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계절성 임베딩을 고려한 STL-Attention 기반 트래픽 예측
염성웅 ( Sungwoong Yeom ),최철웅 ( Chulwoong Choi ),콜레카르시바니산제이 ( Shivani Sanjay Kolekar ),김경백 ( Kyungbaek Kim ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
최근 비정상적인 네트워크 활동 감지 및 네트워크 서비스 프로비저닝과 같은 다양한 분야에서 응용되는 네트워크 트래픽 예측 기술이 네트워크 통신 문제에 의한 트래픽의 결측 및 네트워크 유저의 불규칙한 활동에 의한 비선형 특성 때문에 발생하는 성능 저하를 극복하기 위해 딥러닝 신경망에 대한 연구가 활성화되고 있다. 이 딥러닝 신경망 중 시계열 딥러닝 신경망은 단기 네트워크 트래픽 볼륨을 예측할 때 낮은 오류율을 보인다. 하지만, 시계열 딥러닝 신경망은 기울기 소멸 및 폭발과 같은 비선형성, 다중 계절성 및 장기적 의존성 문제와 같은 한계를 보여준다. 이 논문에서는 계절성 임베딩을 고려한 주의 신경망 기반 트래픽 예측 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 STL 분해 기법을 통해 분해된 트래픽 트랜드, 계절성, 잔차를 이용하여 일별 및 주별 계절성을 임베딩하고 이를 주의 신경망을 기반으로 향후 트래픽을 예측한다.
통합 멀티미디어 지식베이스 시스템을 위한 프로토콜 관리기의 설계에 대한 연구
황용주,유춘식 기전여자대학 1993 論文集 Vol.13 No.-
Integration of knowledge base, database, and hypermedia system improve function of information system. Object-oriented modeling support useful concept on integration of them. In this paper, We use knowledge representation model i.e. MKOMT for effective integration of them and design protocol manager. This support management and manipulation for represented knowledge using MKOMT and control interactive operation of them.