• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.363-376
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• 1997

본 논문에서는 데이크탑 컴퓨터 환경하에서 영상 회의 시스템의 오디오와 비디오 데이타를 입출력하는 하드웨어 및 이를 이용하는 소프트웨어의 고도에 대해 논하고 이를 구현함에 있어 시간 지연 관점에서 스트림의 동작 방식에 대해 분석한다. 영상 회의, 원격 교육, 주문형 비디오 등의 멀티미디어 응용 서비스에 이용되어 질 수 있는 멀티미디어 입출력 처리기인 MuX는 멀티미디어 데이타의 입출력, 동기화, 접합, 분리 ,합성 등에 대한 다양한 처리 요소를 제공한다. 본 논문은 이를 조합하여 영상 회의를 구현하는 방법에 대해 기술하며, 오디오, 비디오 등의 스트림의 동작 방식을 Master click과 자체 시계를 이용하는 방식을 비교한다. 오비디오, 비디오, 스트림의 출발점 이 되는 입력부에서는 자체 시계를 이용한 방식이 Master clock을 이용하는 경우, 주기적인 요소 오디오 스트림을 채널 객체의 자체 시계로 이용하는 것이 Master clock 을 이용하는 것보다 오디오 스트림의 전송에는 지연을 줄이는 효과는 있으나 비디오 스트림의 경우에는 큰 영향을 주지 못 함을 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.19-29
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• 2011

웹 관련 기술의 발달 및 스마트폰과 같은 지능형 모바일 서비스 기기의 사용 증가로 인해 오늘날 많은 분야에서 다양한 웹기반 서비스들이 널리 활용되고 있다 이러한 환정에서 개인화 및 지능화된 웹 서비스를 제공하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있으며, 웹 서비스 이용 기록으로부터 생성되는 웹 클릭 스트림에 대한 분석 기술은 관련 기술 중 핵심 기술의 하나이다. 본 논문에서는 순차정보 형태로 발생되는 웹 클릭 스트림에 대한 효율적 분석을 위해서 데이터 스트림 처리에 대한 기본적인 요구사항을 만족하면서 정제된 결과를 얻기 위한 순차패턴 마이닝 방법을 제시한다. 이를 위해서 먼저 순차패턴에 포함되는 단위항목들의 단순 발생 순서뿐만 아니라 발생 시간 정보를 추가로 활용하는 시간 간격 제한 관심 순차패턴을 정의하고, 이어서 웹 클릭 스트림과 같은 데이터 스트림에서 이를 효율적으로 탐색하기 위한 마이닝 방법을 제안한다. 해당 연구 결과는 웹 클릭 스트림뿐만 아니라 전자상거래, 생물정보학 및 USN 환경 등과 같이 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키는 여러 컴퓨터 용용 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.301-307
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• 2018

일반적으로 검색엔진은 이용자가 검색하고자 하는 내용의 정보를 제공하는 사이트를 우선 탐색할 수 있도록 검색결과의 주요내용을 요약하여 이용자에게 제공하고 있다. 본 연구에서는 이용자의 검색 결과 클릭이 검색 엔진에서 제공하는 요약 내용 기반으로 진행되는 것인지 검색결과 배치 순서에 기인한 것인지를 검색 결과 역배열 제시를 통한 실증 연구 결과를 제시하였다. 검색엔진 업체에서 제공하는 API를 활용하여 검색결과를 정배열과 역배열로 제시해 주는 검색사이트를 제작하여 각 이용자들의 검색결과에 대한 클릭 행동을 실제 클릭 순서와 클릭 위치, 클릭 수, 검색결과 내에서의 페이지 간 이동경로 등과 같은 이용자 검색 유형을 분석하였다. 분석 결과 대부분의 이용자들은 검색결과 정배열 또는 역배열 제시와 상관없이 첫 번째와 두 번째 노출된 검색 결과를 우선 클릭하는 이용자가 60% 이상 차지하였다. 이는 검색 결과 요약 내용과 상관없이 검색 결과 배치 순서에 따라 이용자의 정보탐색 우선순위가 결정되는 것으로 확인되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.408-411
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• 2006

Currently, the nano economy threatens the mass economy. This is based on the internet business models. In the nano business models based on internet, the diversely personalized services are needed. Many researches of the personalization on the web have been studied. The web usage mining using click stream data is a tool for personalization model. In this paper, we propose an internet business model using evolutionary support vector machine and web response survey as a web usage mining. After analyzing click stream data for web usage mining, a personalized service model is constructed in our work. Also, using an approach of web response survey, we improve the performance of the customers' satisfaction. From the experimental results, we verify the performance of proposed model using two data sets from KDD Cup 2000 and our web server.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.521-528
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• 2016

개인용 컴퓨터 및 각종 모바일 기기의 이용 증가로 인해 많은 분야에서 다양한 형태의 웹기반 서비스들이 널리 활용되고 있다. 이에 따라 해당 분야에서 개인 맞춤형 서비스를 지원하기 위한 사용자 이용 로그 분석 등에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 특히 사용자 로그 데이터를 구성하는 구성요소의 중요성 차별화에 기반한 분석 기법들이 활발히 연구되었다. 본 논문에서는 웹 클릭 스트림에서 유용하게 적용될 수 있는 고유용 과거 정보 탐색 기법을 제시한다. 해당 기법을 통해 기존의 웹 클릭 스트림 분석 기법에서는 쉽게 탐색하지 못했던 정보인 타겟 마케팅 등에 유용하게 활용될 수 있는 중요 정보를 쉽게 탐색할 수 있다. 본 논문의 연구 결과는 IoT 환경 및 생물정보 분석 등과 같이 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키는 다양한 컴퓨터 응용 분야에도 활용될 수 있을 것이다.

• 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.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.707-712
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• 2017

데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 추천 시스템(recommender system)은 영화, 도서, 음악 등 다양한 산업에서 관심을 받고 있고 연구 대상이 되고 있다. 추천시스템은 사용자들의 과거 선호도 및 클릭스트림(click stream)을 바탕으로 사용자에게 적절한 아이템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 대표적인 예로 넷플릭스의 영화 추천 시스템, 아마존의 도서 추천 시스템 등이 있다. 기존의 선행 연구는 협업적 여과, 내용 기반 추천, 혼합 방식의 3가지 방식으로 크게 분류할 수 있다. 하지만 기존의 추천 시스템은 희소성(sparsity), 콜드스타트(cold start), 확장성(scalability) 문제 등의 단점들이 있다. 이러한 단점들을 개선하고 보다 정확도가 높은 추천 시스템을 개발하기 위해 실제 온라인 기업의 상품구매 데이터를 이용해 factorization machine으로 추천시스템을 설계했다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권4호
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• pp.501-510
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• 2006

소프트웨어 스트리밍은 프로그램 설치 및 실행을 위하여 서버로부터 프로그램 전송이 진행중인 동안에도 컴퓨터 상에서 미설치 소프트웨어의 실행이 즉각적으로 이루어지도록 하는 기능이다. 본 논문에서는 네트워크를 통하여 컴포넌트들의 자동 설치 기능들을 제공하며 프로그램 및 데이터 파일을 스트리밍하고 실행해주는 Software On-Demand(SOD)스트리밍 시스템을 제안한다. 제안된 시스템의 효용성을 입증하기 위하여 리녹스 상에서 즉각적인 소프트웨어 실행 환경과 함께 사용자가 소프트웨어 다운로드와 인스톨 작업에서 완전하게 벗어날 수 있도록 하는 SOD 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 SOD 시스템은 복잡하고 실패하기 쉬운 설치 작업으로부터 사용자의 수고를 경감시키며 사용자가 UI 윈도우 또는 웹 브라우저를 통하여 look-and-click 의 대화식 조작에 의해 여러 제품들을 쉽게 사용할 수 있도록 해주기 때문에 소프트웨어 개발자는 SOD 시스템에 기반한 가상 실행환경을 통하여 소프트웨어 제품을 광고하고, 전파할 새롭고 강력한 수단을 지원받게 된다. 또한 본 논문에서는 리녹스 상에서 두 가지 SOD 스트리밍 실험 환경을 구축한 후 성능평가 실험 결과에 대한 분석을 통해 향후에 SOD 시스템에 적용할수 있는 두 가지의 성능 개선 방법 AIA(Application Initation Accelerator), SPP(Statistical Predictor Prefetching)를 제안한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.406-409
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• 2008

Clustering data streams has an importance over many applications like sensor networks. Existing hierarchical methods follow a semi fuzzy clustering that yields duplicate clusters. In order to solve the problems, we propose an extended online divisive agglomerative clustering on data streams. It builds a tree-like top-down hierarchy of clusters that evolves with data streams using geometric time frame for snapshots. It is an enhancement of the Online Divisive Agglomerative Clustering (ODAC) with a pruning strategy to avoid duplicate clusters. Our main features are providing update time and memory space which is independent of the number of examples on data streams. It can be utilized for clustering sensor data and network monitoring as well as web click streams.