KCI우수등재
반복측정된 3대 무선포탈들의 패킷패턴 추정에 관한 연구
저자
발행기관
학술지명
한국데이터정보과학회지(Journal of the Korean data & information science society)
권호사항
발행연도
2018
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
251-265(15쪽)
KCI 피인용횟수
1
DOI식별코드
제공처
소장기관
본 논문은 네이버, 다음, 네이트 등 3대 무선포탈들의 패킷패턴에 대해 추정의 정확성을 높이고 우수한 모형을 찾기 위해, 원자료 시계열모형과 승법계절분해 모형, 가법계절분해 모형 등 세가지 모형들을 비교, 분석하였다. 이를 위해 2012년 9월 2일부터 2017년 6월 30일까지 접속 시 6회 반복 측정하여 총 3,246회 패킷량을 측정하였다. 종속변수는 무선포탈들의 패킷량이며 독립변수는 우리의 주 관심사인 접속횟수, 접속날짜, 접속시간, 접속요일, 접속월 등이다. 세 모형에 적용된 분석방법은 자기회귀 모형이며, 독립변수와 자기회귀변수 선택은 후방제거법을 적용하였다. 모형진단은 Box-Ljung 통계량과 잔차의 ACF, PACF를 이용하였다. 세 모형의 비교는 AIC와 MSE로 실시하였다. 그 결과, 네이버는 승법계절분해 모형이, 다음은 가법계절분해 모형이, 네이트는 원자료 시계열모형이 선택되었고, 선택된 모형들도 적합한 것으로 나타났다. 네이버 모형에서는 접속횟수와 접속날짜, 접속시간, 월요일, 목요일, 금요일이 유의한 차이를 보였으며, 다음 모형에서는 접속횟수와 접속날짜, 접속시간이 유의한 차이를 보였으며, 네이트 모형에서는 첫 번째 접속, 접속날짜, 접속시간, 접속요일, 1월, 2월, 9월, 10월이 유의한 차이를 보였다. 모형들의 설명력은 네이버에 대해서 78.83%, 다음에 대해서는 75.53%, 네이트에 대해서는 80.55%로 높았다. 이러한 결과는 반복 측정되는 시계열자료는 계절분해 모형 등 다양한 방법으로 분석하여 비교하여 추정의 정확성을 높이는 것이 필요하다는 사실을 보여준다.
더보기The purpose of this paper is to build a proper model for packet amount of mobile portals such as Naver, Daum, and Nate. We considered three time series models: the first one is of raw data, the second one is of multiplicative decomposition data, and the last one is of additive decomposition data. The time series models have been built using autoregressive model, in which predictors were repetition, date, week, and month. We collected 3,246 cases by measuring the sixth per access from September, 2012 to June, 2017. The significant predictors and AR parameters have been selected respectively by backward elimination and by significant test. Comparing the three models by AIC and MSE, we selected the multiplicative decomposition model for Naver and additive decomposition model for Daum, raw data model for Nate. The models are proper from Box-Ljung statistic and residual ACF and PACF. Total R2 are 78.83% for Naver, 75.53% for Daum, and 80.55% for Nate. The results of this paper show that it is necessary to improve the accuracy of estimation by comparing and analyzing repeatedly measured time series data by various methods such as seasonal decomposition model.
더보기분석정보
| 연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
|---|---|---|---|
| 2022 | 평가예정 | 계속평가 신청대상 (등재유지) | |
| 2017-01-01 | 평가 | 우수등재학술지 선정 (계속평가) | |
| 2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
| 2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
| 2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
| 2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
| 2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
| 2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보2차) | KCI후보 |
| 2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
| 2001-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
| 기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
|---|---|---|---|
| 2016 | 1.18 | 1.18 | 1.07 |
| KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
| 1.01 | 0.91 | 0.911 | 0.35 |
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