사용자 구매 패턴 분석을 위한 웹로그 서버의 설계 및 구현

Abstract

인터넷의 인기가 나날이 높아짐에 따라 관련 기술 또한 매우 빠른 속도로 증가하고 있다. 특히 각 기업들이 인터넷을 통해 자신의 회사와 제품을 소개하기 위한 웹사이트를 만들고 운영하는 인터넷 전자상거래가 활발히 이루어지고 있다. 이로 인해 새로운 고객들을 끌어들이고, 기존 고객들이 회사의 웹사이트를 재방문하도록 만들기 위해서, 사용자의 행위 정보의 정확한 분석이 필요하다. 이러한 분석을 하기 위해 사용자의 행위 정보를 수집하는 것은 기본적인 과정이다. 그러나 기존의 전자상거래용 서버로 많이 사용되고 있는 아파치나 IIS서버의 경우 하나의 서버가 전자상거래용으로 운영되면서 또한 로그 정보를 저장하는 역할도 함으로 인해 서버의 부하를 높이는 결과를 초래하였다. 그리고 로그 정보를 파일로 저장함으로 인해 대용량 데이터의 분석이나 검색이 힘들고 모호한 데이터가 발생한다는 문제점이 있다. 또 이러한 서버들의 로그 데이터는 원격에서 제어가 불가능하므로 사용자의 요구나 패턴에 역동적으로 대처하지 못한다는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 이러한 사용자 행위 정보의 수집을 위해 전자상거래 서버 이외에 이를 다루는 서버를 따로 두었다. 즉 전자상거래 서버의 부하를 줄이고, 효율적으로 이를 수집하며 원격으로 수집된 정보를 제어할 수 있는 지능형 웹로그 서버를 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 다른 전자상거래 서버와 달리 사용자 행위 정보를 로그에 포함시키고 이를 처리하는 웹로그 서버를 따로 두어 전자상거래 서버의 부하를 줄이면서 많은 정보를 수집할 수 있다는 장점이 있다. 그리고 정보 저장 시 파일로 저장하지 않고 데이터베이스에 저장하여 정보의 검색과 관리, 분석이 편리하다는 장점을 가진다. 또 저장된 정보는 로컬에서뿐만 아니라 원격에서도 제어가 가능하도록 하여 관리의 효율성을 증대하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 기존 웹서버가 저장하는 로그 데이터보다 많은 정보를 로그에 저장할 수 있으며, 이를 다루는 서버를 두어 e-Commerce 서버의 부하를 줄이고, 데이터를 데이터베이스화하여 저장하므로 검색이나 관리의 문제를 해결하였다. 또한 원격에서 데이터베이스의 제어가 가능하도록 하여 역동적인 서비스 제시가 가능해졌다. 본 연구를 통하여 e-Commerce 서버에 부하를 주지 않고 웹로그를 통한 사용자 행위 정보의 수집이 가능해졋다. 그리고 수집된 정보는 원격으로 관리할 수도 있도록 하여 관리의 효율성을 높였다.;The rapid growth in information science and technology in general and the complexity and volume of weblog data in particular have introduced new challenges for the research community. Of particular interest is the need for a concise representation, efficient manipulation, and fast transmission of weblog data. Applications such as e-Commerce, e-Business and e-Learning deal with large volumes of data which need to be stored and processed in real time. This thesis is intended to serve as a new approach to bring together researchers and practitioners for constructing intelligent weblog server. Our result will be focused on some application areas including experimental B2C e-Commerce system. Electronic commerce lets people purchase goods and exchange information on business transactions online. Although the internet's role as a business channel is a fairly recent phenomenon, its impact, financial and otherwise, has been substantially greater than that of other business channels in existence for several decades. Everybody believe that e-Commerce gives companies improved efficiency and reliability of business processes through transaction automation and customer's buying trend. Weblog data processings are a growing segment of the e-Commerce market. This thesis analyzes any compares popular B2C frameworks that attempt to address such issues as interoperability and a customer's transacting behavioral activity over the internet. Our experimental frameworks is based on Apache servers or IIS servers. These only two servers are used as e-Commerce servers running basic e-Commerce functions and customer's behavioral information. Most e-Commerce web servers have some problems in processing huge data set from web usage. To overcome this difficulty intelligent log server(ILS) is design and implemented for higher performance. ILS is stand alone web server for gathering customer behavioral information remotely from given e-Commerce web site. This is why e-Commerce server has its own commerce functions. ILS has its own file format for speedup by using Microsoft ADO technology. ILS system proposed in this thesis gathers information more than CLF(Common Log Format) in user's browsing activity. Applying this approach to web usage mining would be useful to analyze and forecasting customer's buying trend. All the sources are coded in Visual C++ under Window 2000 Advanced Server. e-Commerce testbed is implemented with ASP and ILS. All the data gathered from e-Commerce server and ILS is sufficient for processing customer's behavioral activity within browser. But, if some other activities are required corresponding web page should be modified for that process and ILS may have extra the database schema.