Linear profile monitoring with random covariate

설명변수가 랜덤인 성형 프로파일 연구

Profile control chart aims to detect a change in the functional relationship of multivariate characteristics in the statistical process control. In monitoring two variables, a linear profile is of interest composed of the intercept and slope of one variable (response variable) against the other (explanatory variable). The previous studies on monitoring of the linear profile mostly assume that the explanatory variables are the same for all profiles. However, there are also cases where they vary depending on profiles. This paper intends to extend the monitoring method to where explanatory variables are different for each profile. We compare the new method's performance through simulation and apply it to monitoring a network intrusion using NSL-KDD data.

통계적 공정관리에서 프로파일 관리도란 다수의 품질 특성치 간 함수관계의 변화를 탐지하는 것을 말한다. 두 변수 간 선형의 관계가 있는 경우, 선형 프로파일을 가정하고 절편과 기울기가 일정한지 모니터링한다. 이때 선형 프로파일에 관한 대부분의 기존 연구에서는 모든 프로파일에서 설명변수의 관측치가 동일하다고 가정한다. 그러나 프로파일마다 설명변수의 값이 랜덤하게 관측되는 경우도 존재한다. 본 논문에서는 단순 선형 프로파일 모니터링에서 설명변수가 프로파일마다 랜덤하게 관측된다는 가정하에 기존의 방법을 확장 적용하고자 한다. 모의실험을 통해 제안한 방법의 탐지 성능을 확인하고 네트워크 침입 탐지 알고리즘 성능을 비교하기 위한 NSL-KDD 데이터를 이용하여 제안된 침입 탐지 결과를 비교해 보았다.