시스템의 로그 정보는 불법적인 시스템 접근에 대한 문제를 해결하는데 결정적인 단서를 제공하기 때문에 로그 데이터의 수집 및 분석은 시스템 관리자에게 매우 중요하다. 리눅스 시스템에서는 다양한 종류의 로그 데이터를 수집하기 위하여 syslog 유틸리티를 이용해 오고 있다. 그러나 시스템 관리자는 syslog 유틸리티에서 지원하는 서비스에 의존해야 하는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 본 논문에서는 시스템 관리자로 하여금 syslog 유틸리티에서 지원하고 있지 않는 파일 접근에 대한 로그 정보를 수집할 수 있도록 하는 syslog 에이전트를 제시하고자 한다. 제시한 syslog 에이전트의 기본 개념은 FUSE를 생성한 후, syslog를 이용하여 FUSE가 마운트된 디렉토리에 존재하는 임의의 파일에 대한 접근 정보를 로그 파일에 저장하는 것이다. 제시한 기법의 기능적 타당성을 검토하기 위하여 리눅스(우분투 14.04)에서 FUSE 기반의 syslog 에이전트를 구현하여 임의의 파일 접근에 대한 정보를 로그 파일에 저장하고 저장된 로그 파일의 정보를 확인한다.
International journal of advanced smart convergence
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제7권4호
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pp.101-107
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2018
Visitors to a Web site leave access logs documenting their activity in the site. These access logs provide a valuable source of information about the visitors' access patterns in the Web site. In addition to the pages that the user visited, it is generally possible to discover the geographical locations of the visitors. Web servers also records other information such as the entry into the site, the URL, the used operating system and the browser, etc. There are several Web mining techniques to extract useful information from such information and visualization of a Web log is one of those techniques. This paper presents a technique as well as a case a study of visualizing a Web log.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제40권1호
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pp.62-68
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2016
실내 위치인식 기술 중 하나인 WiFi Fingerprint는 기존의 WiFi access point(AP)의 거리에 따른 신호 세기를 활용하여 위치를 추정하는 편리함 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 하지만 이 방식은 Radio map에 저장된 Reference point에 의존하기 때문에 다른 방식에 비해 위치의 분해능이 떨어지고 연산량이 많다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 WiFi와 BLE를 융합한 Log-Distance Path Loss Model 기반의 Radio map 설계 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 Log-Distance Path Loss Model이 적용된 변수 값을 추출하여 Radio map을 설계하는 방식이며 Median Filter를 적용하여 오차를 개선하였다. 기존 Fingerprint와 비교하여 실험한 결과, 위치의 정확도는 평균 2.747m에서 2.112m로 0.635m 감소되는 것을 확인하였으며 연산량은 AP 환경에 따라 33%이상 감소하는 것을 확인하였다.
웹 마이닝은 사용자의 웹 이용 분석을 위해 웹에서 발생한 데이터를 대상으로 유용한 패턴을 찾아내는 기법이다. 하지만 기존의 웹 마이닝은 웹 로그의 연속적인 특성을 충분히 반영하여 분석하지 못하였다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 프로세스 마이닝을 활용하여 프로세스 모델에 의한 순차적인 관계에 따른 웹 접속 로그를 분석하는 프레임워크를 제시한다. 프로세스 모델에 기반한 웹 로그 분석은 웹 페이지들을 이동한 사용자들의 행위를 이해하고 문제점과 개선방안을 도출하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 제안한 방법론을 이용하여 대학정보시스템의 웹 로그를 분석하여 적용 가능성과 그 분석 결과를 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권1호
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pp.157-163
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2005
In the Web, the data is generally gathered automatically by Web servers and collected in server or access logs. However, as users access larger and larger amounts of data, query response times to extract information inevitably get slower. A method to resolve this issue is the use of summary tables. In this short note, we design a prototype of summary tables that can efficiently extract information from Web log data. We also present the relative performance of the summary tables against a sampling technique and a method that uses raw data.
Given an n-length text T over a $\sigma$-size alphabet, we present a compressed representation of T which supports retrieving queries of rank/select/access and updating queries of insert/delete. For a measure of compression, we use the empirical entropy H(T), which defines a lower bound nH(T) bits for any algorithm to compress T of n log $\sigma$ bits. Our representation takes this entropy bound of T, i.e., nH(T) $\leq$ n log $\sigma$ bits, and an additional bits less than the text size, i.e., o(n log $\sigma$) + O(n) bits. In compressed space of nH(T) + o(n log $\sigma$) + O(n) bits, our representation supports O(log n) time queries for a log n-size alphabet and its extension provides O(($1+\frac{{\log}\;{\sigma}}{{\log}\;{\log}\;n}$) log n) time queries for a $\sigma$-size alphabet.
인터넷의 활용으로 기업활동의 많은 영역이 온라인을 통해 이루어지고 있다. 온라인 쇼핑몰에서는 고객이 웹사이트 방문 후에 어떤 활동을 하는지를 파악하고 이를 경영활동의 성과로 연계하기 위해 웹 로그를 분석하고 있다. 온라인 뉴스 사이트에서도 방문자의 활동을 파악하고 어떤 기사에 관심이 많은지, 어떤 분야의 기사를 많이 보는지 등을 파악하여 독자에게 서비스하는 것이 필요하다. 그러나 언론사의 웹사이트 로그를 분석하는 연구는 충분히 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 온라인 뉴스 웹사이트에서 수집된 로그를 이용하여 방문자의 웹사이트 내에서의 활동을 파악하고 뉴스 기사간 연관규칙을 도출한다. 연구는 크게 방문자의 세션(session)을 파악하는 첫 번째 단계와 방문자가 읽은 뉴스 기사간의 연관규칙을 살펴보는 두 번째 단계로 이루어져 있으며 두 차례에 걸쳐 수집된 웹사이트 로그를 이용하여 분석하였다. 최종적으로 도출된 규칙의 의미와 온라인 뉴스 사이트에서 고려해야 하는 함의를 제시하였다.
본 연구는 덕성여자대학교의 온라인목록시스템 사용자 인터페이스인 DISCOVER Web2.0의 이용실태를 분석하였다. 1999년 11월 한 달간의 Log Transaction File을 분석하여 이용자들이 선호하는 탐색의 접근점, 탐색의 접근점 별 사용율, 탐색의 접근점 별 성공률, 탐색 성공에 영향을 미치는 요인 등을 살펴보았다. 외국 대학의 온라인목록의 경우 가장 선호되는 탐색의 접근점은 주제명으로 나타났으나 본 연구에서는 서명(59.2%)으로 밝혀졌다. 가장 덜 선호되는 탐색의 접근점은 저자필드로 11.6%를 차지하였다. 또한 키워드 사용은 극히 저조하여 전체 접근점의 약 16%에 불과하였다. 탐색실패율은 평균 13.9%이며, 주제필드에서의 탐색실패율이 19.8%로 가장 높고 저자필드에서의 탐색실패율은 10.9%로 가장 낮았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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