장기간 실행되는 시스템에 영향을 미치는 소프트웨어 노화 현상을 해결하기 위해, 동적 워크로드 조건 하에서 머신 러닝 기반의 적응형 접근 방식을 제안합니다. 개념 드리프트 시나리오를 위해 개발된 DDM(Drift Detection Method) 및 ADWIN(Adaptive Windowing)을 워크로드 변화에 적용하여 적응형 모델을 구축하고, 정적 모델과 비교 평가합니다. 시뮬레이션된 워크로드 변화 실험 결과, 정적 모델은 보이지 않는 워크로드 프로파일에 적용 시 성능 저하가 발생한 반면, ADWIN을 사용한 적응형 모델은 높은 정확도를 유지하며 모든 분석 시나리오에서 0.93 이상의 F1-Score를 달성했습니다.
