Today large corporations are constructing distributed server environment. Many corporations are respectively operating Web server, FTP server, Mail server and DB server on heterogeneous operation. However, there is the problem that a manager must manage each server individually. In this paper, we present distributed FTP server for log mining system on ACE. Proposed log mining system is based upon ACE (Adaptive Communication Environment) framework and data mining techniques. This system provides a united operation with distributed FTP server.
웹 관련 기술의 발달 및 스마트폰과 같은 지능형 모바일 서비스 기기의 사용 증가로 인해 오늘날 많은 분야에서 다양한 웹기반 서비스들이 널리 활용되고 있다 이러한 환정에서 개인화 및 지능화된 웹 서비스를 제공하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있으며, 웹 서비스 이용 기록으로부터 생성되는 웹 클릭 스트림에 대한 분석 기술은 관련 기술 중 핵심 기술의 하나이다. 본 논문에서는 순차정보 형태로 발생되는 웹 클릭 스트림에 대한 효율적 분석을 위해서 데이터 스트림 처리에 대한 기본적인 요구사항을 만족하면서 정제된 결과를 얻기 위한 순차패턴 마이닝 방법을 제시한다. 이를 위해서 먼저 순차패턴에 포함되는 단위항목들의 단순 발생 순서뿐만 아니라 발생 시간 정보를 추가로 활용하는 시간 간격 제한 관심 순차패턴을 정의하고, 이어서 웹 클릭 스트림과 같은 데이터 스트림에서 이를 효율적으로 탐색하기 위한 마이닝 방법을 제안한다. 해당 연구 결과는 웹 클릭 스트림뿐만 아니라 전자상거래, 생물정보학 및 USN 환경 등과 같이 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키는 여러 컴퓨터 용용 분야에서 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
최근에 인터넷 사용이 점차 활발해 짐에 따라, 다른 사람들이 인터넷 상에 올려놓은 의견정보를 참조하고자 하는 수요가 높아지고 있다. 하지만, 이러한인터넷상에존재하는의견들은개개의웹사이트들에만존재하여, 이러한 의견정보들을 사용하고자 할 경우에는 사용자가 일일이 이러한 개개의 모든 웹사이트를 수동으로 찾아보아야 하는 번거로움이 존재하는 문제점이 있다. 본 논문은 웹 콘텐츠에서의 통계기반 웹 마이닝(Web Mining)을 통한 의견 추출 및 분석 시스템에 관한 것으로, 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹문서에서 사용자 의견정보들을 자동으로 추출 및 분석한다. 또한, 긍정/부정 의견별로 실시간으로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견정보 검색 서비스를 간편하게 제공할수 있으며, 의견정보 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견정보를 손쉽게 실시간으로 검색 및 모니터링(Monitoring)할 수 있는 시스템이다. 제안한 기법들은 기존의 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견정보를 추출하는 기능의 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.
네트워크 환경의 발전으로 다양한 콘텐츠와 다수의 사용자를 가지는 포탈, 대형 사이트 들이 증가 하게 되었고, 이러한 포털, 대형 사이트의 증가로 인해 서로 다른 성향을 띈 다수의 사용자들이 다양한 경로로 사이트를 이용하게 되었다. 이렇게 다양해진 경로 중에 빈번하게 발생하는 경로를 빈발패턴이라고 하며, 빈발패턴이 될 가능성이 있는 패턴을 후보패턴이라고 한다. 이러한 후보패턴들을 이용해 트리구조를 생성, 추가, 삭제, 검색 하는 것은 마이닝 과정 중의 한 부분으로서, 트리구조 및 알고리즘에 따라 마이닝의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 이러한 후보패턴들을 이용하는 마이닝의 성능 향상을 위해 하나의 노드가 다수의 링크를 가지는 기존의 트리 구조와는 달리 하나의 노드가 3개의 링크를 가지고 있고, 각 노드들이 계층구조로 이루어져 있어, 기존의 트리보다 정형화된 구조와 향상된 성능을 보이는 3차원 트리구조 및 생성, 추가, 삭제, 검색 알고리즘을 제안한다.
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.
소셜 웹이 확산되면서 오피니언 마이닝 혹은 감성 분석 연구가 주목을 받고 있다. 감성 분석을 위해서는 감성을 판별하기 위한 감성자원이 제공되어야 한다. 기존 감성 분석에서는 감성의 극성에 대한 강도를 표현하는 방법으로 리소스를 구축하고 이를 통하여 의견의 극성을 결정하였다. 본 논문에서는 의견의 극성뿐만 아니라 긍/부정의 근거가 되는 감성의 카테고리를 구성하고자 한다. 본 논문에서는 합리적인 분류를 위하여 심리학적 감정들을 초기 감성으로 정의한다. 그리고 실제로 소셜 웹에서 사용되는 감성의 분포를 얻기 위하여 소셜 웹의 텍스트를 분석하여 감성 정보를 추출한다. 추출한 감성 정보를 이용하여 초기 감성들을 재분류함으로써 소셜 웹을 위한 감성 카테고리를 구성한다. 본 논문에서는 이 방법을 통하여 23개의 감성 카테고리를 제시한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제11권2호
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pp.227-237
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2004
While the WWW offers an incredibly rich base of information, organized as a hypertext, it does not provide a uniform and efficient way to retrieve specific information. When one tries to find information entering several query terms into a search engine, the highly-ranked pages in the result usually contain many irrelevant or useless pages. The problem is that single-term queries do not contain sufficient information to specify exactly which web pages are needed by the user. The purpose of this paper is to describe the employment of association rules in data mining for developing networks and computing associative coefficient among the terms. And this paper shows how the dynamic query expansion and/or reduction can be performed in information retrieval.
The purpose of this research is to summarize the methodological issues in internet survey and to suggest personalized internet survey system using data mining technique for enhancing the survey quality of internet survey as well as utilizing the benefit of interactive multimedia factors of internet survey. The data mining technique used in this paper is Case Based Reasoning for adopting individual design preference affecting survey quality. For achieving the research purpose, two surveys, pre & post survey, were performed. Pre survey was done for implementing CBR database to find individual index affecting survey quality and post survey was used for measuring the peformance of personalized internet survey system. The result shows that the survey quality of personalized web survey system is better than generalized web survey system.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제21권4호
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pp.51-64
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2014
The purpose of operating the main homepage of University is to provide the related information about University resources to site visitors. In this study, we analyze website browsing patterns and extract characteristics of users in order to improve its utilization. The access log files to main homepage were used to analyze the browsing patterns and converted to process log files adaptable to a process mining tool, ProM. Finally we provide useful information about user friendly homepage design and suggest plans for improving its utilization to website operators.
A specialized web search engine is an internet tool for detecting information in finite cyber world. It helps to retrieve necessary information in internet sites quickly In this paper, we design and implement a prototype search engine using method of mining for the association rule discovery. It consists of a search engine part and a search robot part. The search engine uses keyword method and is considered as various user oriented interface. The search robot fetches information related to ship parts n world wide web. The experiments show that our search engine(AISE) is superior to other search engines in collecting necessary informations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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