| 초록 |
- 로그 데이터 분석을 위한 최적 확률모형에 관한 연구를 위해 다음과 같은 이론적 결과 및 실험적 결과를 정리함 - 이를 위해 로그 데이터 중 노드들의 출현빈도를 중심으로 한 로그 데이터를 다시 정리함 - 출현빈도수를 통한 특정 시간대 및 특정 일자에 노드들의 출현히 빈번함 - 노드들의 의존관계가 존재하며 출현빈도의 증가는 특정 노느들의 결과로 나타남 - 다음과 같은 이론적 결과들 소개 · 다양한 확률분포 소개 및 적용분야 · 확률과정론 소개 및 드문 사건 모델링 · 선형/비선형추세모형 소개 및 로그 데이터에 적용 · 확률미분방정식 소개 및 변동성 모형 소개 · 시계열방법론 소개 및 로그 데이터에 적용 - 또한, 다음과 같은 실험적 결과들 소개 · 로그 데이터의 특성에 따라 확률분포로 근사가 가능함 · 선형추세모형보다는 비선형추세모형으로 근사가 가능함 · 특정 시간에 ARIMA 모형으로 적합 가능함 - 본 결과를 통해 로그 데이터의 특징을 알 수 있으며 이를 활용한 다음과 같은 다양한 분야에 적용 가능함 · 시스템 관리 및 유지, 보수 · 희귀 사건 모델링 |
