• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제10권1호
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• pp.73-88
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• 2022

This exploratory study aims to understand the potential of log data analysis and expand its utilization in user research methods. Transaction log data are records of electronic interactions that have occurred between users and web services, reflecting information-seeking behavior in the context of digital libraries where users interact with the service system during the search for information. Two ways were used to analyze South Korea's National Digital Science Library (NDSL) log data for three days, including 150,000 data: a log pattern analysis, and log context analysis using statistics. First, a pattern-based analysis examined the general paths of usage by logged and unlogged users. The correlation between paths was analyzed through a χ² analysis. The subsequent log context analysis assessed 30 identified users' data using basic statistics and visualized the individual user information-seeking behavior while accessing NDSL. The visualization shows included 30 diverse paths for 30 cases. Log analysis provided insight into general and individual user information-seeking behavior. The results of log analysis can enhance the understanding of user actions. Therefore, it can be utilized as the basic data to improve the design of services and systems in the digital library to meet users' needs.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권7호
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• pp.143-148
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• 2020

최근에 클라우드 환경의 발전과 더불어 다양한 영역에서 웹을 통한 서비스가 확대되고 있다. 사용자가 웹 서비스에 접속할 때마다 웹 서버에 사용자의 로그 정보가 저장된다. 이러한 로그 정보는 사용자의 웹 서비스 성향을 분석하는 자료로 활용되며 또한 시스템에서 보안 문제가 발생시에 사용자의 시스템 접속을 추적하기 위한 중요한 자료로 사용된다. 현재 대부분 웹 서버의 경우 사용자의 로그 정보를 중앙 집중 방식으로 관리한다. 사용자 로그 정보를 중앙 집중식으로 관리할 경우 운영 측면에서 단순하지만 외부의 악의적인 공격에 매우 취약한 단점을 갖는다. 중앙 집중 관리의 경우 외부 공격에 의해 웹 서버에 저장된 사용자 로그 정보가 임의로 조작될 수 있으며 심한 경우 조작된 정보가 유출될 수 있다. 이러한 경우 웹 서비스의 신뢰를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 웹 서버의 공격에 대한 원인 발생지와 공격자의 추적이 어려워진다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 중앙 집중식 로그 관리 방법의 대안으로 블록체인 기술을 적용하여 클라우드 환경에서 사용자 로그 정보를 관리하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사용자의 로그 정보가 클라우드 환경을 갖는 프라이빗 네트워크에 블록체인으로 분산 저장되기 때문에 외부 공격으로부터 안전하게 로그 정보를 관리할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.2381-2390
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• 2011

본 논문은 Secure OS 기반으로 운용되는 중요 임무 서버에서 효율적인 상세 보안 감사 방법을 다룬다. 이를 위해서 임무 서버들 내에서 프로세스, 객체, 사용자 명령, DB 쿼리 수준에서의 상세한 보안 로그가 3종의 로그 수집 모듈에 의하여 수집된다. 로그 수집 모듈은 자체 개발한 것으로서, 보안 시스템의 한 구성 요소로 포함되어 있다. Secure OS의 모듈은 프로세스와 객체 단위의 시스템 보안 로그를, BackTracker의 모듈은 사용자 수행명령 세션 로그를, SQLTracker의 모듈은 데이터베이스 쿼리를 상세한 수준으로 수집한다. 특정 사용자 혹은 객체에 대한 사용 행위를 감사하고 추적하고자 할 때, 본 보안 로그 간의 상호연관 기법은 상세 감사 및 모니터링 업무를 효과적으로 지원할 수 있다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권1호
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• pp.88-93
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• 2005

Web usage mining is a research field for searching potentially useful and valuable information from web log file. Web log file is a simple list of pages that users refer. Therefore, it is not easy to analyze user's current interest field from web log file. This paper presents web usage mining method for finding users' current interest based on fuzzy categories. We consider not only how many times a user visits pages but also when he visits. We describe a user's current interest with a fuzzy interest degree to categories. Based on fuzzy categories and fuzzy interest degrees, we also propose a method to cluster users according to their interests for user modeling. For user clustering, we define a category vector space. Experiments show that our method properly reflects the time factor of users' web visiting as well as the users' visit number.

• 한국빅데이터학회지
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• 제1권2호
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• pp.1-8
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• 2016

사용자로그는 많은 숨겨진 정보를 포함하고 있지만 데이터 정형화가 이루어지지 않았고, 데이터 크기도 너무 방대하여 처리하기 까다로워서 아직 밝혀져야 할 부분들을 많이 내포하고 있다. 특히 행동마다의 모든 시간정보를 포함하고 있어서 이를 응용하여 많은 부분을 밝혀낼 수 있다. 하지만 로그데이터 자체를 바로 분석으로 사용할 수는 없다. 유저 행동 모델 분석을 위해서는 별도의 프레임워크를 통한 변환과정들이 필요하다. 이 때문에 유저 행동모델 분석 프레임워크를 먼저 파악을 하고 데이터에 접근해야 한다. 이 논문에서는, 우리는 유저 행동모델을 효과적으로 분석하기 위한 프레임워크 모델을 제안한다. 본 모델은 대규모 데이터를 빨리 처리하기 위한 분산환경에서의 MapReduce 프로세스와 유저별 행동분석을 위한 데이터 구조 설계에 대한 부분을 포함한다. 또한 실제 온라인 서비스 로그의 구조를 바탕으로 어떤 방식으로 MapReduce를 처리하고 어떤 방식으로 유저행동모델을 분석을 위해 데이터 구조를 어떤식으로 변형할지 설명하고, 이를 통해 어떤 방식의 모델 분석으로 이어질지에 대해 상세히 설명한다. 이를 통해 대규모 로그 처리방법과 분석모델 설계에 대한 기초를 다질 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권9호
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• pp.843-849
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• 2003

웹 이용 마이닝은 거대한 웹 로그들을 이용하여 웹 사용자의 이용 패턴을 분석하는 데이타 마이닝 기술이다. 이러한 웹 이용 마이닝 기술을 사용하기 위해서는 전처리 과정 중의 사용자와 세션을 정확하게 구분해야 하는데, 표준 웹 로그 형식의 로그 파일만으로는 완전히 구분할 수 없다. 사용자와 세션을 구분하기 위해서는 로컬캐시, 방화벽, ISP, 사용자 프라이버시, 쿠키 등과 같은 많은 문제들이 있지만, 이 문제를 해결하기 위한 명확한 방법은 아직 없다. 특히, 로컬캐시 문제는 웹 마이닝 시스템의 입력으로 사용되는 사용자 세션을 구분하는데 가장 어려운 문제이다 본 연구에서는 참조 로그와 에이전트 로그, 그리고 액세스 로그 둥의 서버측 클릭스트림 데이타만을 이용하여 로컬캐시 문제를 해결하고, 사용자 세션을 구분하고 세션을 보정하는 휴리스틱 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.589-594
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• 2013

웹의 특징인 개방과 공유의 사고방식이 더욱 일반화 되면서 개발자 뿐 만 아니라 사용자가 직접 발생시키는 데이터도 복합적으로 늘어나고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 모바일 디바이스 User eXperience(UX) 분석에서 다른 무엇보다도 디바이스에 기록되는 대용량의 로그 기록에서 필요한 데이터들을 자동으로 요약 정리해 주는 기법이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 분석하고자 하는 모바일 디바이스 특성에 맞게 사전에 로그 데이터 속성에 대한 정의를 먼저하고, 직접 이를 반영한 사용자의 로그를 수집하여 저장하였다. 또한, 발생되는 대용량의 로그 기록에 기초한 UX를 분석하고자 다양한 로그 데이터 타입을 설정 및 처리할 수 있는 Hadoop(하둡)에서 제공하는 MapReduce 기법을 활용하여 데이터를 분산 처리하였다. 이를 통해, Map과 Reduce의 다양한 조합으로 대용량의 모바일 디바이스에서 발생되는 로그 데이터 셋에서 복잡한 스키마를 단순화시켜 분산 데이터 처리 환경에 맞게 UX 분석 방안을 제시하였다.

• 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.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권1호
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• pp.21-26
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• 2006

In this paper, we propose a customer personalized system that presents the web pages to users which are customized to their individuality. It analyzes the action of users who visit the shopping mall, and preferentially supplies the necessary information to them. When they actually buy some items, it forecasts the user's access pattern to web site and their following purchasable items and improves their web page on the bases of their individuality. It reasons the relation among the web documents and among the items by using the log data of web server and the purchase information of DB. For reasoning, it employs Apriori algorithm, which is a method that searches the association rule. It reasons the web pages by considering the user's access pattern and time by using the web log and reasons the user's purchase pattern by using the purchase information of DB. On the basis of the relation among them, it appends the related web pages to link of user's web pages and displays the inferred goods on user's web pages.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.397-404
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• 2018

인터넷 사용이 증가함에 따라 많은 사용자 행위가 로그 파일에 기록되고, 최근에 이들을 이용한 연구와 산업이 활성화되고 있다. 본 논문은 오픈 소스 기반 분산 컴퓨팅 플랫폼인 하둡을 사용하고, 로그 파일에 기록된 사용자 행위를 분석하여 맞춤형 관광 정보를 제공하는 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 사용자들이 검색한 웹사이트로부터 로그 파일을 얻기 위하여 구글의 Analytics를 사용하고, 하둡의 MapReduce를 사용하여 검색 항목을 추출하여 HDFS에 저장한다. Octopus 프로그램을 사용하여 여행안내 웹사이트로부터 여행관련 관광지나 도시에 대한 정보를 모으고, MapReduce를 사용하여 관광지의 특징을 추출한다. 그리고 관광지의 특징과 사용자 검색항목을 매칭하여 사용자에게 관광하고 싶은 맞춤형 도시를 제안한다. 본 논문에서는 매칭의 확률을 높이기 위하여 NBP(next bit permutation)알고리즘을 사용하여 검색항목과 관광지 특징을 재정렬하는 기법을 도입한다. 그리고 개발된 시스템의 효용성을 확인하기 위하여 39 명의 사용자에 대한 로그 데이터를 분석하여 맞춤형 관광도시를 제안한다.