기계학습을 이용하는 침입 탐지 시스템의 성능은 특징 집합의 구성과 크기에 크게 좌우된다. 탐지율과 같은 시스템의 탐지 정확도는 특징 집합의 구성에, 학습 및 탐지 시간은 특징 집합의 크기에 의존한다. 따라서 즉각적인 대응이 필수인 침입 탐지 시스템의 실시간 탐지가 가능하도록 하려면, 특징 집합은 크기가 작으면서도 적절한 특징들로 구성하여야 한 다. 본 논문은 실시간 탐지를 위한 특징 집합 선택 문제를 해결하기 위해 사용했던 기존의 다목적 유전자 알고리즘에 특징 간의 Pearson 상관계수를 함께 사용하면 탐지율을 거의 낮추지 않으면서도 특징 집합의 크기를 줄일 수 있음을 보 인다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 NSL_KDD 데이터를 사용하여 10가지 공격 유형과 정상적인 트래픽을 구별하도 록 인공신경망을 설계, 구현하여 실험한다.