데이터 마이닝을 이용한 무선 인터넷 서비스 분류기법

Q: 이 논문에서 정의한 무선 인터넷 서비스 분류란 무엇인가?

WiBro 망과 같은 무선 환경에서 발생하는 트래픽 데이터를 기반으로 다양한 응용 프로그램들을 식별하고 구분하는 것을 의미한다. 본 연구에서는 기존의 Flow 기반 방식 대신 세션 단위의 분석을 통해 분류의 정확도를 높이는 방식을 취한다.

Q: WiBro 망의 서비스 분류를 위해 적용한 CART와 SVM의 성능 차이는 어떠한가?

연구 결과, CART 분류기의 오차율은 0.85%, SVM은 0.94%로 두 기법 모두 우수한 성능을 보였다. CART는 구현이 간단하고 결과 해석이 용이한 반면, SVM은 상대적으로 높은 정확도를 제공하지만 연산 복잡도가 높다는 특징이 있다.

이성진; 송종우; 안수한; 원유집; 장재성

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이성진 송종우 안수한 원유집 장재성

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 정보통신 정보과학회논문지 : 정보통신 제36권 제3호

발행연도: 2009.6

수록면: 153 - 162 (10page)

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오늘 날 다양한 플랫폼을 기반으로 한 무선 네트워크 위에 실행되고 있는 수 많은 응용 프로그램은 서비스 운영자 입장에서 정확히 분류해내는 것은 중요하다. 이 연구는 WiBro 상용망에서 임의로 생성한 트래픽 데이터에서 다양한 응용프로그램들을 분류하는 것을 목적으로 한다. 분류기를 개발하는데 있어서 기존에 Flow기반으로 분류를 하는 대신 세션이라는 단위로 실험을 진행하였다. 이 단위를 사용하여 두 가지 분류 기법을 사용하였다: Classification and Regression Tree와 Support Vector Machine. 각 판별기는 생성된 변수들을 기반으로 판별을 시도하였을 때 CART의 경우 0.85%, SVM의 경우 0.94%의 오차를 보여 우수한 성능을 보였지만, 판별기의 구현과 결과 해석이 용이한 CART를 이용하여 판별시스템을 구축하는 것이 유리함을 보였다.

#판별 시스템 #CART #SVM #인터넷 서비스 분류 #Traffic Classification #Internet Services Classification

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-018448405

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