최근 들어 단순히 시스템에 남아있는 단서들을 분석하는 디스크 포렌식에서 공격자의 추적을 위해 시스템이 포함하는 네트워크의 침입 관련 정보를 분석하여 네트워크 포렌식의 연구가 활발해지고 있다. Firewall이나 IDS, 웹서버 로그의 상호 관계와 분석은 네트워크 포렌식 절차에서 중요한 역할을 한다. 이 연구는 네트워크 포랜식에서 개인정보 노출 감시를 위한 통합 GUI를 제시한다. 본 논문에서는 네트워크 포렌식을 위한 다양한 로그 정보들의 필요성을 제시하고 개인정보 누출을 모니터하는 보안 관리자를 위한 GUI를 설계한다.
전자상거래시스템의 효율적인 운영과 관리를 위해 더욱 많은 노력이 요구되고 있으며 고객의 요구에 대해 가장 적절한 정보를 제공함으로서 만족을 극대화할 수 있어야 한다. 이를 위해 많은 지능형 에이전트 기술을 사용한 전자상거래 시스템이 도입되고 있다. 본 논문에서는 전자상거래시스템에서 CRM 지원을 위한 사례기반 추론과 웹 로그 분석을 기반으로 한 다중 에이전트 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 로그분석을 통해 트래픽과 시스템 정보의 분석과 사례기반 추론을 통해 특정 조건에서 고객의 요구에 대해 적절한 정보를 제공할 수 있다.
컴퓨터의 보급과 인터넷의 발달로 인해 데이터의 유통은 증가하고 있으나 전통적인 방법으로는 가치 있고 의미 있는 정보를 획득하는 것은 어렵다. 또한, 정보화 사회에서의 많은 정보 중에서 자신에게 알맞은 정보를 탐사하는 데이터 마이닝의 필요성이 대두되고 있다. 또한 사용자들의 편리한 인터넷 항해를 돕고 적절한 정보를 제공할 수 있는 적응형 웹 사이트에 관한 연구도 필요하다. 본 연구의 목적은 사용자들에게 연관성이 있는 웹 페이지를 연결해 주는 적응형 웹 사이트 구축을 위해 웹 로그 분석을 통한 웹 사이트 사용자들의 행동 패턴을 발견하는 연관규칙 알고리즘의 개발에 있다. 데이터 마이닝의 기법 중에서 연관규칙은 웹 사이트에 접속하는 사용자들의 행동을 파악하는데 효과적이다. 본 논문에서는 웹 사용 마이닝을 이용하여 웹 서버의 로그 데이터를 분석하여 트랜잭션을 구성하고, 사용자들의 행동 패턴을 발견하기 위한 의미 있는 문서만을 추출하여 추출된 문서를 대상으로 발견한 빈발 항목으로 연결리스트를 구성하며, 빈발 패턴을 찾아 웹 페이지에 적용하는 일련의 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 특징은 첫째, 빈발패턴 발견을 위해 생성하는 연결리스트 이외에는 마이닝 과정에서 다른 중간생성물이 필요하지 않으므로 공간 사용면에 있어 효율적이다. 둘째, 기존의 연관규칙 알고리즘에 비해 데이터 베이스의 스캔 횟수를 줄이고, 시간복잡도를 개선하였다.
소비자입장에서 쉽고 편리하게 상품 검색 및 구매를 할 수 있는 웹기반 전자상거래 시스템의 구축이 필요하다는 것은 현실적인 일이다. 이러한 취지하에 본 연구에서는 소비자의 사용편의성과 수용도를 향상시키기 위해 웹기반 전자상거래 시스템의 소비자의 구매과정특성을 분석하였다 그리고 이를 기초로 특정 국내 쇼핑몰 사이트의 구매과정의 활동을 분류한 후 구매과정의 로그파일 분석 및 데이터 마이닝을 통하여 쇼핑몰 사용자의 유사특성에 따라 사용자를 그룹화하고 사용패턴을 분석하였다. 실험적 결과는 다양하면서도 공통적인 구매행위 특성을 함께 지닌 쇼핑몰 소비자를 동시에 수용할 수 있는 맞춤형 쇼핑몰의 설계방안으로 활용이 가능할 것으로 기대된다.
인터넷 이용자의 급증에 따라 보다 효과적인 웹 사이트의 구현을 위한 과학적이고 체계적인 분석의 필요성은 더욱 절실해지고 있다. 웹 로그 파일은 사용자가 웹 사이트를 이용하면 서버에 남는 기록으로 이 데이터를 기반으로 다양한 정보를 추출해낼 수 있다. 본 논문은 실제 인터넷 사이트를 운영하는 기관의 로그를 상용화된 로그분석 툴을 이용하여 사이트 정보구조의 개편 전과 후를 비교 분석하고, 로그분석의 정확성을 높이기 위한 웹 사이트내 정보구조설계 방안을 제시 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권5호
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pp.1373-1387
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2012
Contextual advertising is an important revenue source for major service providers on the Web. Ads classification is one of main tasks in contextual advertising, and it is used to retrieve semantically relevant ads with respect to the content of web pages. However, it is difficult for traditional text classification methods to achieve satisfactory performance in ads classification due to scarce term features in ads. In this paper, we propose a novel ads classification method that handles the lack of term features for classifying ads with short text. The proposed method utilizes a vocabulary expansion technique using semantic associations among terms learned from large-scale search query logs. The evaluation results show that our methodology achieves 4.0% ~ 9.7% improvements in terms of the hierarchical f-measure over the baseline classifiers without vocabulary expansion.
In this report, we provide the focus on suggesting a method of estimating and measurement of CBM(Customer Behavior Model). Through the use of internet, a new trend of business for e-CRM on B2C Web Site known as EC has emerged. The purpose of this study is to identify the relationship between the customers of a shopping mall and CBM characteristics. It can be used to gain a better understanding of customers. From this we can determine trends, and so refine business toward customer's needs and target new products to particular customer groups. Result shows that there is a significant relationship between the customers pattern of shopping mall and CBM, CVM(Customer Visit Model).
Because there are clear molecular differences entailing different treatment effectiveness between Korean and non-Korean cancer patients, identifying distinct molecular characteristics of Korean cancers is profoundly important. Here, we report a web-based data repository, namely Korean Cancer Genome Database (KCGD), for searching gene signatures associated with Korean cancer patients. Currently, a total of 1,403 cancer genomics data were collected, processed and stored in our repository, an ever-growing database. We incorporated most widely used statistical survival analysis methods including the Cox proportional hazard model, log-rank test and Kaplan-Meier plot to provide instant significance estimation for searched molecules. As an initial repository with the aim of Korean-specific marker detection, KCGD would be a promising web application for users without bioinformatics expertise to identify significant factors associated with cancer in Korean.
In this report, we provide the focus on suggesting a method of estimating and measurement of CBM(Customer Behavior Model). Through the use of internet, a new trend of business for e-CRM on B2C Web Site known as EC has emerged. The purpose of this study is to identify the relationship between the customers of a shopping mall and CBM characteristics. It can be used to gain a better understanding of customers. from this we can determine trends, and so refine business toward customer's needs and target new products to particular customer groups. Result shows that there is a significant relationship between the customers pattern of shopping mall and CBM, CVM(Customer Visit Model).
Risk assessment of a railway system should be periodically conducted managing a large amount of accumulating accident/incident data and scenarios, which generally requires enormous time and efforts. Therefore, special information management system is essential for railway risk assessment, where data needed for decisions on managing the railway safety could be promptly supported. The objective of this study is to develop a railway accident analysis program for risk assessment. The program is application running on the web which links railway accident analysts throughout the railway industry to a central database. Data entered, together with associated code tables. is stored on MS-SQL database. The program uses the concepts of accident, safety events, causes, related factors(vehicle, person, infrastructure, tool/equipment), recommendations to bring together the various elements of railway accidents. The program will be useful in finding hazard conditions, accident scenarios, quantitatively assessing the risk, and providing pertinent risk measures, eventually serving to prevent railway accidents and reduce severities of railway accidents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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