• 응용통계연구
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• 제32권3호
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• pp.391-404
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• 2019

그동안의 고객 행동에 대한 예측은 주로 고객이 가지는 고정적인 특성을 이용해왔다. 최근에는 점차 고객들의 활동이 오프라인에서 온라인으로 이동하면서 각 고객의 웹 로그를 추적하는 일이 가능해졌다. 그러나 방대한 양의 웹 로그 데이터를 수집할 수 있게 된 반면, 이에 대한 연구는 로그 데이터를 정리하거나 기술적인 특성만을 설명하는 것에 그쳤다. 본 연구에서는 웹사이트 Kaggle에서 제공하는 Airbnb 고객들의 성별, 연령 등의 기본 정보 및 웹 로그가 포함된 데이터셋을 이용하여 첫 숙소 예약까지 걸리는 개인의 의사 결정 시간을 예측하였다. Lasso, SVM, Random Forest, XGBoost 등 다양한 방법론을 활용하여 최적의 모형을 찾고, 웹 로그 데이터의 유무에 따른 예측 오차를 비교하여 웹 로그의 효용성을 확인하였다. 결과적으로 오분류율이 약 20%로 낮은 랜덤 포레스트 분류모형을 최적모형으로 선택하였다. 또한, 웹 로그 데이터를 이용하여 고객 개개인의 행동을 예측한 결과 사용하지 않은 경우와 비교해 예측의 정확도가 최대 두 배 더 높아진 것을 확인할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권1호
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• pp.101-115
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• 2010

멀티미디어 검색은 전통적인 검색과 웹 검색을 차별화시키는 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 국내 주요 검색 포털인 네이버 이용자들의 멀티미디어 검색 행태를 분석, 평가하였다. 이를 위하여 이용자들이 입력한 통합 검색 질의들로 구성된 질의 로그와 질의에 대한 검색 결과에서 이용자들이 조회한 문서를 기록한 클릭 로그를 분석하였다. 연구 결과, 이용자가 입력하는 멀티미디어 질의 중 음악 질의가 차지하는 비중이 가장 높았으며, 이미지 질의와 동영상 질의의 비중은 비슷한 것으로 나타났다. 한편 멀티미디어 관련 컬렉션들 중 이용자가 가장 많이 조회하는 컬렉션은 동영상 컬렉션이었고, 이어서 이미지 컬렉션, 음악 컬렉션 순으로 나타났다. 이용자가 입력하는 멀티미디어 질의나 멀티미디어 컬렉션에서 클릭하는 문서 모두 엔터테인먼트와 관련된 주제가 가장 많았다. 본 연구의 결과는 향후 포털의 멀티미디어 컨텐츠 구축 및 검색 알고리즘 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.265-288
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• 2023

프로세스 마이닝에서는 일반적으로 SAP ERP와 같은 정보시스템이 남기는 시스템의 디폴트 로그를 분석해왔지만, RPA라는 자동화 소프트웨어의 사용이 확대됨에 따라 RPA 봇이 남기는 로그를 활용할 수 있게 되었다. 본 연구에서는 RPA 봇을 국내 제조기업(코스메틱 분야) 3개 사의 업무에 적용하여 로그를 남긴 후 분석함으로써 현업의 RPA 자동화에 대한 실제 현황을 파악하였다. Uipath와 파이썬을 이용하여 RPA 봇을 구현하고 로그를 남겼으며, 봇이 남긴 로그의 분석을 위해서는 프로세스 마이닝 전용 소프트웨어인 Disco를 사용하였다. 프로세스 마이닝을 통해 봇의 활용성과 성능이라는 두 측면에서 로그 분석을 해 본 결과, 개선 요구사항을 찾아볼 수 있었다. 특히 봇의 활용성 측면에서 활용도를 높여야 하는 경우가 많았고, 수행과정에서 오류나 예외발생 및 수행시간이 길어지는 구간이 발견된다는 점에서 모든 사례에서 개선 지점이 존재하고 있는 것으로 분석되었다. 이러한 분석은 설문이나 인터뷰에 의존했던 기존의 정성적 방법이 아닌 데이터를 활용한 증거 기반의 분석으로 봇의 자동화 현황과 성과를 분석한다는 점에서 매우 과학적이며 또 현업의 업무에 적용된 사례라는 점에서 실증적 의미를 갖는다. 나아가 '로그 마이닝 기반 자동화 현황 분석'은 봇 행동 최적화를 위한 의미있는 기초 단계로, 궁극적으로 프로세스 경영을 수행할 수 있는 토대가 된다고 볼 수 있다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제30권6호통권113호
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• pp.366-372
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• 2005

The objective of this study was to evaluate the bump crossing and loading stability of a proto-type mini-forwarder under development. The evaluation was performed by computer simulation using a multi-body dynamic analysis program, Recur- Dyn 5.21. The proto-type was modeled and its properties such as mass, mass center, and mass moment of inertia were determined using 3D CAD modeler, Solid Edge 8.0. The $\%$ errors of masses, mass center, mass moment of inertia, and vertical motion of the model were within less than $10\%$ and the model's behavior agreed relatively well with those of the proto-type when traversing over a rectangular bump. Using the validated model, bump crossing of the proto-type was simulated and the loading limit was determined. It was found that effects of the shapes of bump on the bump crossing performance was insignificant within the practical heights of bumps. Stability of bump crossing increased with loading. However, loading of longer logs than 2.7 m made the crossing unstable because the ends of logs contacted ground when traversing over the bump. The maximum loading capacity of the proto-type was estimated to be 7.8 kN of 2.7 m long logs.

• 한국도서관정보학회지
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• 제40권4호
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• pp.159-176
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• 2009

본 연구의 궁극적인 목적은 엘리먼트 기반의 구조화된 XML 검색 시스템에서 나타나는 이용자의 정보 탐색행태를 조사하여 XML 검색에 대한 이용자 기반의 효과적인 접근점을 도출하기 위한 것이다. 본 연구의 실험절차 및 방법은 INEX 2006의 iTrack(Interactive Track)을 따랐고 실험을 위해 인문계열과 이공계열의 대학생 총 16명이 참가하였다. 본 연구의 목적을 달성하기 위한 기초 데이터는 실험 참가자를 대상으로 한 실험전과 실험후의 서베이와 검색전과 검색후의 서베이를 통해 수집되었고 검색 수행의 전 과정은 시스템 로그로 자동 저장되었다. 수집된 데이터는 Excel과 SPSS 17.0을 사용하여 분석하였고 결론을 도출하였다.

• 한국응용곤충학회지
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• 제48권4호
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• pp.527-533
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• 2009

본 연구에서는 소나무재선충병 매개충의 소나무재선충 보유 정도와 산란 및 섭식행동을 통한 전파에 대하여 조사하였다. 첫째, 세 가지 종류의 벌채목으로부터 우화 탈출하는 솔수염하늘소의 소나무재선충 보유 정도를 조사하였다. (가)의 경우는 건전한 소나무를 벌채하여 감염림 내에 방치한 것이고, (나)의 경우는 감염목에서 우화 탈출한 솔수염하늘소를 건전한 벌채목에 산란시켰을 경우이며, (다)의 경우는 솔수염하늘소는 서식하고 있으나 소나무재선충은 보유하지 않은 소나무를 벌채하고 소나무재선충을 인공적으로 접종한 경우이다. 세 경우 모두 이듬해에 벌채목으로부터 우화탈출하는 솔수염하늘소의 소나무재선충 보유율과 보유수를 조사하였다. (가)와 (나)의 경우 소나무재선충 보유율은 각각 18.3%와 15.6%이었고, 보유한 소나무재선충 수는 각각 $5,713.1{\pm}9,248.3$마리와 $2,034.1{\pm}4,746.8$마리로서 차이가 없었다. 그러나 인공적으로 소나무재선충을 접종한 (다)의 경우에는 소나무재선충 보유율과 보유수가 각각 38.3%와 $20,083.1{\pm}32,188.3$마리로서 다른 두 경우에 비해 높은 경향이었다. 한편, 소나무재선충 보유수를 조사한 세 경우 전체 52마리의 솔수염하늘소 중에서 20마리(38.5%)가 5,000마리 이상의 소나무재선충을 보유하고 있었고, 이들 20마리가 보유한 소나무 재선충이 전체 소나무재선충의 97.9%를 차지하였다. 둘째, 야외의 소나무재선충 감염림에서 채취한 소나무로부터 우화한 솔수염하늘소와 북방수염하늘소의 섭식 과정 중에 이들로부터 이탈하는 소나무재선충의 수를 조사하였다. 소나무재선충이 솔수염하늘소와 북방수염하늘소 몸으로부터 이탈한 일수는 각각 $34.9{\pm}12.4$일과 $23.9{\pm}16.2$일이었고, 우화 후 2주째에 가장 많이 탈출하였다. 우화 후 2주 이내에 탈출한 소나무재선충의 비율은 솔수염하늘소의 경우는 44.5%, 북방수염하늘소의 경우에는 47.2%이었으며, 매개충 한 마리당 이탈하는 소나무재선충의 수는 각각 $3,570.6{\pm}5,189.2$ 마리와 $1,556.2{\pm}1,710.3$ 마리이었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.621-630
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• 2003

웹 로그는 사용자가 웹 사이트의 데이터를 액세스할 때 웹 서버에 의해 기록되는 정보로써 최근 인터넷 이용의 급속한 증가로 인해 웹 로그의 활용가치가 더욱 중요하게 되었으며, 웹 로그의 분석 결과는 쇱 사용자들의 행위를 나타내는 패턴을 분석하거나 웹 사이트의 구조를 재배치 하는데 이용될 수 있다. 이를 실현하기 위한 많은 연구들은 주로 연관규칙과 순차패턴을 이용하고 있는데, 대다수는 Apriori 알고리즘을 기본으로 하고 있어서 대용량의 데이터베이스에 적용하기에는 컴퓨팅 시간적 측면에서 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 웹 환경에서 흥미있는 패턴을 탐사하는 새로운 알고리즘을 개발하여 보다 빠르게 패턴탐사를 수행하고, 많은 사용자들이 관심있게 순차적으로 접근하고 있는 정보를 시스템 관리자에게 제공할 수 있는 추천에이전트를 개발한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권7호
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• pp.319-326
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• 2016

어플리케이션의 구매 결정 소요시간이 짧은 동시에 구매 취소 역시 간편한 모바일 앱의 속성을 고려했을 때, 사용 편리성은 모바일 앱이 제공해야 할 다양한 품질 요소들 중 상위의 우선순위를 가지는 요소라 할 수 있다. 이러한 배경에서 모바일 앱 개발자들은 앱의 상품성을 저하시키는 사용성 저해 요소를 여러 가지 측면에서 최소화시키는데 많은 노력을 기울이고 있다. 모바일 앱의 사용 편리성을 저해하는 대부분의 요소는 GUI 설계시에 발생되는 잠재적인 오류들로부터 기인한다. 우리는 앞선 연구에서 사용자 행위 로그를 이용한 모바일 앱의 사용성 분석 기법을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 앞선 연구 결과를 토대로 사용자 행위로그를 유한 상태 모델로 표현하고, 여러 명의 사용자로부터 추출된 사용자 행위모델을 병합하여 설계자의 의도가 반영된 설계 행위모델과 비교해 나감으로써, 체계적으로 모바일 앱의 GUI 모델상에 잠재된 사용성 저해 요소 검출해 내는 기법을 제안하고 있다. 또한 기존 개발자들이 사용성 오류 검출을 위해 행해왔던 반복적인 테스트 작업의 부담을 줄이기 위해, 본 논문에서는 제안 된 기법의 자동화가 가능하도록 하는 사용성 오류검출 자동화 도구를 함께 제안하고 있다. 제안된 기법과 도구의 효용성은 실제 오픈 소스 앱 개발자들에 의해 제기된 GUI 이슈 리포트와 제안된 기법에 의해 검출된 이상징후들 간의 비교를 통해 논의하고 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.108-116
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• 2019

본 논문에서는 인공지능기술을 통합보안관제 기술에 효율적으로 적용하는 방안을 제안하였다. 즉, 통합보안관제시스템에 수집된 빅 데이터를 기반으로 머신러닝 학습을 인공지능에 적용하여 사이버공격을 탐지하도록 하고 적절한 대응을 한다. 기술의 발달에 따라서 늘어나는 보안장비와 보안 프로그램들로부터 쌓이는 수많은 대용량의 로그들을 사람이 일일이 분석하기에는 한계에 부딪히고 있다. 분석방법 또한 한 가지 로그가 아닌 여러 가지 이기종간의 보안장비의 로그까지 서로 상관분석을 해야 하기 때문에 더욱 더 통합보안관제에 적용되어서 신속한 분석이 이루어져야 하겠다. 이런 행위를 분석하고 대응하는 과정들이 효과적인 학습방법을 통해서 점진적으로 진화를 거쳐 성숙해가는 인공지능기반 통합보안관제 서비스모델을 새롭게 제안하였다. 제안된 모델에서 예상되는 핵심적인 문제점들에 대한 해결방안을 모색하였다. 그리고 정상 행위 기반의 학습모델을 개발하여 식별되지 않는 비 정상행위 위협에 대응력을 강화하는 학습방법을 도출하였다. 또한, 제안된 보안 서비스모델을 통하여 보안담당자들의 분석과 대응을 효율적으로 지원할 수 있는 보안관제에 대한 향후 연구방향을 제시하였다.

• 지식경영연구
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• 제16권3호
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• pp.1-21
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• 2015

The mobile market has introduced unprecedented shopping opportunities to customers and is expected to grow rapidly over time. However, little is known about how customers make purchase decisions in the mobile market. The purpose of this study is to investigate the drivers of mobile VOD purchases and to deliver valuable insights to mobile business operators. We focus on the purchase of VOD contents that have to be purchased and consumed using mobile devices and examine how individual-level purchase decisions are determined by three factors: perceived usefulness, usage behavior, and privacy concern. We obtained the panel data from a leading market research company that contains the mobile logs and survey results. Our main results suggest the followings. First, the perceived usefulness affects customers' mobile VOD contents purchases positively whereas the usage behavior exerts no influence on mobile contents purchases. Moreover, the privacy concern lowers the positive effect of perceived usefulness on mobile content purchases; however, it enhances the effect of the usage behavior on mobile contents purchases. These empirical findings indicate that mobile business operators should pay more attention to potential differences in perception and behavior using mobile devices and keep in mind that the privacy concern plays an additional key role in driving mobile contents purchases.