• 제목/요약/키워드: Nearest neighbor

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Prefetch R-tree: 디스크와 CPU 캐시에 최적화된 다차원 색인 구조 (Prefetch R-tree: A Disk and Cache Optimized Multidimensional Index Structure)

  • 박명선
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제13D권4호
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    • pp.463-476
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    • 2006
  • R-tree는 일반적으로 트리 노드의 크기를 디스크 페이지의 크기와 같게 함으로써 I/O 성능이 최적화 되도록 구현한다. 최근에는 주메모리 환경에서 CPU 캐시 성능을 최적화하는 R-tree의 변형이 개발되었다. 이는 노드의 크기를 캐시 라인 크기의 수 배로 하고 MBR에 저장되는 키를 압축하여 노드 하나에 더 많은 엔트리를 저장함으로써 성능을 높였다. 그러나, 디스크 최적 R-tree와 캐시 최적 R-tree의 노드 크기 사이에는 수십-수백 바이트와 수-수십 킬로바이트라는 큰 차이가 있으므로, I/O 최적 R-tree는 캐시 성능이 나쁘고 캐시 최적 R-tree는 디스크 I/O 성능이 나쁜 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 CPU 캐시와 디스크 I/O에 모두 최적인 R-tree, PR-tree를 제안한다. 캐시 성능을 위해 PR-tree 노드의 크기를 캐시 라인 크기보다 크게 만든 다음 CPU의 선반입(prefetch) 명령어를 이용하여 캐시 실패 횟수를 줄이고, 트리 노드를 디스크 페이지에 낭비가 적도록 배치함으로써 디스크 I/O 성능도 향상시킨다. 또한, 이 논문에서는 PR-tree에서 검색 연산을 수행하는데 드는 캐시 실패 비용을 계산하는 분석 방법을 제시하고, 최적의 캐시와 I/O 성능을 보이는 PR-tree를 구성하기 위해, 가능한 크기의 내부 단말 노드, 중간 노드를 갖는 PR-tree 생성하여 성능을 비교하였다. PR-tree는 디스크 최적 R-tree보다 삽입 연산은 3.5에서 15.1배, 삭제 연산은 6.5에서 15.1배, 범위 질의는 1.3에서 1.9배, k-최근접 질의는 2.7에서 9.7배의 캐시 성능 향상이 있었다. 모든 실험에서 매우 작은 I/O 성능 저하만을 보였다.

투사에 기초한 얼굴 인식 알고리즘들의 통계적 분석 (Statistical Analysis of Projection-Based Face Recognition Algorithms)

  • 문현준;백순화;전병민
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권5A호
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    • pp.717-725
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    • 2000
  • 최근 수년간 얼굴인식에 관한 많은 알고리즘이 개발되었고 그 대다수가 view와 투사에 기초한 알고리즘이었다. 본 논문에서의 투사는 비단 직교 기저상에 영상을 투사하는 것으로 국한하지 않고 영상 화소값을 변환하는 일반적인 선형 변환으로써 상관관계, 주성분 분석, 클러스트링, gray scale 투사, 그리고 추적 필터매칭을 포함한다. 본 연구에서는 FERET 데이터베이스 상의 얼굴 영상을 평가한 알고리즘들을 세부적으로 분석하고자 한다. 투사에 기초한 알고리즘은 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 off-line상에서 행하며 알고리즘 설계자에 의해 새로운 기저가 설정되거나 또는 학습을 통해 새로운 기저를 결정한다. 두 번째 단계는 on-line상에서 행해지며 영상을 설정된 새로운 기저상에 투사한다. 세 번째 단계는 on-line상에서 행해지며 영상내의 얼굴은 가장 인접한 이웃 분류자로 인식된다. 대부분의 평가 방법들은 단일 gallery 상에서의 성능 평가가 이루어짐으로써 알고리즘 성능을 충분히 측정하지 못하는 반면 본 연구에서는 독립된 galley들의 집합을 구성함으로써 각각의 다른 galley상에서 가지는 변화와 이들의 상대적 성능을 평가한\ulcorner.

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전이금속이 도핑된 ZnO의 전자구조와 자성에 대한 제일원리계산 (First Principles Calculations on Electronic Structure and Magnetism of Transition Metal Doped ZnO)

  • 윤선영;차기범;홍순철
    • 한국자기학회지
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    • 제15권1호
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    • pp.1-6
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    • 2005
  • 높은 큐리온도를 가질 수 것으로 예측된 전이금속이 도핑된 ZnO의 전자구조와 자성을 제일원리계산방법을 이용하여 연구하였다. 본 연구에서 전이금속은 Ti, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Ru, Pd, Ag 이고 도핑 수준은 25%로 두고 계산하였다. 자성연구에서 가장 적합한 방법으로 알려져 있는 Full-potential Linearized Augmented Plane Wave(FLAPW)방법을 사용하였으며 교환-상관 전위는 general gradient approximation(GGA)를 사용하였다. 도핑된 전이금속 (Ti, Cr, Mn, Fe, Co, Ni, Ru, Pd, Ag)은 각각 0.83, 3.03, 4.03, 3.48, 2.47, 1.56, 0.43, 0.75, 0.01 ${\mu}_B$의 자기모멘트를 가지며, 전이금속에 이웃한 O 원자도 가안 띠혼성으로 측정 가능한 자기모멘트를 가질 수도 있는 것으로 계산되었다. 3d 전이금속이 도핑된 ZnO는 (CoZnO를 제외하고) 절반금속 특성을 가지는 것으로 계산되었다. 또한 4d 전이금속이 도핑된 경우는 강자성 상태가 상자성 상태에 비해 에너지차이가 크지 않을 뿐 아니라 페르미 준위에 다수 스핀과 소수 스핀 상태 모두가 페르미 준위에 위치해 있어 스핀분극 정도가 낮았다.

대용량 이력자료를 활용한 다중시간대 고속도로 교통량 예측 (Multiple Period Forecasting of Motorway Traffic Volumes by Using Big Historical Data)

  • 장현호;윤병조
    • 대한토목학회논문집
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    • 제38권1호
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    • pp.73-80
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    • 2018
  • 고속도로 교통류 제어는 기존의 Reactive 방식(실시간 대응)에서 Proactive 방식(사전 대응)으로 발전하고 있다. 첨단 고속도로 교통류 제어의 핵심 입력자료 중 하나는 여러 시간대에 걸치는 장래 교통량 상태이다. 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 극복해야 한다. 이는 예측 시간대의 확장에 따라 장래 상태의 불확실성은 증가하기 때문이다. 따라서 다중 시간대 교통량 예측을 위해서는 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복할 수 있는 실행 가능한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 대용량 이력자료에 내재된 교통류 상태의 시간적 진화 행태를 이용하여 장래 상태의 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 다중 시간대 장래 교통량 상태를 예측하는 모형을 제시하도록 한다. 개발 모형은 현행 교통량의 상태 진화를 기반으로 대용량 자료에 내재된 과거 상태를 추출하고, 이를 이용하여 장래 상태를 예측한다. 추가로, 개발된 모형은 실제 적용을 고려하여 자료관리시스템에 적합하도록 설계되었다. 적용결과, 개발모형은 다중 시간대에 걸치는 불확실성을 효과적으로 극복함으로써 우수한 예측력을 보였으며, 첨단자료관리시스템에 실제 적용이 가능하다고 판단된다.

위치 검색 지도 서비스를 위한 k관심지역 검색 기법 (k-Interest Places Search Algorithm for Location Search Map Service)

  • 조성환;이경주;유기윤
    • 한국측량학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.259-267
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    • 2013
  • 최근 인터넷의 발달과 더불어 지리정보시스템(GIS, Geographic Information System)에 대한 인식이 저변 확대되면서 일반인들도 위치 검색 기능을 제공하는 웹GIS를 쉽게 이용할 수 있게 되었다. 현재 서비스되고 있는 모든 위치 검색 기능은 사용자가 하나의 검색어를 입력하고 그에 대한 결과를 보여주는 서비스에 한정되어 있다. 하지만 사용자의 검색 목적이 다양해짐에 따라, 여러 가지 행위를 동시에 할 수 있는 장소를 검색하는 서비스는 없었다. 예를들어, 점심을 먹은 후, 은행에서 업무를 보고, 영화 한 편을 보고자 할 때 이러한 관심 지역(POI, Point of Interest)들이 모여 있는 장소를 필요로 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자로부터 여러 장소를 입력받아 입력된 장소가 모여 있는 곳을 검색해주는 k-IPS 기법을 제안하고자 한다. 여기서 k는 다양한 행위를 할 수 있는 관심의 개수이다. 이 방법은 최소경계사각형(MBR, Minimum Bounding Rectangle)의 계층적 트리 구조인 $R^*$-tree 색인 기법을 이용하여 공간을 분할하고, 기존 공간 Join 연산의 성능 개선을 위하여 $R^*$-tree간의 겹치는 영역 추출하는 재귀적 공간 Join 연산을 구현하였다. k-IPS 기법의 성능 평가는 159개의 다양한 검색어 집합을 구성하여 k=2,3,4,6에 대한 검색 결과를 확인하였다. 실험 결과의 약 90%에 대해서 예상한대로 k개의 검색어 장소가 모여 있는 위치를 얻을 수 있었고, k=2,3,4의 처리 시간은 0.1초 이내의 응답을 얻을 수 있었다. k-IPS 서비스를 통하여 현대인의 순차적 생활 패턴에 맞춘 검색 서비스가 가능할 것으로 판단된다.

진주시 교통사고의 시계열적 공간분포특성 분석 (Analysis of Temporal and Spatial Distribution of Traffic Accidents in Jinju)

  • 성병준;배규한;유환희
    • 대한공간정보학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.3-9
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    • 2015
  • 도시공간에서 토지이용변화는 교통량을 유발하고 이에 따른 교통사고발생이 상호 밀접한 관계를 갖고 있으므로 토지이용변화에 따른 교통사고발생원인 분석은 교통사고저감대책 수립에 중요한 요소로 판단된다. 이에 지방 중소도시인 진주시를 대상으로 5년간(2009년~2013년)의 교통사고 데이터를 주거지역과 상업지역의 사고 발생빈도와 최근린 분석기법에 의한 군집도를 분석한 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 교통사고의 발생빈도는 봄에 가장 많았고 겨울이 가장 작게 발생하였다. 또한 주간과 야간의 교통사고 발생빈도는 주간이 야간에 비해 조금 더 많이 발생하였으나 교통사고발생 군집도는 야간이 주간에 비해 강하게 나타났다. 그리고 토지용도에 따른 교통사고 군집도 분석에서 상업지역은 계절에 따른 변화가 크지 않았으나 주거지역은 겨울철에 군집밀도가 크게 낮아지는 경향을 보였다. 교통사고 유형에 따른 분석 결과 차 대 차의 측면직각추돌사고가 가장 높은 발생빈도를 보였으며 상업지역과 주거지역에 모두 광범위하게 발생되는 것으로 나타났다. 이상의 결과는 도시공간구조에서 교통사고 발생패턴을 파악하는데 중요한 정보가 될 수 있으며, 향후 교통사고저감대책을 수립하는데 유용하게 활용될 것으로 예상된다.

사례기반추론을 이용한 초기단계 공사비 예측 방법: 속성 가중치 산정을 중심으로 (Schematic Cost Estimation Method using Case-Based Reasoning: Focusing on Determining Attribute Weight)

  • 박문서;성기훈;이현수;지세현;김수영
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제11권4호
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    • pp.22-31
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    • 2010
  • 프로젝트 초기단계에서 산정된 공사비는 발주자의 중요한 의사결정에 영향을 미치므로 그 중요성이 강조되고 있지만, 정보의 부족으로 인하여 주로 견적전문가의 경험과 지식에 의존하여 진행된다. 이것은 현재 문제와 가장 유사한 과거 사례를 선택하여 사용하는 사례기반추론으로 발전되었다. 사례기반추론 모델의 예측 성능은 속성 가중치의 산정 결과에 많은 영향을 받으므로, 정확한 속성 가중치의 산정이 요구된다. 기존의 연구는 수학적 방법 또는 전문가의 주관적 판단을 이용하는 방법을 사용한다. 본 연구는 기존 연구의 문제점을 보완하기 위해 유전자 알고리즘을 이용한 사례기반추론 공사비 예측 모델을 제안한다. 공사비 예측 모델은 최근이웃 조회 방법의 과정에 의해 추출한 사례의 공사비 정보를 이용하여 예측 대상의 공사비를 산정한다. 검증 결과 AACE에서 정의한 견적시기별 예측 정확도와 표준화 회귀계수 동일가중치를 사용한 방법보다 높은 오차율을 나타내었다. 따라서 본 연구는 유전자 알고리즘을 도입하여 예측 성능을 향상시키고, 사례기반추론 방법을 사용하여 사용자가 이해하기 용이한 해결책 도출과정을 제시하였다는데 그 의미가 있다.

사례기반추론의 유사 임계치 및 커버리지 최적화 (Optimizing Similarity Threshold and Coverage of CBR)

  • 안현철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제2권8호
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    • pp.535-542
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    • 2013
  • 사례기반추론(CBR)은 많은 장점으로 인해 지금까지 의료진단, 생산계획, 고객분류 등 다양한 분야의 의사결정 지원에 적용되어 왔다. 그러나, 효과적인 CBR 시스템을 설계, 구축하기 위해서는 연구자가 직관적으로 설정해야 할 많은 설계요소들이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 CBR의 여러 설계요소들 중 사례 검색 단계에서 결합할 이웃 사례들을 보다 효과적으로 선정할 수 있는 새로운 모형을 제시한다. 기존 연구에서는 결합할 이웃 사례를 선정하는 방법으로 사전에 정해진 이웃사례의 수(k-NN의 k)를 적용하든가, 혹은 최대 유사도의 상대적 비율을 임계치로 사용하는 방식을 적용해 왔다. 하지만, 본 연구에서는 결합할 유사사례를 선택하는 새로운 기준으로 0에서 1사이의 값을 갖는 절대적 유사 임계치를 사용할 것을 제안한다. 이 경우, 임계치 값이 과도하게 작아지게 되면, 예측결과의 생성이 잘 이루어지지 않을 수 있는 문제가 발생할 수 있다. 이에, 전체 학습사례들 중에서 예측결과가 생성된 사례의 비중을 커버리지(coverage)로 정의하고, 이를 유사 임계치 최적화 시 제약조건으로 설정함으로서, 사용자가 원하는 수준의 커버리지는 유지한 상태에서 가장 효과적인 유사 사례를 찾아 추론할 수 있도록 모형을 설계하였다. 제안 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 이 모형을 실존하는 국내 한 온라인 쇼핑몰의 표적 마케팅 사례에 적용하였다. 그 결과, 제안 모형이 CBR의 예측 성과를 유의미하게 개선시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

고에너지 이온빔에 의한 이차전자 발생 수율 및 에너지 측정

  • 김기동;김준곤;홍완;최한우;김영석;우형주
    • 한국진공학회:학술대회논문집
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    • 한국진공학회 1999년도 제17회 학술발표회 논문개요집
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    • pp.190-190
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    • 1999
  • 박막 표면에 대한 경원소 분석법인 탄성 되튐 반도법을 개발하여 수소, 탄소, 질소등 분석에 이용하고 있다. 이때 입사 입자로 Cl 9.6MeV를 이용하였는데, 표적 표면에 탄소막이 흡착되는 현상을 발견하였다. cold trap 및 cold finger를 사용하여 진공도를 개선하므로서, 탄소막 흡착의 한 원인으로 알려져 잇는 chamber 주변의 진공도 변화를 시켜보았다. 하지만 전혀 탄소막이 생기지 않는 10-10torr 이하 진공을 만드는 것은 많은 비용과 장비를 필요로 하는 상당히 힘든 작업이어서, 이차적으로 탄소막이 표적 표면에 달라 붙게 하는 원인으로 추정되는 이차 전자의 발생을 고에너지 이온빔으로 조사하였다. 일반적으로 이차전자의 발생은 이온빔과 표적과의 충돌에 의한 고체 표면으로부터의 전자방출 현상으로 오래전부터 연구되어져 왔다. 여기에는 두가지 다른 구조가 존재하는 것으로 알려져 있다. 그 중 하나는 입사 입자의 전하와 표적 표면사이 작용하는 potential 에너지가 표적 표면의 일함수(재가 function) 보다 클 때에 일어나는 potential emission이다. 즉 표적 궤도에 존재하는 전자와 입사 이온빔 사이의 potential 이 표적의 전자를 들뜨게 만들고, 이 potential의 크기가표적의 표면 장벽 potential 보다 충분히 클 뜸 전자가 방출하는 현상을 말한다. 다른 또 하나의 방출구조로는 입사 이온이 표적 표면의 원자와의 충돌에 의해 직접저인 에너지 전달을 통한 전자 방출을 말하는데, 이를 kienetic emission(이하 KE)이라 한다. 본 연구에서는 Tandem Van de graaff 가속기로 고에너지 이온빔을 만들어 Au에 충돌시키므로서 kinetic emission을 통하여 Au에서 발생한는 이차전자의 방출 수율 및 에너지를 측정하였다.장구조로 전체 성장 양식을 예견할 수 있다. 일반적인 경향은 Ep가 커질수록 fractal 성장형태가 되며, Ed가 적을수록 cluster 밀도가 작아지나, 같은 Ed+Ep에 대해서는 동일한 크기의 팔 넓이(수평 수직 방향 cluster 두께)를 가진다. 따라서 실험으로부터 얻은 cluster의 팔 넓이로부터 Ed+Ep 값을 결정할 수 있고, cluster 밀도와 fractal 차원으로부터 각각 Ed와 Ep값을 분리하여 얻을 수 있다. 또한 다층 성장에 대한 거칠기(roughness) 값으로부터 Es값도 구할 수 있다. 양방향 대칭성을 갖지 않은 fcc(110) 표면과 같은 경우, 형태는 다양하지만 동일한 방법으로 추정이 가능하다. (110) 표면의 경우 nearest neighbor 원자가 한 축으로 형성되고 따라서 이 축과 이것과 수직인 축에 대한 상호작용이나 분산 장벽 모두가 비대칭적이다. 따라서 분산 장벽도 x-축, y-축 방향에 따라 분리하여 Edx, E요, Epx, Epy 등과 같이 방향에 따라 다르게 고려해야 한다. 이러한 비대칭적인 분산 장벽을 고려하여 KMC 시뮬레이션을 수행하면 수평축과 수직축의 분산 장벽의 비에 따라 cluster의 두께비가 달라지는 성장을 볼 수 있었고, 한 축 방향으로의 팔 넓이는 fcc(100) 표면의 경우 동일한 Ed+Ep값에 대응하는 팔 넓이와 거의 동일한 결과가 나타나는 것을 볼 수 있다. 따라서 이러한 비대칭적인 모양을 가지는 성장의 경우도 cluster 밀도, cluster 모양, cluster의 양 축 방향 길이 비, 양 축 방향의 평균 팔 넓이로부터 각 축 방향의 분산 장벽을 얻어낼 수 있을 것으로 보인다. 기대할 수 있는 여러 장점들을 보고하고자 한다.성이 우수한 시편일수록 grain의 크기가 큰 것으로 나타났고 결정성이 우수한 시편의 경우에서는 XR

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모바일 추천 서비스를 위한 이동 객체 질의 처리 시스템 (A Moving Object Query Process System for Mobile Recommendation Service)

  • 박정석;신문선;류근호;정영진
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제14D권7호
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    • pp.707-718
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    • 2007
  • GPS 및 위치 관리 기술의 발달과 이동 통신 기술의 진보, 그리고 PDA 등의 개인용 단말기의 확산으로 인하여, 이동하는 차량 및 사용자의 위치 및 상황에 따라 적절한 컨텐츠 서비스를 제공하는 위치기반서비스가 활발히 연구되고 있다. 위치 기반 서비스는 센서 네트워크 응용 기술의 발달로 인하여 차량 추적 및 항법 서비스에서 사용자의 상태 및 교통 정체, 사고, 등의 환경 정보를 고려한 보다 개인화되고 지능적인 서비스로 그 영역을 넓혀가고 있다. 또한 차량의 위치 정보 및 주변 상황 정보의 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보 및 환경정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 실세계에 적용되어 평가되지 못했으며, 변화하는 환경 정보를 다루지 않기 때문에, 사용자를 위한 추천 서비스를 제공하기엔 부족한 점이 있다. 따라서 이 논문에서는 차량의 위치 정보 뿐만 아니라 주변 환경 정보까지 검색하고 활용하기 위하여, 추천 서비스를 위한 이동 객체 질의어를 설계하고, 이를 지원하는 차량 추적 시스템을 구현한다. 제시된 질의어는 차량의 위치, 방향, 주변 환경 정보, 등을 고려하여 다양한 속성 정보를 고려하여 추천 서비스를 위한 최근접 질의를 처리한다. 향후 환경 정보에 기반한 여러 추천 요소를 활용하는 위치 기반 서비스 응용에 활용될 수 있다.