KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권5호
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pp.938-958
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2011
Ubiquitous web services have been expanding in various business areas with the evolution of wireless Internet technologies, accessible and usable with a variety of mobile Internet devices such as smart phones. Ubiquitous mobile-web information services can be evaluated for accessibility and usability with the mobile Internet devices interacting with mobile-web information servers. In human mobile-web activity, a web server could be a unified center for mobile-web interaction services as well as for real-time estimation and analysis of mobile-web interaction sessions. We present a real-time estimation and analysis scheme for time-based accessibility and usability in ubiquitous mobile-web services. With real-time estimation/analysis of sessions in a mobile-web server, we estimated the time-based accessibility and usability for comparison between different web services as well as for applications in mobile cloud computing services. We present empirical results based on the implementation of the real-time estimation/analysis scheme.
4차 산업혁명을 거치면서 사용자들이 활용할 수 있는 데이터의 양이 급증했다. 그리고 이는 웹 기술을 활용한 ECMA script, WebAssembly, web of things 등 다양한 융합 기술들이 등장하는 발판이 되었다. 웹을 통해 공유되는 데이터의 양이 증가함에 따라 웹은 현대인의 삶에서 가장 영향력 있는 매체로 부상했다. 따라서 웹 개발자들은 웹을 통해 데이터를 빠르게 전달하기 위해 노력했다. 그래서 다양한 웹 애플리케이션 분석 도구들이 등장하였고, 웹 애플리케이션의 문제 분석을 통해 속도 문제의 해결책을 찾고자했다. 하지만 웹 애플리케이션 성능 분석을 위한 도구의 성능은 크게 발전하지 못하였다. 대부분의 현존 분석 툴들은 직접적인 설치를 요구하며, 분석을 진행하기 위해서는 웹에 대한 전문 지식을 요구하고, WebAssembly와 같은 웹 신기술을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 웹 애플리케이션 분석 툴의 문제점을 개선할 수 있는 새로운 리포팅 솔루션의 설계를 제안하고자 한다.
본 연구는 계량정보학적 분석방법을 웹 정보원에 적용하여 커뮤니케이션 분야의 웹 정보원에 대한 동시인용분석을 실험적으로 실시하고 있다. 특정 학문분야의 지적구조를 규명하기 위하여 링크 건수를 기준으로 선정된 웹 정보원을 대상으로 동시인용빈도, 상관계수행렬, 다차원축적기법과 군집분석 등 동시인용분석 기법을 적용하고 있다. 분석대상이 인쇄문헌에 적용되어 온 분석기법이 웹 정보원에 적용될 수 있음을 규명하고 있다. 아울러 동시인용분석에서 인쇄문헌과 웹 정보원이 갖는 특성과 연구방법상의 차별성 등을 분석한다.
Web services and their composition (web processes) are promising technologies to efficiently integrate disparate software components over various types of systems. As many web services are nowadays available on Internet, quality of services (QoS) and performance/cost become increasingly important to differentiating between similar service providers. In this work, we introduce sPAC (Web Services Performance Analysis Centre) and show how customers can benefit from sPAC to consider performance in composing and commercializing web services. sPAC 1) helps users to graphically describe the workflow of web services, 2) invokes web services to test out performance for light load conditions, 3) automatically converts the web services and the flow between them into a simulation model, 4) conducts extensive simulations for heavy load conditions and various usage patterns, and 5) reports analysis results and estimation data for the web services.
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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권1호
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pp.281-289
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2001
The continuous growth in the use of the World Wide Web is creating the data with very large scale and different types. Analyzing such data can help to determine the life time value of users, evaluate the effectiveness of web sites, and design marketing strategies and services. In this paper, we propose some analysis methods for web data and present an example of a prototypical web data analysis.
Of the various data that corporations can approach, web log data are important data that correspond to data analysis to implement customer relations management strategies. As the volume of approachable data has increased exponentially due to the Internet and popularization of smart phone, web log data have also increased a lot. As a result, it has become difficult to expand storage to process large amounts of web logs data flexibly and extremely hard to implement a system capable of categorizing, analyzing, and processing web log data accumulated over a long period of time. This study thus set out to apply Hadoop, a distributed processing system that had recently come into the spotlight for its capacity of processing large volumes of data, and propose an efficient analysis plan for large amounts of web log. The study checked the forms of web log by the effective web log collection methods and the web log levels by using Hadoop and proposed analysis techniques and Hadoop organization designs accordingly. The present study resolved the difficulty with processing large amounts of web log data and proposed the activity patterns of users through web log analysis, thus demonstrating its advantages as a new means of marketing.
오늘날 많은 서비스 지원이 웹 사이트를 통해 제공되고 있다. 웹 사이트의 이용 및 효율성을 최적화하기 위하여 방문자들의 이용 패턴 분석이 매우 중요하다. 본 연구에서는 BPI Challenge 2016에서 제공하는 웹 사이트 접속 로그를 분석하여 이용 패턴 분석 및 이용자 그룹별 비교 분석 연구를 수행하였다. 이 데이터는 네덜란드 고용보험사(UWV)의 IT 시스템의 웹 사이트 접속 로그를 제공하며, 고객의 인적 정보, 해당 기관의 웹 사이트를 사용할 때의 고객 행동을 설명하는 클릭 데이터 등의 대한 정보를 포함하고 있다. 본 연구에서는 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 사용 고객의 사용 패턴과 고객 그룹 간 특징을 분석하여, 궁극적으로 웹 서비스를 이용하는 고객들을 대상으로 서비스 품질을 향상시키고자 한다.
웹 마이닝은 사용자의 웹 이용 분석을 위해 웹에서 발생한 데이터를 대상으로 유용한 패턴을 찾아내는 기법이다. 하지만 기존의 웹 마이닝은 웹 로그의 연속적인 특성을 충분히 반영하여 분석하지 못하였다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 프로세스 마이닝을 활용하여 프로세스 모델에 의한 순차적인 관계에 따른 웹 접속 로그를 분석하는 프레임워크를 제시한다. 프로세스 모델에 기반한 웹 로그 분석은 웹 페이지들을 이동한 사용자들의 행위를 이해하고 문제점과 개선방안을 도출하는 데 유용하게 사용될 수 있다. 본 연구에서는 제안한 방법론을 이용하여 대학정보시스템의 웹 로그를 분석하여 적용 가능성과 그 분석 결과를 제시하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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