• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.717-724
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• 2020

감성 컴퓨팅은 인간의 상호 작용에서 중요한 역할을 하기 때문에 인간을 인식하는 인공 지능을 통해 감정을 이해하고 식별한다. 우울증, 자폐증, 주의력 결핍 과잉 행동 장애 및 게임 중독과 같은 정신 질환을 잘 이해함으로써 감정과 관련된 문제들을 잘 관리할 수 있을 것이다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 감정 인식을 위한 다양한 연구가 수행되었는데 기계학습을 적용하는데 있어서는 알고리즘의 복잡성을 줄이고 정확도를 향상시키기 위한 노력이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 노력중의 하나로 Stack AutoEncoder (SAE)를 이용하여 차원을 감소하는 방법과 Long-Short-Term-Memory/Recurrent Neural Networks (LSTM / RNN) 분류를 이용한 감성 분류에 대해 연구한 결과를 제시한다. 제안된 방법은 모델의 복잡성을 줄이고 분류기의 성능을 크게 향상시킨 결과를 가져왔다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권11호
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• pp.4246-4267
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• 2020

As the network goes deep into all aspects of people's lives, the number and the complexity of network traffic is increasing, and traffic classification becomes more and more important. How to classify them effectively is an important prerequisite for network management and planning, and ensuring network security. With the continuous development of deep learning, more and more traffic classification begins to use it as the main method, which achieves better results than traditional classification methods. In this paper, we provide a comprehensive review of network traffic classification based on deep learning. Firstly, we introduce the research background and progress of network traffic classification. Then, we summarize and compare traffic classification based on deep learning such as stack autoencoder, one-dimensional convolution neural network, two-dimensional convolution neural network, three-dimensional convolution neural network, long short-term memory network and Deep Belief Networks. In addition, we compare traffic classification based on deep learning with other methods such as based on port number, deep packets detection and machine learning. Finally, the future research directions of network traffic classification based on deep learning are prospected.