• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.132-140
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• 2019

최근 전 세계 많은 도시는 교통량 및 대기오염을 감축하기 위해 공유자전거 시스템을 도입하여 운영하고 있고, 서울시에서도 2015년부터 따릉이 공유자전거 서비스를 제공하고 있다. 공유자전거의 사용이 확산됨에 따라 대여소별로 자전거의 수요는 증가하고 있으나, 제한된 예산 하에서 대여소별로 수요를 관리하기 때문에 운영 및 관리상의 어려움이 존재한다. 현재 자전거 재배치를 통해 대여소별로 수요의 변동을 해결하려고 노력하고 있으나, 불확실한 미래의 사용자 수요를 정확히 예측하는 것이 보다 근본적인 방안이다. 본 연구에서는 통계적 시계열 분석을 통해 서울시 따릉이의 수요를 예측하는 모델을 개발하고, 이를 실제 데이터를 통해 분석하고자 한다. 특히, 전기 사용량의 수요에 사용했던 Holt-Winters방법을 따릉이 수요 예측을 위해 변형하여 적용하였고, 또한 파라미터들의 변동이 실제 수요예측에 어떠한 영향을 미치는지 민감도 분석도 수행하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권1호
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• pp.19-28
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• 2005

최근 알려지지 않은 공격(unknown attack)으로부터 네트워크를 보호하기 위한 네트워크 트래픽 어노멀리(anomaly) 검출에 대한 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 캠퍼스 네트워크의 보드라우터(border router)의 NetFlow 데이터로 제공되는 초당비트수(bits per second)와 초당플로수(flows per second)의 상관관계를 단순회귀분석을 통하여 새로운 어노멀리 검출 기법을 제시하였다. 새로이 제안된 기법을 검증하기 위해 실지 캠퍼스 네트워크에 적용하였으며 그 결과론 Holt-Winters seasonal(HWS) 알고리즘과 비교하였다. 특히, 제안된 기법은 기존 RRDtool에 통합시켜 실시간 검출이 가능하도록 설계하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권3호
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• pp.173-183
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• 2009

본 논문에서는 엔트로피에 기반한 이상징후 탐지 시스템을 제안한다. 엔트로피는 시스템의 무질서정도를 측정하는 지표로써, 이상징후 출현 시 네트워크의 엔트로피는 급증한다. 네트워크를 IP와 포트번호를 기준으로 분류하여, 패킷별로 역학을 관찰하고 엔트로피를 각각 측정한다. 분산서비스거부공격이나 웜, 스캐닝 등의 네트워크 공격 출현 시 패킷 교환과정이 정상적일 때와는 다르므로 엔트로피를 통하여 기존기법 보다 높은 탐지율로 이상징후를 탐지할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 원과 서비스거부공격을 포함한 데이터 셋을 수집하여 제안기법을 검증하였다. 또한 지수평활법, Holt-winters 등의 시계열예측 기법과 주성분분석을 이용한 이상징후 탐지 기법과 정확도 측면에서 비교한다. 본 논문에서 제안한 기법으로 웜, 서비스거부공격 등의 이상징후 탐지에 있어 오탐지율을 낮출 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.857-867
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• 2009

본 연구는 학년 (연령) 진급에 따른 인구증감률에 대하여 전국 학생수를 예측하는 다양한 방법들을 제시하고, 제시된 예측 모형들을 이용하여 출생아들이 고3학생이 되는 18년 후인 2026까지의 학생수를 예측하는 것이다. 이동평균과 시계열모형, 회귀분석 등 다양한 예측모형들이 사용되었고, 적합 척도들을 이용하여 이들의 오차들을 측정하였다. 예측오차를 측정하는 도구들을 기준으로 제시된 예측방법들 중 이동평균에 의한 방법은 쉽고 단순한 장점을 지니면서도 기존에 예측되어진 한국교육개발원의 예측결과 뿐 아니라 회귀분석 및 시계열예측의 고등기법들의 결과들 보다 예측 능력이 우수한 것으로 나타났다.