• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권1호
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• pp.119-124
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• 2004

Real data as web log file tend to be incomplete. But we have to find useful knowledge from these for optimal decision. In web log data, many useful things which are hyperlink information and web usages of connected users may be found. The size of web data is too huge to use for effective knowledge discovery. To make matters worse, they are very sparse. We overcome this sparse problem using Markov Chain Monte Carlo method as multiple imputations. This missing value imputation changes spare web data to complete. Our study may be a useful tool for discovering knowledge from data set with sparseness. The more sparseness of data in increased, the better performance of MCMC imputation is good. We verified our work by experiments using UCI machine learning repository data.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.243-244
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• 2007

웹 서버에서 로그파일은 웹 서버에 대한 접속정보를 저장한다. 이 정보를 분석하면 웹 서비스를 하는데 있어서 서비스의 질을 높이는데 좋은 참고자료가 될 뿐 아니라 웹 서버에 이상이 생겼을 경우 발생한 오류를 조기에 발견하는 데에도 사용되는 중요한 자료이다. 현재 이러한 로그파일은 텍스트 파일로 저장이 되어있으며 오랜 시간이 지나 그 웹 페이지가 삭제되었을 경우 로그파일에 기록된 그 시각의 웹 페이지를 찾아보기가 어렵다. 본 연구에서는 로그파일에 기록된 그 시각의 웹 페이지의 이미지를 저장하는 방법으로 이러한 단점을 보안하고 오랜 시간이 지난 후에도 그 웹 페이지를 볼 수 있는 방법을 제안한다. 이 아이디어가 구현되어 실현되면 또한 Digital Forensic으로써 범죄 수사에도 많은 도움이 될 뿐만 아니라 휴대전화로 풀 인터넷 브라우징이 가능한 풀브라우저에도 적용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.692-695
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• 2014

현재와 같이 처리해야 할 데이터가 폭주하는 상황에서 대부분의 시스템은 자료 저장을 위해 데이터베이스를 사용하지만, 누적되는 데이터 관리를 위해 빈번한 문제가 발생한다. 이때 대부분의 시스템들에서는 상용버전의 데이터 백업 시스템이나 이중화 시스템 등을 두어 여러 곳에 분산 배치함으로써 데이터 보관의 안전성을 도모한다. 실제 모든 데이터베이스 시스템들은 데이터를 레코드에 기록할 때 마다 고유의 로그기록을 남겨놓게 되어있다. 로그기록들은 결국 아카이브 형태로 저장되는데, 그전에 실시간으로 로그를 남기는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 현재 많은 기관 및 단체에서 사용하는 오라클 데이터베이스를 기본으로 하여, 실시간으로 로그기록을 저장하게 되는 리두 로그(Redo-Log) 파일에 대하여 알아보고, 로그기록의 절차 및 응용 가능성에 대하여 보여준다.

• 정보관리학회지
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• 제17권2호
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• pp.139-153
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• 2000

본 연구는 덕성여자대학교의 온라인목록시스템 사용자 인터페이스인 DISCOVER Web2.0의 이용실태를 분석하였다. 1999년 11월 한 달간의 Log Transaction File을 분석하여 이용자들이 선호하는 탐색의 접근점, 탐색의 접근점 별 사용율, 탐색의 접근점 별 성공률, 탐색 성공에 영향을 미치는 요인 등을 살펴보았다. 외국 대학의 온라인목록의 경우 가장 선호되는 탐색의 접근점은 주제명으로 나타났으나 본 연구에서는 서명(59.2%)으로 밝혀졌다. 가장 덜 선호되는 탐색의 접근점은 저자필드로 11.6%를 차지하였다. 또한 키워드 사용은 극히 저조하여 전체 접근점의 약 16%에 불과하였다. 탐색실패율은 평균 13.9%이며, 주제필드에서의 탐색실패율이 19.8%로 가장 높고 저자필드에서의 탐색실패율은 10.9%로 가장 낮았다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권3호
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• pp.204-209
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• 2002

The interest of data mining in artificial intelligence with fuzzy logic has been increased. Data mining is a process of extracting desirable knowledge and interesting pattern ken large data set. Because of expansion of WWW, web data is more and more huge. Besides mining web contents and web structures, another important task for web mining is web usage mining which mines web log data to discover user access pattern. The goal of web usage mining in this paper is to find interesting user pattern in the web with user feedback. It is very important to find user's characteristic fer e-business environment. In Customer Relationship Management, recommending product and sending e-mail to user by extracted users characteristics are needed. Using our method, we extract user profile from the result of web usage mining. In this research, we concentrate on finding association rules and verify validity of them. The proposed procedure can integrate fuzzy set concept and association rule. Fuzzy association rule uses given server log file and performs several preprocessing tasks. Extracted transaction files are used to find rules by fuzzy web usage mining. To verify the validity of user's feedback, the web log data from our laboratory web server.

• 한국비블리아학회지
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• 제23권2호
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• pp.209-233
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• 2012

이 연구에서는 웹기반 온라인목록 이용자들의 전반적인 검색행태를 알아보기 위해, 7년 동안의 트랜잭션 로그를 분석하였다. 웹기반 온라인목록의 검색형태는 검색전략과 검색실패의 관점에서 조사하였다. 검색전략에서는 검색유형, 접근점, 연산자, 검색문의 길이, 단어 사용횟수, 웹기반 온라인목록 이용횟수, 시간대별 및 요일별 이용횟수를 분석하였다. 또한 검색실패는 검색실패율과 접근점별 검색실패율, 연산자별 검색실패율을 분석하였다. 이 연구결과는 향후 웹기반 온라인목록 시스템과 서비스 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 1부
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• pp.382-385
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• 2010

컴퓨터가 우리 생활에 밀접하게 관련된 만큼 각종 범죄에서도 컴퓨터와 관련된 사건이 증가하고 있다. 범죄와 관련된 컴퓨터에서 법정에 제출하기 위해 증거를 분석하고 제출하는 과정을 디지털 포렌식이라 한다. 대표적인 포렌식으로는 사용자의 행위를 기록한 로그 분석이 있다. 반대로 증거 분석을 방해하는 과정을 안티 디지털 포렌식이라 한다. 본 논문에서는 시스템 시간을 변경해 로그 기록시간을 허위로 기록할 수 있는 가능성과 해결 방안을 알아본다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.341-344
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• 2004

웹 사용 마이닝(Web usage mining)은 웹 로그 파일(web log file)이나 웹 사용 데이터(Web usage data)에서 의미 있는 정보를 찾아내는 연구 분야이다. 웹 사용 마이닝에서 일반적으로 많이 사용하는 웹 로그 파일은 사용자들이 참조한 페이지의 단순한 리스트들이다. 따라서 단순히 웹 로그 파일만을 이용하는 방법만으로는 사용자가 참조했던 페이지의 내용을 반영하여 분석하는데에는 한계가 있다. 이러한 점을 개선하고자 본 논문에서는 페이지 위주가 아닌 웹 페이지가 포함하고 있는 내용(아이템)을 고려하는 새로운 퍼지 카테고리 기반의 웹 사용 마이닝 기법을 제시한다. 또한 사용자를 잘 파악하기 위해서 시간에 따라 관심의 변화를 파악하는 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (A)
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• pp.239-240
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• 2007

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.244-246
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• 2004

사용자는 침입이 있더라도 항상 신뢰성 있는 정보를 획득하길 원하기 때문에 침입에 의하여 파일이 훼손되는 경우에도 사용자에게 투명한 방법으로 복구할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 리눅스 기반의 파일 시스템에서 변경이 일어날 때마다 로그 형태로 저장된 로그 파일을 이용하여 침입에 의하여 훼손된 부분을 복구하기 위한 모듈을 구현하고, 시험을 통하여 로그 기반 침입 복구 모듈을 적재한 시스템에서 로그를 관리하기 위해 발생하는 오버헤드를 분석한다.