데이터 마이닝을 이용한 무선 인터넷서비스 분류기법 Wireless Internet Service Classificationusing Data Mining

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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 판별 시스템을 구축하는 것이 유리함을 보였다.
Publisher
한국정보과학회
Issue Date
2009-06
Language
Korean
Citation

정보과학회논문지 : 정보통신, v.36, no.3, pp.153 - 162

ISSN
1229-7720
URI
http://hdl.handle.net/10203/261051
Appears in Collection
EE-Journal Papers(저널논문)
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