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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 윤희용
- 발행연도
- 2019
- 저작권
- 성균관대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수2
이 논문의 연구 히스토리 (3)
2019
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최근, 수많은 IoT(Intetnet of Things) 기기가 급속히 확산되면서 엄청난 양의 트래픽이 발생하고 있다. 이와 같은 많은 양의 트래픽은 네트워크의 전송 속도를 느리게 할 뿐만 아니라 높은 QoS(Quality of Service)를 보장하기 어렵게 만든다. 이러한 문제를 해결하기 위해 SDN(Software-Defined Networking) 기술이 도입되었는데, SDN은 제어 단과 데이터 처리 단을 분리하여 네트워크를 효율적으로 관리할 수 있으므로 대규모 네트워크 환경에서 효율적으로 사용된다. 본 논문에서는 SDN 환경에서 다양한 트래픽을 적절히 분류할 수 있는 새로운 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 기존의 filter 기반 방식에서는 특징을 평가하는 평가 기준이 부족하여 특징의 수가 작게 되면 분류 정확도가 낮아지는 단점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 가중치 기반 chi2-square test 알고리즘을 도입한 새로운 특징 선택 기법을 제안한다. 세 가지 다양한 데이터 세트에 대한 실험 결과가 제안된 알고리즘이 기존에 널리 사용되는 두 개의 특징 선택 알고리즘에 비해 분류 정확도와 F1 점수가 훨씬 우수한 결과를 보인다.
목차
제1장 서론 1제2장 관련연구 42.1 특징선택 42.1.1 Filter Method 42.1.2 Wrapper Method 72.1.3 Embedded Method 82.1.4 Hybrid Method 82.2 Software-Defined Networking 9제3장 본론 113.1 제안된 특징 선택 알고리즘 11제4장 실험 결과 164.1 데이터 세트 164.2 시뮬레이션 결과 19제5장 결론 26참고문헌 27Abstract 31
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