• 한국도서관정보학회지
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• 제49권2호
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• pp.357-388
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• 2018

본 연구는 빅데이터 로그를 기반으로 도서관 이용자 및 대출 현황을 분석함으로써 이용자 그룹별특성을 파악하고 궁극적으로는 도서관의 효율적인 운영 방안을 제안하는데 그 목적이 있다. 분석 대상 로그는 국립세종도서관에 등록된 이용자 정보, 대출 정보, 서비스 이용 정보로 구성되어 있으며, 이 중 이용자 관련 정보로는 연령 정보 107,369건, 성별 정보 106,918건, 거주지 정보 106,838건이 활용되었다. 대출 관련 정보로는 대출 이용자 정보 536,083건, 대출 횟수 정보 6,509,369건이, 서비스 이용 정보로는 82,813건이 활용되었다. 이용자 그룹별특성 분석은 연령별, 성별, 거주지별 이용자 현황 분석 및 연도별, 월별, 요일별 대출 현황 분석 등 다각도로 진행되었다. 뿐만 아니라 이용 현황 결과의 요인을 파악하기 위해 FGI 및 외부 데이터와의 연계 분석도 수행하였다. 이를 토대로 향후 국립세종도서관 운영 시 효율적인 의사결정에 도움을 줄 수 있는 개선 방안을 제안하였다. 본 연구는 분석 데이터가 적은 기존 연구와는 달리 실제 도서관 운영 시 발생한 빅데이터 로그를 기반으로 이용자 및 대출 현황을 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.93-107
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• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권5호
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• pp.1963-1978
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• 2015

With the advancement of mobile web environments, identification and analysis of the user behavior play a significant role and remains a challenging task to implement with variations observed in the model. This paper presents an efficient method for mining optimized user behavior prediction model using genetic algorithm on mobile web structure. The framework of optimized user behavior prediction model integrates the temporary and permanent register information and is stored immediately in the form of integrated logs which have higher precision and minimize the time for determining user behavior. Then by applying the temporal characteristics, suitable time interval table is obtained by segmenting the logs. The suitable time interval table that split the huge data logs is obtained using genetic algorithm. Existing cluster based temporal mobile sequential arrangement provide efficiency without bringing down the accuracy but compromise precision during the prediction of user behavior. To efficiently discover the mobile users' behavior, prediction model is associated with region and requested services, a method called optimized user behavior Prediction Model using Genetic Algorithm (PM-GA) on mobile web structure is introduced. This paper also provides a technique called MAA during the increase in the number of models related to the region and requested services are observed. Based on our analysis, we content that PM-GA provides improved performance in terms of precision, number of mobile models generated, execution time and increasing the prediction accuracy. Experiments are conducted with different parameter on real dataset in mobile web environment. Analytical and empirical result offers an efficient and effective mining and prediction of user behavior prediction model on mobile web structure.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.67-80
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• 2012

최근 안드로이드 모바일 기기의 사용자가 증가함에 따라 디지털 포렌식 분야에서도 안드로이드에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 해당 플랫폼 및 기기의 고유한 특성을 이용한 증거수집 및 분석에 대한 연구는 부족한 실정이다. 안드로이드 시스템의 특징 중 하나인 안드로이드 로그는 기기의 휘발성 저장매체로부터 수집될 수 있는 휘발성 데이터로서, 안드로이드 하부 시스템에서부터 애플리케이션에 이르기까지 최근의 모든 구동 내역과 관련한 기록이 저장되기 때문에 포렌식적으로 매우 중요한 정보가 될 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드 로그의 고유한 특성을 사용자 행위와 연계하여 유의미한 정보를 이끌어내는 안드로이드 로그 수집 분석 시스템을 제안하고 나아가 로그 분석의 효율성을 극대화하여 현장에서 실시간 증거 분석이 가능하도록 해주는 효율적 분석 기법을 제안한다. 실험에서는 제안하는 로그 수집 분석 시스템을 이용함으로써 다양한 사용자 행위 정보를 수집하여 구체적이고 직관적으로 표현 가능함을 보이고, 제안하는 로그 분석 기법이 일반 정규식 검색 방법에 비해 10배 이상 검색시간을 단축함을 보인다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.295-328
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• 2018

본 연구는 빅데이터를 기반으로 도서관 아동자료의 대출현황 및 문화프로그램 참여현황을 분석함으로써 어린이청소년서비스 현황을 파악하고, 이를 토대로 개선방안을 제안하는 데 그 목적이 있다. 분석 대상 로그 데이터는 국립세종도서관에 등록된 아동자료 장서 정보, 대출 횟수 정보, 대출 이용자 정보로 구성되어 있으며, 각각 장서 정보 77,297건, 대출 횟수 정보 4,160,484건, 대출 이용자 정보 189,060건이 활용되었다. 어린이청소년서비스 현황분석은 주제별, 연령별, 거주지별 대출 현황 분석 및 문화프로그램 연계 분석 등 다각도로 진행되었다. 분석 결과를 토대로 장서, 이용자, 거주지 측면에서 국립세종도서관의 어린이청소년서비스 개선방안을 제안하였다. 본 연구는 빅데이터 분석 기법을 통해 어린이청소년서비스 현황을 실증적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있으며, 어린이청소년서비스 운영 방안 수립을 위한 의사결정의 기초자료로서 활용되기를 기대한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제49권1호
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• pp.293-320
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• 2018

본 연구는 도서관의 문화프로그램 운영 현황을 살펴보고 개선사항을 제안하는데 그 목적이 있다. 이에 국립세종도서관 문화프로그램의 이용자 참여 로그를 분석하여 프로그램의 운영과 이에 대한 이용자의 실질적인 참여 현황을 살펴보았다. 이용자 참여 로그의 누적기간은 2015년 3월부터 2017년 12월까지이며, 해당 로그에서 프로그램 정보 722건, 프로그램 참여 정보 24,816건, 이용자 정보 6,729건을 추출 분석하였다. 세부 분석은 프로그램 분석, 이용자 분석, 시계열 분석 등 다각도로 진행되었으며, 분석결과를 토대로 국립세종도서관 문화프로그램의 문제점을 지적하고 이를 개선시킬 수 있는 방안을 제안하였다. 본 연구는 서비스 제공 측면에서 문화프로그램을 분석했던 기존 연구와는 달리 실제 이용자 참여 로그를 활용하여 이용자 측면에서 문화프로그램을 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.6-8
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• 2022

웹 로그 분석은 서비스 개선에 있어 필수적인 절차 중 하나이다. ScienceON은 다양한 과학기술 문헌과 정보를 서비스하는 대표적인 정보 서비스이며, 우리는 지속적인 개선을 위해 웹 로그를 분석하고 있다. 본 연구는 2020년 5월과 2021년 5월 생성된 ScienceON 웹 로그에 대해 인간과 웹 크롤러로 구분하여 심층적인 분석을 하는 데 목표를 두고 있다. 먼저 S(검색), V(상세보기), D(다운로드) 타입에 해당하는 웹 로그만 추출하여 각 시기에 대해 658,407와 8,727,042 레코드로 정규화하였다. 그리고, 파이썬 'user_agents' 라이브러리를 이용하여 인간과 웹 크롤러로 로그를 분리하였으며, 각 로그에 대해 60초를 기준으로 세션 크기를 설정하고 분석하였다. 인간과 달리 웹 크롤러는 세션 당 평균 행위 패턴(Average Behaviors per Session)의 길이가 상대적으로 길고, 행위 패턴이 V 중심으로 이루어짐으로 확인하였다. 향후 웹 크롤러를 쉽게 탐지하고 대응하며, 인간 사용자의 행위 패턴에 대응할 수 있도록 서비스를 개선할 예정이다.

• 정보관리학회지
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• 제20권2호
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• pp.27-41
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• 2003

이용자와 검색 서비스 시스템의 모든 검색 과정을 기록한 질의 로그는 이용자의 실제 검색 행위를 사실적으로 반영한다. 따라서, 웹 검색 이용자들의 검색 행태를 이해하기위하여 웹 검색 서비스 시스템이 생성한 질의 로그를 분석하는 방법이 널리 사용되고 있다. 본 연구는 네이버 이용자의 웹 검색 행태를 파악하기 위하여 기존의 질의 로그 분석 방법론을 보완하여 제시한다. 또한, 본 연구는 통합 검색, 디텍토리 검색, 웹 문서 검색과 같은 다양한 검색 유형에 대하여 일주일 동안 생성된 질의 로그를 분석함으로써 네이버 웹 검색 이용자들의 전반적인 검색 행태를 파악하였다. 본 연구의 결과는 보다 효과적인 웹 검색 시스템 개발과 서비스 구축에 기여할 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제28권4호
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• pp.85-97
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• 2011

본 연구의 목적은 과학기술분야 학술정보사이트의 이용자 참여형 평가 방법론을 개발 및 적용시킴으로써 평가사이트를 개선시키는 데 있다. 실험은 통제된 환경에서 이루어졌다. 아이트랙킹, 검색로그, 설문지를 통해 수집한 데이터는 정량적으로 분석하였다. 아이트랙킹 데이터 분석 결과를 토대로, 평가사이트상에서 불필요한 항목을 제거하였고 콘텐츠와 이미지들을 재배열하였다. 검색로그 데이터는 시스템의 효율성이 증가하였음을 보여주고 있다. 설문지 데이터 분석 결과 또한 시스템이 전반적으로 개선하였음을 보여준다.

• 한국비블리아학회지
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• 제25권1호
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• pp.19-37
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• 2014

본 연구는 이미지 기반 디지털 도서관의 이용자 검색 패턴을 효과적으로 분석하기 위해 이용자 검색 로그 데이터를 분석하였다. 기술 통계와 네트워크 분석 방법을 사용하여 한 달간 수집한 트랜잭션 로그 데이터를 분석하였다. 연구 결과는 이용자들이 특정 주제 내에서 검색 결과 보기와 이미지 아이템 평가를 반복적으로 수행하고 있음을 밝혀내었다. 본 연구는 이미지 자료 검색의 로그 분석을 위해 복합적 데이터 분석 방법을 이용하였다는 점에 의의가 있다.