A Comparative Study of Statistical Techniques and Machine Learning Models for Efficient Leased Line Resource Usage Prediction

효율적인 전용회선 자원 사용량 예측을 위한 통계적 기법과 기계학습 모델 비교 연구

전용회선은 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환 회선의 급격한 증가에도 불구하고 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 시계열 데이터 예측 모델을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 모형 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모델들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다.