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공공도서관은 지역사회 이용자의 다양한 요구를 파악하여 이를 충족시키는 서비스를 기획하고 제공하여야 한다. 도서관 이용자에 대한 이해를 위해서는 도서관 서비스 영역에 대한 파악이 우선될 필요가 있다. 현행의 공공도서관 서비스 영역은 주로 도서관이 위치한 행정구역으로 설정되고 있어, 도서관에 대한 이용자의 실제 접근 패턴을 고려하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 도서관이 속한 지역의 교통적 및 지리적 특성과 이용자의 도서관 접근 패턴을 반영한 서비스 영역을 생성하고자 하였다. 구체적으로 7개 특별·광역시의 502개 도서관의 도로 네트워크 데이터를 활용하여 경사도가 반영된 이동 거리와 시간을 파악하였으며, 최단 경로 알고리즘을 적용하여 도보 또는 차량으로 30분 이내 범위의 서비스 영역을 생성하였다. 그 결과 지형적 요소에 따라 도서관별 서비스 영역 양상에 차이가 발생하는 것을 확인하였으며, 이는 직선거리 기반의 서비스 영역과 비교하여 도서관 접근에 대한 현실적 여건을 더욱 잘 반영하는 것으로 판단되었다. 이러한 서비스 영역 생성 방법은 도서관의 이용자의 수, 특성, 요구를 보다 정확하게 이해하는 데 기여할 수 있을 것이다.

Public libraries should plan and provide services that satisfy various needs of the local community users. In order to understand library users, it is essential first to grasp the service areas of libraries. The current service areas of public libraries are primarily set based on administrative boundaries of the areas where the libraries are located, which limits the consideration of actual user access patterns to the libraries. In this study, we aim to create service areas that incorporate the transportation and geographical characteristics of the library's surroundings and reflect the access patterns of library users. Specifically, we utilized street network data from 502 libraries in 7 metropolitan cities to determine the travel distance and time from user locations, considering gradients, to the libraries. Subsequently, we applied the shortest path algorithm to generate service areas within a 30-minute walking or driving range. As a result, we confirmed that there are differences in the service area patterns of libraries depending on topographical factors, and this better reflects the realistic conditions of library access compared to service areas based on straight-line distances. This method of generating service areas contributes to a more accurate understanding of library users' numbers, characteristics, and needs.

The interests of web users can be revealed by their visited web pages and time duration on these web pages during their surfing. Time duration on a web page is characterized as a fuzzy linguistic variable because linguistic variable makes users easily understand the expression of time duration and can disregard subtle difference between two time durations. Each web access pattern from web logs is transformed as corresponding fuzzy web access pattern, which is a fuzzy vector composed of fuzzy linguistic variables or 0. Each element in fuzzy web access patterns represents visited web page and time duration on this web page. This paper proposed a rough k-means clustering algorithm based on properties of rough variable to group the gained fuzzy web access patterns. Finally, an example and experiment is provided to illustrate the clustering process. Using this approach, users can effectively mine web logs records to discover interesting user access patterns.

본 논문에서는 웹사이트에 접근하는 사용자 접근 패턴을 학습하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹사이트를 구축하고자 한다. 즉, 기존 웹사이트의 구조를 가늠한 한 파괴하지 않는 범위 내에서 김 사이트를 변경하고자 관련성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들의 클러스터를 찾아내고, 이들에 대한 별도의 색인 페이지를 생성하여 웹사이트 내에 위치시킨다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터들을 대상으로 순차 패턴 탐색 방법인 AprioriAll 알고리즘을 적용함으로써 웹문서간의 충분한 연관성 지지도를 갖는 사용자 순차 접근 패턴을 분석해낸다. 사용자 순차 접근 패턴 분석을 통해 관련성 있는 문서들의 집합을 알아낸 후, 웹사이트의 하이퍼 링크 구조 정보를 고려하여 접근 경로가 긴 문서들만을 골라 웹 문서 클러스터를 생성시킨다. 이러한 웹문서 클러스터들에 대한 색인 페이지를 추가 생성하여 제공함으로써 사용자들의 보다 효과적인 정보 접근을 지원한 수 있는 웹사이트로의 변경이 가능하다.

유비쿼터스 컴퓨팅은 일상생활 속에 편재해 있는 PDA 또는 모바일 폰 등의 무선 단말기를 이용하여 사용자가 언제, 어디서나 유용한 서비스를 받을 수 있는 환경을 제공한다. 이는 대용량 데이터베이스에 저장된 지능형 멀티 모바일 에이전트의 통신 데이터를 분석하여 모바일 유저의 위치에 따른 요청된 유용한 서비스정보를 추출할 수 있게 되었으며, 이를 통한 효율적인 사용자 서비스는 물론 광고 등의 새로운 이익 창출로 이어져왔다. 그러나 기존 위치 정보만을 이용한 서비스정보의 추론은 단순히 통계적인 빈발 행동패턴만을 추출하여 시간에 따른 사용자의 서비스 요청에 능동적으로 대처할 수 없을 뿐만 아니라 원치 않는 서비스정보를 제공하는 문제점을 야기 시켰다. 이 논문에서는 시간을 고려한 모바일 사용자의 유용한 행동패턴 추출을 위한 효율적인 마이닝 기법인 시간대별 모바일 사용자 행동패턴 및 메모리 적재에 용이한 새로운 콤팩트한 데이터 구조를 제안한다. 이는 사용자의 동적인 움직임에 따른 실시간적 서비스를 가능하게 하며, 더 나아가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 중요한 이슈인 데이터의 메모리 적재가 용이 할 뿐만 아니라 접근속도의 향상 및 메모리 사용이 적다는 이점이 있다.