한국정보과학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference)
- 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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- Pages.67-69
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- 2005
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- 1598-5164(pISSN)
차원 축소를 위한 유클리드 거리의 근사 방안
On Approximating the Euclidean Distance for Dimensionality Reduction
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Jeon Seungdo
(Dept. of Electronics & Computer Engineering, Hanyang University) ;
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Kim Sang-Wook
(College of Information and Communications, Hanyang University) ;
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Kim KiDong
(Dept. of Industrial Engineering, Kangwon National University) ;
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Choi Byung-Uk
(College of Information and Communications, Hanyang University)
- 발행 : 2005.11.01
초록
고차원 공간상의 벡터들 간의 유클리드 거리를 빠르게 계산하는 것은 멀티미디어 정보 검색을 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 고차원 공간상의 두 벡터들 간의 유클리드 거리를 효과적으로 근사하는 방법을 제안한다. 이러한 근사를 위하여 두 벡터들의 놈(norm)을 사용하는 방법이 기존에 제안된 바 있다. 그러나 기존의 방법은 두 벡터간의 각도 성분을 무시하므로 근사 오차가 매우 커지는 문제점을 가진다. 본 연구에서 제안하는 방법은 기준 벡터라 부르는 별도의 벡터를 이용하여 추정된 두 벡터간의 각도 성분을 유클리드 거리 근사에 사용한다. 이 결과, 각도 성분을 무시하는 기존의 방법과 비교하여 근사 오차를 크게 줄일 수 있다. 또한, 제안된 방법에 의한 근사 값은 유클리드 거리 보다 항상 작다는 것을 이론적으로 증명하였다. 이는 제안된 방법으로 멀티미디어 정보 검색을 수행할 때 착오 기각이 발생하지 않음을 의미하는 것이다. 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.
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