본 리뷰 논문에서는 많은 데이터 환경에서 얻어진 k-최근접 이웃들(k-nearest neighbors)의 이론적 성질로부터 어떻게 분류를 위한 알고리즘을 만들어낼 것인가에 대한 여러 가지 방법들을 설명한다. 많은 데이터 환경에서의 최근접 이웃 데이터의 정보는 다양한 기계학습 문제를 푸는데 아주 좋은 이론적인 성질을 가지고 있다. 하지만, 이런 이론적인 특성들이 데이터가 많지 않은 환경에서는 전혀 나타나지 않을 뿐 아니라 오히려 다른 다양한 알고리즘들에 비해 성능이 많이 뒤쳐지는 결과를 보여주고 있다. 본 리뷰 논문에서는 많은 데이터 환경 하에서 k-최근접 이웃들의 정보가 어떤 이론적인 특성을 가지는지 설명하고, 특별히 이런 특성들을 가지고 k-최근접 이웃을 이용한 분류 문제를 어떻게 베이지안 추론(Baysian inference) 문제로 수식화 할 수 있는지 보인다. 마지막으로 현재의 빅데이터 환경에서 실용적으로 사용할 수 있는 알고리즘들을 소개한다.
대부분의 연속된 k-개의 이웃 찾기 알고리즘은 차량, 핸드폰 등 이동하는 객체에 대하여 주기적으로 모니터링을 하는 위치 기반 서비스에서 연구되어 왔다. 이러한 연구들은 쿼리 포인트가 이동 객체에 비하여 매우 적을 뿐만 아니라 쿼리 포인트가 움직이지 않고 고정된 환경을 가정한다. 게임 환경에서 k-개의 이웃을 찾아야 하는 경우는 무리 짓기, 군중 시뮬레이션 및 로봇과 같이 이동 객체가 주변의 이웃 객체를 인식하여 다음 이동을 계산하여야 할 때이다. 따라서 모든 이동 객체가 쿼리 포인트가 되고, 그 결과 이동 객체와 쿼리 포인트의 수가 동일하며, 쿼리 포인트도 움직이게 된다. 본 논문에서는 이러한 게임 환경에서 기존의 위치기반 서비스에서 연구된 k-개의 이웃 찾기 알고리즘들을 적용하여 어떤 알고리즘이 어떤 조건에서 적합한지에 대한 성능을 분석한다.
멀티홉 셀룰러 네트워크 환경에서 노드의 이동성은 이동 노드와 액세스 노드 사이에 안정적인 경로를 찾고 유지하는데 악영향을 미친다. 따라서 본 논문에서는 멀티홉 셀룰러 네트워크 환경에서 단말의 이동성을 고려하여 빠르고 신뢰할 수 있는 이웃노드 탐색 프로토콜을 제안한다. 제안하는 이웃노드 탐색 프로토콜은 적합한 이웃노드를 신속하게 찾기 위해 각 링크 간 품질을 비교하여 불필요한 제어 메시지의 송수신을 막고, 선택 가능성이 높은 이웃노드 순으로 충돌 없이 제어 메시지를 전달 할 수 있도록 우선순위 기반 접속 제어를 수행한다. 시뮬레이션 결과, 제안한 이웃노드 탐색 프로토콜은 기존 방식보다 빠른 시간 내에 이웃노드를 찾을 수 있으며, 검색해야 하는 이웃노드 수가 증가하거나 노드의 이동성이 증가함에도 불구하고 더 좋은 중계 노드를 선택할 수 있다.
분산 가상환경(DVE)이 대규모가 되어감에 따라, 고려해야 할 중요한 사항중의 하나는 확장성이다. DVE에 확장성을 지원하기 위한 여러 접근 방법 중의 하나는 region 분할 방법이다. 대부분의 DVE 시스템에서는 region은 분리되어 있으며 이웃한 region의 사용자들 사이의 상호작용이 지원된다. 하지만 사용자들은 항상 자신이 관심을 가지고 있는 이웃 region들 안의 모든 사용자 상태 정보를 알아야 한다. 이것은 region간 상호작용을 하는 사용자들에게 통신에 따른 부하가 많이 걸리게 되며 따라서 시스템 확장성이 떨어지게 된다. 본 연구에서는 region 관리자가 현재 region안의 사용자들에 대한 관심도가 높은 이웃 region안의 사용자들의 일부만 선택한다. 이를 통해 region안의 사용자들은 이웃 region으로부터 모든 갱신 메시지를 받지 않아도 된다. 본 연구를 통해 DVE 시스템은 확장성 있는 region안에서의 상호작용뿐만 아니라 region간 상호작용을 지원할 수 있다.
본 연구는 지역사회 주민참여 결정요인과 사회자본 형성에 미치는 영향을 분석하는데 목적을 둔다. 이를 위해 부산지역의 마을만들기 사업에 참여한 경험이 있는 A동 주민 389명을 대상으로 질문지법을 통해 지역사회 주민참여 요인인 근린환경만족도, 외부지원만족도, 지역애착도, 이웃과의 유대감의 영향력을 분석하였다. 분석결과 첫째, 지역사회 주민참여 결정요인은 외부지원만족도와 이웃과의 유대감이 주요 요인으로 나타나, 다른 변수들을 통제하였을 때 외부지원이 커지거나, 이웃과의 유대감이 커지면 지역사회에 참여할 가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 외부지원만족도, 지역 애착도, 이웃과의 유대감 등이 사회자본 형성에 유의미한 영향력을 나타냈다. 셋째, 사회자본 하위 요소별로 영향력을 검증한 결과 신뢰와 네트워크는 외부지원만족도, 지역애착도, 이웃과의 유대감의 영향력이 유의미한 영향을 미치는 반면, 상호호혜성은 지역애착도와 이웃과의 유대감이 유의미하게 나타나 차이를 보였다. 이를 바탕으로 함의와 제언을 제시하였다.
위치기반 서비스(LBS, Location Based Services)에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 이동 중에도 질의를 통한 최근접 이웃(NN, Nearest Neighbor) 탐색에 대한 필요성이 증가하였다. 이와 같은 동적환경에서의 최근접 이웃 탐색은 탐색 구간에 대해 NN탐색기법을 반복 적용하여 수행해 왔으나 이는 불필요한 중복연산이 발생하여 탐색 비용이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이동 중에도 탐색 구간에 대해 연속적인 최근접 이웃(CNN, Continuous Nearest Neighbor)을 탐색하는 새로운 기법인 Slabbed_CNN을 제안한다. Slabbed_CNN은 슬랩을 이용하여 탐색 구간을 줄임으로써 기존 CNN기법의 탐색영역과 계산비용을 감소시킴으로써 기존 CNN보다 연산비용을 감소시키고 빠른 서비스를 제공한다.
본 연구의 목적은 빈곤이 아동의 학구적 성취에 미치는 과정을 분석하는 것이다. 이를 위해, 한국청소년패널(초4패널) 1차년도 자료 2838사례가 활용되었으며, 구체적 분석방법은 구조방정식모형이 사용되었다. 분석결과, 빈곤은 아동의 학구적 성취에 직접적으로 영향을 미치는 것이 아니라, 가족기능, 이웃환경, 사교육, 자기 신뢰감 등 여러 과정변수를 통해 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 본 연구의 발견은 빈곤아동에 대한 사회적 지원이 학구적 성취 수준을 향상시키는데 기여할 수 있음을 보여주는 것이다. 특히, 이러한 사회적 지원이 빈곤의 영향을 매개하는 요인들에 집중될 필요가 있음을 보여준다.
추천시스템은 일반적으로 협동적 필터링이라는 정보 필터링 기술을 사용한다. 협동적 필터링은 유사한 성향을 갖는 다른 고객들이 상품에 대해서 매긴 평가에 기반하기 때문에 고객에게 가장 적합한 유사 이웃들을 적절히 선정해 내는 것이 추천시스템의 예측의 질 향상을 위해서 필요하다. 본 논문에서는 다중 속성 정보를 기반으로 한 다단계 클러스터링을 통한 이웃선정 방법을 제안한다. 이 방법은 대규모 데이터 셋에서 탐색 공간을 줄이기 위해 클러스터링을 수행하여 적절한 이웃 고객들의 집합을 검색하여 추출한다. 이 때, 다중 속성 정보에 따라 단계적으로 클러스터링을 수행함으로써 보다 정제된 고객 집합을 구성할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 고객 선호도와 위치 정보 및 아이템의 선호도와 위치 정보를 대표적인 속성 정보로 사용함으로써 모바일 환경에서 보다 정확한 추천이 이루어질 수 있도록 한다.
Geographic forwarding algorithms을 사용하는 Georouting protocol에서는 route maintenance을 위해서 고정된 주기마다 beacon message을 이웃노드에 전송하는 fixed periodical beacon based route algorithm을 사용하여 mobile node 정보를 습득한다. Fixed periodical beacon scheme에서의 기존 연구 이슈는 이웃노드 정보의 신뢰성을 유지하기 위해서 다양한 mobility environment 환경에 맞도록 beacon 전송주기를 적절히 결정하는 연구가 진행되어 왔다. 이와 같은 연구에서는 long periodical interval 사용 시 이웃노드의 위치정보 error을 발생시킬 확률이 높으며 또한 short periodical interval 의 경우 네트워크 내에 high route overhead 을 유발시키는 단점을 가지고 있다. 따라서 고정된 주기 방법은 다양한 mobility environment에 잘 적용되지 못하며 또한 mobility environment 에서 발생하는 route maintenance 내에 이웃노드 정보에 대한 불확실성 문제가 빈번이 발생하여 경로 설정에 잘못된 정보를 제공하여 경로 신뢰성(path reliability)과 낮은 전송률 (transmission rate)을 야기한다. 본 논문에서는 이런 이웃노드 정보의 불확실성 문제를 극복하기 위해서 mobile node가 스스로 자신의 위치를 체크하여 routing table을 능동적으로 갱신하는 방법을 이용하여 이 문제를 극복할 수 있도록 하였다. 모의 실험은 ns2를 이용하여 실시하였으며 결과는 low/high mobility scenario에서는 기존 방법 보다 routing overhead 을 줄이면서 높은 전송률 (transmission rate)을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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