• 디지털융복합연구
• /
• 제6권4호
• /
• pp.157-163
• /
• 2008

Despite the increase internet use rate, there still appears a big difference in web usage rates depending on demographic variables, web usage environment variables. This study aimed to improve our understanding of perceived usage, attitude, affected factors related Web usage for schoolwork and research. This result will facilitate further understanding of perceived usage, attitude, affected factors related Web usage, thereby enabling researchers, practitioners, and policy makers to better design appropriate strategies to promote the Web usage.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제8권3호
• /
• pp.831-840
• /
• 2001

In this study, We introduce the process of web usage mining, which has lately attracted considerable attention with the fast diffusion of world wide web, and explain the web log data, which Is the main subject of web usage mining. Also, we illustrate some real examples of analysis for web log data and look into practical application of web usage mining for eCRM.

• 디지털융복합연구
• /
• 제7권2호
• /
• pp.83-91
• /
• 2009

This study aimed at improving our understanding of education-related Web usage for schoolwork and research in universities. This study found out a list of factors that influence the usage of education-related Web sites by Korean and New Zealand university students and suggested the features of those factors. These findings will enhance further understanding of factors associated with Education-related Web usage and the relationship among attitude, intention to use, and performance, which could help web practitioners design and develop education-related Web sites to promote web usage and attract university students into their web sites.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제2권3호
• /
• pp.204-209
• /
• 2002

The interest of data mining in artificial intelligence with fuzzy logic has been increased. Data mining is a process of extracting desirable knowledge and interesting pattern ken large data set. Because of expansion of WWW, web data is more and more huge. Besides mining web contents and web structures, another important task for web mining is web usage mining which mines web log data to discover user access pattern. The goal of web usage mining in this paper is to find interesting user pattern in the web with user feedback. It is very important to find user's characteristic fer e-business environment. In Customer Relationship Management, recommending product and sending e-mail to user by extracted users characteristics are needed. Using our method, we extract user profile from the result of web usage mining. In this research, we concentrate on finding association rules and verify validity of them. The proposed procedure can integrate fuzzy set concept and association rule. Fuzzy association rule uses given server log file and performs several preprocessing tasks. Extracted transaction files are used to find rules by fuzzy web usage mining. To verify the validity of user's feedback, the web log data from our laboratory web server.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국산업정보학회 2008년도 추계 공동 국제학술대회
• /
• pp.301-306
• /
• 2008

The World Wide Web (WWW) has continued to grow at very rapid speed in both the sheer volume of traffic and size and the complexity of Web sites. Web Analytics Industry also has been growing rapidly. Web Analytics is to analyze web log files to discover accessing patterns of web pages. In this paper, we identify factors which can affect the continuous usage intention of a firm using services in web analytics services and empirically validate the relationships between the identified factors. For this purpose, we analyze 174 Korea firms. The analysis results show that the satisfaction is significantly associated with service quality and switching cost and the service usage period is not significantly associated with continuous service usage intention. We measure the service quality using SERVQUAL. It turn out that two dimensions of SERVQUAL, reliability and empathy are significantly associated with satisfaction, but another dimension of SERVQUAL, responsibility, is not. Finally, satisfaction is significantly associated with continuous service usage intention.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
• /
• pp.143-146
• /
• 2004

With the rapid growth of e-commerce, marketers are able to observe not only purchasing behavior on what and when customers purchased, but also the individual Web usage behavior that affect purchasing. The richness of this information has the potential to provide marketers with an in-depth understanding of customer. Using commonly available Web log data, this paper examines Web usage behaviors at the individual level. By decomposing the buying process into a pattern of visits and purchase conversion at each visit, we can better understand the relationship between Web usage behavior and purchase decision. This allows us to more accurately forecast a shopper's future purchase decision at the site and hence determine the value of individual customers to the siteAccording to our research, not only information seeking behavior but also visiting duration of a customer and participative behavior such as participation in event should be considered as important predicators of purchase decision of customer in a cosmetic internet shopping mall.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제5권1호
• /
• pp.88-93
• /
• 2005

Web usage mining is a research field for searching potentially useful and valuable information from web log file. Web log file is a simple list of pages that users refer. Therefore, it is not easy to analyze user's current interest field from web log file. This paper presents web usage mining method for finding users' current interest based on fuzzy categories. We consider not only how many times a user visits pages but also when he visits. We describe a user's current interest with a fuzzy interest degree to categories. Based on fuzzy categories and fuzzy interest degrees, we also propose a method to cluster users according to their interests for user modeling. For user clustering, we define a category vector space. Experiments show that our method properly reflects the time factor of users' web visiting as well as the users' visit number.

• 한국빅데이터학회지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.105-114
• /
• 2017

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.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제9B권4호
• /
• pp.389-390
• /
• 2002

동적 웹 컨텐츠 제공에서 고객을 위한 추천서비스에 이르는 인터넷 기반의 전자상거래 애플리케이션에서는 고객이 어떤 성향을 가지고 있는가에 대한 정보를 획득하는 것이 중요하다. 웹 개인화의 대표적인 기술인 협력적 석과는 사용자의 정보를 정적인 프로파일 형태로 저장하여 사용자의 성향 변화를 빨리 획득할 수 없다. 또한 사용자의 명시적 평가 의존성, 확장성 부족, 다차원 공간 데이터에 대한 적용 어려움 둥의 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 단점을 해결하기 위한 해결 방안으로 웹 사용 정보 마이닝(web usage mining)이 쓰이고 있다. 웹 사용 정보 마이닝은 서버에 축적된 웹 사용 데이터(web usage data)를 이용하여 패턴을 발견하는 기술이다. 특히 연관 규칙 생성 알고리즘으로 웹 사용 패턴(web usage pattern)을 찾고 패턴을 클러스터링하는 기술이 사용되고 있다. 그러나 연관 규칙 생성 알고리즘은 많은 수의 패턴들을 찾고 또 유용하지 못한 패턴을 발견하는 단점이 있다. 본 논문에서는 검증된 웹 사용 패턴을 이용한 동적 사용자 프로파일 생성 방법을 제안한다. 먼저 패턴 발견을 위해 연관 규칙 생성 알고리즘인 Apriori를 이용하고 사용자 프로파일을 위한 클러스터를 생성하기 위해 ARHP를 채택하였다. 클러스터를 생성하기 전에 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 유용하지 못한 패턴을 제거하는 패턴 검증 과정을 수행한다. 검증된 패턴을 이용하여 클러스터를 생성하고 사용자의 현재 활성화된 세션에 따라 동적으로 사용자 프로파일이 생성된다

• 정보보호학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.97-110
• /
• 2004

현재의 웹 규모는 과거와 비교할 수 없을 만큼 복잡해지고 사용자의 패턴 또한 다양해지고 있다. 웹에 대한 공격은 점차 증가하고 있으며 이에 대한 탐지는 점점 어려워지고 있다. 이러한 웹사이트의 효과적인 관리를 위하여 시각화를 통한 사용자들의 사용패턴과 보안 측면에서 이상행위 발생에 대한 신속하고 적절한 정보전달이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 기반을 두어 웹 서버의 access log를 분석하여 웹 사용 현황과 이상행위에 대한 효율적인 실시간 시각화를 위한 요구사항을 제안하고 이를 만족시키기 위해 SAD Viewer라는 툴을 개발하였다. 그리고 실제 시그네춰 위반 공격, DoS 공격, 코드레드 공격, Whisker 공격에 대한 실험을 통하여 구현된 Viewer가 효율적으로 사용자들의 사용패턴과 이상행위를 시각화함을 보여주었다.