KR20010097408A - 사용자 행동 분석 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 본 발명은 사용자 행동 분석 방법 및 장치에 관한 것으로 고객 관리(Customer Relationship Management, CRM) 마케팅에 활용할 수 있다. .

본 발명의 바람직한 일실시예에 따라, 적어도 사용자 식별자를 포함하는 사용자 데이터베이스를 사용자 등록 절차에서 생성하는 단계, 적어도 IP 어드레스, 행위 시각, 행위 내용을 포함하는 웹 로그 파일을 생성하는 단계, 상기 웹 로그 파일로부터 적어도 IP 어드레스, 행위 시각, 행위 내용을 포함하는 확장 웹 로그 데이터베이스를 생성하는 단계, 적어도 사용자 식별자, IP 어드레스 및 로그인 시각을 포함하는 로그인 데이터베이스를 생성하는 단계, 상기 로그인 데이터베이스를 이용하여, IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스를 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스로 변환하는 단계 및 사용자 식별자가 동일한 상기 변환된 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스와 사용자 데이터베이스를 이용하여 사용자 행동을 분석하는 단계를 포함하는 사용자 행동의 분석 방법이 제공될 수 있다.

Description

사용자 행동 분석 방법 및 장치{METHOD AND SYSTEM FOR ANALYZING USER BEHAVIOR}

본 발명은 사용자 행동 분석 방법 및 장치에 관한 것으로 특히, IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스를 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스로 변환한 후, 사용자 데이터베이스에 사용자 식별자가 존재하는 점을 이용하여 사용자 행동을 분석하는 방법 및 상기 방법에 상응하는 장치에 관한 것으로 고객 관리(Customer Relationship Management,CRM) 마케팅에 활용할 수 있다.

인터넷을 이용한 마케팅은 인터넷에 개설된 홈페이지나 쇼핑몰에 통신망을 통해 사용자가 사용자 식별자와 패스워드를 이용하여 로그인하여 인증되면서 시작되는 것인 바, 일단 로그인이 되면 사용자는 의식하지 못하지만 사용자의 모든 행동을 모니터링할 수 있다. 이런 모니터링에 의하여 수집된 데이터가 웹 로그이며, 웹 로그를 이용하여 고객 행동 데이터의 집적이 용이해졌다.

그러나, 이러한 웹 로그를 이용한 방법은 IP 어드레스 기준의 웹 로그이기 때문에, 사용자 식별자를 기준으로 하는 고객 마케팅에는 부적합한 문제점이 있다.

예를 들어, 동일한 컴퓨터를 여러 사람이 사용하는 PC방과 같은 환경에서는 부정확한 고객 분석이 이루어지는 문제점이 있다.

따라서, 본 발명의 목적은 고객 분석의 신뢰도를 향상시킬 수 있는 방법 및 상기 방법에 상응하는 장치를 제공하는 것이다.

도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 장치의 개략적인 구성도.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 행동 분석 방법을 나타내는 개략적인 순서도.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 로그인 데이터베이스 생성 방법을 나타낸 순서도.

도 4a 및 도 4b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 확장 웹 로그 데이터베이스의 변환 방법을 나타낸 순서도.

도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 로그인 데이터베이스의 구조를 예시한 도면.

도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스의 구조를 예시한 도면.

도 7은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스의 구조를 예시한 도면.

도 8은 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따른 로그인 데이터베이스의 구조를 예시한 도면.

도 9는 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따른 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스의 구조를 예시한 도면.

도 10은 본 발명의 바람직한 다른 실시예에 따른 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스의 구조를 예시한 도면.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

101…웹 서버 103…로그인 데이터베이스

104…웹 로그 파일 105…확장 웹 로그 데이터베이스

106…사용자 데이터베이스 109…인터넷

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 바람직한 일실시예에 따르면,

사용자 식별자를 포함하는 사용자 데이터베이스를 생성하는 단계;

IP 어드레스, 행위 시각, 행위 내용을 포함하는 웹 로그 파일 또는 웹 로그 데이터베이스를 생성하는 단계;

사용자 식별자, IP 어드레스, 로그인 시각을 포함하는 로그인 데이터베이스를 생성하는 단계-여기서, 로그인 데이터베이스의 IP 어드레스는 상기 웹 로그 파일 또는 상기 웹 로그 데이터베이스의 IP 어드레스에 상응함-;

상기 IP 어드레스에 의한 연결성과 상기 로그인 시각 및 상기 행위 시각간의 상관성을 이용하여 사용자 식별자, 행위 시각, 행위 내용을 포함하는 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스를 생성하는 단계;

상기 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 상기 사용자 식별자 기준의 웹 로그 데이터베이스를 이용하여 사용자 행위를 분석하는 단계를 포함하는 네트워크 사용자 분석 방법, 상기 방법에 상응하는 장치 및 상기 방법을 수행할 수 있는 프로그램이 수록되어 있는 기록 매체를 제공할 수 있다.

네트워크 사용자 분석 방법이 제공된 바람직한 일 실시예에서, 상기 사용자 데이터베이스를 생성하는 단계는 사용자가 기재한 적어도 사용자 식별자를 포함하는 소정의 기재 사항을 입력받아 상기 기재 사항을 상기 사용자 데이터베이스에 저장하는 것을 특징으로 한다.

네트워크 사용자 분석 방법이 제공된 바람직한 일 실시예에서, 상기 로그인 데이터 베이스를 생성하는 단계는 사용자가 사용자 식별자, 패스워드로 로그인하는 경우나 사용자가 사용자 등록 절차를 행하는 경우에 생성하는 것을 특징으로 한다.

네트워크 사용자 분석 방법이 제공된 바람직한 일 실시예에서, 상기 IP 어드레스에 의한 연결성과 상기 로그인 시각 및 상기 행위 시각간의 상관성을 이용하여사용자 식별자, 행위 시각, 행위 내용을 포함하는 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스로 변환하는 단계는, (a) 상기 로그인 데이터베이스에서 제1차로 IP 어드레스 및 제2차로 로그인 시각의 오름차순으로 검색하는 단계, (b) 상기 검색 결과, 단일의 IP 어드레스에 상응하는 복수의 데이터 중 단일의 사용자 식별자가 연속하여 상응되어 있으면, 상기 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스의 상기 단일의 IP 어드레스에 상응하는 데이터에 상기 단일의 사용자 식별자를 상응하여 생성하는 단계, (c) 상기 검색 결과, 단일의 IP 어드레스에 서로 다른 사용자 식별자가 상응되어 있으면, 상기 각 사용자 식별자에 상응하는 각각의 로그인 시각을 인식하여 상기 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스의 상기 단일의 IP 어드레스에 상응하는 데이터 중 선행하는 로그인 시각과 후행하는 로그인 시각 사이의 데이터에 상기 선행하는 로그인 시각에 상응하는 사용자 식별자를 상응하여 생성하는 단계 및 (d) 상기 단계(a)의 실행 결과 복수의 IP 어드레스가 존재하면, 각 IP 어드레스마다 상기 단계(b) 또는 단계(c)를 반복하여 실행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 다른 바람직한 실시예에 따르면,

(a) 로그인 데이터베이스에서 제1차로 IP 어드레스-여기서, 먼저 저장된 IP 어드레스의 크기가 작은 것으로 함.- 및 제2차로 로그인 시각의 오름차순으로 검색하는 단계;

(b) 상기 검색 결과, 단일의 IP 어드레스에 상응하는 복수의 데이터 중 단일의 사용자 식별자가 연속하여 상응되어 있으면, 상기 웹 로그 파일 또는 확장 웹로그 데이터베이스의 상기 단일의 IP 어드레스에 상응하는 데이터에 상기 단일의 사용자 식별자를 상응하여 생성하는 단계;

(c) 상기 검색 결과, 단일의 IP 어드레스에 서로 다른 사용자 식별자가 상응되어 있으면, 상기 각 사용자 식별자에 상응하는 각각의 로그인 시각을 인식하여 상기 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스의 상기 단일의 IP 어드레스에 상응하는 데이터 중 선행하는 로그인 시각과 후행하는 로그인 시각 사이의 데이터에 상기 선행하는 로그인 시각에 상응하는 사용자 식별자를 상응하여 생성하는 단계; 및

(d) 상기 단계(a)의 실행 결과 복수의 IP 어드레스가 존재하면, 각 IP 어드레스마다 상기 단계(b) 또는 단계(c)를 반복하여 실행하는 단계를 포함하는 IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스를 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스로의 변환 방법, 상기 방법에 상응하는 장치 및 상기 방법을 수행할 수 있는 프로그램이 수록되어 있는 기록 매체를 제공할 수 있다.

IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스를 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스로의 변환 방법을 제공된 바람직한 실시예에서, 상기 단계(a)는 먼저 IP 어드레스의 오름차순으로 검색한 후 로그인 시각의 오름차순으로 검색하는 것을 특징으로 한다.

이어서, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.

도 1은 본 발명이 적용될 수 있는 장치의 개략적인 구성도이다.

도 1을 참조하면, 사용자 데이터베이스(106)와 사용자 식별자 기준의 웹 록 파일(104) 또는 확장 웹 로그 데이터베이스(105)를 이용한 사용자 행동의 분석 방법 및 IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일(104) 또는 확장 웹 로그 데이터 베이스(105)를 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스로의 변환 방법은 웹 서버(101)가 수행하며, 상기 웹 서버(101)는 로그인 데이터베이스(103)와 확장 웹 로그 데이터베이스(105) 또는 웹 로그 파일(104)과 연결되며, 사용자(107)와는 인터넷(109)을 통하여 연결되어 있다.

상기 웹 로그 파일(104)은 웹을 통해 로그인한 사용자의 IP 어드레스, 행위 내용, 행위 시각을 포함하는 모든 행동을 기록하여 생성된다. 상기 확장 웹 로그 데이터베이스(105)는 상기 웹 로그 파일(104)로부터 IP 어드레스, 행위 내용, 행위 시각 등 필요한 사항을 필터링하여 생성된다. 상기 로그인 데이터베이스(103)는 사용자가 상기 웹 서버(101)에 로그인한 후, 인증 절차상에서 발생되는 로그인 정보를 저장하고 있다. 상기 사용자 데이터베이스(106)는 사용자가 회원 등록을 할 때에 생성된다. 즉, 상기 웹 서버(101)가 사용자 식별자를 포함한 소정의 기재 사항을 첨부한 웹 문서를 송신한 후, 상기 사용자가 기재한 사항을 입력받아 이를 저장한 것이 상기 사용자 데이터베이스(106)이다. 상기 사용자(107)는 인터넷(109)을 통하여 상기 웹 서버(101)에 로그인 요청 신호를 송신하고 상기 웹 서버(101)는 상기 로그인 요청 신호를 수신하여 일정한 웹 문서를 상기 사용자(107)에 송신함으로써 로그인이 이루어진다.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 사용자 행동의 분석 방법을 개략적으로 나타낸 순서도이다.

도 2를 참조하면, 사용자 데이터베이스(106)와 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일(104) 또는 확장 웹 로그 데이터베이스(105)를 이용한 사용자 행동의 분석 방법은 상기 사용자 데이터베이스(106)를 생성하는 단계(201), 상기 웹 로그 파일(104)을 생성하는 단계(203), 상기 확장 웹 로그 데이터베이스를 생성하는 단계(103), 상기 웹 로그 파일(105) 또는 상기 확장 웹 로그 데이터베이스(105)를 사용자 식별자 기준으로 변환하는 단계(209) 및 사용자 행동 분석 단계(211)를 통하여 수행된다.

상기 사용자 데이터베이스(106)를 생성하는 단계(201)는 상술한 바와 같다. 즉, 상기 사용자(107)가 웹 사이트에 로그인하면, 상기 웹 서버(101)는 사용자 식별자를 포함하는 소정의 입력 사항을 웹 문서에 삽입시켜, 상기 사용자(107)에 송신한다. 그 후, 상기 사용자(107)가 상기 소정의 입력 사항을 기재하여 입력하면, 상기 웹 서버(101)는 이를 입력받아 상기 사용자 데이터베이스(106)에 저장한다.

상기 웹 로그 파일(104)을 생성하는 단계(203)는 상기 사용자(107)가 상기 웹 사이트에 로그인한 후 행한 모든 행위 내용, 행위 시각, IP 어드레스를 포함한 데이터를 상기 웹 로그 파일(104)에 저장함으로써 수행된다.

상기 확장 웹 로그 데이터베이스(105)를 생성하는 단계(205)는 상기 웹 로그 파일(104)로부터 웹 사이트 운영자가 정한 기준에 의해 적어도 IP 어드레스, 행위시각 및 행위 내용을 필터링하여 저장함으로써 수행된다.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 로그인 데이터베이스(103) 생성 방법을 나타낸 순서도이다.

도 2를 참조하면, 사용자 식별자 기준의 로그인 데이터베이스(103)를 생성하는 방법은 하기와 같다.

상기 사용자(107)가 브라우저를 통하여 상기 웹 서버(101)에 로그인 요청 신호를 송신하면 상기 웹 서버(101)는 이를 수신하여 회원 여부를 질문하는 문서를 삽입한 웹 문서를 상기 사용자(107)에게 송신함으로써 상기 사용자(107)가 상기 웹 서버(101)에 로그인(301)하는 단계이다.

상기 사용자(107)가 회원이 아니라면 상기 웹 문서에 삽입된 회원 등록을 위한 문서를 이용하여 회원 등록에 필요한 사항을 기재한 후 이를 상기 웹 서버(101)에 송신하면 상기 웹 서버(101)는 이를 입력받아 회원 등록(311)을 하는 단계로 이동한다.

만약, 상기 사용자(107)가 회원이라면 상기 웹 문서에 삽입된 로그인을 위한 문서를 이용하여 적어도 사용자 식별자 및 패스워드를 기재한 후 이를 상기 웹 서버(101)에 송신하면 상기 웹 서버(101)는 이를 입력받아 로그인(303)하는 단계로 이동한다.

상기 방법은 상기 사용자(107)가 상기 사용자 식별자 및 패스워드로 상기 웹 서버(101)에 로그인하는 경우 상기 웹 서버(101)는 상기 로그인 데이터베이스(103)에 미리 저장된 회원 등록시 기재한 사용자 식별자 및 패스워드를 상기 사용자가입력한 사용자 식별자 및 패스워드와 비교하여 일치하지 않으면 로그인 실패 단계(309)로 이동하고 일치하면, 상기 회원 등록 단계(311)와 같이 회원 정보인 사용자 식별자, IP 어드레스 및 로그인 시각을 획득(313)한다.

상기 획득 단계(313)를 거친 후, 상기 사용자 식별자, IP 어드레스 및 로그인 시각을 상기 로그인 데이터베이스(103)에 저장(315)하는 것으로써, 사용자 식별자 기준의 로그인 데이터베이스를 생성하는 방법은 수행될 수 있다. 상기 사용자 식별자, IP 및 로그인 시각은 상기 로그인 데이터베이스(103)에 연결되어 저장된다.

위와 같은 절차는 사용자가 상기 웹 서버(101)에 로그인하여 로그인할 때마다 수행되며, 상기 로그인 데이터베이스(103)에 저장된 사용자의 로그인 정보를 사용하여 상기 웹 로그 파일(104) 또는 상기 확장 웹 로그 데이터베이스(105)와 사용자 데이터베이스(106)를 이용하여 사용자 행동을 분석할 수 있다.

도 4a 및 도 4b는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)를 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)로의 변환 단계(209)를 나타낸 순서도이다.

도 4a 및 도 4b를 참조하면, IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)를 사용자 식별자 기준의 웹 로그 데이터베이스로의 변환 방법은 하기와 같은 절차에 의하여 수행될 수 있다.

상기 도 3에서 나타낸 바와 같은 방법에 의하여 생성된 상기 로그인 데이터베이스(103)로부터 회원의 로그인 정보를 IP 어드레스, 로그인 시각의 오름차순에의하여 차례로 검색(401)한다. 먼저 IP 어드레스의 오름차순으로 검색한 결과를 다시 로그인 시각의 오름차순으로 검색한다.

상기의 검색 단계(401) 실행 결과, 데이터의 존재 여부를 판단(403)하여 데이터가 존재하지 않으면 상기 방법은 종료한다.

만약, 상기 데이터의 존재 여부를 판단(403)한 결과, 데이터가 존재하면, 저장 장치(미도시)에 임시 IP 어드레스를 IP 어드레스로 갱신하고, 임시 사용자 식별자를 사용자 식별자로 갱신하며 임시 로그인 시각을 로그인 시각으로 갱신한다. 또한 상기 저장 장치(미도시)에 제1 종료 체크를 생성한다. 상기 임시 IP 어드레스, 상기 임시 사용자 식별자, 상기 임시 로그인 시각은 임시 저장을 위한 것들이며, 상기 제1 종료 체크는 하기에서 설명될 종료의 여부를 판단하기 위하여 생성된 것이다.

다음으로, 상기 로그인 데이터베이스(103)로부터 IP 어드레스, 로그인 시각의 오름차순에 의하여 상기의 사용자 식별자, IP 어드레스 및 로그인 시각 다음의 사용자 식별자, IP 어드레스 및 로그인 시각을 검색(407)한다.

상기 검색 단계(407)를 거친 후, 데이터의 존재 여부를 판단(409)한 결과, 데이터가 존재하면, 상기 IP 어드레스와 상기 임시 IP 어드레스를 비교하는 단계(413)로 이동한다.

상기 비교 단계(413)의 결과, 상기 IP 어드레스와 상기 임시 IP 어드레스가 다르면 상기 로그인 데이터베이스(103)로부터 IP 어드레스, 로그인 시각의 오름차순에 의하여 상기의 사용자 식별자, IP 어드레스 및 로그인 시각 다음의 사용자 식별자, IP 어드레스 및 로그인 시각을 검색(407)하는 단계로 이동하고, 상기 IP 어드레스와 상기 임시 IP 어드레스가 동일하면 상기 사용자 식별자와 상기 임시 사용자 식별자를 비교하는 단계(415)로 이동한다.

상기 사용자 식별자와 상기 임시 사용자 식별자를 비교하는 단계(415)를 수행한 결과, 상기 사용자 식별자와 상기 임시 사용자 식별자가 동일하면 상기 로그인 데이터베이스(103)로부터 IP 어드레스, 로그인 시각의 오름차순에 의하여 상기의 사용자 식별자, IP 어드레스 및 로그인 시각 다음의 사용자 식별자, IP 및 로그인 시각을 검색(407)하는 단계로 이동한다.

만약, 상기 사용자 식별자와 상기 임시 사용자 식별자가 동일하지 않으면, 시작 시각을 상기 임시 로그인 시각으로 갱신하고, 종료 시각을 상기 로그인 시각으로 갱신하는 단계(417)로 이동한다.

상기 검색 단계(407)를 거친 후, 데이터의 존재 여부를 판단(409)한 결과, 데이터가 존재하지 않으면, 상기 시작 시각을 상기 임시 로그인 시각으로 갱신하고 상기 종료 시각을 일정한 값(상당히 큰 값, 예를 들어 3000년 1월 1일 0시 0분 0초)으로 생성하며 제2 종료 체크를 생성(411)한다. 상기 제2 종료 체크는 하기에 설명될 마지막 로그인 처리를 위한 것이다.

상기 시작 시각 갱신 및 종료 시각, 제2 종료 체크를 생성하는 단계(411) 또는 상기 시작 시각 및 종료 시각을 갱신하는 단계(417)를 수행한 후, 상기 확장 웹 로그 데이터베이스(105)로부터 사용자 IP 어드레스 및 사용자 행위 시각을 검색하는 단계(419)로 이동한다.

상기 사용자 IP 어드레스 및 사용자 행위 시각은 상기 웹 로그 파일(104)로부터 필터링되어 생성된 데이터이며, 상기 행위 시각은 웹 사이트에서 사용자가 일정한 행위를 하였을 경우(예를 들어, 일정한 콘텐츠를 다운로드하는 경우) 그 행위 시각을 나타낸다.

상기 사용자 IP 어드레스 및 사용자 행위 시각을 검색(419)한 후, 데이터가 존재하는 지 여부를 판단(421)하여, 데이터가 존재하지 않으면, 상기 임시 IP 어드레스를 상기 IP 어드레스로 갱신하고, 임시 사용자 식별자를 상기 사용자 식별자로 갱신하며 임시 로그인 시각을 상기 로그인 시각으로 갱신하는 단계(423)로 이동한다.

상기 갱신 단계(423)를 거친 후, 상기 제2 종료 체크가 존재하는 지의 여부를 판단(425)하여 존재하면 상기 방법을 종료하고, 존재하지 않으면 상기 로그인 데이터베이스(103)로부터 IP 어드레스, 로그인 시각의 오름차순에 의하여 상기의 사용자 식별자, IP 어드레스 및 로그인 시각 다음의 사용자 식별자, IP 어드레스 및 로그인 시각을 검색하는 단계(407)로 이동한다.

상기 사용자 IP 어드레스 및 사용자 행위 시각을 검색(419)한 후, 데이터가 존재하는 지 여부를 판단(421)하여, 데이터가 존재하면, 상기 임시 IP 어드레스와 상기 사용자 IP 어드레스를 비교하는 단계(427)로 이동한다.

상기 비교하는 단계(427)를 수행한 결과, 상기 임시 IP 어드레스와 상기 사용자 IP 어드레스가 동일하지 않으면, 상기 확장 웹 로그 데이터베이스(105)로부터 사용자 IP 어드레스 및 사용자 행위 시각을 검색하는 단계(419)로 이동한다.

상기 비교하는 단계(427)를 수행한 결과, 상기 임시 IP 어드레스와 상기 사용자 IP 어드레스가 동일하면, 상기 시작 시각의 크기와 상기 사용자 행위 시각의 크기를 비교하는 단계(429)로 이동한다.

상기 비교 단계(429)를 수행한 결과, 상기 시작 시각의 크기가 상기 사용자 행위 시각의 크기보다 크면, 상기 확장 웹 로그 데이터베이스(105)로부터 사용자 IP 어드레스 및 사용자 행위 시각을 검색하는 단계(419)로 이동한다.

상기 비교 단계(429)를 수행한 결과, 상기 시작 시각의 크기가 상기 사용자 행위 시각의 크기보다 작거나 같으면, 상기 종료 시각의 크기와 상기 사용자 행위 시각의 크기를 비교하는 단계(431)로 이동한다.

상기 비교 단계(431)를 수행한 결과, 상기 종료 시각의 크기가 상기 사용자 행위 시각의 크기보다 작거나 같으면, 상기 확장 웹 로그 데이터베이스(105)로부터 사용자 IP 어드레스 및 사용자 행위 시각을 검색하는 단계(419)로 이동한다.

상기 비교 단계(431)를 수행한 결과, 상기 종료 시각의 크기가 상기 사용자 행위 시각의 크기보다 크면, 사용자 식별자를 업데이트하는 단계(433)로 이동한다. 상기 사용자 식별자를 업데이트하는 과정은 상기 확장 웹 로그 데이터베이스(105)에 저장된 IP 어드레스, 행위 시각, 행위 내용 등에 상기 사용자 식별자를 상응하여 저장하는 것이다.

상기 사용자 식별자를 업데이트하는 단계(433)를 수행한 후, 상기 확장 웹 로그 데이터베이스(105)로부터 사용자 IP 어드레스 및 사용자 행위 시각을 검색하는 단계(419)로 이동한다.

상기 도 4에서 나타낸 바와 같은 본 발명의 바람직한 일실시예에 따른 확장 웹 로그 데이터베이스(105)를 변환하는 방법에서, 상기 확장 웹 로그 데이터베이스(105)를 상기 웹 로그 파일(104)로 대체하는 것도 가능하다.

상기의 단계들을 수행함으로써, IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일(104) 또는 확장 웹 로그 데이터베이스(105)를 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스로의 변환 방법이 실현될 수 있다.

도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 로그인 데이터베이스의 구조를 예시한 도면이다.

도 6은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스의 구조를 예시한 도면이다.

도 7은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스의 구조를 예시한 도면이다.

도 5 내지 도 7을 참조하여 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스를 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스로 변환하는 과정을 상세히 설명한다.

도 4를 참조하면, 상기 로그인 데이터베이스(103)로부터 사용자 식별자, IP 어드레스 및 로그인 시각을 IP 어드레스 및 로그인 시각의 오름차순으로 검색(401)한다. 상기 IP 어드레스 및 로그인 시각의 오름차순으로 검색하는 과정은 먼저 IP 어드레스를 오름차순으로 검색한 후, 상기 검색된 자료를 다시 로그인 시각의 오름차순으로 검색한다.

상기 검색 단계(401)의 실행 결과, 상기 로그인 데이터베이스(103)의 첫 번째 테이블(501)의 IP1(IP 어드레스), ID1(사용자 식별자), t1(로그인 시각)이 검색된다.

임시 IP 어드레스를 상기 IP1으로, 임시 사용자 식별자를 상기 ID1으로, 임시 로그인 시각을 상기 t1으로 갱신하고 제1 종료 체크를 생성(405)한다.

그 후, 다시 상기 로그인 데이터베이스(103)로부터 사용자 식별자, IP 어드레스, 로그인 시각을 IP 어드레스 및 로그인 시각의 오름차순으로 검색(407)한다.

상기 검색 단계(407)의 수행 결과, 상기 로그인 데이터베이스(103)의 세 번째 테이블(505)의 IP1, ID1, t3이 검색된다.

그 후, IP 어드레스와 임시 IP 어드레스를 비교하는 단계(413)를 수행하면, IP1으로 동일하므로 단계(415)로 이동한다.

사용자 식별자와 임시 사용자 식별자를 비교하는 단계(415)에서 사용자 식별자와 임시 사용자 식별자가 ID1으로 동일하므로 다시 단계(407)로 이동한다.

단계(407)를 실행하면, 상기 로그인 데이터베이스(103)의 다섯 번째 테이블(509)의 IP1, ID1, t5가 검색된다.

상기 단계(407)에서 IP1과 ID1이 검색되었으므로 상기 단계들을 동일하게 수행한 후 다시 단계(407)로 이동한다.

단계(407)를 실행하면, 상기 로그인 데이터베이스(103)의 다섯 번째 테이블(509)의 IP1, ID1, t5가 검색된다.

상기 단계(407)에서 IP1과 ID1이 검색되었으므로 상기 단계들을 동일하게 수행한 후 다시 단계(407)로 이동한다.

상기 로그인 데이터베이스(103)에 더 이상 IP1에 상응하는 데이터가 없으면 단계(409), 단계(413) 및 단계(407)를 반복적으로 수행한 후 최종적으로 단계(411)로 이동한다.

단계(411)에서 시작 시각을 임시 로그인 시각인 t1으로 갱신하고 종료 시각을 임의의 값(상당히 큰 값, 예를 들어 3000년 1월 1일 00시 00분 00초)으로 갱신하고 제2 종료 체크를 생성한다.

그 후, 단계(419)로 이동하여 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)로부터 사용자 IP 어드레스, 행위 시각을 검색한다.

상기 단계(419)의 수행 결과, 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 첫 번째 테이블(601)의 IP1(사용자 IP 어드레스), tm1(행위 시각), m1(행위 내용)이 검색된다.

임시 IP 어드레스와 사용자 IP 어드레스를 비교하는 단계(427)의 수행 결과, 상기 임시 IP 어드레스와 사용자 IP 어드레스가 IP1으로 동일하므로 단계(429)로 이동한다.

만약, 행위 시각인 tm1이 시작 시각 t1보다 크거나 같고, 종료 시각인 상기 임의의 값보다 작다면 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 첫 번째 테이블(601)의 IP1, tm1, m1에 상응하는 ID1을 생성하여 상기 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 첫 번째 테이블(701)처럼 실행된다. 여기서, 행위 시각인 tm1은 첫 번째 로그인 시간인 t1보다 크며 상기 임의의 값보다 작다.

그 후, 다시 단계(419)를 실행하면, 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 두 번째 테이블(603)의 IP1, tm2가 검색된다.

그 후, 상기의 과정을 동일하게 수행하면 상기 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 두 번째 테이블(703)처럼 ID1이 IP1, tm2, m2에 상응하여 생성된다.

상술한 바와 같은 과정을 통하여 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)가 IP1에 상응하는 테이블이 IP1에 상응하는 데이터에 상응하여 ID1이 생성됨으로써 상기 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)로 변환된다.

상기 로그인 데이터베이스(103)에서 IP2 또는 IP4인 경우에도 상기 IP1인 경우에서 설명한 과정을 통하여 각각 상기 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 IP2 또는 IP4에 상응하는 테이블은 각각의 IP 어드레스, 행위 시각 및 행위 내용에 상응하여 ID3, ID2가 생성된다.

도 8은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 로그인 데이터베이스의 구조를 예시한 도면이다.

도 9는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스의 구조를 예시한 도면이다.

도 10은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스의 구조를 예시한 도면이다.

도 8 내지 도 10을 참조하여 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스를 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스로 변환하는 과정을 상세히 설명한다.

도 4를 참조하면, 상기 로그인 데이터베이스(103)로부터 사용자 식별자, IP 어드레스, 로그인 시각을 IP 어드레스 및 로그인 시각의 오름차순에 의해 검색하는 단계(401)를 실행하면 도 8에서 나타낸 바와 같이 상기 로그인 데이터베이스(103)의 첫 번째 테이블(801)의 IP1(IP 어드레스), ID1(사용자 식별자) 및 t1(로그인 시각)이 검색된다.

그 후, 임시 IP 어드레스를 IP1으로, 임시 사용자 식별자를 ID1으로, 임시 로그인 시각을 t1으로 갱신하고 제1 종료 체크를 생성(405)한다.

다시 상기 로그인 데이터베이스(103)로부터 사용자 식별자, IP 어드레스, 로그인 시각을 IP 어드레스 및 로그인 시각의 오름차순에 의해 검색하는 단계(401)를 실행하면 도 8에서 나타낸 바와 같이 상기 로그인 데이터베이스(103)의 세 번째 테이블(805)의 IP1(IP 어드레스), ID2(사용자 식별자) 및 t3(로그인 시각)이 검색된다.

그 후, IP 어드레스와 임시 IP 어드레스를 비교하는 단계(413)를 실행하면 IP 어드레스 및 임시 IP 어드레스가 IP1으로 동일하므로 단계(415)로 이동한다.

사용자 식별자와 임시 사용자 식별자를 비교하는 단계(415)를 실행하면 사용자 식별자는 ID2이고 임시 사용자 식별자는 ID1이므로 단계(417)로 이동한다.

상기 단계(417)의 실행 결과, 시작 시각을 임시 로그인 시각인 t1으로, 종료시각을 로그인 시각인 t3으로 갱신된다.

그 후, 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)로부터 사용자 IP 어드레스, 행위 시각을 검색하는 단계(419)를 실행한다.

상기 단계(419)의 실행 결과, 도 9에서 나타낸 바와 같이 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 첫 번째 테이블(901)의 IP1(사용자 IP 어드레스), tm1(행위 시각)을 검색한 후, 다음 단계(427)를 실행한다.

상기 단계(427)의 실행 결과, 임시 IP 어드레스와 사용자 IP 어드레스가 IP1으로 동일하므로, 다음 단계(429)로 이동한다.

만약, tm1이 시작 시간인 t1보다 크거나 같고, 종료 시간인 t3보다 작다면 단계(433)로 이동하여 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 첫 번째 테이블(901)의 IP1, tm1, m1에 상기 ID1을 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 첫 번째 테이블(1001)을 생성할 수 있다.

상술한 바와 같이 tm1이 시작 시간인 t1보다 크거나 같고, 종료 시간인 t3보다 작다면, 이는 IP1 어드레스에서 ID1인 사용자가 tm1일 때 상기 웹 사이트에 로그온 되어있는 상태를 의미하므로 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 첫 번째 테이블(901)의 IP1, tm1, m1에 상기 ID1을 상응하여 저장한다.

그 후, 다시 단계(419)를 실행하면, 상기 IP 어드레스 기준의 웹 로그 데이터베이스(105)의 두 번째 테이블(903)의 IP2, tm2가 검색된다.

상기 임시 IP 어드레스인 IP1과 사용자 IP인 IP2가 다르므로 다시 단계(419)로 이동한다.

그 후, 다시 단계(419)를 실행하면, 상기 IP 어드레스 기준의 웹 로그 데이터베이스(105)의 세 번째 테이블(905)의 IP1, tm3이 검색한 후, 다음 단계(427)를 실행한다.

상기 단계(427)의 실행 결과, 임시 IP 어드레스와 사용자 IP 어드레스가 IP1으로 동일하므로, 다음 단계(429)로 이동한다.

만약, tm3이 시작 시간인 t1보다 크거나 같고, 종료 시간인 t3보다 작다면 단계(433)로 이동하여 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 세 번째 테이블(905)의 IP1, tm3, m3에 상기 ID1을 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 세 번째 테이블(1005)을 생성할 수 있다.

그 후, 다시 단계(419)를 실행하면, 상기 IP 어드레스 기준의 웹 로그 데이터베이스(105)의 네 번째 테이블(907)의 IP1, tm4를 검색한 후, 다음 단계(427)를 실행한다.

상기 단계(427)의 실행 결과, 임시 IP 어드레스와 사용자 IP 어드레스가 IP1으로 동일하므로, 다음 단계(429)로 이동한다.

만약, tm4가 시작 시간인 t1보다 크거나 같고, 종료 시간인 t3보다 크거나 같다면 다시 단계(419)로 이동한다.

단계(419)의 실행 결과, IP2, tm5가 검색되는데, 단계(427)의 실행 결과 다시 단계(419)로 이동하며, 단계(419)의 실행 결과, IP1, tm6이 검색되는데, 단계(431)의 실행 결과 다시 단계(419)로 이동한다. 즉 이 후의 모든 자료에 대하여 단계(433)를 수행하지 않고 단계(419)로 이동하며, 종국에는 단계(423)로 이동한다.

단계(423)에서는 임시 IP 어드레스를 IP 어드레스인 IP1으로, 임시 사용자 식별자를 사용자 식별자인 ID2로, 임시 로그인 시각을 로그인 시각인 t3으로 갱신한다.

그 후, 제2 종료 체크가 존재하지 않으므로, 다시 단계(407)로 이동하여 상기 로그인 데이터베이스(103)로부터 사용자 식별자, IP 어드레스, 로그인 시각을 IP 어드레스 및 로그인 시각의 오름차순으로 검색한다.

상기 단계(407)의 수행 결과, 상기 IP 어드레스 기준의 웹 로그 데이터베이스(105)의 네 번째 테이블(807)의 IP1, ID1, t4가 검색된다.

그 후, 단계(413)를 실행하면, IP 어드레스 및 임시 IP 어드레스가 IP1으로 동일하므로 단계(415)로 이동한다.

단계(415)를 실행하면, 사용자 식별자인 ID1과 임시 사용자 식별자인 ID2가 다르므로 단계(417)로 이동한다.

상기 단계(417)를 실행하면, 시작 시각을 상기 임시 로그인 시각인 t3으로, 종료 시각을 상기 로그인 시각인 t4로 갱신한다.

그 후, 다시 단계(419)로 이동하여 실행하면, 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 네 번째 테이블(907)의 IP1(사용자 IP 어드레스),tm4(행위 시각), m4(행위 내용)이 검색된다.

단계(427)의 판단 결과, 임시 IP 어드레스와 사용자 IP 어드레스가 IP1으로 동일하므로 단계(429)로 이동한다.

만약, tm4가 시작 시간인 t3보다 크거나 같고, 종료 시간인 t4보다 작다면 단계(433)로 이동하여 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 네 번째 테이블(907)의 IP1, tm4, m4에 상기 ID2를 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 네 번째 테이블(1007)을 생성할 수 있다.

그 후, 다시 단계(419)를 실행하면, 상기 IP 어드레스 기준의 웹 로그 데이터베이스(105)의 다섯 번째 테이블(909)의 IP2, tm5를 검색한 후, 다음 단계(427)를 실행한다.

상기 단계(427)의 실행 결과, 임시 IP 어드레스가 IP1이고, 사용자 IP 어드레스가 IP2이므로 다시 단계(419)로 이동한다.

단계(419)의 실행하면, 상기 IP 어드레스 기준의 웹 로그 데이터베이스(105)의 여섯 번째 테이블(911)의 IP1, tm6을 검색한 후, 다음 단계(427)를 실행한다.

상기 단계(427)의 실행 결과, 임시 IP 어드레스 및 사용자 IP 어드레스가 IP1으로 동일하므로 단계(429)로 이동한다.

만약, tm6가 시작 시간인 t3보다 크거나 같고, 종료 시간인 t4보다 작다면 단계(433)로 이동하여 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 여섯 번째 테이블(911)의 IP1, tm6, m6에 상기 ID2를 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 여섯 번째 테이블(1011)을 생성할 수 있다.

상기와 같은 방법에 의하여 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)를 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스로 변환시킬 수 있다.

즉, tm1이 t1보다 같거나 크고 t3보다 작으면 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 첫 번째 테이블(901)의 IP1, tm1, m1에 상기 ID1을 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 첫 번째 테이블(1001)을 생성할 수 있다.

tm2가 t2보다 같거나 크고 t5보다 작으면 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 두 번째 테이블(903)의 IP2, tm2, m2에 상기 ID4를 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 두 번째 테이블(1003)을 생성할 수 있다.

tm3이 t1보다 같거나 크고 t3보다 작으면 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 세 번째 테이블(905)의 IP1, tm3, m3에 상기 ID1을 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 세 번째 테이블(1005)을 생성할 수 있다.

tm4가 t3보다 같거나 크고 t4보다 작으면 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 네 번째 테이블(907)의 IP1, tm4, m4에 상기 ID2를 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 네 번째 테이블(1007)을 생성할 수 있다.

tm5가 t2보다 같거나 크고 t5보다 작으면 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 다섯 번째 테이블(909)의 IP2, tm5, m5에 상기 ID4를 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 다섯 번째 테이블(1009)을 생성할 수 있다.

tm6이 t3보다 같거나 크고 t4보다 작으면 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 여섯 번째 테이블(9011)의 IP1, tm6, m6에 상기 ID2를 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 여섯 번째 테이블(1011)을 생성할 수 있다.

tm7이 t2보다 같거나 크고 t5보다 작으면 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 일곱 번째 테이블(9013)의 IP2, tm7, m7에 상기 ID4를 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 일곱 번째 테이블(1013)을 생성할 수 있다.

tm8이 t4보다 같거나 크고 t6보다 작으면 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 여덟 번째 테이블(9015)의 IP1, tm8, m8에 상기 ID1을 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 여덟 번째 테이블(1015)을 생성할 수 있다.

tm9이 t4보다 같거나 크고 t6보다 작으면 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 아홉 번째 테이블(9017)의 IP1, tm9, m9에 상기 ID1을 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의아홉 번째 테이블(1017)을 생성할 수 있다.

tm10이 t2보다 같거나 크고 t5보다 작으면 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 열 번째 테이블(9019)의 IP2, tm10, m10에 상기 ID4를 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 열 번째 테이블(1019)을 생성할 수 있다.

tm11이 t2보다 같거나 크고 t5보다 작으면 상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 열한 번째 테이블(9021)의 IP2, tm11, m11에 상기 ID4를 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)의 열한 번째 테이블(1021)을 생성할 수 있다.

상기 IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스(105)에 데이터가 더 있더라도 상기와 같이 동일한 IP 어드레스내에서 행위 시각과 선행 로그인 시각과 후행 로그인 시각을 비교한다.

그 후, 상기 선행 로그인 시각과 후행 로그인 시각 사이의 데이터에 상기 로그인 데이터베이스(103)의 상기 선행 로그인 시각에 상응하는 사용자 식별자를 상응하여 저장함으로써 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스를 생성할 수 있다.

다시 도 2를 참조하면, 상술한 바와 같이 IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일(104) 또는 확장 웹 로그 데이터베이스(105)를 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일(104) 또는 확장 웹 로그 데이터베이스(105)로 변환하는 단계(209)를 거친 후, 사용자 행동 분석 단계(211)로 이동한다.

상기 사용자 행동 분석 단계(211)에서는, 상기 사용자 데이터베이스(106)와 상기 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일(104) 또는 확장 웹 로그 데이터베이스(105)에 모두 사용자 식별자의 데이터가 저장되어 있는 점을 이용하여 사용자의 상기 웹 사이트에서의 행동 패턴을 분석할 수 있다.

본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않으며, 많은 변형이 본 발명의 사상 내에서 당 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 가능함은 물론이다.

상술한 바와 같이 본 발명에 따른 IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스를 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스로 변환하여 사용자 행동을 분석할 수 있기 때문에 고객 행동 분석의 신뢰성을 향상시킬 수 있으며, 분석의 정확도를 높일 수 있다. 또한, 본 발명에 의하여 효율적인 마케팅 자료를 산출할 수 있다. 특히, 본 발명에 따라서 고객 관리(Customer Relationship Management, CRM) 마케팅을 효율적으로 운영할 수 있다.

Claims (11)

1. 네트워크 사용자의 행위를 분석하는 방법에 있어서,

   사용자 식별자를 포함하는 사용자 데이터베이스를 생성하는 단계;

   IP 어드레스, 행위 시각, 행위 내용을 포함하는 웹 로그 파일 또는 웹 로그 데이터베이스를 생성하는 단계;

   사용자 식별자, IP 어드레스, 로그인 시각을 포함하는 로그인 데이터베이스를 생성하는 단계-여기서, 로그인 데이터베이스의 IP 어드레스는 상기 웹 로그 파일 또는 상기 웹 로그 데이터베이스의 IP 어드레스에 상응함-;

   상기 IP 어드레스에 의한 연결성과 상기 로그인 시각 및 상기 행위 시각간의 상관성을 이용하여 사용자 식별자, 행위 시각, 행위 내용을 포함하는 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스를 생성하는 단계;

   상기 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 상기 사용자 식별자 기준의 웹 로그 데이터베이스를 이용하여 사용자 행위를 분석하는 단계

   를 포함하는 네트워크 사용자 분석 방법.
2. 제1항에 있어서,

   상기 사용자 데이터베이스를 생성하는 단계는 사용자가 기재한 적어도 사용자 식별자를 포함하는 소정의 기재 사항을 입력받아 상기 기재 사항을 상기 사용자 데이터베이스에 저장하는 것을 특징으로 하는 네트워크 사용자 분석 방법.
3. 제1항에 있어서,

   상기 로그인 데이터 베이스를 생성하는 단계는 사용자가 사용자 식별자, 패스워드로 로그인하는 경우나 사용자가 사용자 등록 절차를 행하는 경우에 생성하는 것을 특징으로 하는 네트워크 사용자 분석 방법.
4. 제1항에 있어서,

   상기 IP 어드레스에 의한 연결성과 상기 로그인 시각 및 상기 행위 시각간의 상관성을 이용하여 사용자 식별자, 행위 시각, 행위 내용을 포함하는 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스로 변환하는 단계는,

   (a) 상기 로그인 데이터베이스에서 제1차로 IP 어드레스 및 제2차로 로그인 시각의 오름차순으로 검색하는 단계;

   (b) 상기 검색 결과, 단일의 IP 어드레스에 상응하는 복수의 데이터 중 단일의 사용자 식별자가 연속하여 상응되어 있으면, 상기 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스의 상기 단일의 IP 어드레스에 상응하는 데이터에 상기 단일의 사용자 식별자를 상응하여 생성하는 단계;

   (c) 상기 검색 결과, 단일의 IP 어드레스에 서로 다른 사용자 식별자가 상응되어 있으면, 상기 각 사용자 식별자에 상응하는 각각의 로그인 시각을 인식하여 상기 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스의 상기 단일의 IP 어드레스에 상응하는 데이터 중 선행하는 로그인 시각과 후행하는 로그인 시각 사이의 데이터에 상기 선행하는 로그인 시각에 상응하는 사용자 식별자를 상응하여 생성하는 단계; 및

   (d) 상기 단계(a)의 실행 결과 복수의 IP 어드레스가 존재하면, 각 IP 어드레스마다 상기 단계(b) 또는 단계(c)를 반복하여 실행하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 사용자 분석 방법.
5. 제4항에 있어서,

   상기 단계(a)는 먼저 IP 어드레스의 오름차순으로 검색한 후 로그인 시각의 오름차순으로 검색하는 것을 특징으로 하는 네트워크 사용자 분석 방법.
6. 적어도 사용자 식별자, IP 어드레스-여기서, 서로 다른 IP 어드레스인 경우, 먼저 저장된 IP 어드레스의 크기가 작은 것으로 함.- 및 로그인 시각을 포함하는 로그인 데이터베이스를 이용하여 IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스를 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스로의 변환 방법에 있어서,

   (a) 상기 로그인 데이터베이스에서 제1차로 IP 어드레스 및 제2차로 로그인 시각의 오름차순으로 검색하는 단계;

   (b) 상기 검색 결과, 단일의 IP 어드레스에 상응하는 복수의 데이터 중 단일의 사용자 식별자가 연속하여 상응되어 있으면, 상기 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스의 상기 단일의 IP 어드레스에 상응하는 데이터에 상기 단일의 사용자 식별자를 상응하여 생성하는 단계;

   (c) 상기 검색 결과, 단일의 IP 어드레스에 서로 다른 사용자 식별자가 상응되어 있으면, 상기 각 사용자 식별자에 상응하는 각각의 로그인 시각을 인식하여 상기 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스의 상기 단일의 IP 어드레스에 상응하는 데이터 중 선행하는 로그인 시각과 후행하는 로그인 시각 사이의 데이터에 상기 선행하는 로그인 시각에 상응하는 사용자 식별자를 상응하여 생성하는 단계; 및

   (d) 상기 단계(a)의 실행 결과 복수의 IP 어드레스가 존재하면, 각 IP 어드레스마다 상기 단계(b) 또는 단계(c)를 반복하여 실행하는 단계를 포함하는 IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스를 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스로의 변환 방법.
7. 제6항에 있어서,

   상기 단계(a)는 먼저 IP 어드레스의 오름차순으로 검색한 후 로그인 시각의 오름차순으로 검색하는 것을 특징으로 하는 IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스를 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스로의 변환 방법.
8. 네트워크 사용자 분석 장치에 있어서,

   사용자 식별자를 포함하는 사용자 데이터베이스를 생성하는 사용자 데이터베이스 생성부;

   IP 어드레스, 행위 시각, 행위 내용을 포함하는 웹 로그 파일 또는 웹 로그 데이터베이스를 생성하는 웹 로그 데이터베이스 생성부;

   사용자 식별자, IP 어드레스, 로그인 시각을 포함하는 로그인 데이터베이스를 생성하는 로그인 데이터베이스 생성부-여기서, 로그인 데이터베이스의 IP 어드레스는 상기 웹 로그 파일 또는 상기 웹 로그 데이터베이스의 IP 어드레스에 상응함-;

   상기 IP 어드레스에 의한 연결성과 상기 로그인 시각 및 상기 행위 시각간의 상관성을 이용하여 사용자 식별자, 행위 시각, 행위 내용을 포함하는 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스를 생성하는 고객 분석 기초 데이터베이스 생성부;

   상기 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 상기 사용자 식별자 기준의웹 로그 데이터베이스를 이용하여 사용자 행위를 분석하는 분석부

   를 포함하는 네트워크 사용자 분석 방법.
9. 적어도 사용자 식별자, IP 어드레스-여기서, 서로 다른 IP 어드레스인 경우, 먼저 저장된 IP 어드레스의 크기가 작은 것으로 함.- 및 로그인 시각을 포함하는 로그인 데이터베이스를 이용하여 IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스를 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스로의 변환 장치에 있어서,

   상기 로그인 데이터베이스에서 제1차로 IP 어드레스 및 제2차로 로그인 시각의 오름차순으로 검색하는 검색부;

   상기 검색부의 출력 결과, 단일의 IP 어드레스에 상응하는 복수의 데이터 중 단일의 사용자 식별자가 연속하여 상응되어 있으면, 상기 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스의 상기 단일의 IP 어드레스에 상응하는 데이터에 상기 단일의 사용자 식별자를 상응하여 생성하는 제1 생성부;

   상기 검색부의 출력 결과, 단일의 IP 어드레스에 서로 다른 사용자 식별자가 상응되어 있으면, 상기 각 사용자 식별자에 상응하는 각각의 로그인 시각을 인식하여 상기 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스의 상기 단일의 IP 어드레스에 상응하는 데이터 중 선행하는 로그인 시각과 후행하는 로그인 시각 사이의 데이터에 상기 선행하는 로그인 시각에 상응하는 사용자 식별자를 상응하여 생성하는제2 생성부; 및

   상기 검색부의 출력 결과 복수의 IP 어드레스가 존재하면, 각 IP 어드레스마다 상기 제1 생성부 또는 제2 생성부를 반복하여 실행시키는 제어부를 구비하는 IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스를 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스로의 변환 장치.
10. 사용자 데이터베이스, 로그인 데이터베이스, IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일, IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스, 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일, 확장 웹 로그 데이터베이스 및 프로그램을 저장하고 있는 메모리;

    상기 메모리에 결합되어 상기 프로그램을 실행하는 프로세서

    을 포함하되,

    상기 프로세서는 상기 프로그램에 의해,

    사용자 식별자를 포함하는 사용자 데이터베이스를 생성하는 단계;

    IP 어드레스, 행위 시각, 행위 내용을 포함하는 웹 로그 파일 또는 웹 로그 데이터베이스를 생성하는 단계;

    사용자 식별자, IP 어드레스, 로그인 시각을 포함하는 로그인 데이터베이스를 생성하는 단계-여기서, 로그인 데이터베이스의 IP 어드레스는 상기 웹 로그 파일 또는 상기 웹 로그 데이터베이스의 IP 어드레스에 상응함-;

    상기 IP 어드레스에 의한 연결성과 상기 로그인 시각 및 상기 행위 시각간의상관성을 이용하여 사용자 식별자, 행위 시각, 행위 내용을 포함하는 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 사용자 식별자 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스를 생성하는 단계;

    상기 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일 또는 상기 사용자 식별자 기준의 웹 로그 데이터베이스를 이용하여 사용자 행위를 분석하는 단계를

    실행하게 되는 것을 특징으로 하는 시스템.
11. 로그인 데이터베이스, IP 어드레스 기준의 웹 로그 파일, IP 어드레스 기준의 확장 웹 로그 데이터베이스, 사용자 식별자 기준의 웹 로그 파일, 확장 웹 로그 데이터베이스 및 프로그램을 저장하고 있는 메모리;

    상기 메모리에 결합되어 상기 프로그램을 실행하는 프로세서

    을 포함하되,

    상기 프로세서는 상기 프로그램에 의해,

    (a) 상기 로그인 데이터베이스에서 제1차로 IP 어드레스-여기서, 서로 다른 IP 어드레스인 경우, 먼저 저장된 IP 어드레스의 크기가 작은 것으로 함.- 및 제2차로 로그인 시각의 오름차순으로 검색하는 단계;

    (b) 상기 검색 결과, 단일의 IP 어드레스에 상응하는 복수의 데이터 중 단일의 사용자 식별자가 연속하여 상응되어 있으면, 상기 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스의 상기 단일의 IP 어드레스에 상응하는 데이터에 상기 단일의사용자 식별자를 상응하여 생성하는 단계;

    (c) 상기 검색 결과, 단일의 IP 어드레스에 서로 다른 사용자 식별자가 상응되어 있으면, 상기 각 사용자 식별자에 상응하는 각각의 로그인 시각을 인식하여 상기 웹 로그 파일 또는 확장 웹 로그 데이터베이스의 상기 단일의 IP 어드레스에 상응하는 데이터 중 선행하는 로그인 시각과 후행하는 로그인 시각 사이의 데이터에 상기 선행하는 로그인 시각에 상응하는 사용자 식별자를 상응하여 생성하는 단계; 및

    (d) 상기 단계(a)의 실행 결과 복수의 IP 어드레스가 존재하면, 각 IP 어드레스마다 상기 단계(b) 또는 단계(c)를 반복하여 실행하는 단계를 실행하게 되는 것을 특징으로 하는 시스템.