사례 중심의 웹 로그 마이닝 활용에 관한 연구

Abstract

인터넷 이용의 기하급수적인 증가로 인해 현재 수많은 웹 사이트들이 존재하며 다양한 서비스를 하고 있다. 사용자는 여러 웹 사이트 중에서 접속하기 편하고 잘 구성된 웹 사이트에 접속하기 마련이므로, 사용자의 방문을 유지하여 웹 사이트가 계속 존재하기 위해서는 웹 사이트를 잘 구성하여야 한다. 이를 위해서 사용자들의 관심과 접속 경향을 파악해야 하는데, 이 때 사용되는 데이터는 사용자가 웹 사이트에 접속한 기록이 남아 있는 웹 서버 로그데이터(이하 웹 로그파일) 이다. 웹 로그파일을 분석하여 사용자들의 브라우징 패턴과 접속 경향, 관심 분야, 웹 서버의 에러 발생 정보 등을 파악할 수 있는데 이런 작업을 웹 로그 마이닝이라고 한다. 웹 로그 마이닝이란 웹 마이닝의 한 종류로서 웹 로그파일을 대상으로 해서 유용한 지식을 얻기 위한 모든 과정이다. 기업 차원에서는 웹 사이트의 효율적 관리 단계에서 더 나아가 서버 운영 대책 수립, 홍보 매체 선택, 전반적인 시장 조사 자료로 활용되며 인트라넷을 사용하는 기관에서는 사용자별, 부서별 활용 현황을 분석할 수 있으며, 자료의 유출 경로를 추적할 수도 있다. 본 연구에서는 서로 다른 목적을 가진 두 종류의 웹 사이트에 대하여 특성을 고려한 웹 로그 마이닝을 수행하고, 이러한 웹 로그 마이닝이 어떻게 활용될 수 있는가에 대한 방향을 제시하고자 한다. 웹 사이트의 목적이 다른 학교 사이트와 경매 쇼핑몰 사이트를 선택하여 각각의 웹 로그 파일들을 대상으로 적절한 전처리 작업을 수행한 후 각 웹 사이트의 목적에 부합하는 웹 마이닝 방법을 적용하였다. 학교 웹 사이트의 경우에는 웹 사이트의 구조 개선을 목적으로 하였고, 실제 웹 사이트의 개선 전과 개선 후의 데이터에 대해서 같은 방법의 웹 마이닝을 수행하여 웹 사이트가 개선되었다는 결과를 얻었다. 판매 웹 사이트의 경우에는 판매 증가를 통한 이익 창출을 목적으로 하였고, 사용자가 연관성을 가지며 관심을 가지는 품목을 발견하여 맞춤 서비스를 제공할 수 있으며 사용자의 선호도를 분석하여 그에 맞는 상품을 준비할 수 있다. 본 논문에서 제안한 방법으로 웹 사이트의 목적에 부합하는 웹 마이닝을 수행하여 각각 유용한 결과를 얻어 웹 사이트의 개선을 위해 적용할 수 있다는 결론을 얻었다.;The use of internet has grown explosively since its creation, and many web sites are giving information to their visitors. Users tend to visit well-structured web site for convenient navigation, so it is needed to improve the structure of web sites. Web usage mining is the application of data mining techniques to discover usage patterns from web data, in order to understand and better serve the needs of web-based applications. We use web access log data collected from the web page access history to know visitor's interest and browsing patterns. Understanding user access patterns in a web site using various mining techniques not only helps improve web system design, but also leads to various marketing decisions. In this thesis, we classify web sites into two categories, and apply web log mining to analyze the use pattern of the users. As sample data for each category, we have prepared home page log data of Ewha Womans University as well as log data of an auction shopping mall web site. During pre-processing, we cleaned the raw server logs to eliminate outliers and irrelevant items. Then we apply web-mining techniques according to the purpose of web site. In the case of university web site, the goal of web mining is to improve user convenience and web site structure. The result of the analysis shows some improvement after the site modification. In the case of auction shopping mall web site, we could get business intelligence for customer attraction, cross sales and targeted mailing service.