• 산업경영시스템학회지
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• 제29권2호
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• pp.104-109
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• 2006

We can offer suitable information to users analyzing the pattern of users. An association rule is one of data mining techniques which can discover the pattern. We use an association rule which considers the web page visiting time and we should the pattern analyse of users. The offered method puts the weights in Web page visiting time of the user and produces an association rule. Weight is web page visiting time unit divide to total of web page visiting time. We offer rather meaningful result the association rule by Apriori algorithm. This method that proposes in the paper offers rather meaningful result Apriori algorithm

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.99-102
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• 2007

웹 사용 마이닝은 사용자의 웹 이용 패턴에 대해 분석하여 정보를 찾아내는 분야이다. 사용자에 대한 분석은 웹을 통한 비즈니스의 근간이 되고 있다. 때문에 웹 마이닝 분야에서 주목받고 중요시 되는 기술이 되었다. 그러나 최근에는 공개된 기술의 취약점을 이용해 악의적으로 정보를 교란하는 일이 발생되고 있어 사회적으로 이슈가 되고 있다. 이러한 문제는 특히 단순한 페이지 뷰 횟수에 기반을 둔 정보 추출 방식에 주로 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 추출 방식의 단순함을 줄이고 사용자의 정보를 더 반영하기 위하여 페이지 이용 시간과 페이지 내의 행동을 분석하여 콘텐츠의 질을 평가하는 방안을 제시한다. 구현 부분에는 사용자의 개인정보 침해 없이 사용자의 행동을 수집하기 위하여 최근 인기를 얻고 있는 Ajax 기술을 사용하였다. 그리고 실시간으로 웹 페이지에 대한 평가를 수행하기 위해 서버에 로그 필터 모듈을 추가하는 수집 기법을 제안하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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• pp.528-533
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• 2008

웹 페이지의 증가에 따라 문서의 질을 파악하는 것은 매우 중요한 문제가 되었다. 방문횟수와 같은 빈도 측정에 기반한 평가는 문서에 대한 사용자의 반응을 반영하기에 부족하다. 사용자는 문서가 사용자의 의도와 관련이 부족하거나 필요가 없는 경우 이용 시간이 매우 짧아진다는 특성을 보인다. 또한 사용자는 웹 페이지 이용 시 다양한 행위를 통해 페이지를 이용하게 된다. 마우스 포인터의 이동이나 클릭, 페이지 스크롤 등 웹 브라우저에서만 이루어지는 다양한 행위가 존재한다. JavaScript 는 브라우저에서 발생하는 이벤트 정보를 축적할 수 있고, 이렇게 수집된 정보를 사용자가 이용하는 도중에 서버로 전송이 가능하다. 본 논문에서는 사용자의 이용 정보를 수집하여 웹 페이지 이용을 분석하여 페이지 평가에 대한 기준을 제시한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제42권6호
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• pp.37-46
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• 2005

다양하고 많은 양의 정보가 존재하는 웹 환경에서 웹 사이트를 방문하는 사용자의 접근패턴도 매우 다양하며, 웹 환경의 변화에 따라서 이러한 접근패턴은 계속 변화한다. 이러한 이유로, 웹 사이트 개발자가 사전에 사용자의 욕구에 완벽하게 부합하는 완벽한 사이트를 개발하기란 사실상 불가능하다. 이에 대한 해결방안으로, 웹 사이트에 대한 사용자 접근 패턴을 학습해서 웹 사이트의 구조나 외형을 자동적으로 개선시켜 나가는 적응형 웹 사이트 (Adaptive Web site)가 제시되었다. 본, 논문에서는 DTMC(Discrete-Time Markov Chain)에 의거한 확률적 모델을 이용하여 적응형 웹 사이트 구축에 필요한 사용자 접근패턴을 학습하고 이를 적용하기 위한 효과적인 방법론을 제시한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.263-269
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• 2005

웹 사이트를 이용하는 사용자들은 정보를 편리하게 얻고자 한다. 웹 사이트 운영자들은 웹 사이트를 이용하는 사용자들에게 차별화된 서비스를 제공하기 위해 사용자에 따른 패턴 분석을 해야 한다. 연관 규칙은 패턴 발견을 위해 데이터 마이닝 기법중의 하나이다. 사용자에 따른 패턴을 찾아내면, 사용자에 따른 차별화된 서비스를 제공할 수 있다. 사용자에 따른 패턴은 연관 규칙 탐색으로 알 수 있고, 웹 페이지 방문 시간을 고려한 연관 규칙 탐색 결과는 차별화된 웹 구조 서비스 및 추천 서비스가 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.55-57
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• 2001

웹로그 마이닝은 대용량의 웹로그 데이터로부터 웹액세스 패턴을 추출함으로써 사용자의 행등 패턴을 찾아내는데 이러한 작업은 웹사이트 설계상의 문제점 등을 발견 및 보완하거나 사용자에게 개인화 페이지를 제공하는데 이용될 수 있다. 사용자의 관심도를 반영하는 웹액세스 패턴을 추출할 때 페이지의 액세스 횟수 뿐만 아니라 페이지의 소요 시간까지 고려함으로써 더욱 정확한 액세스 패턴을 추출하는 것이 본 논문의 목적이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.19-27
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• 2007

본 논문은 일반인들이 여행 시 필요한 최적의 경로를 찾아 주는 웹 사이트를 구현하는 방법을 제안한다. 출발지와 목적지만 주어질 때 최적 경로를 찾아 주는 웹 사이트는 이미 많이 존재한다. 그러나 방문할 도시가 여럿일 때 최적 경로를 찾아주는 사이트는 아직까지 존재하지 않는다. 출발 도시에서 출발하여 경유지를 모두 한번씩 방문하고 출발도시로 되돌아오는 최적 경로를 찾는 문제를 외판원 문제라고 하며, 이 문제는 지수 시간복잡도 문제로 널리 알려져 있다. 본 논문에서는 인공지능 탐색 알고리즘을 적용하여 외판원 문제를 푸는 방법을 웹 시스템으로 구현하였다. 지금까지 소개된 외판원 문제를 푸는 알고리즘은 출발지와 도착지가 동일한데 반하여 최적 경로 문제에서는 출발지와 도착지가 서로 다를 수도 있다. 본 논문이 제안하는 방법은 출발지와 도착지가 동일하거나 아니면 다르더라도 최적의 경로를 찾는다는 점이 기존의 연구와는 다르다. 본 논문에서 구현한 웹 사이트는 사용자에게 출발지, 목적지, 그리고 여러 경유지들을 선택하게 한 다음, 출발지를 출발하여 모든 경유지들을 경유하고 도착지로 도착하는데 비용이 가장 적게 드는 방문 순서를 효율적으로 찾아준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.2292-2298
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• 2010

웹에서 제공되는 정보나 콘텐츠, 또는 Open API 서비스를 섞어 하나의 새로운 서비스를 창출하는 것이 매쉬업 서비스이다. 단순한 정보의 조합이 아닌 필요에 의해 개발된 매쉬업 서비스는 실용성과 편리함으로 새로운 부가가치 창출에 기여할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 날씨와 같은 일기 예보와 해양 환경 정보가 중요한 사용자들을 위해 지도와 연계된 RIA 기반 동적 매쉬업 서비스를 개발하고자 한다. 본 논문은 지도와 연계한 사업장 정보의 동적 등록 과정과 선택된 사업장에 대해 지도상에 위치를 마킹하고 사업장의 내부 환경정보, 외부 연안정보, 날씨 정보를 함께 한 화면에 보여 주도록 설계하고 구현하였다. 구현된 서비스는 한 화면 내에서 동시에 여러 정보를 확인 가능하기에 매번 관련 정보 확인을 위해 해당 웹 사이트를 방문해야 했던 지루한 과정이 필요 없다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.43-59
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• 2019

오늘날 스마트폰의 보급과 SNS의 발달로 정형/비정형 빅데이터는 기하급수적으로 증가하였다. 이러한 빅데이터를 잘 분석한다면 미래 예측도 가능할 만큼 훌륭한 정보를 얻을 수 있다. 빅데이터를 분석하기 위해서는 먼저 대용량의 데이터 수집이 필요하다. 이러한 데이터가 가장 많이 저장되어 있는 곳은 바로 웹 페이지다. 하지만 데이터의 양이 방대하기 때문에 유용한 정보를 가진 데이터가 많은 만큼 필요하지 않은 정보를 가진 데이터도 많이 존재한다. 그렇기 때문에 필요하지 않은 정보를 가진 데이터는 거르고 유용한 정보를 가진 데이터만을 수집하는 효율적인 데이터 수집의 중요성이 대두되었다. 웹 크롤러는 네트워크 대역폭, 시간적인 문제, 하드웨어적인 저장소 등의 제약으로 인해 모든 페이지를 다운로드 할 수 없다. 그렇기 때문에 원하는 내용과 관련 없는 많은 페이지들의 방문은 피하며 가능한 빠른 시간 내에 중요한 페이지만을 다운로드해야한다. 이 논문은 위와 같은 이슈의 해결을 돕고자한다. 먼저 기본적인 웹 크롤링 알고리즘들을 소개한다. 각 알고리즘마다 시간복잡도와 장단점을 설명하며 비교 및 분석한다. 다음으로 기본적인 웹 크롤링 알고리즘의 단점을 개선한 최신 웹 크롤링 알고리즘들을 소개한다. 더불어 최근 연구 흐름을 보면 감성어휘 수집과 같은 특수한 목적을 가진 웹 크롤링 알고리즘의 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특수 목적을 가진 웹 크롤링 알고리즘에 대한 연구로써 선제적인 웹 크롤링 기법으로 감성 반응 웹 크롤링(Sentiment-aware Web Crawling) 기법을 소개한다. 실험결과 데이터의 크기가 커질수록 기존방안보다 높은 성능을 보였고 데이터베이스의 저장 공간도 절약되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.85-107
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• 2019

온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.