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저자정보
나세현 (경희대학교) 김영준 (경희대학교) 유현민 (경희대학교) 안희준 (경희대학교) 문정모 (한국전자통신연구원) 홍인기 (경희대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제47권 제2호
발행연도
2022.2
수록면
398 - 407 (10page)
DOI
10.7840/kics.2022.47.2.398

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2022

이동통신 트래픽 예측을 위한 클러스터링 기법
나세현 ,  김영준 ,  유현민 외 3명 한국통신학회논문지 2022.02 학술저널

2021

이동통신 트래픽 예측을 위한 클러스터링 기법
나세현 ,  김영준 ,  유현민 외 2명 한국통신학회 학술대회논문집 2021.06 학술대회자료

초록· 키워드

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급증하는 모바일 트래픽을 네트워크가 적절히 수용하고, 네트워크 성능을 유지 관리하기 위해서는 미래에 발생할 트래픽을 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 시공간 데이터를 학습시키는데 적합한 딥러닝 알고리즘인 ConvLSTM(Convolutional LSTM)을 사용하여 미래 트래픽 데이터를 예측한다. 트래픽 데이터는 시간과 공간에 따라 발생하는 양상이 제각각이기 때문에 서로 다른 양상을 보이는 트래픽 데이터를 한꺼번에 학습 데이터로 사용하여 학습시키는 것은 모델의 성능을 저해할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 나름의 트래픽 유사성에 대한 기준을 정하여 유사성에 의한 클러스터링 알고리즘을 통해 클러스터 단위로 트래픽 데이터를 학습시킨다. 본 논문은 연구에 사용한 유사도 기반 클러스터링 방법을 설명하고, 클러스터의 개수를 증가시켜 학습시킬 때의 트래픽 예측성능의 변화를 분석한다. 연구 결과, 클러스터링 개수를 증가시킬수록 예측 오류가 줄어드는 것을 확인할 수 있었다. 그러나, 너무 많은 클러스터로 나눌 경우 오히려 예측 오류가 증가하였다.
#트래픽 예측 #딥러닝 #클러스터링 #컨볼루셔널 LSTM #평균 제곱근 오차 #Traffic Prediction #Deep-Learning #Clustering #Convolutional LSTM #RMSE

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 시뮬레이션
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Cisco, Cisco visual networking index: Global mobile data traffic forecast update, 2017-2022 (2019), Retrieved Aug. 19, 2020, from https:// s3.amazonaws.com/media.mediapost.com/uploa ds/CiscoForecast.pdf. D. Tikunov and T. Nishimura, “Traffic prediction for mobile network using Holt-Winter’s exponential smoothing,” 2007 15th Int. Conf. Softw., Telecommun. and Comput. Netw., pp. 1-5, Split, Croatia, Sep. 2007. google schola H. W. Kim, J. H. Lee, Y. H. Choi, Y. U. Chung, and H. Lee, “Dynamic bandwidth provisioning using ARIMA-based traffic forecasting for Mobile WiMAX,” Comput. Commun., vol. 34, no. 1, pp. 99-106, Jan. 2011. google schola D. Zhang, L. Liu, C. Xie, B. Yang, and Q. Liu, “Citywide cellular traffic prediction based on a hybrid spatiotemporal network,” Algorithms, vol. 13, no. 1, pp. 1-16, Jan. 2020. google schola C. Zhang, H. Zhang, J. Qiao, D. Yuan, and M. Zhang, “Deep transfer learning for intelligent cellular traffic prediction based on cross-domain big data,” in IEEE J. Sel. Areas in Commun., vol. 37, no. 6, pp. 1389-1401, Jun. 2019. google schola

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