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NTIS 바로가기한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.20 no.10, 2020년, pp.715 - 725
위지원 (충북대학교 정보통신공학부) , 최도진 (충북대학교 정보통신공학부) , 이현병 (충북대학교 정보통신공학부) , 임종태 (충북대학교 정보통신공학부) , 임헌진 (충북대학교 정보통신공학부) , 복경수 (원광대학교 SW융합학과) , 유재수 (충북대학교 정보통신공학부)
In this paper, we propose an optimization scheme for a k-Nearest Neighbor(k-NN) query, which finds k objects closest to the query in the high dimensional feature vectors. The k-NN query is converted and processed into a range query based on the range that is likely to contain k data. In this paper, ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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이미지 검색의 2가지 방법인 의미 기반 검색과 내용 기반 검색은 무엇인가? | 이미지 검색은 크게 의미 기반(Semantic-based)검색과 내용 기반(Content-based) 검색으로 나뉜다. 의미 기반 이미지 검색은 태그의 키워드나 웹 사이트의 텍스트를 이용하여 검색한다. 내용 기반 이미지 검색은 객체가 가지고 있는 특징들(예를 들어 색상, 굴곡 등)을 이용하여 객체를 검색하는 기술을 일컫는다. 특징은 한 가지만 사용하여 객체를 검색할 수도 있고 여러 가지 특징을 혼합하여 사용할 수도 있다. | |
k-최근접은 무엇인가? | 근접 데이터를 찾는 것은 다양한 방법을 이용하여 연구되고 있다[1]. 그 중 k-NN은 k개의 값을 주어 이웃한 데이터를 k를 찾아내는 것으로 활용 분야가 매우 다양한 기본적인 알고리즘이다[2-5]. k-NN은 굉장히 효과적인 방법이지만 데이터양 또는 차원의 수에 따라 비례하여 높아지는 처리 비용이 발생하는 문제점이 존재한다. | |
kd-트리는 무엇인가? | [9]에서는 kd-트리와 iDistance를 이용하여 하이브리드(Hybrid) 색인을 구축하였다. kd-트리는 k차원 의데이터를 분할하는 기법으로 이진 탐색 트리를 다차원공간으로 확장한 것이다. iDistance는 거리 기반 색인기법으로 고차원 데이터를 1차원인 거리로 표현한 뒤 B+-Tree에 색인하는 기법이다. |
Wen Li, Ying Zhang, Yifang Sun, Wei Wang, Wenjie Zhang, and Xuemin Lin, "Approximate nearest neighbor search on high dimensional data-experiments, analyses, and improvement," IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2019.
Abu-Aisheh, Zeina, Romain Raveaux, and Jean-Yves Ramel, "Efficient k-nearest neighbors search in graph space," Pattern Recognition Letters, Vol.134, pp.77-86, 2020.
Yiwei Pan; Zhibin Pan, Yikun Wang, and Wei Wang, "A new fast search algorithm for exact k-nearest neighbors based on optimal triangle-inequality-based check strategy," Knowledge-Based Systems, 189, 105088, 2020.
Zhiyin Zhang, Xiaocheng Huang, Chaotang Sun, Shaolin Zheng, Bo Hu, Jagannadan Varadarajan, Yifang Yin, Roger Zimmerman, and Guanfeng Wang, "Sextant: Grab's Scalable In-Memory Spatial Data Store for Real-Time K-Nearest Neighbour Search,", 20th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM). IEEE, 2019.
Gallego, Antonio-Javier, Jorge Calvo-Zaragoza, and Juan Ramon Rico-Juan, "Insights into efficient k-Nearest Neighbor classification with Convolutional Neural Codes," IEEE Access, 2020.
Vajda, Szilard and K. C. Santosh, "A fast k-nearest neighbor classifier using unsupervised clustering," International conference on recent trends in image processing and pattern recognition. Springer, Singapore, 2016.
Peng Dai, Yuan Yang, Manyi Wang, and Ruqiang Yan, "Combination of DNN and improved KNN for indoor location fingerprinting," Wireless Communications and Mobile Computing, 2019.
K. Atefi, H. Hashim, and M. Kassim, "Anomaly Analysis for the Classification Purpose of Intrusion Detection System with K-Nearest Neighbors and Deep Neural Network," 2019 IEEE 7th Conference on Systems, Process and Control (ICSPC), Melaka, Malaysia, 2019.
최도진, 박송희, 김연동, 위지원, 이현병, 임종태, 복경수, 유재수, "스파크 환경에서 내용 기반 이미지 검색을 위한 효율적인 분산 인-메모리 고차원 색인 기법," 정보과학회논문지, 제47권, 제1호, pp. 95-108, 2020.
H. Wei, Y. Du, F. Liang, C. Zhou, Z. Liu, J. Yi, and D. Wu, "A kd tree-based Algorithm to Parallelize Kriging Interpolation of Big Spatial Data," Journal of GIScience & Remote Sensing, Vol.52, No.1, pp.40-57, 2015.
H. V. Jagadish, B. C. Ooi, K. L. Tan, C. Yu, and R. Zhang, "iDistance: An Adaptive B+-tree based Indexing Method for Nearest Neighbor Search," Journal of Transactions on Database Systems (TODS), Vol.30, No.2, pp.364-397, 2005.
J. Schmidhuber, "Deep Learning in Neural Networks: An Overview," Neural networks, Vol.61, pp.85-117, 2015.
R. H. R. Hahnloser, R. Sarpeshkar, M. A. Mahowald, R. J. Douglas, and H. S. Seung, "Digital Selection and Analogue Amplification Coexist in aCortex-Inspired Silicon Circuit," Nature, Vol.405, pp.947-951,2000.
D. G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," International Journal of Computer Vision, Vol.60, No.2, pp.91-110, 2004.
Diederik P. Kingma and Jimmy Ba, "Adam: A method for stochastic optimization," arXiv preprint arXiv:1412-6980, 2014.
J. Maillo, S. Garcia, J. Luengo, F. Herrera, and I. Triguero, "Fast and Scalable Approaches to Accelerate the Fuzzy k-Nearest Neighbors Classifier for Big Data," in IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol.28, No.5, pp.874-886, 2020.
J. Maillo, S. Garcia, J. Luengo, F. Herrera, and I. Triguero, "Fast and Scalable Approaches to Accelerate the Fuzzy k-Nearest Neighbors Classifier for Big Data," in IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Vol.28, No.5, pp.874-886, 2020.
J. M. Lee, "Fast k-nearest neighbor searching in static objects," Wireless Personal Communications, Vol.93, No.1, pp.147-160, 2017.
Utsav Sheth, Sanghamitra Dutta, Malhar Chaudhari, Haewon Jeong, Yaoqing Yang, Jukka Kohonen,Teemu Roos, Pulkit Grover, "An Application of Storage-Optimal MatDot Codes for Coded Matrix Multiplication: Fast k-Nearest Neighbors Estimation," in IEEE International Conference on Big Data, Seattle, WA, USA, pp.1113-1120, 2018.
K. Li and Jitendra Malik, "Fast k-nearest neighbour search via prioritized DCI," arXiv preprint arXiv:1703.00440, 2017.
H. C. V. Ngu and J. H. Huh, "B+-Tree Construction on Massive Data with Hadoop," Journal of the Cluster computing, Vol.22, No.1, pp.1011-1021, 2019.
Mishra, Gaurav, and Sraban Kumar Mohanty, "A fast hybrid clustering technique based on local nearest neighbor using minimum spanning tree," Expert Systems with Applications 132,28-43, 2019.
H. J. Jang et al. "Nearest base-neighbor search on spatial datasets," Knowledge and Information Systems, Vol.62, No.3, pp.867-897, 2020.
D. H. Yan et al, "K-nearest Neighbors Search by Random Projection Forests," IEEE Transactions on Big Data, 2019.
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