이 논문은 대학도서관에서 운영되고 있는 페이스북 페이지의 운영현황과 활용실태에 대한 데이터를 분석하여 도서관의 페이스북 활용에 유용한 아이디어를 탐구하고자 하는 기초연구이다. 분석대상은 한국과 미국에서 선정한 20개의 대학도서관 페이스북 페이지이며, 분석 데이터는 페이지 운영에 관한 기본 데이터와 페이지 게시물의 소통에 관한 현황 데이터이다. 이 연구에서 두 가지 분석문제가 설정하였다. (1) 도서관 페이지는 얼마나 잘 운영되고 있는가? (2) 도서관 페이지의 게시물은 어떤 유형이면 얼마나 잘 소통하는가? 다양한 지표들을 개발하고 활용하여 문제를 분석하였으며, 주요한 분석결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 페이지 운영에 관한 기본 데이터에서는 한국과 미국의 대학도서관들 간에 차이가 나타났다. 둘째, 페이지 게시물에 대한 이용자 소통 현황은 유사한 양상이 나타났다.
본 연구는 특정 주제의 핵심 웹 정보원의 존재를 조사하고 그 정보원의 특징을 파악하는데 그 목적을 두었다. 웹 페이지들이 링크를 많이 한 웹 페이지는 그 분야에서 중요한 정보원으로 간주되므로. 인용분석법을 이용하여 ‘weather’분야의 링크빈도가 높은 웹 페이지를 파악하였다. 사용된 연구방법은 검색엔진을 이용하여, weather분야의 웹 페이지들을 조사한 후, 각 웹 페이지가 링크하고 있는 웹 페이지와 그 웹 페이지를 링크한 웹 페이지를 조사하였다. 7가지 웹 페이지들에 월등하게 많은 링크가 되어 있었는데. 각각 웹 페이지들의 관계성을 동시인용법을 통하여 분석한 결과. 크게 3가지 유형으로 구분되었다.
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.
최근 고속 스토리지의 출현으로 메모리 시스템의 관리 단위인 페이지의 설정에 대한 재고가 필요한 시점에 이르렀다. 본 논문에서는 고속 스토리지의 탑재에 따라 페이지의 크기가 메모리 성능에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하였다. 구체적으로는 데스크탑과 스마트폰 환경에서 페이지 크기에 따른 워크로드별 TLB 적중률 및 페이지 부재율을 분석하였다. 본 논문의 분석 결과 데스크탑 시스템에서는 페이지 크기의 영향력이 시스템 및 워크로드 상황에 의존적임을 확인하였다. 반면, 스마트폰 시스템의 경우 고속 스토리지가 탑재되더라도 페이지 크기가 메모리 성능에 미치는 영향이 크지 않으며, 워크로드에 따라서도 민감하지 않은 것을 확인하였다. 본 논문의 분석은 고속 스토리지 환경에서 페이지 크기를 시스템 및 워크로드 환경에 맞게 최적 설정하는 데에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
1990년대 중반에 일어나기 시작한 인터넷 열풍은 웹을 통한 인터넷의 확산으로, 웹 기반 서비스의 발전을 가져왔다. 현재 대부분의 인터넷 서비스는 HTTP를 사용한 일정한 형식의 웹 페이지로, 사용자가 최종적으로 받아보게 되는 형식은 HTML의 태그로써 나타내어진다. 어떠한 태그를 어떻게 사용하였느냐에 따라 그 웹 페이지는 사용자가 사용하기 편리할 수도 있고, 사용하는데 불편할 수도 있다. 따라서 웹사이트의 개발자는 사용자가 편리함과 친숙성을 느낄 수 있도록 웹사이트를 개발해야 한다. 본 논문에서는 이률 해결하기 위해 웹 페이지 분석을 위한 Web-Picker를 제안하고자 한다. Web-Picker를 이용하면 사용자들이 자주 방문하는 웹 페이지의 태그를 분석할 수 있고. 이렇게 분석한 정보를 통해 새로운 웹사이트를 개발하는 개발자들은 사용자가 친숙성과 편리함을 느낄 수 있도록 웹사이트를 개발 할 수 있다.
조직이 가지고 있는 정보를 공개하거나 조직 내부의 업무 공유를 위해, 데이터베이스로 관리하고 있는 정보를 동적으로 구성하여 보여주는 동적 웹 페이지 작성이 필요하다. 동적 웹 페이지 작성은 스크립트 언어를 사용하여 프로그램하는 것이 보편화 되어 있으며, 이로 인해 개발자의 성향에 따라 스크립트 소스가 작성됨으로써 어플리케이션 프로그램의 비 정형화 및 비 표준화를 야기하고 결과적으로 프로그램 개발 생산성, 유지보수성, 그리고 재사용성을 저하시킨다. 본 연구에서는 데이터베이스 관련 웹 페이지 패턴을 분석하여 정형화된 스크립트 모델을 작성하고, 동적 웹 페이지 자동 생성 프로그램을 개발하여 웹 페이지 개발 생산성 항상, 유지 보수성 향상, 그리고 프로그램 재사용성 향상을 가져오도록 구현하였다.
웹 사용 마이닝은 사용자의 웹 이용 패턴에 대해 분석하여 정보를 찾아내는 분야이다. 사용자에 대한 분석은 웹을 통한 비즈니스의 근간이 되고 있다. 때문에 웹 마이닝 분야에서 주목받고 중요시 되는 기술이 되었다. 그러나 최근에는 공개된 기술의 취약점을 이용해 악의적으로 정보를 교란하는 일이 발생되고 있어 사회적으로 이슈가 되고 있다. 이러한 문제는 특히 단순한 페이지 뷰 횟수에 기반을 둔 정보 추출 방식에 주로 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 추출 방식의 단순함을 줄이고 사용자의 정보를 더 반영하기 위하여 페이지 이용 시간과 페이지 내의 행동을 분석하여 콘텐츠의 질을 평가하는 방안을 제시한다. 구현 부분에는 사용자의 개인정보 침해 없이 사용자의 행동을 수집하기 위하여 최근 인기를 얻고 있는 Ajax 기술을 사용하였다. 그리고 실시간으로 웹 페이지에 대한 평가를 수행하기 위해 서버에 로그 필터 모듈을 추가하는 수집 기법을 제안하였다.
웹페이지(webpage)의 구축이 생활화됨에 따라 공공도서관에서도 웹페이지를 통한 정보의 제공과 홍보가 점점 활발해지고 있다. 이에 본 연구는 공공도서관 웹페이지의 이론적 배경을 살펴본 뒤, 선행연구에서 제시한 기준을 근거로, 서울시에 소재한 공공도서관 웹페이지의 실태를 웹페이지의 구조와 내용에 따라 조사.분석하여 그 문제점을 알아보았으며, 이를 바탕으로 공공도서관 웹페이지를 활성화하기 위하여 공공도서관의 웹페이지가 효과적으로 설계.운영되는 방안을 제시하고 있다.
소프트웨어 시스템의 규모 측정은 소프트웨어 개발에 필요한 비용을 산정하거나 필요한 인력 투입. 기간의 산정 등의 중요한 지표가 된다. 1990년대 후반 급격한 인터넷의 발달로 인해 다양한 기술과 웹 사이트가 등장하였다. 기존의 소프트웨어의 규모를 측정하기 위한 방법은 LOC와 기능점수(Function Point)가 있다. 그러나 LOC는 프로그래밍 언어에 의존적이므로 웹 페이지 규모를 측정하기는 한계가 있다. 따라서 웹 페이지 규모를 측정하기 위해 기능점수분석을 사용한다. 본 논문에서는 동일한 웹 페이지를 기존의 기능점수모형과 확장된 기능점수모형으로 분석하여 그 결과를 비교하고 미비점을 보완한다. 또한 다양한 웹 페이지들의 규모를 측정하기 위하여 기존 기능점수분석모형에 추가 조정 인자를 기술하고 확장된 기능점수모형을 제안한다.
이 연구는 대학도서관의 웹사이트 실제 이용 데이터를 분석하여 이용자들의 이용행태를 분석하고, 웹사이트의 개선방안을 제안하는데 있다. 이 연구에서는 2018년 1월부터 2018년 12월까지 C대학교 웹사이트에서 이루어진 이용자들의 트래픽을 분석하여 이용행태를 분석하였다. 웹사이트의 분석 툴로는 '구글 애널리틱스'를 활용하였다. 웹 트래픽 변수는 세션, 사용자, 페이지뷰 수, 세션당 페이지수, 평균 세션 시간, 이탈률을 측정지표를 기준으로 이용자 일반적 특성, 사용자환경 분석, 방문 분석, 유입분석, 사이트 분석 5가지로 구분지어 분석하였다. 그 결과, 1) 이용자 일반적 특성을 분석 결과에서 웹사이트 접속 위치가 대한민국뿐만 아니라 중국에서도 일부 접속이 있었다. 2) 사용자 환경 분석에서는 주 이용 브라우저 유형은 인터넷 익스플로러로 나타났다. 다음 순위는 크롬이었으며, 3위와 4위인 Safari로 이탈률이 익스클로러나 크롬의 두 배에 달했다. 화면 해상도에서는 1920x1080 해상도가 가장 많은 비율을 차지하였으며 그 외에도 다양한 환경에서 접속하는 것으로 나타났다. 3) 유입 매체 분석에서는 직접 유입이 가장 높게 나타났다. 4) 사이트 분석에서는 총 페이지뷰 수인 4,534,084 페이지 중 최다 페이지뷰를 차지한 페이지는 메인페이지 다음으로 대출/연장/이력/예약 페이지, 학술DB 페이지, 소장자료 페이지 순으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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