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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이성임
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 단국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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두 변수 간 선형의 관계가 있는 경우, 선형 프로파일을 가정하고 절편과 기울기가 일정한지 모니터링함으로써 이상상태를 판정할 수 있다. 이처럼 다수의 품질 특성치 간의 함수관계의 변화를 탐지하는 것을 프로파일 모니터링이라 한다. 선형 프로파일에 관한 대부분의 기본 연구에서는 모든 프로파일에서 설명변수의 관측치가 동일함을 가정하고 있다. 그러나 프로파일마다 설명변수의 값이 랜덤하게 관측되는 경우도 존재한다. 본 논문에서는 설명변수가 프로파일마다 랜덤하게 관측된다는 가정하에서 단순 선형 프로파일 모니터링을 적용하기 위해 기존의 방법을 확장 적용하고자 한다. 모의실험을 통해 제안한 방법의 성능을 확인하고 실제 사례에 적용 가능성을 확인하기 위해 네트워크 침입 탐지 CICIDS-2017 데이터에 적용하였으며, 기존에 네트워크 침입 탐지에 활용되는 분류 알고리즘의 결과와 비교해 보았다.
목차
제 1 장 서 론 1제 2 장 프로파일 모니터링 3제1절 기존의 프로파일 모니터링 연구 31. 절편과 기울기에 대한 Shewhart 관리도 42. 프로파일 호텔링 관리도 5제2절. 랜덤 설명변수를 갖는 프로파일 모니터링 연구 61. 절편과 기울기에 대한 수정된 Shewhart 관리도 62. 수정된 프로파일 호텔링 관리도 73. 이변량 호텔링 관리도 7제 3 장 모의실험 9제 4 장 실제 자료 분석 14제1절 프로파일 모니터링 적용 결과 15제2절 분류 알고리즘 적용 결과 18제3절 프로파일 모니터링과 분류 알고리즘 적용 결과 비교 21제 5 장 결론 및 토의 23참고문헌 24영문초록 25
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