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ORCID:  http://orcid.org/0000-0003-4349-3143
Document type: Dissertação
Access type: Acesso Aberto
Title: Proposta de um método de identificação de anomalias em redes móveis com base na representação dimensional de KPIs usando PCA e clustering
Alternate title (s): Proposal for an anomaly identification method in mobile networks based on the dimensional representation of KPIs using PCA and clustering
Author: Corrêa, Felipe Augusto Machado
First Advisor: Pinheiro, Alan Petrônio
First member of the Committee: Vasconcelos, Lorenço Santos
Second member of the Committee: Macedo, Daniel Fernandes
Third member of the Committee: Carrijo, Gilberto Arantes
Summary: A complexidade, abrangência e quantidade de dados produzidos pelas redes móveis têm exigido novos métodos para uma análise mais automatizada e capaz de buscar por padrões de anomalias não-óbvios. Neste sentido, esta pesquisa propôs um método de identificação de anomalias baseado em técnicas de redução de dimensionalidade e clustering, aplicados a um conjunto de dados composto por indicadores de desempenho. Este método emprega as técnicas PCA e DBSCAN, que são aplicados aos dados (indicadores) que foram segmentados por hora. Para efeitos de comparação, foi implementado um segundo método de referência que emprega as técnicas SOM e LoOP. Os resultados de ambos os métodos, o aqui proposto e o de referência, foram comparados. Foi usado um acervo de dados com seis indicadores de uma rede LTE em operação. Para averiguar o desempenho e a sensibilidade dos métodos, foram inseridas anomalias sintéticas baseadas em alguns cenários de degradação características das redes móveis. Além disto, as classificações de ambos os métodos foram, posteriormente, avaliadas por dois profissionais qualificados. O método utilizado obteve um bom desempenho na identificação das anomalias sintéticas inseridas se comparado com o método padrão. Neste sentido, os resultados encontrados encorajam o uso do método proposto como ferramenta complementar de análise para nortear a correção de falhas, otimizar recursos e indicar a expansão de capacidade da rede.
Abstract: The complexity, coverage and amount of data produced by mobile networks have required new methods for a more automated analysis and searching for patterns of non-obvious anomalies. In this sense, this research proposed an anomaly identification method based on dimensionality reduction and clustering techniques, applied to a data set composed of performance indicators. This method employs the PCA and DBSCAN techniques, which are applied to a hour segmented real dataset. A second method, based on the structure of the proposed method, but with SOM and LoOP techniques was presented. This method can be seen as a reference method for comparing the proposed method, in order to validate the results found. The methods were evaluated using a data set with six indicators of an LTE network in operation. To investigate the performance and sensitivity of the methods, synthetic anomalies were inserted based on some degradation scenarios characteristic of mobile networks. In addition, network elements with a high number of anomalies were assessed by two qualified professionals. The methods performed well in the identification of the inserted synthetic anomalies, however, some limitations in the reference method regarding parameterization and the definition of a threshold of the techniques hinder their use with other data sets. Finally, the results encourage the use of methods as a tool to guide the correction of failures, optimize resources and indication of network capacity expansion.
Keywords: Clustering
Data Analytics
Detecção de anomalias
Redes móveis
Redução de dimensionalidade
Anomaly detection
Mobile networks
Dimensionality reduction
Area (s) of CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES::SISTEMAS DE TELECOMUNICACOES
Language: por
Country: Brasil
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
Program: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Quote: CORRÊA, Felipe Augusto Machado. Proposta de um método de identificação de anomalias em redes móveis com base na representação dimensional de KPIs usando PCA e clustering. 2020. 127 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020. Disponível em: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2020.264.
Document identifier: http://doi.org/10.14393/ufu.di.2020.264
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/29140
Date of defense: 20-Feb-2020
Appears in Collections:DISSERTAÇÃO - Engenharia Elétrica

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