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급속히 성장하고 있는 Web Analytics 서비스는 기본적으로 인터넷 상에서 기업간의 거래를 전제로 하며 서비스를 이용하는 고객사의 입장에서는 웹분석분야 정보시스템 아웃소싱의 한 형태이다. 본 연구는 이러한 거래적 특징들을 바탕으로 경쟁이 치열해지고 있는 Web analytics 서비스 산업에서 고객사의 지속적 이용의도와 이에 영향을 주는 요인들 간의 관계를 실증연구를 통하여 살펴보았다. 연구결과 첫 째, 서비스를 이용하는 고객회사들의 지속적 이용의 도는 동기적 요인인 만족도와 이탈억제 요인인 의존도가 동시에 고려됨을 알 수 있었다. 둘째, Web Analytics 서비스 산업에서 고객사의 만족도에 영향 을 주는 품질 요인으로는 정보품질만이 통계적으로 유의하였다. 셋째, 거래상대방과의 관계에서 이탈이 고려될 때 이탈을 억제하는 역할을 수행하는 의존도에 영향을 주는 요인으로는 관계가치, 전환비용, 서 비스 이용기간이 의미 있는 것으로 나타났다. 넷째, 동기적 측면에서는 전환경험의 유무에 따라 시스템 품질과 공감성이 만족도에 미치는 영향관계가 다르게 나타났고, 이탈억제 측면에서는 전환경험의 유무 에 따라 전환비용이 의존도에 미치는 영향관계에서 차이가 있었다.

The Internet has become one of the most important channels for people to communicate and for companies to implement their sales promotion activities, such as advertising. Marketing and advertising attempt to influence customers’ attitude to persuade them to choose to buy the advertisers’ products instead of the competitors’. With the different forms of online marketing, such as search engine marketing, email marketing, and mobile marketing, advertisers can find more effective strategies to attract the attention of more targeted audiences. With the emergence of the social web (web 2.0), a new platform was introduced called social networks. This paper presents the current work in internet marketing activities until web 2.0, and conducts a social network analysis to aid in data extraction. Marketing and advertising companies have understood the power of information for a very long time. The more knowledge these companies have on the demographics, consumer habits, and preferences of particular customer types, the more they can tailor their product offerings, and the more sales they can make. This paper aims to understand the internet marketing concepts as well as present challenges and work directions in internet marketing.

기록정보서비스는 이용자들의 행태를 관찰하고 그들의 정보요구를 파악하여 그에 맞는 기록정보에 연결하고 안내해주는 적극적인 행위이다. 그러나 국내 기록정보서비스에 대한 연구는 이용자를 세분화하여 개인화된 서비스를 제공해야 한다는 당위성을인정하지만 구체적인 사례나 방안에 대해서는 논의되지 않고 있다. 웹의 대중화와 알 권리의 확산으로 웹기록정보서비스의 중요성이 대두되고 있지만, 현재 우리나라 대부분의 기록관리기관에서는 실무 현장에서의 인식이 부족하고 인력과 예산의 불충분으로 웹로그분석을 실시하지 못하고 있다. 그래서 기관의 기록정보서비스 담당자의 업무 효율성을 높여주면서 예산이 부족한 기관에서 활용될 수 있는 분석 도구의 도입이 필요하다. 웹애널리틱스는 사이트에 방문한 웹이용자가 남긴 웹로그를분석하여 행태를 분석하는 것이다. 그 종류에는 여러 가지가 있는데 그 중에서도 구글애널리틱스는 무료로 다양한 분석 항목을제공하고 있어 전 세계 많은 인구가 이미 사용하고 있다. 본 연구에서는 구글애널리틱스를 중심으로 웹애널리틱스를 소개하고 이를 실제 기관에 도입한 민주화운동기념사업회 사료관의 사례를 분석하여 구체적인 웹이용자 세분화와 서비스 개선 방안을 제시하고자 한다.

Record Information Services is an aggressive action of connecting documentaries focusing on the information needs of user. However, recent studies on the parliament’s written information service recognize the necessity that it should segment the user’s information requests, and provide personalized service, but have not discussed for specific cases or measures. While the importance of Web services written with the proliferation of information and popularization of the Web is emerging right to know but, it is not being performed properly by lack of sufficient manpower and budget along with lack of recognition in hands-on sites upon the user analysis. So, while increasing the efficiency of the hands-on workers of Record Information Services, the introduction of analytical tools that can be utilized in low budget agencies is needed. Web analytics is to analyze the behavior by analyzing Web logs which web users have left you visit the site. To estimate the behavior they want to request information of the analyzed Web user aims to provide a Web service, the Web service further continued improvement. There are several types that include among them Google Analytics offering a variety of analysis items for free and all over the world, many people are already using. This study introduces a Google Analytics web analytics focused and proposes a service improvement plan with specific web user segmentation analyzes the cases of Korea Democracy Foundation of Open Archives introduces them to the actual institutions.

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.

The objective of this study was to acquire a general and text-based awareness and recognition of cruise food hygiene through big data analytics. For the purpose, this study collected data with conducting the keyword “food hygiene, cruise” on the web pages and news on Google, during October 1st, 2015 to October 1st, 2017 (two years). The data collection was processed by SCTM which is a data collecting and processing program and eventually, 899 kb, approximately 20,000 words were collected. For the data analysis, UCINET 6.0 packaged with visualization tool-Netdraw was utilized. As a result of the data analysis, the words such as jobs, news, showed the high frequency while the results of centrality (Freeman's degree centrality and Eigenvector centrality) and proximity indicated the distinct rank with the frequency. Meanwhile, as for the result of CONCOR analysis, 4 segmentations were created as “food hygiene group”, “person group”, “location related group” and “brand group”. The diagnosis of this study for the food hygiene in cruise industry through big data is expected to provide instrumental implications both for academia research and empirical application.

현재 온라인 마케팅 분석을 위해 웹로그 분석시스템을 사용하여 마케팅 결과에 대한 분석을 하고 있지만, 전환에 대한 원인 분석이 사용자의 접속 당시 정보에 의한 데이터로만 분석되고 있어, 본 연구에서는 전환 데이터 분석에 대한 좀 더 현실적으로 분석하기 위한 알고리즘 연구를 제안한다.

현재 온라인 마케팅 분석을 위해 웹로그 분석시스템을 사용하여 마케팅 결과에 대한 분석을 하고 있지만, 전환에 대한 원인 분석이 사용자의 접속 당시 정보에 의한 데이터로만 분석되고 있어, 본 연구에서는 전환 데이터 분석에 대한 좀 더 현실적으로 분석하기 위한 알고리즘 연구를 제안한다.

인터넷을 이용한 서비스와 정보제공이 활성화 되면서 사용자들은 서비스 품질 및 컨텐츠 품질에 대해 관심 갖기 시작했으며 이러한 변화에 따라 서비스 제공자 또한 사용자의 욕구를 만족 시키는 서비스 및 다수의 사용자가 참여하는 사이트 활성화를 목적으로 하게 되었다. 사용자에게 최상의 서비스를 제공하기 위해 대부분의 서비스 제공자는 이용자 피드백 분석 및 운영시스템 분석 등 자료 분석에 노력하지만 제한된 이용자와의 커뮤니케이션과 자료 수집 및 분석에 상당한 시간과 비용을 들임으로써 사용자들에게 개선된 서비스 제공까지 너무 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 이유로 특정 웹 사이트(www.appbelt.net)의 운영현황 분석을 위해 웹 마이닝 기법을 적용한 로그 파일 분석 방식을 채택하였는데 로그 데이터를 가져와 분석하고 별도의 리포트를 만들어 판단하는 번거로움 없이 구글 애널리틱스 툴을 활용하여 정량평가를 시행하였다. 또한 웹 표준 평가(Coolcheck)서비스를 이용한 웹 사이트의 전반적인 품질평가를 통해 해당 웹 사이트의 문제점을 진단하고 개선 방안을 연구하였다. 로그분석이란 사용자가 웹 사이트 이용하면 이에 대한 기록이 로그라는 형태로 흔적이 남게 되는데 이 데이터를 기반으로 사용자가 웹 사이트를 방문하여 행동하는 다양한 정보를 추출해 내는 것이라 할 수 있다. 또한 로그 분석을 통하여 대다수 이용자의 전반적인 이용행태를 분석할 수 있으므로 로그 분석방법은 이용자 계층이 다양하고 이질적인 웹 검색 분야의 연구에 적합한 방법이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 로그분석 방법으로 구글 애널리틱스 로그 추적 코드를 웹사이트에 직접 삽입하여 데이터를 수집, 데이터 평가, 리포트 분석 단계를 거쳐 전반적인 웹 사이트의 운영현황을 진단하고 평가한 후 웹 사이트에서 예상하는 사용자의 행동패턴과 실제 방문자의 경로가 일치 하는지 판단하여 문제점 및 개선사항을 도출하였다. 이 판단은 곧 기업의 목표 값 도달 경로의 우선순위(중요도)에 영향을 미치고 사용성이 너무 낮을 경우 경로 설정의 부적절함 등을 웹 사이트의 개선 요소에 포함시키게 된다. 이러한 연구방법은 기업에서 하고자 하는 비즈니스의 방향이 제대로 설정되었는지, 사용자의 요구 및 행태와 일치하는지 분석하여 향 후 비즈니스 방향 재설정 및 웹 사이트 개선에 도움이 될 것으로 보인다.

In this paper, for the evaluation of the ease of a particular Web site (www.appbelt.net), insert the log tracking code for Google Analytics in a page of the Web site to collect behavioral data of visitor and has studied the improvement measures for the problems of the Web site, after the evaluation of the overall quality of the Web site through the evaluation of Coolcheck. These findings set the target value of the company's priority (importance) companies want to influence the direction of the business judgment are set up correctly, and the user's needs and behavior will be appropriate for the service seems to help improvement.

본 연구는 웹 기반 통계적 탐구 환경에서 중학생들이 생성형 AI 피드백을 어떻게 활용하며, 이 과정에서 어떠한 탐구 전략과 정의적 변화가 나타나는지를 로그 데이터 기반 학습 분석으로 확인하였다. GPT-4o API를 활용한 탐구 도구를 개발하여 중학생 13명의 탐구 전 과정을 수집하고 K-means clustering으로 분석한 결과, 학생들의 탐구 양상은 '시각화형', '분석형', '균형형'으로 구분되었다. 분석형 집단은 AI 피드백을 활용하여 전 단계에서 고른 수준 향상을 보였고, 균형형 집단은 문제 정의 단계에서 높은 성장을 기록하였다. 특히 시각화형 집단은 반복적인 그래프 탐색을 통해 자료 해석 단계에서 두드러진 잠재적 성장을 나타냈다. 사후 설문 결과 흥미와 가치 인식에서 유의미한 향상이 나타났으며, 집단별로 분석형은 가치, 균형형은 자신감, 시각화형은 흥미가 유의미하게 증가하였다. 본 연구는 학생의 탐구 유형에 따른 AI 피드백 효과의 차이를 확인하고, 로그 데이터를 기반으로 한 진단이 맞춤형 지원 설계에 유용함을 시사한다.

This study investigates how middle school students utilize generative AI feedback in a web-based statistical inquiry environment and examines changes in their inquiry strategies and affective domains using log data-based learning analytics. Using a GPT-4o API-enhanced tool, the inquiry processes of 13 students were collected. K-means clustering identified three inquiry patterns: 'Visualization-oriented', 'Analysis-oriented', and 'Balanced'. The Analysis-oriented group improved consistently across stages, while the Balanced group excelled in problem definition. Notably, the Visualization-oriented group showed significant growth in interpretation through graph exploration. Post-surveys indicated increased interest and value. Specifically, the Analysis-oriented group showed increased value perception, the Balanced group improved in confidence, and the Visualization-oriented group showed increased interest. These findings suggest that the effects of AI feedback vary by inquiry style and highlight the utility of log-based diagnostics for designing adaptive support.

본 연구는 지방자치단체 관광웹사이트의 웹로그 데이터를 이용하여 웹사이트 이용자의 방문행태를 파악하고 웹사이트의 품질 개선 및 웹 효율성 제고와 더불어 지자체 관광웹사이트의 고객관리 전략수립을 위한 기초자료를 제공하고자 한다. 대구광역시의 한국어, 중국어, 일본어, 영어 관광웹사이트를 분석대상으로 하였으며, 2017년 9월 4일부터 10월 31일까지 약 2개월 동안 웹사이트를 방문한 이용자의 웹로그 데이터를 수집하여 웹로그 분석을 적용하였다. 주요 웹로그 분석으로 방문분석, 유입분석, 사용자분석을 하였다. 방문분석결과, 대구 관광웹사이트의 전체 방문자 중 신규 방문자 수가 압도적으로 많았으며, 방문체류시간은 1분미만, 페이지뷰는 1페이지가 가장 높은 비중을 차지하였다. 유입분석 결과에서는 언어권별 차이가 있으나 전반적으로 검색엔진이나 관광웹사이트로의 직접유입이 높게 나타났다. 사용자분석에서 성별 분포는 비슷하게 나타났으며, 연령별로는 20∼40대의 비중이 상대적으로 높게 나타났다. 본 연구결과는 대구시 관광웹사이트를 방문한 이용자의 행동을 이해하고 웹사이트 운영방식을 개선하는데 활용될 수 있으며, 웹사이트 방문자들이 유입되는 채널과 유입검색어를 활용하여 효과적으로 사이트 방문을 유도할 수 있을 것이다. 또한 본 연구는 지역 관광산업 활성화를 위한 온라인 마케팅 전략수립과 웹표준, 웹호완성 등 웹사이트의 접근성 향상에 기여할 수 있을 것이다.

The purpose of this study is to evaluate the tourism websites of Daegu city in South Korea and to figure out tourist behaviors on the web using web log data. Web log data was collected from September 4 to October 31, 2017. We conducted web log analysis including visit analysis, referrer analysis, and user's analysis. The results of visit analysis show that the new visitors were outnumbered by the repeated visitors. Visiors to websites generally stayed less than 1 minute and viewed 1 page on the web. There was a little difference in referrer analysis of each website. Visitor accessed to websites through search engines or tourism websites directly. There was no big difference in gender. The proportion of users in their 20 to 40 was high. The study results can be utilized to understand user's behaviors on the tourism websites and to induce users into the websites efficiently. In addition, the results can attribute to establish online marketing strategies and to improve accessibility of the websites.