Effective k-Nearest Neighbor Search method based on vp tree

vp tree에서 효과적인 k-Nearest Neighbor 검색 방법

vp tree는 기준점(vantage point)과의 거리를 기준으로 데이터베이스 내의 자료를 색인하는 자료구조이다. 멀티미디어 자료 검색에서 비슷한 정도는 객체간의 거리를 바탕으로 비교하고, vp tree 색인 구조는 이 과정을 내포하고 있기 때문에 최근 멀티미디어 검색 연구에서 많이 사용되고 있다. 검색 방법에는 query와 가장 가까운 대상을 찾는 Nearest Neighbor Search, 또는 query와 가까운 k등까지를 검색하는 k-Nearest Neighbor Search가 있다. 본 논문에서는 Content-based retrieval에서 최근 자주 사용되는 vp tree에서 효과적인 k-NNS 방법을 제안하고, 기존의 전형적인 k-NNS 방법과의 비교 실험 결과를 보인다.