최근 정보 통신기술의 발전으로 인하여 전자상거래가 확산되고 있는 실정이며, 이용하는 고객 또한 상당히 증가하고 있다. 고객의 활발한 구매 거래 활동으로 하루에도 아주 많은 양의 데이터가 생성되고 있는 실정이다. 이에 전자상거래의 웹 사이트 관리자나 경영자는 고객의 구매형태나 패턴의 특징을 파악하여 보다 효율적인 서비스를 고객에게 제공하기 위하여 현재까지 유사그룹의 고객 세분화를 적용하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 고객들의 정보를 분석하여 개인화하기 위한 방법으로 사용되는 고객 프로파일을 이용하여 고객세분화 하는데 적용을 하고자 한다. 기존 고객세분화의 통계적인 분석이 아닌 XML 기반의 고객 정보를 XPath를 이용하여 고객세분화에 필요한 규칙을 생성하고, 그 규칙을 바탕으로 고객 프로파일을 생성하는 방법과 프로파일을 이용한 군집에 따른 분석 결과 및 추천서비스를 소개하고자 한다.
최근 들어 웹을 이용한 e-Commerce의 거래는 그 크기나 복잡도면에서 급속도로 확산되고 있다. 그러므로 웹사이트의 설계나 웹 서버 설계 등이 복잡해지고 있다. 또한 웹 사용자가 많은 웹 이동경로를 이용하기 때문에 웹 사용자에 대한 데이터를 분석하는 일이 쉽지 않다. 기존 논문에서는 연관 규칙 탐사는 항목들간의 상관성을 찾아내는 것으로 기존의 연관 규칙 탐사 알고리즘들은 상관성이 높은 모든 항목들을 찾아낸다. 그러나 사용자들은 종종 자신이 관심 있는 연관 규칙들만을 찾길 원한다. 하지만 기존의 알고리즘을 그대로 사용하여 찾아낸 모든 연관 규칙들 중에서 원하는 규칙들만을 찾아내는 것은 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 웹 사용자의 이동경로의 사용자 패턴을 데이터마이닝 기법 중 하나인 연관규칙을 이용하여 사용자에게 맞는 이동경로를 구한 후 모든 경로를 이어주기 위해 시차 연관규칙을 이용하여 각 노드들을 이어주는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 시차 연관규칙 기법을 통해 웹 사용자의 이동 경로를 사용자의 특성에 맞는 개인화 또는 고객 세분화된 사이트를 구축 가능하게 제안한다.
인터넷이 대중화 되면서 내부 데이터베이스로 관리되고 있는 정보를 동적 웹 서버 페이지를 작성하여 웹으로 제공하는 다양한 웹 어플리케이션 개발이 수행되고 있으나, 대부분의 경우 체계적인 개발 방법론의 채택 없이 직접 프로그램을 작성하거나, 규모에 맞지 않는 대규모 개발 방법론을 적용하여 개발의 효율성을 떨어뜨리고 있다. 웹 어플리케이션이 체계적인 개발 방법론을 따르지 않고 스크립트 언어를 사용하여 임의개발 됨에 따라 프로그램 개발의 생산성, 유지 보수성, 그리고 재 사용성을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 빠르고 효과적인 스크립트 기반의 웹 어플리케이션 개발을 위하여 데이터베이스를 이용한 동적 웹 서버 페이지 자동 작성 도구를 설계하고 이를 구현하였다. 데이터베이스를 이용한 동적 웹 서버 페이지 패턴을 분석하여 정형화된 스크립트 모델을 제시하고 데이터 바운드 컨트롤 태그 생성기를 표준 스크립트로 작성하여 웹 어플리케이션 개발과 유지보수에 활용되어 생산성 향상에 기여할 수 있다.
CSRF(Cross Site Request Forgery)는 정상적인 자격을 부여받은 사용자의 요청을 변조하여 웹서버로 보내는 공격으로 정상적인 요청과 공격 요청을 구별하기 어렵다. CSRF 방지를 위해 비밀 토큰, 커스텀 헤더, 프록시, 정책 모델, CAPTCHA(Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart), 사용자 재인증 등이 연구되고 이용되고 있다. 그러나 무력화시킬 수 있는 공격 기법이 존재하며, CAPTCHA나 사용자 재인증의 남용은 웹사이트의 사용 편의성을 저하시킨다. 본 논문에서는 웹사이트의 구조와 웹사이트 사용 패턴을 분석하여 CSRF 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. CSRF 공격 대상 후보를 선출하고 웹사이트 구조에 따른 패턴과 사이트 사용 로그를 분석한다. 정상적인 사용패턴을 추출하여, CSRF 공격을 탐지한다. 제안한 방법을 적용하여 CSRF 방지를 위해 정상 요청 시에도 사용자 개입을 요구하여 CAPTCHA를 입력하는 불편을 해소하고 이상 요청패턴을 탐지 시에만 사용자가 개입하도록 하여 CSRF를 방어하며 사용 편의성을 유지할 수 있음을 확인하였다.
웹 로그에는 개별 사용자를 식별할 수 있는 사용자 정보와 세션 정보가 포함되어 사용자 식별과 해당 URL은 알 수 있지만, 그 URL에 해당하는 페이지내에 어느 객체에 관심이 있어 클릭하는지 알 수 없고, 페이지내에서 외부 사이트로의 링크 부분을 클릭했을 시 로그 파일에 기록이 되지 않는다. 본 연구에서는 세션과 사용자 중심의 로그 기록 방식에 객체를 추가함으로써 복잡하고 다양해지는 객체 요소(동영상, 오디오, 플래시 등)가 포함된 웹사이트에서는 객체 중심의 로그 기록 방식이 고객의 행동 패턴을 분석하여 세분화된 개인화 서비스에 보다 효율적임을 관찰하였다.
오늘날 디지털 정보기술의 발달로 정보관리와 활용에 대한 인식이 높아지면서 효과적인 정보관리와 정보 활용방안에 대한 연구가 활발해지고 있다. 본 논문은 웹 서버에 의해 자동으로 수집되는 로그 파일로부터 고객 가치 판단 기준을 고객의 행동 기반에 두고 고객을 분류하여 과학정보포털 서비스를 이용하는 이용자의 각 분류군에 해당하는 정보와 인터페이스를 제공할 수 있는 통합 모형을 제안하였다. 고객관리 측면에서 본 논문은 정보 서비스를 제공하는 웹사이트의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 고객 위주의 사이트 운영정책과 동적 인터페이스를 제공하기 위한 웹사이트 활용 방안을 제시하였다. 또한, 고객의 지속적인 관리와 각 고객 분류군별에 맞는 서비스를 제공하고 고객의 관리에도 기여할 수 있을 것이다.
인터넷의 일상화와 각종 스마트 기기의 보급으로 이용자들로 하여금 실시간 의사소통이 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식이 새롭게 변화되었다. 인터넷을 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해져서 빅데이터라 불리는 정보의 초대형화를 야기하였다. 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회로 여겨지고 있다. 특히 텍스트 마이닝은 비정형 텍스트 데이터를 이용해 패턴을 탐구하여 의미있는 정보를 찾아낸다. 텍스트 데이터는 신문, 도서, 웹, SNS 등 다양한 곳에 존재하기 때문에 데이터의 양이 매우 다양하고 방대하여 사회적 실제를 이해하기 위한 데이터로 적합하다. 본 연구는 한국 최대 인터넷 포털사이트 뉴스의 댓글을 수집하여 2017년 19대 한국 대선을 대상으로 연구를 수행하였다. 대선 선거일 직전 여론조사 공표 금지기간이 포함된 2017년 4월 29일부터 2017년 5월 7일까지 226,447건의 댓글을 수집하여 빈도분석, 연관감성어 분석, 토픽 감성 분석, 후보자 득표율 예측을 수행하였다. 이를 통해 각 후보자들에 대한 이슈를 분석 및 해석하고 득표율을 예측하였다. 분석 결과 뉴스 댓글이 대선 후보들에 대한 이슈를 추적하고 득표율을 예측하기에 효과적인 도구임을 보여주었다. 대선 후보자들은 사회적 여론을 객관적으로 판단하여 선거유세 전략에 반영할 수 있고 유권자들은 각 후보자들에 대한 이슈를 파악하여 투표시 참조할 수 있다. 또한 후보자들이 빅데이터 분석을 참조하여 선거캠페인을 벌인다면 국민들은 자신들이 원하는 바가 후보자들에게 피력, 반영된다는 것을 인지하고 웹상에서 더욱 적극적인 활동을 할 것이다. 이는 국민의 정치 참여 행위로써 사회적 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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