• 제목/요약/키워드: 최근접 탐색

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무선방송환경에서 에너지 효율적인 제한된 최근접 질의 처리 (Energy-efficient Query Processing of Constrained Nearest Neighbor Queries on the Wireless Broadcasting Environments)

  • 이명수;류병걸;오재오;이상근
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제16D권2호
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    • pp.191-200
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    • 2009
  • 위치기반 서비스는 무선기기와 무선 통신 기술의 발달로 인해 유비쿼터스 정보 접근의 요구에 따라 많은 관심을 받고 있다. 위치기반 서비스 중에서 제한된 최근접 질의는 무선 통신을 통해 사용자의 요구를 만족시키게 하는 중요한 질의 중 하나이다. 무선 방송 채널의 효율적 사용과 제한된 자원을 가진 무선기기를 효율적으로 사용하기 위해 제한된 최근접 질의를 효율적으로 수행하기 위해 무선방송환경에서 적합한 질의 처리 방법을 제안한다. 우선 지역을 제한조건으로 가지는 최근접 질의 기법을 제안하고 다음으로 다양한 제한조건을 수행할 수 있는 최근접 탐색 기법을 적용하고자 한다. 본 논문에서는 기존의 무선방송환경에서 적합한 기법인 분산공간색인과 비트맵 기반의 공간색인 기법에 기반한 제한된 최근접 질의 방법을 제안한다.

도로 네트워크에서 k-최근접 이웃 검색을 위한 최단 경로 탐색 (Shortest Path Finding for k-Nearest Neighbor Searching in Road Network Databases)

  • 신성현;이상철;김상욱
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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    • pp.336-339
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    • 2009
  • 본 논문에서는 최단 경로 탐색 및 거리 계산의 필요성을 가지고 근사 인덱싱 방법의 후처리 부분을 제안한다. 근사 인덱싱 방법이란 오프라인에서 네트워크 공간상의 객체들을 유클리드 공간 상의 절대 좌표로 사상하여 인덱싱한 후, k-최근접 이웃 질의를 처리하는 방법이다. 그러나 기존 연구는 질의 점으로부터 각 정적 객체까지의 경로를 탐색해주지 않을 뿐만 아니라 착오 기각이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 질의 점으로부터 k개의 정적 객체까지의 경로를 효과적으로 탐색할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 이 방법을 통하여 착오 기각 역시 완화시킬 수 있는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법이 기존 경로 탐색 기법들에 비해 노드 탐색 횟수 및 실행 성능이 크게 향상시킨 것으로 나타났다.

통합 주차관제를 위한 실시간 제약 조건을 고려한 최근접 주차장 (A Method of Searching Nearest Neighbor Parking Lot to Consider Realtime Constrains for Integrated Parking Control)

  • 강구안;김진덕
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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    • pp.887-890
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    • 2007
  • 상권 내에 존재하는 여러 개의 주차장을 통합 관리하는 시스템에서는 주차장의 실시간 현황 및 접근 경로를 변화 등과 같은 다양한 실시간 제약 조건을 고려한 최근접 주차장에 대한 경로 안내가 필요하다. 이 논문에서는 실시간 제약 조건을 고려한 통합 주차관제 시스템의 최적 경로 탐색 기법을 제안 하고자 한다. 구체적으로 고객이 지정한 주차장의 여러 가지 상황(주차거부, 휴업, 공사 중, 도로 통행 금지 등)을 고려한 인접 지역의 경로 재탐색 방법을 상황별로 알아보고, 각 상황에 맞는 최적의 주차장 접근 경로 탐색 기법을 자세히 다룬다.

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이동 객체에 대한 최근접 질의처리 (Nearest Neighbor Query Processing for Moving object)

  • 강혜영;김경숙;이기준
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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    • pp.190-192
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    • 2001
  • 시간에 따라 공간적 위치가 연속적으로 변하는 객체를 이동객체라 한다. 이동객체에 대한 최근접 질의는 시간에 따라 거리도 달라지게 됨으로써 기존의 방법을 그대로 이용하기 어렵다. 본 논문에서는 이동객체에 대한 최근접 질의를 3D R-tree를 이용한 최근접 탐색방법에 시간적 요소를 추가하여 처리하였다. 또, 3D R-tree를 구성하는 노드의 크기에 따른 사장공간(Dead Space)이 최근접 질의에 미치는 영향을 분석하였다. 실험결과에 따르면 이동객체를 하나의 노드에 저장하면 사장공간이 증가하여 불필요한 노드를 접근함으로써 성능이 떨어지고 여러 개로 분할하여 저장하게 되면 색인의 크기가 커짐으로써 질의 처리 성능이 떨어지게 된다. 따라서, 이동객체에 대한 적절한 분할 및 병합 정책이 필요하다는 것을 알 수 있다.

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비공간 검색 조건이 포함된 k-최근접 질의 처리를 위한 R-트리와 시그니쳐 파일의 결합 (Combining R-trees and Signature Files for Handling k-Nearest Neighbor Queries with Non-spatial Predicates)

  • 박동주;김형주
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제27권4호
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    • pp.651-662
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    • 2000
  • 멀티미디어 데이터베이스에서 k-최근접 질의는 가장 일반적이며, 비공간 검색 조건이 포함된 경우가 많다. 현재까지 이러한 질의를 위한 여러 기법 중에서 Hjaltason과 Samet이 제안한 점증적 최근접 알고리즘에 가장 유용하다고 알려져 있다. 질의 처리를 위해 상위 연산자가 k보다 많은 객체를 요구할 때, 이 알고리즘은 처음부터 질의를 재실행하지 않고 다음 객체를 전달할 수 있기 때문이다. 그런데, 이 알고리즘에서 사용하는 R-트리는 결국에는 비공간 검색조건을 만족시키지 않을 투플 후보들을 부분적으로 제거할 수가 없기 때문에 비효율적이다. 본 논문에서 우리는 이 알고리즘을 보완한 RS-트리 기반 점증적 최근접 알고리즘을 제안한다. RS-트리는 R-트리와, 그 보조 트리로서 계층적 시스니쳐 파일을 기반으로 하는 S-트리로 구성된다. S-트리는 R-트리를 탐색하는 과정에서 많은 불필요한 투플을 제거하는 역할을 수행한다. 본 논문에서는 실험을 통해 RS-트리가 Hjaltason과 Samet의 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.

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밀도를 이용한 k-최근접 탐색 방법 (A Density-Based k-Nearest Neighbors Search Method)

  • 장인성;이기준
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
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    • pp.80-82
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    • 2000
  • 공간 데이터베이스 관리 시스템에서 제공하는 공간 질의는 많은 디스크 참조와 CPU 처리시간을 필요로 한다. 이 중에서 {{{{k}}}}-최근접 질의는 많은 디스크 참조를 요구하는 질의로써 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 트리 구조의 색인을 사용하는 {{{{k}}}}=최근접질의 처리방법은, 조건을 만족하지 않는 노드를 가지 치기 기법을 사용하여 노드 방문 횟수를 줄인다. 그러나, 이 방법은 가지치기 과정에서 불필요한 디스크 참고가 발생하여 성능을 저하시키는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 가지치기 기법 대신 주어진 {{{{k}}}} 개의 최근접객체가 존재할 영역을 미리 예측함으로써 디스크 참조 횟수를 줄이는 방법을 제시한다. 이 영역을 예측하기 위해서 본 논문에서는 데이터 분포에 대한 밀도를 이용하였다. 실험에 의하면 이러한 방법은 기존의 가지치기 기법을 이용한 방법에 비해서 최고 22%, 평균 7%정도의 디스크 참조 횟수의 감소 효과가 있음을 알 수 있다.

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거리 기반 색인에서 데이터 분포 및 질의 처리 비용을 이용한 k-최근접 질의 최적화 기법 (k-Nearest Neighbor Query Optimization Scheme Using Data Distributions and Query Processing Costs in Distance Based Indexing)

  • 최도진;이현병;김연동;위지원;박송희;임종태;복경수;유재수
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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    • pp.443-444
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    • 2019
  • 효율적인 이미지 검색을 위해 고차원 데이터 색인에 대한 연구가 진행되고 있다. 거리 기반 색인 구조는 다차원 데이터를 색인하는데 자주 활용되는데, k-최근접 질의 처리에서 초기 탐색 범위를 전체 영역의 1%만으로 결정한다. 본 논문에서는 거리 기반 색인구조에서 k-최근접 질의를 효율적으로 처리하기 위해 데이터 분포 기반의 최적화 및 질의 처리 비용 기반 최적화 기법을 제안한다.

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바이토닉 정렬 기반의 GPU 해싱을 이용한 인접 입자의 빠른 접근 기법과 그 응용 사례 (Fast Access Method of Neighboring Particles Using Bitonic Sort Based GPU Hashing, and Its Applications)

  • 이수빈;김종현
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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    • pp.357-360
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    • 2022
  • 본 논문에서는 대용량 데이터에서 빠르게 주변 데이터를 접근하기 위한 자료구조인 최근접 이웃 탐색(Nearest neighbor search, NNS) 문제를 빠르게 풀 수 있는 바이토닉 정렬(Bitonic sort) 기반 해시 테이블을 GPU기반에서 설계하는 방법과 이를 통해 입자 기반 물리 시뮬레이션을 고속화할 수 있는 방법에 대해 살펴본다. 본 논문에서는 CUDA 아키텍처를 이용하여 해시 테이블을 설계하였으며, 계산양이 가장 큰 데이터 정렬부분을 최적화함으로써 NVIDIA에서 제공하는 CUDA 해시 테이블보다 빠른 결과를 얻을 수 있으며, 이 자료구조를 입자 기반 시뮬레이션에 통합함으로써 고성능 시뮬레이션을 쉽게 제작할 수 있다.

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이동객체의 궤적에 대한 연속 최근접 질의 처리 (Continuous Nearest Neighbor Query Processing on Trajectory of Moving Objects)

  • 지정희;최보윤;김상호;류근호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제31권5호
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    • pp.492-504
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    • 2004
  • 최근 위치 기반 서비스 기술에 관한 관심이 증가하면서, 시간에 따라 연속적으로 변하는 이동 객체에 관한 많은 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 또한 이 시스템들이 자주 사용되는 질의 처리 기법 중 하나인 최근접(nearest neighbor, NN) 질의에 대한 연구도 다양하게 수행되고 있다. 그러나, 기존의 최근접 질의 처리 기법들은 질의와 객체가 이동하면 그들이 결과가 유효하지 않게 되므로, LBS를 위한 이동객체 관리 시스템에는 적합하지 않을 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 이동객체에 대한 정확하고 연속적인 질의 처리가 가능한 새로운 최 근접 질의 처리 기법을 제안하였으며, 이를 연속 궤적 최근접(continuous trajectory NN, CTNN) 질의라 부른다. 이 논문에서는 빠른 응답 시간을 얻기 위한 근사 연속 궤적 최근접(approximate CTNN, ACTNN) 질의 처리 기법과 정확한 최근접 탐색을 가능하게 하는 정확 연속 궤적 최근접(exact CTNN, ECTNN) 질의 처리 기법을 제안하였다. 우리는 여러 데이타 셋을 기반으로 실험을 하였으며, 실험결과는 제안된 ECTNN 기법의 경우 정확도는 상당히 높은 반면, 응답시간은 약간 낮은 성능을 보였다 또한 ACTNN 기법의 경우 정확도는 ECTNN 기법에 비해 낮은 반면, 응답시간은 높은 성능을 보였다. 제안된 기법들은 항해 시스템, 교통 통제 시스템, 물류정보 시스템 등 각종 위치 기반 서비스에 다양하게 사용될 수 있고, 특히 질의 객체와 데이타 객체가 모두 이동 점 객체이면서 이들의 궤적 정보를 미리 파악할 수 있는 경우에 가장 적합하다.

PCA 기반 군집화를 이용한 해슁 기법 (A Hashing Method Using PCA-based Clustering)

  • 박정희
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제3권6호
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    • pp.215-218
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    • 2014
  • 해슁(hashing)을 기반으로 한 근사 최근접 이웃 탐색(approximate nearest neighbors search, ANN search) 방법에서는 데이터 샘플들을 k-비트 이진 코드로 변환하는 해쉬 함수들을 이용함으로써 근접 이웃 탐색이 이진변환 공간에서 이루어지게 된다. 본 논문에서는 PCA 기반 군집화 방법인 Principal Direction Divisive Partitioning(PDDP)를 이용한 해슁 방법을 제안한다. PDDP는 가장 큰 분산을 가지는 클러스터를 선택하여 그 클러스터의 첫 번째 주성분 방향을 이용하여 두 개의 클러스터로 분할하는 과정을 반복적으로 시행하는 군집화 방법이다. 제안하는 해슁 방법에서는 PDDP에서 분할을 위해 사용하는 주성분방향을 바이너리 코딩을 위한 사영벡터로서 사용한다. 실험결과는 제안하는 방법이 다른 해슁 방법들과 비교하여 경쟁력 있는 방법임을 입증한다.