• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제12권1호
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• pp.191-197
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• 2005

Application of data mining techniques to the world wide web, referred to as web mining, has been the focus of several recent researches. With the explosive growth of information sources available on the world wide web, it has become increasingly necessary to track and analyze their usage patterns. In this study, we introduce a process of pre-processing and cluster analysis on web log data and suggest a distance measure considering the structural relationships between web contents. Also, we illustrate some real examples of cluster analysis for web log data and look into practical application of web usage mining for eCRM.

• 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.

• 인지과학
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• 제13권3호
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• pp.33-46
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• 2002

최근 인터넷에는 기존의 데이터베이스 형태가 아닌 일정한 구조를 가지지 않았지만 상당한 잠재적 가치를 지니고 있는 텍스트 데이터들이 많이 생성되고 있다. 고객창구로서 활용되는 게시판이나 이메일, 검색엔진이 초기 수집한 데이터 둥은 이러한 비구조적 데이터의 좋은 예이다. 이러한 텍스트 문서의 분류를 위하여 각종 텍스트마이닝 도구가 개발되고 있으나, 이들은 대개 단순한 통계적 방법에 기반하고 있기 때문에 정확성이 떨어지고 좀 더 다양한 데이터마이닝 기법을 활용할 수 있는 방법이 요구되고 있다. 그러나, 정형화된 입력 데이터를 요구하는 데이터마이닝 기법을 텍스트에 직접 적용하기에는 많은 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 전처리 과정에서 텍스트마이닝을 수행하고 정제된 중간결과를 데이터마이닝으로 처리하여 텍스트마이닝에 피드백 시켜 정확성을 높이는 방법을 제안하고 구현하여 보았다. 그리고, 그 타당성을 검증하기 위하여 유해사이트의 웹 컨텐츠를 분류해내는 작업에 적용하여 보고 그 결과를 분석하여 보았다. 분석 결과, 제안방법은 기존의 텍스트마이닝만을 적용할 때에 비하여 오류율을 현저하게 줄일 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.16-20
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• 2006

웹문서에 대한 콘텐츠 마이닝에서 레이블이 없는 엔티티 인식과 하위정보 및 추출결과의 정보통합은 중요하다. 본 논문에서는 레이블이 없는 엔티티를 인식하기 위해 베이지언 모델에 기반한 확률 기반 인식 방법을 제안한다. 또한 웹문서에 존재하는 하위링크정보를 이용하고, 추출한 중복된 결과를 통합할 수 있는 방안을 제시한다. 실험결과, 확률기반 엔티티인식과 정보통합을 수행한 방법이 가장 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제4권2호
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• pp.7-18
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• 2016

The first D2C-era web-real variety show in Korea was broadcast via tvN of CJ E&M. The web-real variety program 'SinSeoYuGi' accumulated 54 million views, along with 50 million views at the Chinese portal site QQ. This study carries out an analysis using text mining that extracts portal site blogs, twitter page views and associative terms. In addition, this study derives viewers' response by extracting key words with opinion mining techniques that divide positive words, neutral words and negative words through customer sentiment analysis. It is found that the success factors of the web-real variety were reduced in appearance fees and production cost, harmony between actual cast members and scenario characters, mobile TV programing, and pre-roll advertising. It is expected that web-real variety broadcasting will increase in value as web contents in the future, and be established as a new genre with the job of 'technical marketer' growing as well.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권9호
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• pp.1163-1176
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• 2005

웹은 가장 커다란 분산 정보저장소로서 빠른 속도로 성장했으나, 웹의 정보를 읽고 이해하는 데는 본질적으로 한계가 있다. 웹의 이러한 환경에서 사용자의 순회패턴(traversal Patterns)을 탐사하는 것은 시스템 설계나 정보서비스 제공 측면에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 세션에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 활용하여 빈발 k-페이지집합을 탐사하여 추천 페이지집합을 생성함으로써 효율적인 웹 정보서비스를 제공할 수 있는 Web Page Recommend(WebPR) 알고리즘[11]을 화장한다. 화장된 내용은 WebPRl(A) 알고리즘을 추가하였으며, WebPR(T)에서 윈도우 개념을 도입한 새로운 winWebPR(T) 알고리즘을 제안하고 있다. 두개의 화장된 알고리즘을 포함하여 두개의 실제 웹로그(Weblog) 데이터에 대해 실험 결과에서 알 수 있듯이 윈도우 개념을 도입한 winWebPR(T) 알고리즘이 세션에 나타나는 페이지들간의 모든 연관성 정보를 활용함으로써 가장 우수한 성능을 보였다.

• 정보학연구
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• 제12권3호
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• pp.7-17
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• 2009

This research is about the design of an opinion drawing and analysis system through statistical based Web Mining of web contents, where data of opinions are automatically drawn and analyzed concerning web documents that are scattered around in various web sites that exist within the internet. Furthermore, provides a search service that can easily classify positive/negative opinions and also provide searching and statistical information. Users, who want to search for opinions, can input a specific keyword to observe opinions of others easily. In addition, there is a merit in materializing the monitoring system.

• 디자인학연구
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• 제14권4호
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• pp.109-116
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• 2001

최근 급속한 정보기술의 발전으로 인하여 기업은 디자인을 실행하는 방법과 그들의 고객들에 대한 정보를 관리하는 방법을 디지털환경에 맞도록 변화시키려하고 있다. 새로운 정보기술기법에 의해 고객에 대한 방대한 양의 데이터를 이용할 수 있음으로써 기업은 변화에 대한 위협과 함께 경쟁우위를 점 할 수 있는 많은 기회를 창출 할 수 있게 된 것이다. 이러한 상황에서 Web Data Mining 기법들을 이용한 eCRM 솔루션은 고객들에 대한 숨겨진 정보(욕구 또는 선호)를 제공 해줌으로써 찾게 해주어 고객들을 더욱 잘 이해 할 수 있도록 해 주며 이 정보를 디지털시대에 알맞은 디자인컨텐츠전략(design contents strategy)으로 유도 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 웹 데이터 마이닝과 eCRM의 정의에 대해 살펴본 후, 이를 바탕으로 연구 프로세스를 구축한 다음, 개발한 eCRM 솔루션 프로그램을 통해 디지털 디자인 컨텐츠개발에 적용하는 방법을 제안하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권2호
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• pp.187-198
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• 2004

월드 와이드 웹(World-Wide Web)은 가장 커다란 분산된 정보저장소로서 계속하여 빠른 속도로 성장해왔다. 그러나 비록 웹이 빠른 속도로 성장하고 있다 할지라도, 웹의 정보를 읽고 이해하는 데는 본질적으로 한계가 있다. 웹 사용자 입장에서 보면 웹의 정보 폭발, 꾸준하게 변화하는 환경, 사용자 요구에 대한 이해 부족 둥으로 오히려 혼란을 겪을 수 있다. 웹의 이러한 환경에서 사용자의 순회패턴(traversal patterns)을 탐사하는 것은 시스템 설계나 정보서비스 제공 측면에서 중요한 문제이다. 순회패턴 탐사에 관한 기존의 연구들은 세션(sessions)에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 충분히 활용하지 못한다. 본 논문에서는 세션에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 활용하여 빈발 k-페이지집합을 탐사하고, 이를 기반으로 하여 추천 페이지집합을 생성함으로써 효율적인 웹 정보서비스를 제공할 수 있는 Web Page Recommend(WebPR) 알고리즘들을 제안한다. 제안한 WebPR 알고리즘은 웹 사이트를 방문한 사용자에게 추천 페이지집합을 포함하는 새로운 페이지뷰(pageview)를 제공함으로써 궁극적으로 찾고자하는 목표 페이지에 효과적으로 접근할 수 있도록 해준다. 기존 연구들과의 가장 큰 차이점은 페이지들간의 연관성 정보를 활용하는 방법들을 일관성 있게 고려하고 있다는 점과 가장 효율적인 트리모델을 제안한다는 점이다. 두개의 실제 웹로그(Weblog) 데이터에 대한 실험은 제안한 방법이 기존의 방법들보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.107-120
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• 2003

웹기반 교육에서 학습과정을 평가한다는 것은 개별 학습자들의 학습 활동을 평가하는 것을 의미하기 때문에 학습자의 특정 수업내용에 대한 학습 시간, 학습 패턴, 학습 참여도(의견 교환, 질문), 학습 환경 등의 정보가 요구된다. 본 연구의 목적은 웹 기반 교육에서 쟁점이 되고 있는 학습과정 평가문제를 해결하기 위해 최적의 웹 로그 마이닝을 이용하여 학습자 개인별 학습현황에 관한 정보를 얻어 이를 수행 평가에 반영하고자 함이다. 연구 내용 및 결과로는 먼저, 학습현황 분석을 위한 항목을 선정하고 웹 로그 마이닝을 위한 로그 데이터 전처리 과정을 실행하였다. 다음으로는, 위의 웹 로그 데이터를 기초로 학습자별 데이터베이스를 구축하고 질의어를 사용하여 학습현황을 분석하였다.