• 제목/요약/키워드: Behavior Logs

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혼합 시퀀스 커널을 이용한 조종사의 비동적 행위 모델링 (A Non-Kinetic Behavior Modeling for Pilots Using a Hybrid Sequence Kernel)

  • 최예림;전승욱;지철규;박종헌;신동민
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제17권6호
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    • pp.773-785
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    • 2014
  • For decades, modeling of pilots has been intensively studied due to its advantages in reducing costs for training and enhancing safety of pilots. In particular, research for modeling of pilots' non-kinetic behaviors which refer to the decisions made by pilots is beneficial as the expertise of pilots can be inherent in the models. With the recent growth in the amount of combat logs accumulated, employing statistical learning methods for the modeling becomes possible. However, the combat logs consist of heterogeneous data that are not only continuous or discrete but also sequence independent or dependent, making it difficult to directly applying the learning methods without modifications. Therefore, in this paper, we present a kernel function named hybrid sequence kernel which addresses the problem by using multiple kernel learning methods. Based on the empirical experiments by using combat logs obtained from a simulator, the proposed kernel showed satisfactory results.

질의 로그 분석을 통한 네이버 이용자의 검색 형태 연구 (Information Seeking Behavior of the NAVER Users via Query Log Analysis)

  • 이준호;박소연;권혁성
    • 정보관리학회지
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    • 제20권2호
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    • pp.27-41
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    • 2003
  • 이용자와 검색 서비스 시스템의 모든 검색 과정을 기록한 질의 로그는 이용자의 실제 검색 행위를 사실적으로 반영한다. 따라서, 웹 검색 이용자들의 검색 행태를 이해하기위하여 웹 검색 서비스 시스템이 생성한 질의 로그를 분석하는 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구는 네이버 이용자의 웹 검색 행태를 파악하기 위하여 기존의 질의 로그 분석 방법론을 보완하여 제시한다. 또한, 본 연구는 통합 검색, 디텍토리 검색, 웹 문서 검색과 같은 다양한 검색 유형에 대하여 일주일 동안 생성된 질의 로그를 분석함으로써 네이버 웹 검색 이용자들의 전반적인 검색 행태를 파악하였다. 본 연구의 결과는 보다 효과적인 웹 검색 시스템 개발과 서비스 구축에 기여할 것으로 기대된다.

An Optimized User Behavior Prediction Model Using Genetic Algorithm On Mobile Web Structure

  • Hussan, M.I. Thariq;Kalaavathi, B.
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권5호
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    • pp.1963-1978
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    • 2015
  • With the advancement of mobile web environments, identification and analysis of the user behavior play a significant role and remains a challenging task to implement with variations observed in the model. This paper presents an efficient method for mining optimized user behavior prediction model using genetic algorithm on mobile web structure. The framework of optimized user behavior prediction model integrates the temporary and permanent register information and is stored immediately in the form of integrated logs which have higher precision and minimize the time for determining user behavior. Then by applying the temporal characteristics, suitable time interval table is obtained by segmenting the logs. The suitable time interval table that split the huge data logs is obtained using genetic algorithm. Existing cluster based temporal mobile sequential arrangement provide efficiency without bringing down the accuracy but compromise precision during the prediction of user behavior. To efficiently discover the mobile users' behavior, prediction model is associated with region and requested services, a method called optimized user behavior Prediction Model using Genetic Algorithm (PM-GA) on mobile web structure is introduced. This paper also provides a technique called MAA during the increase in the number of models related to the region and requested services are observed. Based on our analysis, we content that PM-GA provides improved performance in terms of precision, number of mobile models generated, execution time and increasing the prediction accuracy. Experiments are conducted with different parameter on real dataset in mobile web environment. Analytical and empirical result offers an efficient and effective mining and prediction of user behavior prediction model on mobile web structure.

ScienceON 웹 로그에 대한 인간 및 웹 크롤러 행위 패턴 분석 (Analysis of Behavior Patterns from Human and Web Crawler Events Log on ScienceON)

  • ;정한민;박정훈
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.6-8
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    • 2022
  • 웹 로그 분석은 서비스 개선에 있어 필수적인 절차 중 하나이다. ScienceON은 다양한 과학기술 문헌과 정보를 서비스하는 대표적인 정보 서비스이며, 우리는 지속적인 개선을 위해 웹 로그를 분석하고 있다. 본 연구는 2020년 5월과 2021년 5월 생성된 ScienceON 웹 로그에 대해 인간과 웹 크롤러로 구분하여 심층적인 분석을 하는 데 목표를 두고 있다. 먼저 S(검색), V(상세보기), D(다운로드) 타입에 해당하는 웹 로그만 추출하여 각 시기에 대해 658,407와 8,727,042 레코드로 정규화하였다. 그리고, 파이썬 'user_agents' 라이브러리를 이용하여 인간과 웹 크롤러로 로그를 분리하였으며, 각 로그에 대해 60초를 기준으로 세션 크기를 설정하고 분석하였다. 인간과 달리 웹 크롤러는 세션 당 평균 행위 패턴(Average Behaviors per Session)의 길이가 상대적으로 길고, 행위 패턴이 V 중심으로 이루어짐으로 확인하였다. 향후 웹 크롤러를 쉽게 탐지하고 대응하며, 인간 사용자의 행위 패턴에 대응할 수 있도록 서비스를 개선할 예정이다.

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A Model for Illegal File Access Tracking Using Windows Logs and Elastic Stack

  • Kim, Jisun;Jo, Eulhan;Lee, Sungwon;Cho, Taenam
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제17권4호
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    • pp.772-786
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    • 2021
  • The process of tracking suspicious behavior manually on a system and gathering evidence are labor-intensive, variable, and experience-dependent. The system logs are the most important sources for evidences in this process. However, in the Microsoft Windows operating system, the action events are irregular and the log structure is difficult to audit. In this paper, we propose a model that overcomes these problems and efficiently analyzes Microsoft Windows logs. The proposed model extracts lists of both common and key events from the Microsoft Windows logs to determine detailed actions. In addition, we show an approach based on the proposed model applied to track illegal file access. The proposed approach employs three-step tracking templates using Elastic Stack as well as key-event, common-event lists and identify event lists, which enables visualization of the data for analysis. Using the three-step model, analysts can adjust the depth of their analysis.

기자직의 웹 정보탐색행위 패턴 분석 (Analyzing Patterns in News Reporters' Information Seeking Behavior on the Web)

  • 권혜진;정동열
    • 정보관리학회지
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    • 제27권4호
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    • pp.109-130
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    • 2010
  • 본 연구의 목적은 기자직의 웹 행동 분석을 통해 웹 정보탐색행위 패턴의 특성을 규명하는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기자직 23명을 대상으로 트랜잭션로그를 수집하여 분석하였다. 데이터 수집을 위하여 분석 대상의 컴퓨터에 웹 트래킹 소프트웨어를 설치하였으며, 2주 동안 총 39,860개의 웹 로그가 수집되었다. 세션의 시작과 종료 패턴, 단계별 이행 패턴, 순차규칙 모형이 분석되었으며, 기자직과 일반인의 웹 이용 패턴을 비교하였다. 이를 토대로 기자직의 웹 정보탐색행위 패턴을 사실확인형 탐색, 사실확인형 검색, 조사형 탐색, 조사형 검색 등 4가지 형태로 유형화하였다.

로그분석을 통한 이용자의 웹 문서 검색 행태에 관한 연구 (Investigating Web Search Behavior via Query Log Analysis)

  • 박소연;이준호
    • 정보관리학회지
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    • 제19권3호
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    • pp.111-122
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    • 2002
  • 본 연구에서는 웹 검색 이용자들의 전반적인 검색 행태를 이해하기 위하여 국내에서 널리 사용되고 있는 웹 검색 서비스 네이버에서 생성된 검색 트랜잭션 로그를 분석하였다. 본 연구에서는 웹 검색 트랜잭션 로그 분석에 필요한 세션 정의 방법을 설명하고 로그 정제 및 질의 유형 분류방법을 제시하였으며, 한글 검색 트랜잭션 로그 분석에 필수절인 검색어 정의 방법을 제안하였다. 본 연구의 결과는 보다 효과적인 국내 웹 검색 시스템 개발과 서비스 구축에 기여할 것으로 기대된다.

Pre-Processing of Query Logs in Web Usage Mining

  • Abdullah, Norhaiza Ya;Husin, Husna Sarirah;Ramadhani, Herny;Nadarajan, Shanmuga Vivekanada
    • Industrial Engineering and Management Systems
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    • 제11권1호
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    • pp.82-86
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    • 2012
  • In For the past few years, query log data has been collected to find user's behavior in using the site. Many researches have studied on the usage of query logs to extract user's preference, recommend personalization, improve caching and pre-fetching of Web objects, build better adaptive user interfaces, and also to improve Web search for a search engine application. A query log contain data such as the client's IP address, time and date of request, the resources or page requested, status of request HTTP method used and the type of browser and operating system. A query log can offer valuable insight into web site usage. A proper compilation and interpretation of query log can provide a baseline of statistics that indicate the usage levels of website and can be used as tool to assist decision making in management activities. In this paper we want to discuss on the tasks performed of query logs in pre-processing of web usage mining. We will use query logs from an online newspaper company. The query logs will undergo pre-processing stage, in which the clickstream data is cleaned and partitioned into a set of user interactions which will represent the activities of each user during their visits to the site. The query logs will undergo essential task in pre-processing which are data cleaning and user identification.

스마트폰을 이용한 사용자의 실생활 정보 분석 및 응용 서비스 개발 (Development of Intelligent Services and Analyzing User Behavior Information Using Smartphone)

  • 오성균
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제14권12호
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    • pp.6441-6446
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    • 2013
  • 스마트 폰 사용자가 증가하게 됨에 따라 스마트 폰은 가장 대표적인 개인화 기기로써 실제 생활에서의 개인의 행동에 대한 정보를 반영할 수 있다. 이러한 행동 정보로는 사용자가 자주 방문하거나 머무는 장소, 사용자가 자주 연락하는 사람, 사용자가 자주 만나는 사람에 대한 정보 등 그 밖에 여러 가지 실제 생활 정보가 반영될 수 있다. 본 연구에서는 사용자 개인의 실생활을 반영한 행동 패턴에 기반을 두고 개인 모델링 방법을 제안한다. 이 방법은 스마트폰 서비스 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

웹 검색 행태의 추이 및 변화 분석 (Trends and Changes of Web Searching Behavior)

  • 박소연
    • 한국문헌정보학회지
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    • 제45권1호
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    • pp.377-393
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    • 2011
  • 이 연구에서는 국내 주요 검색 포털인 네이버 이용자들의 검색 행태 추이를 조사, 분석하였다. 즉 1년 동안 분기별로 네이버에 입력된 질의들을 대상으로 질의의 입력 행태, 오타 입력 행태, 멀티미디어 검색 행태, 결과 문서 클릭 행태 등의 추이를 조사하였다. 이를 위하여 이용자들이 입력한 통합 검색 질의들로 구성된 질의 로그와 질의에 대한 검색 결과에서 이용자들이 조회한 문서를 기록한 클릭 로그를 분석하였다. 연구결과, 입력된 질의의 길이 및 주제, 멀티미디어 질의의 특징 및 비율, 오타의 비율 등에 있어서는 1년 동안 큰 변화 없이 일정한 것으로 나타났다. 반면, 질의별로 발생되는 클릭 횟수는 시간이 지남에 따라 점진적으로 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 포털의 효과적인 콘텐츠 구축 및 검색 알고리즘 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.