구조적인 접근을 통한 성능의 향상과, 캐싱 기법 자체에 대한 연구, 이들 기법을 혼합적으로 결합한 기법에 대한 연구가 주로 이루어져 왔다. 또한 기존의 웹 객체 참조특성 분석은 웹 로그를 통한 히스토리 분석, 사용자선호도, 데이터마이닝 관점에서의 사용자 특성을 위주로 이루어져왔다. 본 연구에서는 웹 객체참조특성을 확률분포적인 특성 관점에서 분석하며, 이를 통해 객체의 평균수명을 분석하고 이를 웹 캐싱 성능 향상에 도입하는 새로운 연구 방법을 제시한다. 본 연구는 다양한 연구로 발전할 수 있으며, 전자상거래시스템의 성능향상, 지연시간 계산을 통한 고객 만족도의 향상, 웹 로그분석을 통한 데이터마이닝 분야 등 다양한 분야에 대해 연구의 파급 효과가 기대된다.
인터넷의 급속한 성장으로 인하여 메일을 이용하는 사용자가 급격히 증가하고있다. 따라서 메일 서버를 운영하는 관리자는 메일 분석에 대한 전문적인 로그 분석 도구들을 점차 요구하게 되었다. 현재 시중에 샌드메일 로그 분석에 관한 여러 구현된 상용 제품들이 있으나 단순한 통계 정보만을 제공하거나 특정 제품에만 맞도록 구현되었다. 이 논문에서는 시스템 로그 파일만을 분석하여 메일에 대한 상세한 통계 정보를 제공하는 웹 기반의 메일 분석 도구의 전체 설계 구조 및 구현 결과에 대해서 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 이용자의 패턴을 분석하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트의 구현 방안을 제시한다. 특히, 본 연구에서는 기존 웹 사이트의 구조를 가능한 파괴하지 않는 범위 내에서 웹 사이트론 변경하고자 이용자의 접근 패턴상 연관성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들을 추출하여 색인 페이지를 추가 생성한다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터를 대상으로 하이퍼 링크 구조에 따라 필터링된 최후 전진 문서만을 가지고 데이터 시퀀스를 구성한다. 이러한 데이터 시퀀스에 새로운 순차 접근 패턴 탐색 알고리즘인 TPA를 적용함으로써 웹 문서간 충분한 지지도를 갖는 연관성 있는 문서들의 시퀀스를 구한다. 이와같은 빈발 시퀀스들에 대한 색인 페이지를 추가로 생성시켜주는 서비스를 통하여 이용자들의 효과적인 정보 접근을 지원할 수 있는 웹 사이트로의 변경이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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