Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2019.10a
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- Pages.778-780
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- 2019
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Prediction of Change in Network Traffic with Machine Learning
기계 학습을 통한 네트워크 트래픽 변화 예측
- Ko, Tae-Jin (College of Software, Sungkyunkwan University) ;
- Yang, Hui-Gyu (College of Software, Sungkyunkwan University) ;
- Raza, Syed Muhammad (College of Software, Sungkyunkwan University) ;
-
Kim, Moon-Seong
(Dept. of Liberal Art, Seoul Theological University)
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-
Choo, Hyun-Seung
(College of Software, Sungkyunkwan University)
- 고태진 (성균관대학교 소프트웨어대학) ;
- 양희규 (성균관대학교 소프트웨어대학) ;
- 샤이드 무하마드 라자 (성균관대학교 소프트웨어대학) ;
-
김문성
(서울신학대학교 교양학부)
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추현승
(성균관대학교 소프트웨어대학)
- Published : 2019.10.30
Abstract
본 논문은 네트워크 트래픽에 대한 동적인 변화에 대응하기위해 기존의 네트워크 트래픽 데이터를 이용하여 기계 학습을 사용하여 학습시킴으로써 이후 네트워크 트래픽 동향에 대해 분류하여 예측하는 연구에 관한 논문으로, 기계 학습의 종류 중 MLP(Multi-Layer Perceptron)를 이용하여 실험하였는데 MLP 의 구조와 학습 반복 횟수에 따른 정확도의 차이와 테스트 데이터 실험 결과를 정리하였다. 또한 이를 통해 얻어진 결과는 어떻게 사용 될 지와 정확도를 높이기 위해서는 어떤 요소가 영향을 끼치는지에 대해 논문의 방식과 비교하여 설명한다.
Keywords