웹 응용 프로그램의 급격한 증가와 함께 웹 트래픽이 증가하고 있다. 웹에 대한 요청과 그 응답에 대한 기록인 웹 로그 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 로그로부터 가치 있는 정보를 취득하기 위해서는 매우 큰 용량의 데이터를 효과적이고 다양한 방법으로 다룰 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 백본망 로그 기반 대화형 웹 분석 시스템인 CERES를 소개한다. 기존의 웹 분석 시스템들과 달리, CERES는 하나의 웹 서버에 대한 분석이 아닌 백본망에서 생성되는 모든 웹 로그의 분석을 목적으로 한다. CERES는 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)을 저장소로 하는 서버 클러스터에 배포되며, 대용량의 로그에 기반한 분석을 분산 처리를 통해 지원한다. CERES는 백본망에서 생성된 웹 로그 데이터를 관계형 데이터로 변환하고, 사용자는 변환된 관계형 데이터에 대해 SQL을 이용하여 질의를 요청할 수 있다. 내부적으로 CERES는 웹 로그의 통계적 분석에 대한 질의를 효과적으로 처리하기 위해 데이터 큐브를 활용한다. 또한, CERES는 다양한 통계적 분석을 지원하기 위해 대화형 SQL 질의 인터페이스를 포함한 세 가지 형태의 웹 인터페이스를 제공하며 사용자는 이를 통해 쉽게 질의를 요청할 수 있고 그 결과를 시각적으로 확인할 수 있다.
학령인구의 급격한 감소로 입시 경쟁이 치열해지고 디지털 채널을 통한 마케팅이 더욱 중요해지면서 대학은 신입생 모집을 위해 온라인 홍보와 소통에 더 많은 리소스를 투자하고 있다. 이에 본 연구는 웹로그 분석도구인 구글 애널리틱스를 활용하여 대학 입시 홈페이지의 방문자 행동을 추적하고, 이를 기반으로 디지털 마케팅 전략을 수립하였다. 분석 대상 기간은 구글 애널리틱스4(GA4)가 통합된 2023년 7월 1일부터 대학 입시가 마무리된 2024년 1월 10일까지 설정하였다. 분석 결과 방문자의 접속 위치에 기반한 지리적 정보, 방문자가 사용한 기기(운영체제) 및 브라우저, 방문자들의 트래픽을 통한 유입 채널, 방문자가 참여한 페이지 및 화면의 전환, 방문자의 이동 흐름 등 흥미로운 패턴을 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 대학은 디지털 마케팅을 통한 입시 홍보를 강화하고 입학 지원자들과 효과적인 소통을 통해 경쟁력을 확보할 수 있는 방안을 찾을 것으로 기대한다.
The current meaning of "Big Data" refers to all the techniques for value eduction and actionable analytics as well management tools. Particularly, with the advances of wireless sensor networks, they yield diverse patterns of digital records. The records are mostly semi-structured and unstructured data which are usually beyond of capabilities of the management tools. Such data are rapidly growing due to their complex data structures. The complex type effectively supports data exchangeability and heterogeneity and that is the main reason their volumes are getting bigger in the sensor networks. However, there are many errors and problems in applications because the managing solutions for the complex data model are rarely presented in current big data environments. To solve such problems and show our differentiation, we aim to provide the solution of actionable analytics and semantic reusability in the sensor web based streaming big data with new data structure, and to empower the competitiveness.
인터넷과 모바일 환경의 발전에 따라 최근에는 마이크로블로그가 성행하고 있다. 마이크로블로그에는 부가적인 데이터가 담겨있다. 그 중 위치 정보에 대한 데이터를 포함하는 마이크로블로그 데이터를 공간 소셜 웹 객체라고 지칭한다. 이러한 마이크로블로그 데이터에 대한 일반 집계는 사용자별 데이터 집계 등이 있으나, 단일 정보에 대한 집계만 가능하다. 본 연구는 공간 소셜 웹 객체의 특성을 갖는 마이크로블로그 데이터의 공간 소셜 분석을 위해, 일반 집계와 공간 데이터를 결합하고 지오해시와 맵리듀스를 이용한 공간 집계에 대한 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 의미있는 공간 소셜에 대한 분석의 기반을 마련하였다.
The objective of this study was to acquire a general and text-based awareness and recognition of cruise food hygiene through big data analytics. For the purpose, this study collected data with conducting the keyword "food hygiene, cruise" on the web pages and news on Google, during October 1st, 2015 to October 1st, 2017 (two years). The data collection was processed by SCTM which is a data collecting and processing program and eventually, 899 kb, approximately 20,000 words were collected. For the data analysis, UCINET 6.0 packaged with visualization tool-Netdraw was utilized. As a result of the data analysis, the words such as jobs, news, showed the high frequency while the results of centrality (Freeman's degree centrality and Eigenvector centrality) and proximity indicated the distinct rank with the frequency. Meanwhile, as for the result of CONCOR analysis, 4 segmentations were created as "food hygiene group", "person group", "location related group" and "brand group". The diagnosis of this study for the food hygiene in cruise industry through big data is expected to provide instrumental implications both for academia research and empirical application.
최근 ICT융합과 관련하여 다양한 연구가 이루어지고 있다. 학문 분야에서도 ICT융합에 대한 요구가 증가하는 추세이며 그 사례로 디지털 인문학(Digital Humanities)이나 지역정보학(Area Informatics)등의 분야가 대표적이다. 지역연구는 특정지역에 대한 문화를 통합적으로 연구하는 것을 의미한다. 이와 관련하여 해외지역을 전문적으로 연구하는 연구자들은 해당지역과 관련된 정보를 획득하기 위해 웹사이트를 활용하는 것이 일반적이다. 부산외국어대학교 지중해지역원에서 운영 중인 다국어 지중해 웹서비스 시스템 (Multilingual Mediterranean Web Service System, 이하 MMWS)은 해외지역 중에서도 지중해지역을 연구하는 연구자 또는 일반인을 대상으로 전문정보 및 일반정보를 제공하는 웹사이트이다. 본 논문에서는 해외지역 웹사이트 MMWS를 분석하고 이 분석 결과를 기반으로 웹사이트를 활성화하는 방안에 대해 알아본다. 세부적으로 로그 분석을 통해 MMWS를 분석하며 이를 위한 프로그램으로 구글에서 제공하는 로그 분석 시스템인 구글 애널리틱스를 활용한다. 또한 웹사이트 활성화 방안으로 ICT융합 콘텐츠를 웹사이트에 활용하는 방안에 대해 연구한다.
인터넷을 이용한 서비스와 정보제공이 활성화 되면서 사용자들은 서비스 품질 및 컨텐츠 품질에 대해 관심 갖기 시작했으며 이러한 변화에 따라 서비스 제공자 또한 사용자의 욕구를 만족 시키는 서비스 및 다수의 사용자가 참여하는 사이트 활성화를 목적으로 하게 되었다. 사용자에게 최상의 서비스를 제공하기 위해 대부분의 서비스 제공자는 이용자 피드백 분석 및 운영시스템 분석 등 자료 분석에 노력하지만 제한된 이용자와의 커뮤니케이션과 자료 수집 및 분석에 상당한 시간과 비용을 들임으로써 사용자들에게 개선된 서비스 제공까지 너무 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 이유로 특정 웹 사이트(www.appbelt.net)의 운영현황 분석을 위해 웹 마이닝 기법을 적용한 로그 파일 분석 방식을 채택하였는데 로그 데이터를 가져와 분석하고 별도의 리포트를 만들어 판단하는 번거로움 없이 구글 애널리틱스 툴을 활용하여 정량평가를 시행하였다. 또한 웹 표준 평가(Coolcheck)서비스를 이용한 웹 사이트의 전반적인 품질평가를 통해 해당 웹 사이트의 문제점을 진단하고 개선 방안을 연구하였다. 로그분석이란 사용자가 웹 사이트 이용하면 이에 대한 기록이 로그라는 형태로 흔적이 남게 되는데 이 데이터를 기반으로 사용자가 웹 사이트를 방문하여 행동하는 다양한 정보를 추출해 내는 것이라 할 수 있다. 또한 로그 분석을 통하여 대다수 이용자의 전반적인 이용행태를 분석할 수 있으므로 로그 분석방법은 이용자 계층이 다양하고 이질적인 웹 검색 분야의 연구에 적합한 방법이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 로그분석 방법으로 구글 애널리틱스 로그 추적 코드를 웹사이트에 직접 삽입하여 데이터를 수집, 데이터 평가, 리포트 분석 단계를 거쳐 전반적인 웹 사이트의 운영현황을 진단하고 평가한 후 웹 사이트에서 예상하는 사용자의 행동패턴과 실제 방문자의 경로가 일치 하는지 판단하여 문제점 및 개선사항을 도출하였다. 이 판단은 곧 기업의 목표 값 도달 경로의 우선순위(중요도)에 영향을 미치고 사용성이 너무 낮을 경우 경로 설정의 부적절함 등을 웹 사이트의 개선 요소에 포함시키게 된다. 이러한 연구방법은 기업에서 하고자 하는 비즈니스의 방향이 제대로 설정되었는지, 사용자의 요구 및 행태와 일치하는지 분석하여 향 후 비즈니스 방향 재설정 및 웹 사이트 개선에 도움이 될 것으로 보인다.
본 논문에서는 기업 이미지에 타격을 줄 수 있는 부정적인 SNS와 Web 데이터를 빠르게 분석하여 기업 마케팅 전략에 활용할 수 있는 SNS 및 Web 데이터 분석 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 SNS 및 Web Data를 수집하는 데이터 수집 모듈(Data Collection Module), 수집된 데이터를 저장하는 HBase 모듈(Hbase Module), 수집된 데이터의 의미 분석을 수행한 후 데이터의 의미를 평가 및 분류하는 데이터 분석 모듈(Data Analysis Module) 그리고 관리자에 의해 요청된 질의어에 따라 기업과 관련된 SNS와 Web데이터를 이용하여 최적화된 Map Reduce 과정을 수행하는 PSH 모듈(Priority Scheduling Hadoop Module)로 구성된다. 본 논문은 이런 모듈들을 통하여 SNS와 Web 데이터를 보다 효율적으로 관리하여 이 분석 결과를 기업 마케팅 전략에 활용할 수 있다.
본 탐색적 연구의 목적은 데이터사이언스 관련 논문의 연구 동향을 분석하는 것이다. 본 연구는 Clarivate Analytics사의 Web of Science(WoS)에 색인된 데이터사이언스 관련 논문을 분석의 대상으로 했다. 2012년부터 2021년까지 WoS에 색인된 데이터사이언스 관련 논문 총 17,997편을 분석했다. 데이터사이언스 연구의 지적 구조를 집중 분석하기 위해 기술 분석, 인용 분석, 공동 저자 네트워크 분석, 동시 출현 네트워크 분석, 서지 결합 분석, 동시 인용 분석을 수행했다. 본 연구의 결과는 향후 데이터사이언스 관련 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있다.
이 연구에서는 HTML5 canvas를 활용하여 시각화 도구와 사용자와의 동적 상호작용을 지원하는 웹 기반의 시각적 공간 분석 환경을 설계하고 구현하였다. 분석 환경은 군집지도, 애니메이션 지도, 시간적 평행좌표 그림, 시계열 히트 맵 차트와 같은 시각화 도구로 구성되어 있다. 분석환경에서는 동일한 군집으로 분류된 지역의 속성 변화를 살펴볼 수 있는 다중창 배열과 선별적 강조를 기반으로 하는 패턴 탐색이 가능하다. 그리고 크로스 브라우저를 지원하기 때문에 다양한 정보 기기를 사용하는 컴퓨팅 환경에서도 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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