Detailed Information
Cited 0 time in 
Cited 0 time in 
Cited 0 time in
Metadata Downloads
네트워크 데이터 모델링을 위한 효과적인 성분 선택
Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김호인 | - |
| dc.contributor.author | 조재익 | - |
| dc.contributor.author | 이인용 | - |
| dc.contributor.author | 문종섭 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-09-09T14:35:04Z | - |
| dc.date.available | 2021-09-09T14:35:04Z | - |
| dc.date.created | 2021-06-17 | - |
| dc.date.issued | 2008 | - |
| dc.identifier.issn | 1226-7953 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/124961 | - |
| dc.description.abstract | 네트워크 데이터 모델링은 침입 탐지 시스템의 성능 평가, 네트워크 모니터링, 네트워크 데이터 분석 기법 연구에 있어서 반드시 필요한 연구이다. 네트워크 데이터의 모델링에는 반드시 네트워크의 실제 데이터를 분석하고, 분석된 데이터를 이용하여 효과적으로 데이터를 구성 하여야만, 실제 네트워크 데이터의 충분한 정보를 모델링 된 데이터에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 대규모의 네트워크 데이터에서 실제 네트워크에서 사용가능한 모든 성분에 대해 수량화 하였으며, 수량화 된 데이터를 통계적 분석 방법을 통하여 모델링 데이터에서 가장 효과적인 분류 기준으로 작용할 수 있는 성분을 분석하였다. | - |
| dc.language | Korean | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국방송∙미디어공학회 | - |
| dc.title | 네트워크 데이터 모델링을 위한 효과적인 성분 선택 | - |
| dc.title.alternative | Effective Feature Selection Model for Network Data Modeling | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 문종섭 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 방송공학회 논문지, v.13, no.1, pp.92 - 98 | - |
| dc.relation.isPartOf | 방송공학회 논문지 | - |
| dc.citation.title | 방송공학회 논문지 | - |
| dc.citation.volume | 13 | - |
| dc.citation.number | 1 | - |
| dc.citation.startPage | 92 | - |
| dc.citation.endPage | 98 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.identifier.kciid | ART001223285 | - |
| dc.description.journalClass | 2 | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Network Data Set | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Network Feature Selection | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Intrusion Detection | - |
| dc.subject.keywordAuthor | Network Data Analysis | - |
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.