• 한국문헌정보학회지
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• 제39권1호
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• pp.265-278
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• 2005

웹 검색 분야의 대부분의 선행 연구들은 검색 질의를 살펴본 연구자의 판단에 근거하여 질의의 주제를 분석하였다. 그러나 웹 검색 질의의 주제 분야가 방대하고 다양하여서 이용자가 검색 결과에서 실제로 조회한 문서를 모르는 상태에서 연구자의 판단에 근거하여 질의의 주제를 분류하기에는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 1년 동안 네이버 이용자들이 입력한 질의를 기록한 질의로그와 질의에 대한 검색 결과에서 이용자가 조회한 문서를 기록한 클릭 로그에 근거하여 국내 웹 검색 질의의 형태 및 주제를 분석하였다. 질의를 형태별로 분류한 결과 사이트 검색 질의가 내용 검색 질의보다 많은 것으로 나타났다. 또한 이용자들이 전반적으로 가장 많이 검색한 주제는 컴퓨터/인터넷. 엔터테인먼트, 쇼핑, 게임. 교육 순으로 나타났다. 본 연구의 결과는 인터넷 포탈 업체들의 효과적인 컨텐츠 구축 및 효율적인 검색 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제13권1호
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• pp.1-16
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• 2006

This paper empirically analyzed consumer price search behavior using Web log data of a Korean web site for price comparison. Consumer click-stream data of the site was used to test the effects of price level, product category, third party certification, reputation of retailers on click behavior. According to the descriptive statistics, 67.4% of shopbot users clicked the offer which was the lowest price returned in a search. We found that third party certification and reputation of retailers were significant determinants of clicking the lowest priced offer from legit analysis. We also applied Tobit regression analysis to estimate the price premium of the two determinants, but only reputation of retailers was found to have price premium of 4.9%.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제8권3호
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• pp.831-840
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• 2001

In this study, We introduce the process of web usage mining, which has lately attracted considerable attention with the fast diffusion of world wide web, and explain the web log data, which Is the main subject of web usage mining. Also, we illustrate some real examples of analysis for web log data and look into practical application of web usage mining for eCRM.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 추계학술발표논문집
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• pp.793-797
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• 2009

최근 정보검색분야에서는 사용자의 검색 의도를 이해하거나 효과적으로 결과를 전달하고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 그러나 현재 제공되고 있는 시스템은 현재 검색 사용자의 의도가 아닌 타인의 의도가 반영된 결과로 실제 사용자의 의도와 상이할 수 있으며, 사용자가 의도하는 바를 유효하게 반영하는 검색 결과를 제시하는 데는 아직 미흡한 실정이다. 따라서 사용자가 원하는 정보를 쉽게 발견할 수 있도록 검색어와 관련된 의도 정보를 제공하거나 검색 결과를 효율적으로 클러스터링 하여 전달하는 기능이 검색의 유용성을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 검색어에서 사용자의 검색 의도를 자동으로 파악하여 그 의도에 맞는 검색 결과를 제공하기 위하여 사용자 클릭 로그를 사용하여 의도에 맞는 검색결과를 제공하는 방법에 대하여 제안한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제42권1호
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• pp.325-338
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• 2011

본 연구에서는 국내 주요 검색 포털인 네이버 통합 검색의 클릭 집중 문서의 특징을 조사, 분석하였다. 즉 이 연구에서는 클릭 집중 문서들을 대상으로 클릭 집중 비율, 컬렉션별 분포, 작성 연도별 분포를 조사하고, 문서의 적합도, 최신성, 신뢰도 등을 평가하였다. 이를 위하여 이용자들이 입력한 통합 검색 질의들로 구성된 질의 로그와 질의에 대한 검색 결과에서 이용자들이 조회한 문서를 기록한 클릭 로그를 분석하였다. 연구 결과, 클릭 집중 문서가 가장 많이 발생한 컬렉션은 블로그였으며, 질의별로 클릭의 절반가량이 한 문서에 집중되고 있는 것으로 나타났다. 또한 클릭 집중 문서의 적합도와 최신성은 상당히 높지만, 신뢰도는 보통 수준인 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 포털의 효과적인 검색 알고리즘 및 인터페이스 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권1호
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• pp.265-278
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• 2008

국내 검색 포탈들이 제공하는 다양한 서비스들 중 가장 대중적이고 인기가 있는 서비스는 통합 검색 서비스이다. 따라서 급변하는 국내 인터넷 환경에서 검색 포탈들의 경쟁력을 강화하기 위해서는 우수한 통합 검색 서비스를 이용자에게 제공하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 국내 주요 검색 포탈들인 네이버, 다음, 야후, 엠파스의 통합 검색 서비스를 결과의 적합도 측면에서 비교, 분석하였다. 통합 검색 서비스 평가 시 본 연구에서는 실제 이용자들이 입력한 실제 질의들을 활용하였다. 또한 질의에 대한 검색 결과에서 이용자들이 실제 조회한 문서를 기록한 클릭 로그를 참고하였다. 본 연구의 결과는 향후 통합 검색 서비스의 개선에 활용되고, 이용자가 우수한 통합 검색 서비스 선택 시 참고자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1561-1566
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• 2017

기계 학습과 인공 지능 기술의 발전으로 다양한 응용분야들이 가능해지고 있고, 이중에 추천 시스템은 이미 여러 업체들에서 영화 추천이나 상품 추천 등의 서비스에 적용하여 효과를 보고 있다. 이러한 서비스 중인 추천 시스템들의 대부분은 아이템의 내용을 분석하여 추천하거나 아니면 평점과 같은 직접적인 피드백에 기반하여 시스템을 학습하고 추천하고 있다. 하지만 많은 온라인 쇼핑몰 중에는 아이템의 내용을 분석하는 것이 어렵고, 직접적인 피드백 정보가 없거나 혹은 거의 없어 추천 시스템 구축이 어려운 경우가 많다. 이러한 경우에도 사용자의 상품 조회에 관한 로그 기록들은 어렵지 않게 확보할 수 있고, 로그 기록들만 가지고도 추천 서비스를 제공할 수 있다면 서비스의 질을 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 사용자의 로그 기록으로부터 암묵적인 피드백인 상품 조회 정보를 추출하고, 암묵적인 피드백에 기반한 추천 시스템을 구현하고, 제안된 시스템은 온라인 반려동물 용품점에 적용하여 확인한다. 즉, 사용자들의 상품조회를 위한 클릭정보만을 활용하여 반려동물 용품 추천 시스템을 구축하여 서비스로 확인한다.

• 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.

• 한국비블리아학회지
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• 제25권1호
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• pp.19-37
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• 2014

본 연구는 이미지 기반 디지털 도서관의 이용자 검색 패턴을 효과적으로 분석하기 위해 이용자 검색 로그 데이터를 분석하였다. 기술 통계와 네트워크 분석 방법을 사용하여 한 달간 수집한 트랜잭션 로그 데이터를 분석하였다. 연구 결과는 이용자들이 특정 주제 내에서 검색 결과 보기와 이미지 아이템 평가를 반복적으로 수행하고 있음을 밝혀내었다. 본 연구는 이미지 자료 검색의 로그 분석을 위해 복합적 데이터 분석 방법을 이용하였다는 점에 의의가 있다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제2권2호
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• pp.105-114
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• 2017

오늘날 많은 서비스 지원이 웹 사이트를 통해 제공되고 있다. 웹 사이트의 이용 및 효율성을 최적화하기 위하여 방문자들의 이용 패턴 분석이 매우 중요하다. 본 연구에서는 BPI Challenge 2016에서 제공하는 웹 사이트 접속 로그를 분석하여 이용 패턴 분석 및 이용자 그룹별 비교 분석 연구를 수행하였다. 이 데이터는 네덜란드 고용보험사(UWV)의 IT 시스템의 웹 사이트 접속 로그를 제공하며, 고객의 인적 정보, 해당 기관의 웹 사이트를 사용할 때의 고객 행동을 설명하는 클릭 데이터 등의 대한 정보를 포함하고 있다. 본 연구에서는 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 사용 고객의 사용 패턴과 고객 그룹 간 특징을 분석하여, 궁극적으로 웹 서비스를 이용하는 고객들을 대상으로 서비스 품질을 향상시키고자 한다.