인터넷이 확산과 더불어 보안의 문제도 증가하고 있다. 이로 인해 네트워크 보안과 서비스에 대한 관리자의 책임 또한 더욱더 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 웹로그를 분석하여 웹호스팅 환경에서 장시간 사용되지 않아 보안성이 약한 사용자 계정을 관리자로 하여금 시스템 보안의 틈새를 찾고 이를 해결할 수 있는 방안을 제시하였다. 이를 위해 WLA(Web Log Analyzer)를 구현하여 웹서버가 수행될 때 기록되는 각각의 로그를 분석한다. 그 결과 웹호스팅을 사용한 계정 이름의 수를 포함한 UUL(Used User List)를 구축하고 일정기간 사용하지 않는 호스팅 서비스 이용자를 찾아내고, 관리할 수 있게 한다.
최근 모바일 기기의 다양한 센서들을 통하여 데이타를 수집하여 개인의 삶을 기록하는 연구들이 진행 중이다. 효율적인 모바일 라이프로그의 저장과 탐색을 위해 연관 검색이 가능한 모바일 라이프로그 시맨틱 네트워크가 제안되었다. 기존의 시맨틱 네트워크 상의 검색은 텍스트 기반으로 관계를 바탕으로 하는 사용자의 능동적인 연관 검색에 한계가 있었다. 본 논문에서는 모바일 라이프로그의 연관 검색을 위해 검색 과정과 결과를 시각화된 네트워크로 데이타간의 관계를 보여주는 선택 연관 검색과 키워드 연관 검색을 제안한다. 복잡한 시맨틱 네트워크에 대해서 사용자의 이해도를 높이기 위해 의미 추상화를 적용하였다. 실제 모바일 라이프로그 시맨틱 네트워크 데이타를 바탕으로 질의를 해결하는 과정을 기존 연구에서 보였던 텍스트 기반 연관 검색 방법과 비교하고 사용성 평가를 시행함으로 유용성을 입증하였다.
모바일 장치에서 수집되는 로그 데이터는 개인의 일상에 대한 다양하고 지속적인 정보를 담고 있다. 이로부터 얻을 수 있는 사용자의 위치, 사진, 사용중인 모바일장치 기능 및 서비스의 종류를 통하여 사용자의 상태를 추론하고 개인의 일상을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치로부터 실시간으로 로그 데이터를 수집, 분석하고 이를 지도기반으로 시각화하여 개인 일상에 대한 정보를 효과적으로 관리할 수 있도록 하며 다른 사용자와 이 정보를 공유하여 상호 사용 가능한 어플리케이션을 개발한다. 제안하는 어플리케이션은 베이지안 네트워크 확률 모델을 채택하여 개인의 상황을 추론한다. 실험에서는 실제로 수집된 로그 정보를 바탕으로 효율적 시각화 및 다른 사용자와의 정보 공유 기능의 유용성을 확인하였다.
As many companies have recognized the importance of Knowledge Management(KM), they have invested lots of their resources in developing and deploying Knowledge Management Systems(KMS) to organize and share knowledge. When they implemented KMS in their organizations, most of them had high expectations about KMS at tile beginning. However, as time passed, its usage was rapidly declined. There have been many attempts to increase its usage. Many research works have tried to find solutions from users and organizations viewpoints, instead of the actual usage data itself. In order to assess the usage level of KMS, they have normally utilized user's attitudes toward KMS by assuming that user attitudes have strong relationship with actual uses of KMS. The purpose of this study is to assess tile impacts of user, organizational, and job characteristics on the satisfaction and the usage levels of KMS. Unlike other studies, this study is to explore impact factors which affect the usage level of KMS in organizations by using actual KMS log data as well as user's attitudes.
With the rapid growth of internet infrastructure, World Wide Web is evolving recently into various services such as cloud computing, social network services. It simply go beyond the sharing of information. It started to provide new services such as E-business, remote control or management, providing virtual services, and recently it is evolving into new services such as cloud computing and social network services. These kinds of communications through World Wide Web have been interested in and have developed user-centric customized services rather than providing provider-centric informations. In these environments, it is very important to check and analyze the user requests to a website. Especially, estimating user preferences is most important. For these reasons, analyzing web logs is being done, however, it has limitations that the most of data to analyze are based on page unit statistics. Therefore, it is not enough to evaluate user preferences only by statistics of specific page. Because recent main contents of web page design are being made of media files such as image files, and of dynamic pages utilizing the techniques of CSS, Div, iFrame etc. In this paper, large log analyzer was designed and executed to analyze web server log to estimate web contents preferences of users. With mapreduce which is based on Hadoop, large logs were analyzed and web contents preferences of media files such as image files, sounds and videos were estimated.
본 논문은 사용자의 검색에 따라 유사도가 높은 스토리를 보여주는 서비스인 <스토리헬퍼>를 대상으로, 사용자기록에 나타난 인물 성향을 군집화하여 창작과정에서 나타나는 인물의 유형화를 수행한다. 또한 인물 유형이 관련된 장르 및 행위의 분포를 보여주는 가시화 기법을 이용하여 주요 인물 유형의 장르-행위 특성에 대해 살펴본다. 적은 수의 인물의 유형으로 과반수의 인물성향을 대표할 수 있고, 인물 유형이 특정 장르/행위와 관련성을 가지는 경우가 많음을 확인하였다. 이를 이용하여 인물 유형별로 자료를 제공하는 창작 지원 시스템이 가능할 것으로 생각된다.
인터넷의 사용자 증가와 네트워크 환경이 점점 복잡해지고 제공되는 서비스 및 사용자의 요구사항들이 다양해짐에 따라 안정적이고 효과적인 환경을 유지하기 위한 서비스 운용관리는 점점 어려워지고 있다. 또한 초창기 보안은 침입차단시스템에 국한되었지만, 최근에는 침입탐지시스템(IDS), 가상 사설망(VPN), 시스템 보안, 인증 등 관련 솔루션이 대거 등장함에 따라 통합관리가 중요시되어 지고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해 제안한 본 로그 분석을 통한 침입 대응시스템은 로그 파일을 XML 형식으로 저장함으로써 XML의 장점인 로그 파일의 검색이 용이하고 빠르게 이루어 질 수 있으며, 데이터의 구조화에 따라 시스템의 로그 파일들을 통합 분석, 관리하는데 이점을 가질 수 있다. 또한, 본 논문에서 제안한 생성된 로그파일을 IP 주소에 의해 소트된 로그와 Port 번호에 의해 소트된 로그, 침입 유형에 의해 소트된 로그, 탐지 시간에 의해 소트된 로그 등 다양한 형태로 변환하기 때문에 다른 침입탐지시스템에서 생성된 로그 파일과 비교 분석이 가능하다.
웹은 그 양적인 면이나 복잡도에 있어 현재 놀라운 속도로 급성장학고 있다. 이와함께 웹사이트 설계나 웹서버나 설계와 같은 작업은 물론 단순희 웹사이트를 검색하는 작업에 있어서도 그 복잡도가 크게 증가했다. 이러한 설계 작업들에 있어서 중요한 입력 요소로는 웹사이트가 어떻게 사용되고 이TSms가에 대한 정확한 데이터가 필수적으로 요구된다. 본 연구에서는 웹 마이닝 시스템에서 요구되는 사용자의 웹페이지 이용정보 즉 사용자 세션(user sessions)을 효과적으로 획득할수 있는 페이지 로깅 시스템(Page Logging System:PLS)을 제안한다. 페이지 로깅 시스템은 사용자의 웹페이지 탐색 정보를 획득하는 페이지 로깅(page logger)와 획득한 데이처를 이용하여 사용자 세션 파일을 생성하는 로그 처리기(log processor)그리고웹 사이트의 HTML 페이지에 페이지 로거 애플릿을 삽입하는 코드로 구성된다. 제안한 PLS는 기존의 웹 마이닝 시스템에서 많은 시간과 비용을 수반했던 데이터 전처리 작업의 일부를 제거한다. 특히 사용자가 각 페이지를 탐색한 시간 (access length)을 직접 획득함으로서 트랜잭션 구분 단계를 단순화시킨다. 또한 PLS는 기존의 웹서버 로그로부터 사용자 세션을 획득함에 있어 가장 문제가 되었던 로컬 캐쉬(local cache)및 ISP가 제공하는 프록시 서버 사용으로 인하여 야기되는 문제등을 해결한다.
핸드폰, PMP, MP3 플레이어 등으로 대표되는 개인 모바일 장치는 빠르게 발전하고 있다. 이런 모바일 환경의 발전은 사용자의 일상을 이해하고자 하는 라이프로그 연구를 활성화하고 있다. 즉, 모바일 장치의 다양한 센서들을 활용하여 개인의 일상을 기록한 라이프로그는 복잡한 일상에 대한 기억 보조 도구로 사용가능하기에 현재 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 GPS에 의한 실외 위치뿐만 아니라 무선랜에 의한 실내 위치를 고려하여 상황을 추론하고 시각화하는 방법을 제시한다. 실내에서 GPS가 제대로 동작하지 않더라도 무선랜을 기반으로 한 실내 위치 추정을 통해 위치 정보를 획득하고 상황 인식 성능을 향상시켰다. 또한, 지도 인터페이스 및 블로그를 기반으로 하는 시각화 방법을 개발하였다. 실험에서는 모바일 장비를 가지고 실제 데이터를 수집한 뒤 제안하는 방법을 통해 상황을 인식하고 시각화 서비스를 제공하는 성능을 평가하였다.
This paper describes the design and implementation of the database which is used in Personal Life Log Media system. The database contains information about media that capture personal experiences and enables the user to retrieve the media in a user friendly ways. The implementation of the database design is done by managing video data, which captures user's personal experiences, with its spatial and temporal information. The database enables the user to retrieve the video by mentioning where and/or when the video has been taken.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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