인터넷 사이트가 증가하면서 서비스 제공자는 사용자의 요구나 행동패턴을 파악하기 위하여 웹 마이닝 기법을 활용한다. 하지만 서버에 저장된 웹 로그 정보를 활용한 마이닝 기법은 전처리 과정에 많은 노력이 필요하고 사용자의 행동패턴이나 요구를 정확하게 파악하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 생성 로그정보를 이용한 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존 서버에 저장되는 로그파일이 아닌 사용자의 행동에 의해 웹 페이지가 로딩될 때 마다 웹 마이닝에 필요한 정보를 수집하여 DB 에 저장하는 방법을 사용하였다. 이때 기존 로그파일에 로딩시간과 조회시간, 파라메타 정보를 추가하여 보다 사실적으로 사용자의 행동패턴을 파악하고자 하였다. 이렇게 생성된 로그파일을 기 등록된 메뉴정보, 쿼리정보와 조합하면 웹 마이닝에 필수적인 데이터정제, 사용자식별, 세션식별, 트랜잭션 식별등 전처리 과정의 효율성을 향상시키고 사용자의 행동패턴파악을 위한 정보 수집을 용이하게 해준다.
IoT가 다양한 형태로 IT 기술을 이용하는 사물의 서비스를 제공하고 있다. 보다 스마트한 IoT 환경을 만들기 위하여 센서 데이터를 효율적으로 컨트롤하는 시스템이 필요하다. 본 논문은 계속적으로 생성되는 IoT 센서 데이터 를 효율적으로 처리하는 시스템을 Loosely Coupled 하고 확장 가능한 Sensor Reaction System의 아키텍처로 구성하고 있다. 본 논문에서는 Node.js, MQTT, MongoDB 기술을 사용함으로써 이벤트 기반한 stream 및 batch 처리를 할 수 있도록 센서 데이터를 메시지 큐에서 효율적으로 처리한다. 본 논문에서는 아두이노 보드에 온도 및 빛 센서를 부착한 센서 디바이스로부터 센서 테이터를 받아서 PC 기반의 MQTT Broker / Sensor Reactor / MongoDB 서버 시스템을 구축하고 성능을 분석하였다.
본 논문은 HTML과 CSS를 사용하여 기본적인 웹페이지를 작성하고, 카카오 지도 API를 활용하여 주변 스터디 룸 위치를 입력할 수 있는 기능을 구현한다. 카카오 개발자 웹사이트에서 API 키를 발급받아야 하며, 이를 사용하여 JavaScript 코드를 작성하고 웹페이지에 추가하여 지도와 위치 입력 기능을 구현한다. 또한, 회원가입 및 로그인 기능을 구현하기 위해 Node. JS를 사용하며, 사용자의 회원가입 정보를 입력받아 DB에 저장하고 로그인 시 DB와 비교하여 인증하는 기능을 포함합니다. MySQL을 사용하여 DB 테이블을 생성하고 연동하는 작업을 수행한다.
본 논문에서는 Web상에서 데이터베이스를 이용하여 어플리케이션을 개발함에 있어 수행 성능의 대부분을 차지하는 데이터베이스 접속과 해제를 JAVA기반의 class를 이용하여 데이터베이스연결 객체들을 생성하고, 연결객체의 대여와 반환 과정을 통하여 접속과 해제를 최대함 줄임으로써 DB access로 인한 서버의 과부하와 자료처리 지연을 방지하고, 시스템 자원을 효율적으로 운영할 수 있는 향상된 웹 어플리케이션을 구현하고자 하였다.
기존 물관련 시스템들은 독자적인 DB 구조를 가지고 있고 검색 서비스는 자체 시스템의 DB를 직접 접근하여 사용자에게 결과를 제시하는 형식이다. 이러한 서비스의 단점은 사용자가 개별 시스템의 서비스에 대한 지식이 없으면 접근하기 어렵다는 점이다. 개별 시스템의 개별 서비스의 개념을 벗어나기 위하여 물관련 시스템에 있는 하천공간자료 검색 정보를 카탈로그 서버에 등록하고, 카탈로그 서버에 등록된 검색정보를 사용자가 검색하는 방식을 적용하고자 한다. 카탈로그 서버에 자료에 대한 정보를 등록할 때 자료의 정보를 어떻게 기술할 것인가의 문제가 발생한다. 개별 서버마다 등록하게 된다면 용어 및 문화에 의한 차이로 같은 개념을 다른 용어로 등록하게 되는 혼란이 발생할 소지가 있다. 예를 들어 강우자료에 대하여 "강우", "Precipitation", "Railfall", "비" 등으로 등록할 소지가 있다. 이러면 실제 자료가 존재하는 데도 등록 방법에 따라 자료의 검색이 어려워진다. 이러한 상황을 제어하기 위하여 검사어휘(Controlled Vocabulary)를 도입한다. 이는 포털의 운영자가 미리 용어의 개념과 용어의 분류체계를 설정하고 등록 자료의 검색어를 미리 설정하여 자료의 원천 소유자가 자료를 등록 시 검사어휘를 참고하여 등록하거나 또는 등록되지 않는 용어의 자료인 경우 이 용어를 포탈에 신규로 등록한다. 검색용어의 난립을 피하기 위하여 사용자의 신규등록은 포탈의 운영자가 어느 정도 제어할 필요가 있다. 검사어휘의 정립과 하천 관련된 분류체계는 하천공간정보 검색의 포탈을 위한 필수사항이다. 검사어휘의 정립의 주된 목적은 이질성의 극복이다. 이질성의 종류는 문법적 이질성, 데이터 형식과 구조 및 문맥적 이질성이 있다. 이 중에서 문맥적 이질성이 가장 넓고 어려운 문제이다. 단위는 분야마다 호칭이 다르고 채택하는 기준마다 다르다. 유사어는 전문용어라도 분야마다 다르다. 우리나라에서 서비스 인코딩시 국어와 영어를 어떻게 처리할 지에 대한 대책도 필요하다. 수문학의 시계열 자료를 다루는 CUAHSI/HIS의 온톨로지는 대 개념으로 물리학적, 화학적 및 생물학적인 분야로 분류하고 있다. 하천공간정보의 온톨로지 구축을 위해 데이터 분석 및 분류, 온톨로지 요소 설정, 온톨로지 데이터 테이블 작성, 클래스 생성 및 계층화, 클래스 계층화에 따른 속성 설정, 클래스에 적합한 개체 삽입, 논리 관계 확인 및 수정과 같은 과정으로 온톨로지 개발을 진행하고자 한다.
본 논문에서는 다수의 로봇으로부터 습득한 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 플랫폼을 제안한다. Master-Slave 구조의 분산처리 서버를 통해 센서 데이터를 실시간으로 처리하고, 처리된 데이터는 비정형 데이터 형태로 DB 서버를 통해 분산 저장 및 관리한다. 제안하는 설계를 통해 다수의 로봇이 생성한 센서 데이터를 성능 저하 없이 처리할 수 있는 플랫폼을 구축하였고, 다수의 2D 카메라 센서를 활용하여 처리 성능을 실험하였다.
OLAP(On-Line Analytical Processing)은 데이터 웨어하우스에 저장된 정보를 다차원적으로 분석하여 그 결과를 온라인으로 사용자에게 제공하는 제반 기술로써, 비즈니스 인텔리젼스의 핵심 기술 중 하나이다. OLAP 애플리케이션을 개발하기 위해서는 OLAP API를 필요로 하며, 주요 API들로는 OLE DB for OLAP, JOLAP, XML for Analysis (XML/A)를 들 수 있다. 이 중에서 XML/A는 XML 웹서비스를 지원하는 API로써 SOAP, XML, HTTP 등 개방형 인터넷 표준을 따른다. XML/A는 데이터를 XML 형태로 전송함으로써 서로 다른 플랫폼을 갖는 클라이언트와 서버간에 통신을 할 수 있도록 해 준다. 반면. OLAP 오브젝트나 분석 데이터를 서버에 요청하기 위해서 클라이언트는 동일한 형식의 XML 데이터를 매번 생성해야 하는 번거로움을 안고 있다. 본 연구에서는 윈도우즈 환경의 애플리케이견 개발자들이 이러한 번거로운 작업을 하지 않고 XML/A Provider의 웹서비스를 통해 편리한 다차원 데이터 분석을 지원하는 XMLMD(XML Multidimensional) API를 설계하고 구현하였다.
인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 개인화된 서비스를 제공하려는 노력이 커지고 있다. 개인화(Personalization)란 고객 한 명을 대상으로 하여 그 고객 한 사람을 위한 정보나 제품을 제공해주는 작업을 말한다. 개인화 서비스를 위해서 전 처리과정인 사용자 프로파일 생성과정이 필요하며, 적극적인 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 충분한 고객 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 웹사이트 상에서 사용자 행위 패턴을 파악할 수 있는 클릭스트림 정보를 모듈화 하였으며, 이를 이용하여 확장된 웹 로그 시스템을 구현하였다. 클릭스트림 정보를 웹 로그정보에 포함시켜 사용자의 행위 패턴을 파악할 수 있도록 웹 서버 시스템을 설계하고 구현하였다. 그리고 이 웹 서버는 웹사이트로부터 얻은 클릭스트림 정보를 분류하고 저장하여 관리자가 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO(ActiveX Data Object)기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축할 수 있다.
네티즌의 수가 급속도로 증가하면서 WEB에서의 상품광고에 대한 중요성이 기타 다른 광고 매체 못지 않게 크게 부각되었다. 이에 따라 많은 기업들이 인터넷상에서 자기들의 상품을 홍보하기 시작하였고, 웹 서버와 서비스등을 제공하는 업체들이 많이 생겨났다. 그러나 자체적으로 상품광고를 위한 제반 기술 및 환경을 구축하지 못한 중소기업들은 자사 제품을 홍보하고 관리하는데 있어 적지 않은 애로 사항을 가지고 있는 것이 현실이다. 본 논문에서는 이러한 중소기업들의 애로사항을 해결하고 좀 더 쉽게 자기들의 상품을 홍보하기 위한 응용프로그램을 자동으로 생성해 주는 시스템 개발에 대해 기술한다.
본 논문에서는 자신의 Real IP주소의 노출을 피하기 위하여 우회적인 공격을 하는 침입자를 대상으로 하여 IP 역추적을 실시한다. Real IP역추적을 위하여 IF역추적 서버와 에이전트 모듈을 설계하고 실험실 인터넷 네트워크 시스템에 설치한다. 우회 접속자의 공격 탐지 및 추적 범위를 설정하고, 실제 공격을 하여. 일반적인 IP접속자료와 침입탐지 후에 치명적인 공격으로 차단된 Real IP자료를 생성하여 DB에 저장한다. 공격자의 Real IP는 Whois 서비스로 실체를 확인하고, 이를 법정의 증거자료로 삼기 위한 무결성과 신뢰성을 확보한 Forensic 자료를 생성한다. 본 논문 연구를 통하여 유비쿼터스 정보화사회의 역기능인 사이버 범죄의 예방효과와 효과적인 Real IP 역추적 시스템을 제시하고, 법의 처벌에 대한 Forensic자료 생성 기준을 확보한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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