International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권4호
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pp.300-307
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2012
When the volume of data grows big, some simple tasks could become a significant concern. Nearest neighbor search is such a task which finds from a data set the k nearest data points to queries. Locality-sensitive hashing techniques have been developed for approximate but fast nearest neighbor search. This paper introduces the notion of locality-sensitive hashing and surveys the locality-sensitive hashing techniques. It categories them based on several criteria, presents their characteristics, and compares their performance.
공간 데이타베이스 시스템에서 취급되는 여러 유형의 공간질의들 중 주어진 위치에서 가장 가까운 공간객체를 찾는 최근접질의는 매우 빈번히 발생한다. 최근접질의 성능을 높이기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수를 최소화할 수 있어야 한다. 기존의 방법은 이차원 검색공간에서 최근접질의의 처리만을 고려하였으며, 검색되는 노드의 수를 정확히 줄이지 못하였다. 본 논문에서는 최적탐색거리를 제안하고 그 특성을 정리하였었다. 제안된 최적탐색거리는 최근접질의 처리시 검색될 노드들을 정확히 선정하기 위한 새로운 검색거리 측도이다. 우리는 최적탐색거리를 R-트리에 적용한 최근접질의 처리 알고리즘을 제안하고 기존의 방법에 비해 질의처리의 결과가 더 정확함을 증명하였다.
내용 기반 멀티미디어 정보 검색에서 유사성에 기반한 k-최근접 데이타 탐색 질의는 매우 중요한 질의이다 일반적으로 멀티미디어 데이타는 고차원 특정 벡터로 표현되기 때문에 기존의 k-최근접 탐색 알고리즘은 멀티미디어 정보 검색에 효율적이지 못하다. 따라서 이러한 응용을 위해서는 다소 근사적 검색 결과를 가져오더라도 빠른 검색 성능을 제공하는 근사 k-최근접 탐색 알고리즘이 요구된다. 이를 위해 본 논문에서는 고차원 데이타를 위한 새로운 근사 k-최근접 탐색 알고리즘을 제안한다. 아울러, 제안하는 근사 k-최근접 탐색 알고리즘을 기존의 알고리즘과 검색 성능변에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 기존 알고리즘의 검색 성능을 크게 개선할 수 있었다.
위치기반 서비스(LBS, Location Based Services)에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 이동 중에도 질의를 통한 최근접 이웃(NN, Nearest Neighbor) 탐색에 대한 필요성이 증가하였다. 이와 같은 동적환경에서의 최근접 이웃 탐색은 탐색 구간에 대해 NN탐색기법을 반복 적용하여 수행해 왔으나 이는 불필요한 중복연산이 발생하여 탐색 비용이 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이동 중에도 탐색 구간에 대해 연속적인 최근접 이웃(CNN, Continuous Nearest Neighbor)을 탐색하는 새로운 기법인 Slabbed_CNN을 제안한다. Slabbed_CNN은 슬랩을 이용하여 탐색 구간을 줄임으로써 기존 CNN기법의 탐색영역과 계산비용을 감소시킴으로써 기존 CNN보다 연산비용을 감소시키고 빠른 서비스를 제공한다.
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.
암호화된 공간데이터베이스와 같은 최근의 여러 응용에서는 질의 기준이 최대근접객체가 되는 객체들을 찾는 역최대 근접질의가 자주 발생한다. 실세계의 검색공간에는 강, 호수 그리고 고속도로 등과 같은 다양한 장애물이 존재하며, 이러한 환경에서 검색성능을 높이기 위해서는 장애물을 고려한 검색거리 측도가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 장애물이 존재하는 검색공간에서 역최대근접질의 처리를 최적화하기 위한 검색거리 측도들과 질의처리 알고리즘을 제시한다.
멀티미디어 시스템에서 최대근접질의는 매우 빈번히 발생하며, 다른 유형의 공간질의에 비하여 처리비용이 많이 요구된다. 최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수와 연산시간을 최소화할 수 있는 검색거리 측도가 필요하다. 또한 최대근접질의에 따른 검색 노드들을 정확히 선택하기 위해서는 객체들의 순환적 위치 속성을 고려해야 한다. 본 논문은 순환도메인을 갖는 검색공간에서 객체의 순환적 위치속성을 고려한 최대근접질의 처리방법을 제안하고 그 특성을 보인다. 제안한 방법은 최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위한 검색거리 측도인 순환최소거리와 순환최적거리를 사용한다.
최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수와 연산시간을 최소화할 수 있어야 한다. 이를 위해 최대근접질의 처리시 검색대상을 정확히 선택하고 객체들의 순환적 위치 속성이 고려된 검색거리 측도가 필요하다. 본 논문은 순환도메인을 갖는 검색공간에서 객체의 순환적 위치속성을 고려한 최대근접질의 처리방법을 제안하고 그 성능을 실험을 통하여 입증한다. 제안한 방법은 최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위한 검색거리 측도인 순환최소거리와 순환최적거리를 사용한다.
벡터양자화에서 고속 인코딩에 사용되는 기존 방법인 PDS(partial distance search)와 FNNS(fast nearest neighbor search)를 결합한 FNNPDS(fast nearest neighbor partial distance search)를 VISI로 구현하기 위한 설계 방법을 제안하고, 모의실험을 통해 FNNPDS가 다른 방법에 비해 보다 고속화가 이루어짐을 입증한다. 모의실험 방법은 임의의 입력벡터에 대해 최단거리 부호벡터를 찾는 타이밍도를 고찰하고, Lena와 Peppers 영상에 대한 입력벡터당 평균 클럭 사이클을 비교한다. 모의실험 결과에 의하면 FNNPDS의 클럭 사이클 수는 다른 방법들보다 $79.2\%\~11.7\%$ 감소되었다.
공간 데이터베이스 시스템에서 최소 근접질의는 매우 빈번히 발생하며, 다른 유형의 공간질의에 비하여 처리비용이 많이 요구된다. 최소근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의수를 최소화할 수 있어야 한다. 이를 위해 최소근접질의 처리시 색인에서 방문될 노드들을 정확히 선정하기 위한 검색거리 측도인 최적탐색거리가 제안되었다[13]. 본 논문에서는 최적탐색거리의 특성을 N차원으로 확장하고 최대검색거리를 이용한 방법에 비해 최적탐색거리를 이용한 방법이 질의처리 성능이 더 우수함을 실험을 통하여 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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