• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
• /
• 2009.05a
• /
• pp.212-219
• /
• 2009

본 논문에서는 웹 관리자가 웹 사이트 분석을 위하여 웹 로그(web log) 분석을 통한 필요한 정보를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하여 웹 환경을 개선시키고, 웹 사이트 방문자를 위해 더 좋은 서비스를 할 수 있는 새로운 웹 로그 분석 모델을 제안 한다. 이와 같은 목적을 달성하기 위해 본 논문에서는 웹 로그의 개념 및 유형, 웹 로그의 분석 원칙 및 웹 로그 분석 방법을 고찰하였다. 웹 로그 분석 도구로는 Web Log Expert를 활용하였다. 본 논문에서는 이 도구를 이용하여 웹 방문자 수에 대한 통계분석, 인기가 많은 웹 사이트에 대한 페이지분석 및 방문자 IP 분석 등을 실시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10c
• /
• pp.592-594
• /
• 2001

분석 도구들의 필요성이 증대되고 있다 웹 분석 도구들 중 웹 로그 분석 도구들은 축적된 웹 로그를 분석하여 분석 가능한 정보를 산출하고 이를 효율적인 웹 운영의 기초 정보로 이용할 수 있도록 한다. 그러나 기존의 웹 로그 분석 도구들은 웹사이트에 따라 요구되는 로그 분석 목적을 충족시키기 위해서 변형되어야 하거나 특정한 목적이 맞게 새롭게 개발되어야 한다. 본 연구에서는 로그 분석 시스템 또는 로그 분석 도구 개발에서 공통적으로 수행되는 과정(로그 파일로부터 필요한 항목들을 추출하고 정제하여 분석 가능한 데이터로 저장 루틴)을 컴포넌트화하였다. 이 컴포넌트는 로그로부터 추출한 정보를 XML 문서 또는 데이터베이스에 저장한다. 본 연구에서 개발한 컴포넌트는 로그 데이터를 XML 문서 형식과 데이터베이스에 로그 정보를 저장하여 쉽게 다른 시스템에서 저장된 정보를 유용하게 사용하도록 한다. 또한 생성한 컴포넌트의 효용성을 검증하기 위하여 웹 로그 분석 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.990-993
• /
• 2013

웹 시스템의 사용자들이 웹을 이용하면 그에 대한 기록이 웹 서버에 남는다. 기록된 웹 서버 로그를 분석하면 웹 시스템에 어떤 부류의 사용자가 있는지 각 사용자들이 어떤 방식으로 웹 시스템을 사용하는지 알 수 있다. 이러한 사용자들의 행위를 행위 모델로 표현할 수 있다면 웹 시스템에 대한 명세가 없더라도 행위 모델을 분석하여 시스템의 명세를 추정하고 테스트하기 용이해진다. 뿐만 아니라 웹 시스템 사용자들의 사용자 별 이용 패턴 및 통계정보 역시 알 수 있다. 그러나 웹 서버 로그를 일일이 담당자가 분석하여 행위 모델을 생성하기에 웹 서버 로그는 그 양이 너무 방대하다. 따라서 본 논문은 웹 서버 로그를 이용하여 웹 시스템의 행위 모델을 자동 생성하는 방법에 대해서 제시한다.

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

• Journal of Information Technology and Architecture
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.25-32
• /
• 2014

Web mining techniques are often used to discover useful patterns from data log generated by Web servers for the purpose of web usage analysis. Yet traditional Web mining techniques do not reflect sufficiently sequential properties of Web log data. To address such weakness, we introduce a framework for analyzing Web access log data by using process mining techniques. To illustrate the proposed framework, we show the analysis of Web access log in a campus information system based on the framework and discuss the implication of the analysis result.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.579-581
• /
• 2003

본 논문은 웹사이트를 구성하는 웹컨텐츠의 합목적성 및 사용성 평가를 위하여 웹사이트 사용자들의 흔적인 웹로그 분석 데이터를 적용하여 정량적인 평가를 한 결과 에 대하여 보고 하고자 한다. 웹로그파일은 사용자가 웹사이트를 이용하면 이에 대한 기록이 로그라는 형태로 흔적이 남는다. 로그분석이란 이 데이터를 기반으로 위에서 말한 다양한 정보를 추출해 내는 것이라 할 수 있다. 로그분석은 사용자에 따라 단지 로그 정보를 분석하는 것에 한정시키기도, 로그 정보를 기반으로 한 보다 다양한 정보를 분석하는 확장된 개념으로 확대시키기도 한다. 본 논문은 웹트랜즈［로그분석 툴］를 사용하여 웹사이트내의 웹컨텐츠 분석에 웹 로그 분석 결과가 같는 정량적인 개념을 활용하여 정상적인 분석으로 일관되었던 웹사이트 분석에 새로운 결과를 도출하였다. 또한 마케팅을 수행하는 데 있어서 고객의 요구에 천저히 대응하기 위해서 고객을 철저히 파악하여야 한다. 로그파일 분석을 통해서 주요 고객층, 고객의 구매 패턴, 주 구매시간, 구매탐색 경로등의 데이터를 추출할 수 있다. 로그파일 분석 데이터를 기반으로 인터페이스 설계나 상품의 레이아웃등의 설계, 고객 서비스 강화등의 다양한 대 고객 마케팅을 펼칠 수 있다. 본 논문은 단순 수치해석의 개념이었던 로그 분석에 웹컨텐츠분석 기법을 접목하여 웹사이트내에서 사용되고 있는 컨텐츠의 사용성에 대안 연구 결과에 대해서 발표하고자 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.11 no.6
• /
• pp.73-86
• /
• 2010

In proportion to the rapid increase in the number of Web users, web attack techniques are also getting more sophisticated. Therefore, we need not only to detect Web attack based on the log analysis but also to extract web attack events from audit information such as Web firewall, Web IDS and system logs for detecting abnormal Web behaviors. In this paper, web attack detection system was designed and implemented based on integrated web audit data for detecting diverse web attack by generating integrated log information generated from W3C form of IIS log and web firewall/IDS log. The proposed system analyzes multiple web sessions and determines its correlation between the sessions and web attack efficiently. Therefore, proposed system has advantages on extracting the latest web attack events efficiently by designing and implementing the multiple web session and log correlation analysis actively.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.134-139
• /
• 2002

인터넷쇼핑몰 서버에의 고객의 상품에 대한 접근을 추적하여 고객의 성향을 추출하기 위한 웹마이닝에서는 웹서버가 생성하는 로그에서 필요한 정보를 수집하였다. 그러나 웹서버가 생성하는 로그는 단순 페이지 액세스의 정보만을 포함하고 있어, 현재 데이터베이스와 연동되어 동작하는 CGI 및 서버스크립트(JSP, ASP, PHP)등을 이용한 시스템에서는 CGI나 스크립트 파일명만 로그로 기록되고 분석시 가장 중요한 상품코드 및 상품 카테고리는 포함되지 않는다. 제안한 모델에서는 기존 쇼핑몰 시스템과의 연동 및 성능을 고려하여 웹서버에 분석전용 가상로그를 기존의 로그파일에 발생시키는 방법을 제안하였다. 이 방법으로 기존 사이트에 복잡한 코드를 추가할 필요 없이 간단한 로그발생코드 한 줄을 추가함으로써 해결할 수 있었다. 또한 유효 로그 필터링 및 클리닝에 걸리는 시간은 일반로그 분석대비 30%정도 향상되었으며 일반 로그에서는 불가능한 고객이 접근한 상품정보코드 및 카테고리코드 등의 정보를 쉽게 추출할 수 있었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.261-271
• /
• 2001

정보 공유와 비즈니스 수행 등의 매체로서 World Wide Web의 이용이 보편화됨에 따라 다양하고 방대한 데이터를 웹을 통하여 얻을 수 있게 되었으며, 이러한 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위한 데이터 분석과 활용은 많은 분야에서 중요한 사안으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 웹 로그(web log)데이터로부터 정보를 추출하기 위한 과정 및 방안에 대해 살펴보고자 한다. 로그 데이터의 특징과 통계 데이터와의 차이점, 데이터 수집 및 사전 처리 과정, 추출할 수 있는 정보 및 분석 방법 등을 제시하고 로그 데이터 분석 예제를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
• /
• 2001.06a
• /
• pp.369-387
• /
• 2001

인터넷 기술의 발달과 인터넷 비즈니스의 발전으로 인해 오늘날 사람들은 더욱 많은 시간을 인터넷 상에서 보내고 있다. 사용자가 기업의 웹 사이트를 방문한 기록은 웹 로그파일이라는 형태로 기업의 서버에 남게 되는데 이러한 로그 파일을 이용해 고객의 행동을 더욱 잘 이해하는 것이 매우 중요한 경쟁력의 요소로 자리 잡게 되었다. 이제까지는 웹 로그를 분석하기 위해 웹 로그 분석 도구를 이용해 왔는데, 경영 의사 결정에 도움이 되는 지식을 발견하기보다는 단순한 기술적인 통계량을 구하는데 그쳤다. 본 연구에서는 통계와 데이터마이닝 기법을 웹 데이터에 적용하여 경영 의사 결정에 도움이 되는 의미 있는 정보를 추출한다. 이를 위해 실제 인터넷 기업의 데이터를 기반으로 하여 대량 데이터를 데이터마이닝을 위해 전처리 하는 과정과 준비된 데이터를 분석하는 과정을 소개한다. 웹 사이트의 분석은 경영 지식을 찾아내기 위한 과정으로 개별 사이트가 처한 상황에 따라 분석과정이 상이해 질 수 있기 때문에 실제 기업의 데이터를 가지고 분석해 나가는 과정을 보이는 것은 의미 있는 연구라 생각된다.