• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.833-834
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• 2008

In this paper, a pattern classification method using closest decision method based on the mean of norm in the closet prototype from an input pattern and its k nearest neighbor prototypes is presented to do accurate classification in arbitrary distributed patterns when the number of patterns is very low. Also this method can be used to classify input pattern precisely when the number patterns is very low because this method considers the weight by the difference of variance in prototypes around the discrimination boundary.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제17권1호
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• pp.41-48
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• 2019

In recent years, sentiment analysis research has become popular. The research results of sentiment analysis have achieved remarkable results in practical applications, such as in Amazon's book recommendation system and the North American movie box office evaluation system. Analyzing big data based on user preferences and evaluations and recommending hot-selling books and hot-rated movies to users in a targeted manner greatly improve book sales and attendance rate in movies [1, 2]. However, traditional machine learning-based sentiment analysis methods such as the Classification and Regression Tree (CART), Support Vector Machine (SVM), and k-nearest neighbor classification (kNN) had performed poorly in accuracy. In this paper, an improved kNN classification method is proposed. Through the improved method and normalizing of data, the purpose of improving accuracy is achieved. Subsequently, the three classification algorithms and the improved algorithm were compared based on experimental data. Experiments show that the improved method performs best in the kNN classification method, with an accuracy rate of 11.5% and a precision rate of 20.3%.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 2005년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.624-627
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• 2005

This paper presents a new data classification method using the Robbins Monro stochastic approximation algorithm k-nearest neighbor and distribution analysis. To cluster the data set, we decide the centroid of the test data set using k-nearest neighbor algorithm and the local area of data set. To decide each class of the data, the Robbins Monro stochastic approximation algorithm is applied to the decided local area of the data set. To evaluate the performance, the proposed classification method is compared to the conventional fuzzy c-mean method and k-nn algorithm. The simulation results show that the proposed method is more accurate than fuzzy c-mean method, k-nn algorithm and discriminant analysis algorithm.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권5호
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• pp.447-458
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• 2008

본 논문에서는 도로 네트워크 데이타베이스에서 정적 객체의 k-최근접 이웃 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안을 논의한다. 기존의 여러 기법들은 인덱스를 사용하지 못했는데, 이는 네트워크 거리가 순서화 된 거리함수가 아니며 삼각 부등식(triangular inequality) 성질 또한 만족하지 못하기 때문이다. 이러한 기존 기법들은 질의 처리 시 심각한 성능 저하의 문제를 가진다. 선계산된 네트워크 거리를 이용하는 또 다른 기법은 저장 공간의 오버헤드가 크다는 문제를 갖는다. 본 논문에서는 이러한 두 가지 문제점들을 동시에 해결하기 위하여 객체들 간의 네트워크 거리를 근사하여 객체들에 대한 인덱스를 구축하고, 이를 이용하여 k-최근접 이웃 질의를 처리하는 새로운 기법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 먼저 네트워크 공간상의 객체를 유클리드 공간상으로 사상하기 위한 체계적인 방법을 제시한다. 특히, 삼각 부등식 성질을 만족시키기 위하여 평균 네트워크 거리라는 새로운 거리 개념을 제시하고, 유클리드 공간으로의 사상을 위하여 FastMap 기법을 사용한다. 다음으로, 평균 네트워크 거리와 FastMap을 사용하여 네트워크 공간상의 객체들로 인덱스를 구축하는 근사 색인 알고리즘을 제시한다. 또한, 구축한 인덱스를 사용하여 k-최근접 이웃 질의를 효과적으로 수행하는 알고리즘을 제안한다. 마지막으로, 실제 도로 네트워크를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.475-486
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• 2015

Mining the microarray data accumulated in the public data repositories can save experimental cost and time and provide valuable biomedical information. Big data analysis pooling multiple data sets increases statistical power, improves the reliability of the results, and reduces the specific bias of the individual study. However, integrating several data sets from different studies is needed to deal with many problems. In this study, I limited the focus to the cross platform classification that the platform of a testing sample is different from the platform of a training set, and suggested a simple classification method based on rank. This method is compared with the diagonal linear discriminant analysis, k nearest neighbor method and support vector machine using the cross platform real example data sets of two cancers.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권1호
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• pp.129-136
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• 2014

Wi-Fi fingerprinting 시스템은 실내에서 사용되는 위치 측위 방법이며 AP(Access Point)에서 발생하는 RSS(Received Signal Strength)에 의존한다. AP로부터의 RSS는 벽, 장애물 그리고 사람에 의한 간섭과 다중경로 페이딩 효과에 의하여 변할 수 있기 때문에 Wi-Fi fingerprinting 시스템은 낮은 측위 정확도를 갖는다. 또한, Wi-Fi 신호는 벽을 통과하기 때문에 기존의 시스템은 사용자가 현재 위치해 있는 층을 구분하기 어렵다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문은 정확한 실내 측위를 위한 LED fingerprinting 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 LED로부터 발생하는 LED-ID와 LED의 광 파워를 사용한다. 본 시스템의 Training 단계에서는 각 장소에 해당하는 Fingerprinting을 데이터베이스에 기록한다. Serving 단계에서는 K-NN(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 적용하여 기존의 데이터와 새롭게 수신되는 사용자의 데이터를 비교한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 CDF(Cumulative Distribution Function) 형태로 본 시스템의 성능을 나타내었고, 시뮬레이션 결과로부터 제안된 시스템은 평균 측위 정확도보다 8.6% 높은 정확도를 얻을 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권2호
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• pp.269-280
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• 2004

피라미드 기법은 n-차원 공간 데이터를 1차원 데이터로 변환하여 B+-트리로 표현하며, n-차원 데이터 공간에서 하이퍼큐브 영역질의 처리로 발생하는 “차원의 저주현상”에 영향을 받지 않게 검색 시간 문제를 해결하고 있다. 또 구형 피라미드 기법(SPY-TEC)은 피라미드 기법의 공간 분할 전략을 응용하여 유사도 검색에 적합한 구 영역질의 방법을 사용하고 검색 성능을 개선하고 있다. 하지만 유사도 검색의 응용에서 영역질의는 범위를 지정하는데 어려움이 있어 최근접 질의가 더 효율적이며, 기존의 제안된 인덱스 기법들은 특정 분포의 데이터에 대해서만 우수한 성능을 보이는 단점이 있다. 따라서 이 논문에서는 멀티미디어 데이터와 같은 고차원 데이터의 검색 성능을 향상시키기 위해 제안되었던 PdR-트리를 이용하여 최근접 객체 검색 기법을 제안한다. 다양한 분포의 모의 데이터와 실제 데이터를 이용하여 실험한 결과, PdR-트리가 피라미드 기법과 구형 피라미드 기법보다 검색 성능이 향상되었음을 보이고 있다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제11권1호
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• pp.27-33
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• 2009

A study of fracture to material is getting interest in nuclear and aerospace industry as a viewpoint of safety. Acoustic emission (AE) is a non-destructive testing and new technology to evaluate safety on structures. In previous research continuously, all tensile tests on the pre-defected coupons were performed using the universal testing machine, which machine crosshead was move at a constant speed of 5mm/min. This study is to evaluate an AE source characterization of SM45C steel by using k-nearest neighbor classifier, k-NNC. For this, we used K-means clustering as an unsupervised learning method for obtained multi -variate AE main data sets, and we applied k-NNC as a supervised learning pattern recognition algorithm for obtained multi-variate AE working data sets. As a result, the criteria of Wilk's $\lambda$, D&B(Rij) & Tou are discussed.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
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• pp.122-124
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• 2015

본 논문에서는 Microsoft 에서 나온 여러 대의 Kinect 를 이용하여 Free Viewpoint TV System 을 구현해 보고자 한다. Kinect 로부터 얻어진 색상 영상과 깊이 영상을 통하여, 실시간으로 두 대의 카메라 사이에서의 가상시점에서 영상이 출력되는 시스템을 설계한다. 또한, 여러 대의 Kinect 를 이용할 때, 간섭현상으로 인해 IR 패턴을 제대로 인식하지 못하여 홀이 생성되는 문제점을 확인하고, Nearest Neighbor 방식과 Inpainting 기법을 사용하여 홀을 제거하는 방식을 소개한다. 실험 결과, 홀의 주변과 비슷한 값으로 홀을 채울 수 있었지만, 홀의 크기에 따라 Edge 경계가 부정확해 지는 현상을 확인할 수 있다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(3)
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• pp.9-12
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• 2001

Learning vector quantization (LVQ) is a supervised learning technique that uses class information to move the vector quantizer slightly, so as to improve the quality of the classifier decision regions. In this paper we propose a selection method of initial codebook vectors for a teaming vector quantization (LVQ3) using support vector machines (SVM). The method is experimented with artificial and real design data sets and compared with conventional methods of the condensed nearest neighbor (CNN) and its modifications (mCNN). From the experiments, it is discovered that the proposed method produces higher performance than the conventional ones and then it could be used efficiently for designing nonparametric classifiers.