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차원 압축을 통한 최근접점 탐색 알고리즘의 속도 개선

Speed Improvement of Nearest Neighbor Search Algorithm using Dimension Compression

2001 가을 학술발표논문집(II)(Proceedings of the 28th KISS Fall Comference), 2001 Oct., 2001년, pp.517 - 519  

강혜란 (아주대학교 정보통신 전문대학원) ,  남현우 (아주대학교 정보통신 전문대학원) ,  위영철 (아주대학교 정보통신 전문대학원)

초록
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본 논문에서는 최근접점 탐색 알고리즘(Nearest Neighbor Searching)을 사용하여 고차원에서 질의점을 효과적으로 찾기 위한 방안을 제안한다. 최근접점 탐색에서 정확도와 실행속도는 반비례 관계를 가지며 기존에 제안된 최근접점 탐색 알고리즘의 경우, 차원이 증가할수록 탐색 시간이 기하급수적으로 증가하게 되어 고차원에서 질의점을 탐색할 경우 실행시간이 현저하게 길어진다. 최근접점 탐색을 실세계에서 적용할 경우 정확도도 중요하지만 실행 속도 또한 중요하다. 이 점을 감안하여 본 논문에서는 고차원 데이터를 저차원으로 압축하여 질의점을 탐색하고 압축 이전과 이후의 결과를 비교한 후, 이를 통해 정확성과 실행속도의 관계를 분석한다. 본 논문에서는 제안한 차원 압축을 이용할 경우 정확성이 중요한 요소가 아닌 탐색에서 상당한 실행속도가 개선될 것으로 기대된다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 정확도를 회생하여 속도를 높이는 방법을 제안하였다. 이 원리는 고차원울 저차원율 낮춤으로써 이루어진다.
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