인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 저자정보
피인용 0
초록·키워드
ML.NET은 마이크로소프트가 개발한 오픈 소스 머신러닝 프레임워크로, .NET 애플리케이션에 머신러닝 기능을 효율적으로 통합할 수 있도록 설계되었다. 기존 머신러닝 라이브러리들은 Python을 기반으로 하여, .NET 플랫폼과의 호환성은 제한적이다. 본 연구는 ML.NET의 호환성을 활용해 .NET 기반 바이너리 분석 프로젝트와 통합되는 ISA 예측 모델을 설계하고 구현한다. 이 모델은 바이너리 파일의 바이트코드를 분석하고 학습하여 파일의 ISA를 예측할 수 있으며, 이를 통해 .NET 환경에서 머신러닝 활용 가능성을 분석하였다. ML.NET에서 제공하는 함수들로 데이터 전처리부터 N-gram 기반 피처 생성, 모델 학습 및 평가까지 전체 과정을 수행하였다. 본 논문은 ML.NET 프레임워크를 활용한 ISA 예측 모델의 구현 사례를 제시하며, 전처리 과정, N-gram 기반 모델 훈련 절차, 성능 평가, 그리고 실험 결과의 한계점 분석 및 향후 모델 성능 개선 방향 제안으로 구성된다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-095624305
