메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제27권 제3호
발행연도
2016.6
수록면
701 - 710 (10page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
네이버 무선포털 패킷량을 분석하기 위해 2012년 9월 3일부터 2015년 10월 26일까지 조사하였으며, 한번 접속 시 6회 반복 측정하여 2,004개 자료를 수집하였다. 분석방법으로는 자기회귀오차모형을 사용하였으며, 종속변수는 패킷량이며 독립변수는 반복접속 횟수, 접속날짜, 접속시간, 접속요일, 접속월이다. 모형선택 기준은 AIC 기준과 R2기준으로 오차가 AR(36)을 따르는 모형이 선택되었다. 선택 모형으로부터 발견한 점들은 첫째로 날짜가 지남에 따라 평균 0.0752Kbyte 증가하고 있고, 둘째로 첫 번째 접속 시 다운로드되는 패킷량이 평균 156.965Kbye로 재접속 시 다운로드되는 패킷량보다 평균 134.995Kbyte 많으며, 재접속 시 재사용률은 평균 82.76%라고 추정되었다. 셋째로, 시간대별 차이는 없었고, 넷째로 요일별 차이는 모두 유의하게 나타났다. 금요일이 가장 패킷량이 많았으며, 다음은 목요일이었으며, 수요일과 토요일은 비슷하였다. 다음으로 일요일이었으며 월요일이 가장 적었다. 다섯째로 월별 패턴에서는 5월과 8월이 각각 평균 13.98Kbyte, 12.48Kbyte적었으며 그 외 달은 유의한 차이를 보이지 않았다. R2에 의하면 우리의 모형은 실제 데이터 변동의 81.34%를 설명하고 있다. 연구의 한계는 패킷량에 영향을 많이 주는 데이터를 분석하지 못한 점이고 본 연구의 중요성으로 볼 때 다른 무선 포털을 분석 등 지속적인 연구가 요구된다.
#패킷량 #무선포털 #Autoregressive error model #dummy variable #mobile portal #더미변수 #packet amount #자기회귀오차모형

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
[단행본] - Jo, S. / 2011 / Time series analysis using SAS / ETS / Yulgok press google schola [단행본] - Jung, D. / 2009 / Demand forecasting of time series I / Hannarae Academy google schola [학술지(정기간행물)] - 이훈자 / 2012 / 소비자물가지수의 시계열모형 연구 / 한국데이터정보과학회지 23 (3) : 535 ~ 542 dbpia [인터넷자원] - Ministry of Science, ICT and Future Planning / / Statistical data google schola [학술지(정기간행물)] - 명성민 / 2013 / 변기 및 세탁기 가정용수 사용량의 시계열모형 연구 / 한국데이터정보과학회지 24 (6) : 1141 ~ 1148 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2018-041-001378021