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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      머신러닝 모델을 이용한 대학교 모바일 트래픽 분류

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      https://www.riss.kr/link?id=A107995783

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      국문 초록 (Abstract)

      빅 데이터 시대에 넘쳐나는 모바일 트래픽 데이터를 효율적으로 할당하고 수용하기 위한 많은 시도들이 있었다. 그 중 하나가 모바일 트래픽 데이터를 예측하여 미리 통신 자원을 할당해주...

      빅 데이터 시대에 넘쳐나는 모바일 트래픽 데이터를 효율적으로 할당하고 수용하기 위한 많은 시도들이 있었다. 그 중 하나가 모바일 트래픽 데이터를 예측하여 미리 통신 자원을 할당해주는 방식이다. 본 논문에서는 모바일 트래픽 예측의 정확도를 높이기 위한 방법으로서, 특정 장소들이 갖는 고유한 특성 때문에 비슷한 트래픽 유형을 보임을 증명했다. 대학교를 예시로 특정 장소의 고유한 특징을 증명하였는데, 머신러닝 모델로 대학교 트래픽을 분류한 결과, 정확도가 99.1%였다.

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