• 산업경영시스템학회지
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• 제23권59호
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• pp.1-10
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• 2000

The traveling salesman problem is a representative NP-Complete problem. It needs lots of time to get a solution as the number of city increase. So, we need an efficient heuristic algorithm that gets good solution in a short time. Almost edges that participate in optimal path have somewhat low value cost. This paper discusses the property of nearest neighbor and 3-opt. This paper uses nearest neighbor's property to select candidate edge. Candidate edge is a set of edge that has high probability to improve cycle path. We insert edge that is one of candidate edge into intial cycle path. As two cities are connected. It does not satisfy hamiltonian cycle's rule that every city must be visited and departed only one time. This paper uses 3-opt's method to sustain hamiltonian cycle while inserting edge into cycle path. This paper presents a highly efficient heuristic algorithm verified by numerous experiments.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.517-519
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• 2001

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.

• 전자공학회논문지C
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• 제34C권2호
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• pp.71-79
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• 1997

In this paper, we propose a new nearest-neighbor classifier with reduced computational complexity in search process. In the proposed classifier, the classes are divided into two sets: reference and non-reference sets. It reduces computational requriement by approximating the distance between the input and a class iwth the information of distances among the calsses. It calculates only the distance between the input and the reference classes. We convert a given classifier into RCC (reduced computational complexity but smal lincrease in misclassification probability of its corresponding RCC classifier. We designed RCC classifiers for the recognition of digits from the NIST database. We obtained an RCC classifier with 60% reduction in the computational complexity with the cost of 0.5% increase in misclassification probability.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.19-25
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• 2016

This paper is to recognize and play tab chords from guitar musical sheets. The musical chord area of an input image is segmented by changing the image in saturation and applying the Grabcut algorithm. Based on a template matching, our approach detects tab starting sections on a segmented musical area. The virtual block method is introduced to search blanks over chord lines and extract tab fret segments, which doesn't cause the computation loss to remove tab lines. In the experimental tests, the prototype based classification outperforms Bayesian method and the nearest neighbor rule with the whole set of training data and its performance is similar to that of the support vector machine. The experimental result shows that the prediction rate is about 99.0% and the number of selected prototypes is below 3.0%.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.126-132
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• 2011

위치기반서비스와 지능형교통시스템 등의 응용분야에서는 이동 중인 경로 상에 존재하는 모든 지점에 대해 k개의 최근접 객체를 탐색하는 연속 k 최근접 객체 탐색 질의가 폭넓게 사용되고 있다. 최근접 질의는 위와 같은 응용에 빠른 응답을 요구하고, 공간 네트워크 데이터베이스에 적용가능해야 한다. 또한 잦은 POI(Point of Interest) 객체의 변경에 유연하게 대처해야 한다. 이 논문에서는 도로 네트워크에서 이동 중인 질의 객체를 위한 최근접 객체를 효율적으로 탐색하는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 다수의 분할점과 그에 상응하는 k개의 최근접 객체 집합들을 결과로 추출하며, POI들 간에는 순서가 없다. 실제 데이터를 이용한 실험은 제안한 기법에 기존 기법에 비해 우수함을 보인다. 최적의 조건에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 짧은 연산 시간(15%)을 보인다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제20권5호
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• pp.53-64
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• 2020

KD-Tree에서 NNS의 구현은 다차원 데이터를 다루는 응용 프로그램에서 필수적이다. 본 논문에서는 자료구조의 동시 수정, 검색이 일어나는 멀티스레드 상황에서 NNS를 지원하는 고성능 Lock-Free KD-Tree인 HD-Tree를 제안한다. HD-Tree는 동기화에 사용되는 노드 수를 최소화하고, 사용하는 원자 연산자의 수를 감소시켜 성능을 개선하였다. 실험 결과 HD-Tree는 8코어 16스레드의 멀티코어 시스템에서 기존의 NNS보다 성능이 최대 95% 향상되었고, 삽입/삭제연산은 코어보다 스레드가 많은 상황에서 기존 알고리즘보다 최대 15%향상된 성능을 보여준다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권3호
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• pp.165-172
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• 2016

GPU 기반 병렬처리에서 대규모 데이터의 인접 정보 검색(nearest neighbor search)에서 Morton code의 역할이 점점 더 중요하게 부각되고 있으며 그 응용 사례도 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 Tero Karras가 제안한 float 형 변수에 기반한 $[0,1]^3$ 공간 내의 3차원 기하 정보를 32비트 unsigned int형 Morton code로 변경하는 기존의 방법을 논의하고 그 기하학적인 의미를 분석함으로써, 보다 높은 해상도를 구현할 수 있는 64비트 unsigned long long형의 Morton code 변환 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 GPU에서 구현되었을 때 CPU에서 실행하는 것보다 약 1000배 수준의 성능 향상을 달성한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.613-619
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• 2017

본 논문에서는 대규모 데이터를 길이가 32 미만인 로컬 세그먼트 단위로 구분하고 이 로컬 세그먼트 내에서 정확한 GPU 병렬 프리픽스(prefix) 연산 결과를 출력하는 CUDA (Compute Unified Device Architecture) 코드를 제시한다. 이미 Mark Harris와 Michael Garland가 이러한 목적을 수행하기 위한 CUDA 코드를 이미 발표한 바 있으나 본 논문에서는 로컬 세그먼트의 길이가 32 미만일 때 기존 코드의 결과가 정확하지 않다는 사실을 살펴 보고 그 원인을 논의한 후, 정확한 결과를 출력하는 코드를 제안한다. 본 논문에서 다루는 로컬 세그먼트 단위의 병렬 프리픽스 연산은 최인접 요소 탐색(k-nearest neighbor search) 등은 물론 다양한 대규모 병렬 처리 알고리즘을 구성하는 기본 연산으로 활용 가능하다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.418-421
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• 2014

스마트폰과 같은 이동 통신 매체의 발달과 LTE, NFC, RFID 등 무선통신의 발달로 실시간으로 이동 객체의 위치데이터를 수집하여 활용하는 위치 기반의 서비스들이 다방면의 개발에 이용되고 있다. 이에 따라 대용량의 이동객체 위치 데이터들을 효율적으로 저장하는 방법과 여러 질의를 좀 더 빠르게 처리할 수 있는 방법들에 대한 연구들이 진행 중이다. 본 논문에서는 Douglas-Peucker 알고리즘을 응용하여 대용량의 이동객체궤적 데이터를 단순화하여 색인 구조를 생성하고 이 색인 구조를 이용하여 최근접 이웃 검색 질의를 효율적으로 처리할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법으로 대용량의 데이터가 더 적은 양의 데이터로 단순화 되고 얼마나 더 효율적으로 질의를 처리하는지 실험을 통하여 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.739-745
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• 2017

본 논문에서는 GPU 병렬 처리 하드웨어 아키텍처 내 최소 물리적 스레드 실행 단위(warp) 내에서 shifted sort 기반 k개 최근접 이웃 검색 기법을 구현하는 방법을 논의하고 일반적으로 동일한 목적으로 널리 사용되는 GPU 기반 kd-tree 및 CPU 기반 ANN 라이브러리와 비교한 결과를 제시한다. 또한 많은 애플리케이션에서 k가 비교적 작은 값이 필요한 경우가 많다는 사실을 고려해서 k가 warp 내부에서 직접 처리 가능한 2, 4, 8, 16개일 때 최적화에 집중한다. 구현 세부에서는 사용한 CUB 공개 라이브러리의 루프 내 메모리 관리 방법, GPU 하드웨어 직접 명령 적용 방법 등의 최적화 방법을 논의한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존의 GPU 기반 유사 방법에 비해 데이터 지점과 질의 지점의 개수가 각각 $2^{23}$개 일 때 16배 이상의 빠른 처리 속도를 보였으며 이러한 경향은 처리해야 할 데이터의 크기가 커지면 더욱 더 커지는 것으로 판단된다.