• 한국산학기술학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.4200-4206
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• 2012

최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장되었다. 하지만, 온라인 게임에서 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 하고, 궁극적으로 게임의 생명주기에 결정적으로 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 로그 데이터의 플레이 패턴을 이용한 봇 탐지 방법을 제안한다. 인간 플레이어로부터 봇과 차별화된 모델을 만들기 위해 인간 플레이어의 행동뿐만 아니라 봇 데이터도 분석에 활용한다. 실험에서는 서비스 중인 온라인 게임을 이용하여 사용자와 봇의 모델을 생성하고 유효한 결과를 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.491-498
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• 2008

최근 몇 년간 악의적 내부자에 의해 기업의 기밀정보가 유출된 사례들이 급속도로 증가하고 있으며, 이는 기업의 경쟁력 약화와 심지어 기업의 생존을 좌우하고 있음에도 불구하고 내부자에 의한 기밀정보 유출을 대비한 보안대책과 보안기술은 미비한 실정이다. 이에, 본 논문에서는 현재 구축 운영 중인 기업 내부 지향적인 보안 기술들에 대한 특징과 한계들을 분석하여 기업정보 유출 사고 발생 시 그 피해를 최소화하기 위한 통합 로그분석 시스템을 제안한다. 통합 로그분석 시스템은 사전에 분석된 위협 룰에 근거하여 내부 구성원의 기밀정보 유출 가능 행위들을 사전에 탐지하는 시스템으로, 보안 및 업무단위 시스템을 연동하여 사용자의 모든 행위 로그를 수집하는 로그수집 모듈, 룰에 의해 비정상 유출행위를 탐지하며 보안지수를 생성하는 로그분석 모듈, 탐지 결과 보고서를 생성하는 모듈로 구성된다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제11권1호
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• pp.82-86
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• 2012

In For the past few years, query log data has been collected to find user's behavior in using the site. Many researches have studied on the usage of query logs to extract user's preference, recommend personalization, improve caching and pre-fetching of Web objects, build better adaptive user interfaces, and also to improve Web search for a search engine application. A query log contain data such as the client's IP address, time and date of request, the resources or page requested, status of request HTTP method used and the type of browser and operating system. A query log can offer valuable insight into web site usage. A proper compilation and interpretation of query log can provide a baseline of statistics that indicate the usage levels of website and can be used as tool to assist decision making in management activities. In this paper we want to discuss on the tasks performed of query logs in pre-processing of web usage mining. We will use query logs from an online newspaper company. The query logs will undergo pre-processing stage, in which the clickstream data is cleaned and partitioned into a set of user interactions which will represent the activities of each user during their visits to the site. The query logs will undergo essential task in pre-processing which are data cleaning and user identification.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.157-163
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• 2022

온라인 게임 시장이 성장하면서 게임 봇의 사용은 게임 서비스에 가장 심각한 문제를 야기하고 있다. 본 논문에 서는 MMORPG 장르의 게임 봇 중 채집을 진행하는 봇을 탐지하기 위한 채집 좌표 분석 모델을 제안한다. 제안한 모델은 좌표 데이터를 기반으로 플레이어의 채집 행위를 분석 한다. 정상적인 플레이어보다 손쉽게 게임 내 재화와 아이템을 수급할 수 있는 게임 봇은 수면 시간, 캐릭터 조작 피로도와 같은 현실적인 제약의 영향을 받지 않기 때문에 채집 행위를 시도하는 좌표 구역에 차이가 발생한다. 좌표 구역을 나누고 각 플레이어의 좌표 구역 차이를 이용하여 게임 봇 플레이어와 정상적인 플레이어를 구분해 낼 수 있도록 했다. NCSoft 사의 AION 로그로 데이터셋을 만들고 random forest 모델에 적용하여 게임 봇을 탐지한 결과 재현율 72%, 정밀도 92%의 성능을 보였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.1-11
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• 2018

최근 온라인 쇼핑 유통시장의 규모는 지속적이고 빠르게 성장하고 있기 때문에 고객 행동평가분석을 통한 맞춤형 쇼핑서비스가 매우 중요해지고 있다. 하지만 기존의 분석 방식은 소비자의 프로파일 및 행동에 대한 분석 데이터만을 제공하고, 디스크기반 마이닝 탐사로 인해 실시간 분석의 한계가 존재했다. 그러므로 실시간 처리 및 분석이 필요한 웹 서비스와 같은 분야에 기존 방식을 적용하기에는 정확성의 문제와 시스템 성능 문제가 존재한다. 본 연구에서는 실시간으로 발생되는 웹 클릭 로그 스트림을 분석하고 특정 상품에 대한 집중도를 분석하여 상품 구매 의지가 있는 관심고객을 찾아내며, 이를 바탕으로 전체 고객 대상이 아닌 관심고객 중심의 상품 프로모션을 진행할 수 있는 시스템을 구현하고 이들의 효율성과 정확성을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1172-1175
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• 2021

비대면 교육 형식이 보편화됨에 따라 온라인 학습 및 시험 형태가 교육기관에서 일반화되고 있다. 이러한 급격한 변화로 교육의 공정성 문제와 온라인 시험의 부정행위 문제가 대두되고 있다. 시험응시자의 다양한 환경을 고려하여 정확하게 부정행위자를 판별하는 방법이 중요해지고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 온라인 시험환경에서의 응시자의 행동 데이터와 영상데이터 분석을 진행하여 부정행위자를 감별하는 연구를 진행하였다. 분석 결과 기존의 부정행위자 감별방식의 한계점을 보완할 수 있는 방식에 대해 제안하였으며 온라인 시험환경에 대한 시사점을 제공하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권5호
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• pp.945-954
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• 2002

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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권6호
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• pp.223-234
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• 2021

4차 산업 혁명 시대의 도래에 따라 쇼핑의 행태는 더욱 빠르게 오프라인에서 온라인으로 이동하고 있다. 온라인 쇼핑에서 고객의 정보요구를 가장 집약적으로 보여주는 것이 바로 검색 질의이다. 하지만 검색 분야에서도 검색 질의 관련 연구 사례는 많지 않으며 대부분의 검색 질의 연구 분야 선행 연구들은 연구자의 정성적인 판단에 근거하여 제한적인 주제와 데이터 기반으로 연구되어 왔다. 이에 본 연구는 검색 질의 연구 분야에 기계학습을 적용하여 검색 질의와 검색 이후 이용자가 조회한 문서명 로그를 기반으로 토픽모델링 수행 후 검색 질의 주제를 정의함으로써 데이터 기반의 정량적 방법론으로 15개의 검색 질의 주제 유형을 정의하였다. 또한 기존 검색어 자체만을 보고 판단하던 주제 유형에서 나아가 검색 행동특성을 반영한 유형을 정의하기 위하여 주성분 분석을 통해 주요 변수를 추출 후 각 주제별 검색 행동특성을 분석함으로써 검색 탐색 활성도, 상품 관여도에 따른 4가지의 새로운 검색 질의 유형 분류체계를 제시하였다. 본 연구결과는 효과적인 검색서비스 구축 및 검색 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.777-787
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• 2020

인터넷의 발전과 모바일 기기 보급의 확산으로 온라인 시장이 급속하게 성장하였다. 특히 쇼핑몰 이용이 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 활용한 이용자 행태 분석, 개인화된 상품 추천 및 서비스 개발 등의 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문은 프로세스 마이닝을 통해 온라인 쇼핑몰의 전반적인 프로세스를 분석하고, 사용자의 구매에 영향을 미치는 요소를 파악하고자 하였다. 분석에는 대형 온라인 쇼핑몰인 모 기업의 데이터를 사용하였으며 분석 도구로는 R을 활용하였다. 분석 결과 파격세일, 월경품행사와 같은 이벤트 요소를 가진 카테고리에서의 고객 활동이 가장 두드러졌다. 이에 반해 검색, 로그인, 캠페인 액티비티는 중요도에 비해 적절한 활동이 이루어지지 않은 것으로 나타났다. 해당 액티비티는 고객의 정보와 니즈를 파악할 수 있는 단서가 될 수 있어 매우 중요하다. 따라서 연관검색어 추천의 정교화, 로그인 시 제공되는 쿠폰 등의 액티비티 관리가 필요하다고 사료된다. 본 논문에서는 앞서 논의된 내용 이외에도 쇼핑몰의 경쟁력 제고 및 이윤 증대를 위한 다양한 비즈니스 전략을 제안한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제9C권6호
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• pp.831-840
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• 2002

컴퓨터와 통신 기술의 발달고 사용자에게 많은 정보가 편리하게 제공되는 반면, 컴퓨터 침입 및 범죄로 인한 피해가 증가하고 있다. 특히, 고객 개인 정보, 기업 기밀과 같은 주요 정보가 저장되어 있는 데이터베이스의 보안을 위해서 데이터베이스 관리 시스템의 기본적인 보안 기능 및 기존의 오용 탐지 모델이 사용되고 있다. 하지만, 다양한 시스템 침입 유형에 대한 분석 격과에 따르면 외부 침입자에 의한 시스템 파괴보다는 내부 사용자에 의한 기밀 정보 유출과 같은 권한 오용 행위에 의한 손실이 더 큰 문제가 되고 있다. 따라서, 효과적으로 데이터베이스 보안을 유지하기 위해서 사용자의 비정상 행위 판정 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는, 연관 규칙 마이닝 방법을 이용하여 데이터베이스 로그로부터 사용자 정상 행위 프로파일을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 데이터베이스 로그를 의미적인 패턴 트리로 구조화하여 생성된 정상 행위 프로파일을 온라인에서 발생된 해당 사용자의 트랜잭션과 비교하여 온라인 데이터베이스 작업에 대한 비정상 행위 여부를 탐지할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제시된 알고리즘의 효용성을 분석하고 결과를 제시하였다