Every web server comprises a repository of all actions and events that occur on the server. Server logs can be used to quantify user traffic. Intelligent analysis of this data provides a statistical baseline that can be used to determine server load, failed requests and other events that throw light on site usage patterns. This information provides valuable leads on marketing and site management activities. In this paper, we propose a method of design for log analysis system using RTMA(realtime monitoring and analysis) technique.
최근 정보검색분야에서는 사용자의 검색 의도를 이해하거나 효과적으로 결과를 전달하고자 하는 시도가 많이 이루어지고 있다. 그러나 현재 제공되고 있는 시스템은 현재 검색 사용자의 의도가 아닌 타인의 의도가 반영된 결과로 실제 사용자의 의도와 상이할 수 있으며, 사용자가 의도하는 바를 유효하게 반영하는 검색 결과를 제시하는 데는 아직 미흡한 실정이다. 따라서 사용자가 원하는 정보를 쉽게 발견할 수 있도록 검색어와 관련된 의도 정보를 제공하거나 검색 결과를 효율적으로 클러스터링 하여 전달하는 기능이 검색의 유용성을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 검색어에서 사용자의 검색 의도를 자동으로 파악하여 그 의도에 맞는 검색 결과를 제공하기 위하여 사용자 클릭 로그를 사용하여 의도에 맞는 검색결과를 제공하는 방법에 대하여 제안한다.
The travellers using social media leave their location history in the form of trajectories. These trajectories can be bridged for acquiring information, required for future recommendation for the future travelers, who are new to that location, providing all sort of information. In this paper, we propose a personalized travel path recommendation scheme based on social life log. By taking advantage of two kinds of social media such as travelogue and community contributed photos, the proposed scheme can not only be personalized to user's travel interest but also be able to recommend a travel path rather than individual Points of Interest (POIs). It also maps both user's and routes' textual descriptions to the topical package space to get user topical package model and route topical package model (i.e., topical interest, cost, time and season).
최근의 정보시스템의 전형적인 형태인 웹기반 정보시스템(WBIS)은 계속적으로 재구성되어 야만 사용자의 욕구를 만족시킬 수 있으며 수익을 창출할 수 있다. 이를 위해, 시스템의 항해구조를 모델링하고 분석해야 하며 로그파일을 통해 사용자의 행동을 모델링하여 시스템의 재구성시에 활용해야한다. 이에 따라, 본 논문에서는 쇼핑몰을 포함한 WBIS의 재구성(또는 튜닝)을 위한 항해구조의 모델링 및 사용자행동 모델링 방법을 제시한다. 항해구조의 모델링을 위해 구조모델, 상태전이 모델 및 패트리넷 모델 및 분석방법을 제시하였다. 또한, 사용자행동 모델링을 위한 로그분석을 위해, 사용자행동 모델링 알고리즘을 제시하고 이를 구현하였다. 끝으로, 재구성 휴리스틱을 제시하였으며 제시한 방법들은 사례 WBIS에 적용하였다.
The purpose of this study is about the search pattern of LINNET (Library Information Network System) OPAC users by transaction log, maintained by POSTECH(Pohang University of Science and Technology) Central Library, to provide feedback information of OPAC system design. The results of this study are as follows. First, for the period of this analysis, there were totally 11, 218 log-ins, 40, 627 transaction logs and 3.62 retrievals per a log-in. Title keyword was the most frequently used, but accession number, bibliographic control number or call number was very infrequently used. Second, 47.02% of OPAC, searches resulted in zero retrievals. Bibliographic control number was the least successful search. User displayed 2.01% full information and 64.27% local information per full information. Third, special or advanced retrieval features are very infrequently used. Only 22.67% of the searches used right truncation and 0.71% used the qualifier. Only 1 boolean operator was used in every 22 retrievals. The most frequently used operator is 'and (&)' with title keywords. But 'bibliographical control number (N) and accessionnumber (R) are not used at all with any operators. The causes of search failure are as follows. 1. The item was not used in the database. (15, 764 times : 79.42%). 2. The wrong search key was used. (3, 761 times : 18.95%) 3. The senseless string (garbage) was entered. (324 times : 1.63%) On the basis of these results, some recommendations are suggested to improve the search success rate as follows. First, a n.0, ppropriate user education and online help function let users retrieve LINNET OPAC more efficiently. Second, several corrections of retrieval software will decrease the search failure rate. Third, system offers right truncation by default to every search term. This methods will increase success rate but should considered carefully. By a n.0, pplying this method, the number of hit can be overnumbered, and system overhead can be occurred. Fourth, system offers special boolean operator by default to every keyword retrieval when user enters more than two words at a time. Fifth, system assists searchers to overcome the wrong typing of selecting key by automatic korean/english mode change.
초고속 인터넷의 웹 서비스를 사용하여 WAS를 통한 DBMS 접근이 늘어나고 있다. 불특정 다수에 의한 DBMS에 대한 3-Tier와 우회접속에 대한 접근 및 권한제어를 위해서는 DB보안 기술의 적용이 필요하다. WAS를 통해 DBMS에 우회접속을 하면 DBMS는 우회접속 사용자의 IP정보를 저장하지 못하고, 직전 시스템에 접속한 사용자인 WAS의 정보를 저장하게 된다. 본 논문에서는 WAS를 통해 DBMS에 우회접속하는 쿼리정보를 역추적하여 보안감사기록과 포렌식자료를 연구한다. 통신 경로에서 MetaDB를 구축해 웹을 통해 login한 사용자에 대한 세션과 쿼리 정보를 저장하고, DBMS에도 로그 되는 쿼리 정보를 저장해서 time stamp쿼리를 비교 매핑 하여 실제 사용자를 식별한다. 보안 신뢰성의 향상 방법으로, log을 받아 Pattern분석 후에 Rule을 만들어 적용하고, Module을 개발해 정보의 수집 및 압축을 통해 데이터 저장소에 보관한다. 보관된 정보는 지능형 DB보안 클라이언트를 이용한 분석과 정책 기반 관리 모듈의 통제를 통해 역추적의 오탐률을 최소화할 수 있게 한다.
휴대 전화를 이용해 전화를 거는 다양한 방법이 있지만 사용자의 통화 내역을 바탕으로 시간적인 다양한 정보를 활용하여 가장 통화할만한 상대를 추천해주는 방식은 이용되고 있지 않다. 사용자가 휴대전화로 언제 누구에게 전화를 걸었는지 알려주는 통화내역은 휴대전화가 알아낼 수 있는 다양한 상황 정보와 결합되어 사용자의 통화 스타일이나 패턴을 알려줄 수 있는 유용한 데이터로써 상황에 맞는 적절한 통화의 추천에 이용될 수 있다. 이 논문에서는 실제 통화 기록을 바탕으로 한 통화 추천 방법의 디자인 과정과 추천 알고리즘 검증 과정, 실제 사용자들을 대상으로 그 추천 목록을 테스트한 결과를 제시한다.
사용자 인터페이스는 어플리케이션 사용자에게 효율적인 서비스를 제공하는데 있어 중요한 요소이다. 특히 언제 어디서나 실행 가능한 모바일 어플리케이션들은 다른 도메인의 어플리케이션 보다 사용성의 우선순위가 높다. 기존의 연구들은 어플리케이션의 사용성 향상을 위해서 프로토타입과 스토리보드 방식을 활용하여 해당 어플리케이션의 사용성에 대한 설문을 수행했다. 하지만 이러한 방식은 특정 어플리케이션의 사용성 관련 문제점을 지속적으로 식별하고 개선하는데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 터치 제스처 데이터를 이용하여 사용성을 분석하는 기법을 제안하고 있다. 이는 어플리케이션이 배포된 후에도 지속적으로 사용자의 의도를 파악하여 어플리케이션의 UI/UX 문제점을 식별하고 개선시킬 수 있다.
In recent years, research on user's activity recognition using a smart phone has attracted a lot of attentions. A smart phone has various sensors, such as camera, GPS, accelerometer, audio, etc. In addition, smart phones are carried by many people throughout the day. Therefore, we can collect log data from smart phone sensors. The log data can be used to analyze user activities. This paper proposes an approach to inferring a user's physical activities based on the tri-axis accelerometer of smart phone. We propose recognition method for four activity which is physical activity; sitting, standing, walking, running. We have to convert accelerometer raw data so that we can extract features to categorize activities. This paper introduces a recognition method that is able to high detection accuracy for physical activity modes. Using the method, we developed an application system to recognize the user's physical activity mode in real-time. As a result, we obtained accuracy of over 80%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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