• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.119-133
• /
• 2011

웹 2.0의 등장과 함께 RESTful 웹 서비스의 활용이 전통적인 SOAP 기반 웹 서비스에 비해 크게 증가되고 있다. 최근 웹상에 이용 가능한 RESTful 웹 서비스들의 수가 급격하게 증가됨에 따라 사용자들이 적합한 웹 서비스를 찾는 것은 매우 중요한 이슈로 대두되었다. 그러나 기존의 키워드 기반 검색 방법은 나쁜 재현율과 나쁜 정확률 때문에 문제가 많다. 본 논문에서는 연관규칙 기반 클러스터링 기법에 패턴 기반 시맨틱 분석 기법을 추가한 하나의 새로운 시맨틱 온톨로지 구축 방법을 제안한다. 이를 통해 온톨로지를 자동 구축하여 시맨틱 정보의 주석처리 부담을 줄일 수 있고, 보다 효율적인 웹 서비스 검색을 지원한다. 본 논문에서 제안된 방법은 ProgrammableWeb 사이트로부터 168개의 RESTful 웹 서비스를 다운로드 받아 실험 분석을 수행한 결과, 기존의 키워드 기반 검색 방법에 비해 재현율과 정확률 두 측면에서 각각 35%, 18%의 성능 향상을 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제23권3호
• /
• pp.155-175
• /
• 2017

최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.

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

• 한국문헌정보학회지
• /
• 제45권1호
• /
• pp.377-393
• /
• 2011

이 연구에서는 국내 주요 검색 포털인 네이버 이용자들의 검색 행태 추이를 조사, 분석하였다. 즉 1년 동안 분기별로 네이버에 입력된 질의들을 대상으로 질의의 입력 행태, 오타 입력 행태, 멀티미디어 검색 행태, 결과 문서 클릭 행태 등의 추이를 조사하였다. 이를 위하여 이용자들이 입력한 통합 검색 질의들로 구성된 질의 로그와 질의에 대한 검색 결과에서 이용자들이 조회한 문서를 기록한 클릭 로그를 분석하였다. 연구결과, 입력된 질의의 길이 및 주제, 멀티미디어 질의의 특징 및 비율, 오타의 비율 등에 있어서는 1년 동안 큰 변화 없이 일정한 것으로 나타났다. 반면, 질의별로 발생되는 클릭 횟수는 시간이 지남에 따라 점진적으로 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 포털의 효과적인 콘텐츠 구축 및 검색 알고리즘 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.65-72
• /
• 2012

21세기 정보화시대에 정보자원의 양은 증대되고 있으며 필요한 정보를 손쉽게 취득하게 해주는 정보검색 시스템의 역할이 중요해지고 있다. 일반적으로 사용자가 원활한 검색을 하기 위해서는 검색하고자 하는 정보에 대한 충분한 사전 파악이 필요하며, 키워드를 식별하는 능력 또한 뛰어나야 한다. 하지만 대부분의 사용자들이 충분한 지식을 갖추고 검색을 수행하지 않으며 질의어에 적합한 효율적인 키워드를 연상하는데 많은 시간을 소비한다. 또한 여러 검색엔진에서 연관검색어 서비스를 제공하고 있지만 이는 검색어와 유사한 의미 내용이 대부분이며 사용자에게 맞는 확장/연관검색어를 제공하여 주지 못한다. 본 논문은 질의어 패턴 분석 기반의 사용자 확장 검색어 추출 및 추천을 통해 사용자의 검색 편의성을 제공하기 위한 시스템을 제안한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제26권1호
• /
• pp.65-75
• /
• 2019

As the use of semantic web based on XML increases in the field of data management, a lot of studies to extract useful information from the data stored in ontology have been tried based on association rule mining. Ontology data is advantageous in that data can be freely expressed because it has a flexible and scalable structure unlike a conventional database having a predefined structure. On the contrary, it is difficult to find frequent patterns in a uniformized analysis method. The goal of this study is to provide a basis for extracting useful knowledge from ontology by searching for frequently occurring subgraph patterns by applying transaction-based graph mining techniques to ontology schema graph data and instance graph data constituting ontology. In order to overcome the structural limitations of the existing ontology mining, the frequent pattern search methodology in this study uses the methodology used in graph mining to apply the frequent pattern in the graph data structure to the ontology by applying iterative node chunking method. Our suggested methodology will play an important role in knowledge extraction.

• 복식
• /
• 제66권1호
• /
• pp.135-154
• /
• 2016

The purpose of this study is to research the characteristics and types applied to Korean and foreign luggage brands, and then develop pattern designs for the luggage by applying Korean cultural contents that meet the various fashion needs of travel goods. To select the Korean and foreign luggage brands, a web search was utilized by inputting the keyword, 'luggage brand'. The results, which were extracted from 200 web documents, produced 27 Korean brands and 29 foreign brands that met the requirements. For the data analysis, images and contents were collected through luggage brand websites, and then 927 pattern designs were extracted. The results were as follows. First, characters, figures, animals, and plants were commonly used for the pattern design motifs applied to Korean and foreign luggage. A notable trend was that these motifs were expressed in a stylistic way with a graphic touch. Also, a singular point was formed from the luggage overall, and regularly repeated patterns were very common as well. Secondly, pattern designs for luggage were developed through the application of 'Hangul', 'Hanbok', and 'Hanok'. Nine kinds of patterns were designed via the phases of change into a vector image and color adjustments, and were simulated in luggage design. Adobe Photoshop CS 7.0, and Adobe Illustrator CS 5.0 programs were used for the pattern designs and simulations. This study is meaningful in that it suggested pattern designs for different kinds of luggage in the motifs of Korean cultural contents. It can be used as a useful reference, as we are in a time period where travel goods have become individualized, advanced, and fashionable, as well as laying stress on original design based on cultural interpretation.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제44권1호
• /
• pp.71-79
• /
• 2007

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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제32권5호
• /
• pp.416-427
• /
• 2005

웹 네비게이션 마이닝은 웹 접근 로그 데이타를 분석하여 웹을 항해하는 패턴을 발견하는 기법이다. 하지만 사용자들은 웹을 항해할 때 정상적인 계층적 경로를 따르지 않는 경우가 많기 때문에 웹 접근 로그 데이타에는 웹 항해 패턴 발견에 장애가 되는 잡음 정보가 많이 포함된다. 결과적으로 웹 접근 로그 데이타만을 이용한 기존의 웹 네비게이션 마이닝은 이런 잡음을 해결하기 위한 전처리 과정의 복잡성 등으로 인하여 웹 항해 패턴을 효율적으로 발견하는 데 좋은 성능을 보여주지 못했다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 웹 접근 로그 데이타 외에 웹의 하이퍼링크 구조 정보를 함께 이용하여 웹 네비게이션 패턴을 효율적으로 발견하는 기법을 제시하였다. 웹 사이트의 계층적인 하이퍼링크 구조로부터 생성된 WebTree라 불리는 구조를 이용하여 웹 접근 로그 데이타에 포함된 비정상적인 경로에 대한 잡음을 효율적으로 제거하였다. 이 기법을 이용해 구현된 SPMiner(Sequence Pattern Miner) 시스템은 로그 데이타와 하이퍼링크 계층구조를 함께 이용함으로써 전처리의 오버헤드를 현저히 감소시켰고 결과적으로 효율적으로 네비게이션 패턴을 찾아주고 이를 추천에 이용할 수 있는 기반을 제시하였다.

• 마케팅과학연구
• /
• 제13권
• /
• pp.209-229
• /
• 2004

기존의 인터넷소비자의 방문행동에 관한 연구들이 대부분 전체시장 수준에서 이루어졌고, 시장세분화를 하더라도 사전적 시장세분화로서 연구자의 주관이 반영되는 경우가 많다는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 세분시장 수준에서의 인터넷소비자 방문행동 연구가 필요하다는 점과 함께 연구자의 임의성율 배제한 사후적 시장세분화의 필요성을 제기하고 이를 믹스처모델로 실증적으로 분석하였다. 또한 기존 연구가 웹사이트 평가요인과 방문행동 간의 단편적인 인과관계를 파악한 것과는 달리, 웹 사이트 방문행동에 영향을 미치는 요인들 간의 간접효과에 따른 통합적인 인과관계를 파악하였다. 연구에서는 실제 커뮤니티 사이트를 방문한 1,765명 의 웹상의 움직임과 설문조사를 통해 세분시장별로 이질적인 navigation pattern 과 원인변수와의 관계가 존재함을 입증하였다. 마케터는 이런 세분시장멸 이질적 관계를 이용하여 eCRM을 실행함에 있어 navigation pattern의 이질성에 영향을 미치는 변수를 세분시장별로 조절함으로써 기업이 원하는 방향으로 고객의 웹사이트 방문행위를 유도할 수 있는 기회를 얻게 되었다.