• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.287-296
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• 2002

웹 사용 마이닝은 데이터마이닝을 바탕으로 사용자의 로그 파일 정보를 이용하여 웹이 이용되는 패턴을 발견한다. 이를 이용하여 웹을 개선하여 사용자들이 보다 빨리 원하는 내용을 검색할 수 있도록 할 수 있으며 시스템 관리자에게는 효율적인 웹 구조를 인한 정보를 제공할 수 있다. 웹 사용 마이닝에서 사용하는 데이터는 성형화되어 있지 않으며 웹 사용 패턴을 분석하는데 방해가 되는 잡음 데이터까지 포함하고 있다. 이것은 기존에 개발된 여러 데이터마이닝 기법을 적용하는데 어려움으로 작용한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 방법을 도입한 SPMiner을 .제안한다. SPMiner는 웹의 구조를 이용하여 로그 파일의 전처리 과정을 줄이며 사용자의 탐색 패턴 분석을 효율적으로 수행 할 수 있는 시스템이다. SPMiner는 WebTree 에이전트를 이용하여 웹 사이트 구조를 분석하여 WebTree를 생성하고 사용자 로그 파일을 분석하여 각 웹 페이지의 사용빈도에 대한 정보를 추출한다. WebTree와 로그 파일에서 추출된 웹 페이지에 대한 정보는 SPMiner에 의해 패턴을 분석할 퍼 이용될 수 있는 형태인 WebTree$^{+}$로 병합된다 WebTree$^{+}$는 패턴 발견을 쉽게 해주며 사용자에게 추천할 정보나 웹 페이지를 능동적으로 추천할 수 있게 만들어 준다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.3
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• pp.423-432
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• 2009

Advances in information and communication technologies are changing our society greatly. In knowledge-based society, information can be obtained easily via communication tools such as web and e-mail. However, obtaining right and up-to-date information is difficult in spite of overflowing information. The concept of adaptive web site has been initiated recently. The purpose of the site is to provide information only users want out of tons of data gathered. In this paper, an algorithm is developed for adaptive web site construction. The proposed algorithm is based on association rules that are major principle in adaptive web site construction. The algorithm is constructed by analysing log data in web server and extracting meaning documents through finding behavior patterns of users. The proposed algorithm has the following characteristics. First, it is superior to existing algorithms using association rules in time complexity. Its superiority is proved theoretically. Second, the proposed algorithm is effective in space complexity. This is due to that it does not need any intermediate products except a linked list that is essential for finding frequent item sets.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.201-203
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• 2000

변화하는 경쟁적 인터넷 환경에서 E-Business의 성공적인 운영은 웹 사이트를 이용하는 고객들의 행위를 얼마나 잘 이해하느냐에 달려있다. 폭발적으로 늘어나는 웹 사이트 중에서 많은 사용자들을 유치하고 유지하기 위해서는 고객 개개인의 특성을 분석해서 특성화된 특성화된 서비스를 제공하는 것이 중요하다. 이 논문에서는 웹 서버에 의해 수집되는 로그파일로부터 사용자들이 빈번하게 함께 접근하는 페이지들을 기반으로 웹 페이지에 대한 클러스터링을 수행하고 이러한 웹 페이지의 클러스터를 이용해서 유사한 행동패턴을 가진 사용자들을 분류함으로써 특성화된 서비스를 제공하기 위한 일련의 기법들을 제안한다. 특히 클러스터링을 수행하는 웹 로그에 시간적인 요소를 고려한 제약조건을 둠으로써 좀더 유용한 지식을 찾아낼 수 있는 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.743-744
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• 2009

사용자가 방문한 웹 사이트와 연관된 광고를 웹 페이지에 실어주는 문맥광고 관련 연구가 광고 효율성 측면에서 최근 주목을 받고 있다. 이러한 문맥광고 관련 연구의 핵심은 웹 페이지와 웹 광고간의 연관성을 높여주는데 있는데, 연관성 향상 방안으로 최근 사용자 의도 분석을 통한 연관성 향상 기법이 많이 연구되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 사용자가 로그인을 해야 하거나, 로그 정보를 일정기간이상 수집해야만 사용자 의도 분석이 가능 하다는 문제점이 존재 한다. 본 논문에서는 로그인이나 많은 양의 로그정보 수집 없이 한 세션 내에서 방문한 웹 페이지 로그만을 이용하여 개인화된 문맥 광고를 제공하는 문맥광고 기법을 제안한다. 실험 결과에서는 제안하는 기법이 기존의 광고 기법에 비해 사용자가 판단하는 웹 페이지와 웹 광고의 연관성 (precison) 이 기존의 기법에 비해 높아짐을 증명한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.283-291
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• 2000

인터넷 서비스 제공자들이 관심을 가지고 있는 것 중 하나는 인터넷 사용자들의 서비스 이용 패턴과 경향을 분석하는 것이다. 이를 통해 매출 증대와 실제 경영에 도움이 되는 사용자의 특성을 이해할 수 있기 때문이다. 이와 관련된 기본적인 접근방법은 사용자가 웹 서버에 접근했을 때 서버에 남는 웹 로그를 분석하여 사용자 패턴을 분석하는 것이다. 웹 로그 분석에 전형저인 통계기법이 사용되고 있다. 그러나 단순 통계 기법만으로는 알려지지 않는 데이터들 사이에 숨겨진 유용한 정보를 찾는 데에는 한계가 있다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 데이터 마이닝 기술을 이용한 새로운 접근 방법이 시도되고 있다. 그러나 실제로 웹 로그에서부터 데이터 마이닝 기술을 이용하는 데에는 전처리 과정의 어려움과 실제 유용한 패턴을 어떻게 정의하는 가가 어려운 문제이다. 본 연구에서는 로(raw) 데이터인 웹 로그에서 유용한 패턴을 찾기 위한 전처리 과정을 알아보고, 웹 마이닝 시스템에 적합한 트랜잭션의 데이터 구조를 제시한다. 그리고 정의된 데이터 구조를 통한 패턴 발견 과정인 웹 사이트의 개념계층을 이용한 통계 기법과 연관규칙(Association Rules) 탐사에 대해 알아본다. 마지막으로 정의된 데이터 구조를 통한 새로운 유용한 패턴을 정의한ㄷ.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.11 no.11
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• pp.1601-1614
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• 2008

The number of web service users has been increased rapidly as existing services are changed into the web-based internet applications. Therefore, it is necessary for us to use web log pre-processing technique to detect attacks on diverse web service transactions and it is also possible to extract web mining information. However, existing mechanisms did not provide efficient pre-processing procedures for a huge volume of web log data. In this paper, we proposed both a field based parsing and a high-speed log indexing mechanism based on the suggested B-tree Index Vector structure for performance enhancement. In experiments, the proposed mechanism provides an efficient web log pre-processing and search functions with a session classification. Therefore it is useful to enhance web attack detection function.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10e
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• pp.130-132
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• 2002

기존의 여러 동적 추천 시스템에서는 웹 페이지들 사이의 유사도와 로그 파일 안에들어 있는 사용자들의 패턴을 이용하였기 때문에 연관된 페이지 뿐 아니라 단순히 순차적으로 연결되는 문서를 추천 페이지로 제공할 수 있었다. 본 논문에서는 기존의 방식에 각 페이지가 점유하는 시간의 분석을 더하려 한다. Data를 여러 분야로 나눌 수 있는 전자상거래의 특성을 이용하여 개개의 클러스터로 분류된 사이트들의 로그파일을 분석하여 점유시간의 크기와 무의미하게 보내어 지는 시간을 가중치를 주어 구별해내는 결과를 바탕으로 사용자가 주로 방문하는 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 추천하는 방법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.5
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• pp.416-427
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• 2005

Web navigation mining is a method of discovering Web navigation patterns by analyzing the Web access log data. However, it is admitted that the log data contains noisy information that leads to the incorrect recognition of user navigation path on the Web's hyperlink structure. As a result, previous Web navigation mining systems that exploited solely the log data have not shown good performance in discovering correct Web navigation patterns efficiently, mainly due to the complex pre-processing procedure. To resolve this problem, this paper proposes a technique of amalgamating the Web's hyperlink structure information with the Web access log data to discover navigation patterns correctly and efficiently. Our implemented Web navigation mining system called SPMiner produces a WebTree from the hyperlink structure of a Web site that is used trl eliminate the possible noises in the Web log data caused by the user's abnormal navigational activities. SPMiner remarkably reduces the pre-processing overhead by using the structure of the Web, and as a result, it could analyze the user's search patterns efficiently.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.12 no.3
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• pp.231-241
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• 2019

Web Usage Mining (WUM) is one part of Web mining and also the application of data mining technique. Web mining technology is used to identify and analyze user's access patterns by using web server log data generated by web users when users access web site. So first of all, it is important that the data should be acquired in a reasonable way before applying data mining techniques to discover user access patterns from web log. The main task of data acquisition is to efficiently obtain users' detailed click behavior in the process of users' visiting Web site. This paper mainly focuses on data acquisition stage before the first stage of web usage mining data process with activities like data acquisition strategy and field extraction algorithm. Field extraction algorithm performs the process of separating fields from the single line of the log files, and they are also well used in practical application for a large amount of user data.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04a
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• pp.527-530
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• 2002

협동적 추천은 사용자의 상품에 대한 구매 데이터를 이용하여 상품을 추천하는 방법이다. 그러나 구매 데이터가 희소한 경우 추천의 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 이러한 희소성 문제를 해결하기 위해서 클러스터링, SVD 등 다양한 방법이 제시되었으나, 근본적으로 사용자의 성향을 파악하기에는 부족한 점이 있다. 구매 데이터만을 이용했을 때의 문제점을 해결하기 위해서는 이를 보완할 수 있는 데이터의 활용이 필요하다. 웹 로그 분석을 통해서 구매 데이터의 희소성을 보완할 수 있으며, 사용자의 상품에 대한 부정적 반응을 구매 데이터에 반영할 수 있다. 본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 사용자들에 의해서 만들어진 웹 로그를 분석하여 추천 시스템의 성능을 개선하였다.