• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.16 no.12
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• pp.1-11
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• 2018

Recently, the volume of online shopping market continues to be fast-growing, that is important to provide customized service based on customer behavior evaluation analysis. The existing systems only provide analysis data on the profiles and behaviors of the consumers, and there is a limit to the processing in real time due to disk based mining. There are problems of accuracy and system performance problems to apply existing systems to web services that require real-time processing and analysis. Therefore, The system proposed in this paper analyzes the web click log streams generated in real time to calculate the concentration level of specific products and finds interested customers which are likely to purchase the products, and provides and intensive promotions to interested customers. And we verify the efficiency and accuracy of the proposed system.

• 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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• 2002.11b
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• pp.1011-1014
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• 2002

최근 대규모 네트워크 데이터에 대한 패턴을 분석하기 위한 연구에 대하여 관심을 가지고 침입탐지 시스템을 개선하기 위해 노력하고 있다. 특히, 이러한 광범위한 네트워크 데이터 중에서 침입을 목적으로 하는 데이터에 대한 탐지 능력을 개선하기 위해 먼저, 광범위한 침입항목들에 대한 탐지 적용기술을 학습하고, 그 다음에 데이터 마이닝 기법을 이용하여 침입패턴 인식능력 및 새로운 패턴을 빠르게 인지하는 적용기술을 제안하고자 한다. 침입 패턴인식을 위해 각 네트워크에 돌아다니는 관련된 패킷 정보와 호스트 세션에 기록되어진 자료를 필터링하고, 각종 로그 화일을 추출하는 프로그램들을 활용하여 침입과 일반적인 행동들을 분류하여 규칙들을 생성하였으며, 생성된 새로운 규칙과 학습된 자료를 바탕으로 침입탐지 모델을 제안하였다. 마이닝 기법으로는 학습된 항목들에 대한 연관 규칙을 찾기 위한 연역적 알고리즘을 이용하여 규칙을 생성한 사례를 보고한다. 또한, 추출 분석된 자료는 리눅스 기반의 환경 하에서 다양하게 모아진 네트워크 로그파일들을 분석하여 제안한 방법에 따라 적용한 산출물이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.15-18
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• 2001

개별화 웹 마케팅은 본질적으로 고객지향의 패러다임이다. 즉, 개별 고객의 특수한 니즈를 개별적으로 파악해서 각각의 고객에게 차별화된 서비스를 제공하는 것이 그 핵심이다. 웹 서버의 고객이 접근한 상품의 로그파일에 데이터마이닝의 연관규칙 기술을 이용하게 되면 고객행동 패턴의 파악 및 예측을 위한 기법으로 활용할 수 있다. 본 연구에서는 웹 사용자의 교차 판매를 위한 원투원 마케팅에 필요한 접근패턴을 분석하고자 하며, 이는 고객의 상품에 대한 접근이 기록된 액세스 로그 데이터베이스의 분석을 통하여 이루어진다. 이들 데이터 처리와 교차판매 지원을 위한 데이터마이닝 모델링, 이를 통한 원투원 마케팅 모델 제시, 그리고 이의 활용이 고객관계관리(eCRM)에 미치는 효과를 제시한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.1
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• pp.193-200
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• 2022

In this paper, we examined the causes of privacy concerns and related factors in social log-in services. On the basis of the 'principal-agent theory,' we established factors such as perceived information asymmetry and fear of seller opportunism affecting information privacy concern of social log-in services users. In addition, we analyzed the relationship between the information privacy concern and intention to use on the basis of the 'privacy calculus theory'. The results of the study showed that (1) fear of seller opportunism had the significant effect on information privacy concerns, (2) information privacy concerns had the significant effect on perceived risk, (3) in accordance with the privacy calculus theory, perceived risk had the negative effect on intention to use, while perceived benefit had the positive effect on intention to use. The findings of the study are expected to help to improve the social log-in service firms' understanding for customers' information privacy protection behaviors.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.168-173
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• 2007

인터넷 쇼핑몰들은 저조한 수익성에도 불구하고 소비자를 끌어들여 매출을 증대시키기 위해 다양한 유인가격전략을 사용하고 있으나 이러한 유인전략이 과연 효용성이 있는가 하는 문제를 주제로 6 개 인터넷 쇼핑몰의 실제 web logdata 를 활용하여 소비자의 실제 쇼핑행동을 파악하여 유인가격전략의 효용성을 실증적으로 측정하였다. 방대한 클릭데이터를 효과적으로 정리하는 방법을 제시했고 인터넷 쇼핑몰 업체의 유인가격전략 수립에 대한 가이드를 제시하였다.

• Review of KIISC
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• v.27 no.4
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• pp.14-21
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• 2017

온라인 게임은 가상 재화를 현금화할 수 있게 되면서 여러 가지 부정 행위가 발생하고 있다. 그 중 대표적인 것이 사용자 대신에 게임 플레이를 해주는 게임 봇(game bot)이다. 이러한 게임 봇은 사용자는 물론 게임회사에 큰 해를 입히고 있다. 본 연구에서는 게임 봇을 탐지하는 기존의 연구 중 사용자의 행동 로그를 분석하는, 데이터 분석 기반의 연구를 조사하였다. 관련 연구를 사용자의 행위를 중심으로 구분하였고, 향후 연구가 나아갈 방향에 대해 첨언하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.93-94
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• 2016

본 연구는 선우휘의 <불꽃>을 중심으로 그의 작가의식을 연구한 것이다. 논의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 선우휘의 소설에는 현실도피와 역사의식의 부재가 있다. 둘째, 그는 반공주의에 깊게 영향을 받았다. 셋째, 역사적 각성이 제거된 행동만을 보여준다. 넷째, 냉전 이데올로기에 따른 국가주의에 순응한다. 이런 점에서 그는 반공 이데올로그로 볼 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.547-549
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• 2001

웹 기반 시스템의 테스팅에 대한 정확성과 신뢰성을 향상시키는 것은 시스템의 질을 향상시킬 수 있고 시스템 개발 및 유지보수에 대한 비용을 현저히 줄일 수 있다. 본 논문에서는 웹 로그 분석을 통하여 테스팅 환경 설정에 필요한 정보와 사용자들에 대한 패턴 정보를 추출하였다. 그리고 웹 컨텐츠 분석을 통하여 링크 정보와 데이터베이스에 대한 접근 또는 사용자 입력을 요구하는 모듈에 대한 정보를 추출하였다. 추출한 정보를 이용하여 테스팅을 위한 시나리오 문서인 테스트 스크립트를 생성함으로써 실세계에 근접한 테스트 시뮬레이션을 구현하는 방법을 제시하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.99-102
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• 2007

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.