• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.920-926
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• 2005

최근접 이웃(k nearest neighbor) 알고리즘은 새로운 개체의 목표값을 예측하기 위하여 과거의 유사한 데이타를 이용하여 그 값을 예측하는 것이다. 이 방법은 기계학습의 여러 분야에서 그 유용성을 검증받아 널리 사용되고 있다. 이러한 kNN 알고리즘에서 목표값을 예측할 때 각 속성의 가중치를 동일하게 고려하는 것은 좋은 성능을 보장할 수 없으며 따라서 kNN에서 각 속성에 대한 가중치를 적절히 계산하는 것은 kNN 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소중의 하나이다. 본 논문에서는 정보이론을 이용하여 kNN 에서의 속성의 가중치를 효과적으로 계산하는 새로운 방법을 제시하고자한다. 제안된 방법은 각 속성이 목표 속성에 제공하는 정보의 양에 따라 가중치를 자동으로 계산하여 kNN 방법의 성능을 향상시킨다. 개발된 알고리즘은 다수의 실험 데이타를 이용하여 그 성능을 비교하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.17-22
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• 2008

최근접 객체 질의(Nearest Neighbor Query)는 질의가 요청된 지점으로부터 가장 가까운 객체를 찾는 질 의로 위치기반 서비스 분야에서 가장 널리 사용되고 있는 질의의 형태이다. 이를 기반으로 한 지역 최근접 객체 질의 (Range Nearest Neighbor), 연속 최근접 객체 질의(Continuos Nearest Neighbor)등의 확장 된 개념으로 다양한 최근접 객체 질의가 제안되어 왔다. 그러나 지금까지의 최근접 객체 질의를 기반으로 한 연구들은 점으로 표현된 질의를 기준으로 하여 최근접 객체를 찾는 기준점 최근접 객체(Point Nearest Neighbor) 질의를 기반으로 하고 있어, 점으로 표현이 불가능한 1 차원 형태의 질의에 대하여 효과적인 최근접 객체를 검색하는 연구는 연구된 바 없다. 본 논문에서는 한 개 이상의 1 차원 형태의 선분으로 이루어진 질의에 대하여 질의 주변의 객체 중 최근접 객체를 찾는 다중선 최근접 객체 질의 (Polyline Nearest Neighbor)를 정의하고 효과적인 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안된 기법의 성능 분석을 위한 실험은 객체와 질의가 다양한 형태로 분포되어 있는 환경아래 진행되었으며, 실험 결과는 기대 값과 근접한 결과 값을 얻었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권3호
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• pp.337-340
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• 2004

The clustering problem can be formulated as the problem to find the number of clusters and a partition matrix from a given data set using the iterative or non-iterative algorithms. The author proposes a nearest neighbor and validity-based clustering algorithm where each data point in the data set is linked with the nearest neighbor data point to form initial clusters and then a cluster in the initial clusters is linked with the nearest neighbor cluster to form a new cluster. The linking between clusters is continued until no more linking is possible. An optimal set of clusters is identified by using the conventional cluster validity index. Experimental results on well-known data sets are provided to show the effectiveness of the proposed clustering algorithm.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.443-448
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• 2003

공간 데이터베이스 시스템에서는 주어진 위치에서 가장 근접한 k개의 객체를 찾는 근사 k-최대 근접질의가 자주 발생한다. 근사 k-최대 근접 질의의 성능을 높이기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수를 최소화할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 기존의 알고리즘을 확장하여 동적인 공간 데이터베이스 환경에서 R-트리 유형의 색인 구조를 이용한 근사 k-최대 근접 질의 처리방법을 제안하고 그 성능을 평가 한다. 실험결과에 의하면, 제안된 방법은 객체의 분포 형태, 질의 크기 그리고 근사율에 관계없이 항상 낮은 디스크 접근 횟수를 보였다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.401-410
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• 2021

판별분류분석에서 널리 이용되는 k-최근접 이웃 분류 방법은 고정된 이웃의 수만을 고려하여 자료의 국소적 특징을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이에 자료의 국소적 구조를 고려하여 이웃의 개수를 선택하는 적응 최근접이웃방법이 개발된 바 있다. 고차원 자료의 분석에 있어서는 k-최근접 이웃 분류를 사용하기 전에 랜덤 투영 기법 등을 활용하여 차원 축소를 수행하는 것이 일반적이다. 이렇게 랜덤 투영시킨 다수의 분류 결과들을 면밀히 조합하여 투표를 통해 최종 할당을 하는 기법이 최근 개발된 바 있다. 본 연구에서는 고차원 자료에서의 분석을 위해 적응 최근접이웃방법과 랜덤 투영 앙상블 기법을 조합한 새로운 판별분류 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존에 개발된 방법에 비해 분류 정확성 측면에서 더 뛰어남을 모의실험 및 실제 사례 분석을 통해 확인하였다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제6권1호
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• pp.59-71
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• 2004

최근접 질의 (NN: Nearest Neighbor Query)는 질의요청자와 가상 가까운 곳에 위치한 대상 객체를 검색하기 위한 질의로서, 모바일 환경에서 빈번하게 사용되는 질의 유형이다. 이 논문에서는 모바일 환경에서 방향 성분을 가지며 연속적으로 이동하는 질의 요청자가 요구하는 최근접 대상 객체를 검색하기 위한 질의 처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 특정 방향 성분을 갖고 위치를 이동하는 질의요청자의 방향 속성을 반영하여 최근접 객체를 검색할 수 있도록 유클리디안 거리 정보뿐만 아니라 사용자의 진행 방향을 고려하여 최근섭 대상 객체를 검색한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 최근섭 객체의 검색 기능을 요구하는 교통 정보 시스템, 관광정보 시스템, 위치 기반 추천 시스템과 같은 응용 분야에 적용할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권11호
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• pp.3896-3915
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• 2014

The Reverse k Nearest Neighbor (RkNN) query is valuable for finding objects influenced by a specific object and is widely used in both scientific and commercial systems. However, the influence level of each object is unknown, information that is critical for some applications (e.g. target marketing). In this paper, we propose a new query type, Ordered Reverse k Nearest Neighbor (ORkNN), and make efforts to adapt it in an on-demand scenario. An Order-k Voronoi diagram based approach is used to answer ORkNN queries. In particular, for different values of k, we pre-construct only one Voronoi diagram. Algorithms on both the server and the clients are presented. We also present experimental results that suggest our proposed algorithms may have practical applications.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.7-14
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• 1997

문서 범주화에서 문서의 내용에 따라 적합한 범주의 종류와 수를 찾는 문제를 해결하기 위해서는 문서 당 하나의 범주를 할당할 경우에 가장 좋은 성능을 보이는 모델이 효과적일 것이다. 그러므로, 본 논문에서는 문서 당 하나의 범주를 할당할 경우에 좋은 결과를 보이는 k-nearest neighbor 방법을 이용한다. 그리고 k-nearest neighbor 방법을 이용한 문서 범주화의 성능을 향상시키기 위해서, 문서 표현에 사용하는 단어들을 범주 자질의 성격을 갖는 단어들로 제한하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Router 신문 일년치로 구성된 Router-21578 테스트 집합에서 breakeven point 82%라는 좋은 결과를 보였다.

• 응용통계연구
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• 제28권1호
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• pp.23-31
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• 2015

통계적 분석을 할 때 결측치가 발생하는 것은 매우 통상적이다. 이러한 결측치를 대치하는 방법은 여러가지가 있으며, 기존에 사용되는 단일대치법으로 k-nearest neighbor(KNN) 방법이 있다. 하지만 KNN 방법은 k개의 최근접 이웃들 중 극단치나 이상치가 있을 때 편의를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 KNN 방법의 단점을 보완하여 가중 k-최근접이웃(Weighted k-Nearest Neighbors; WKNN) 대치법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통해서 기존의 방법과 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.469-470
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• 2015

우리는 그룹핑 k-최근접 (Grouping k Nearest Neighbor; GkNN)질의를 지원하기 위하여 유연한 최근접객체(Flexible Nearest Neighbor; FNN)검색 방법을 제안한다. GkNN이란 기존에 제안된 kNN과 다르게 질의자가 요청한 k개의 객체를 모두 확인한 후에 이동 경로의 총합이 가장 작은 k개의 객체를 검색하는 방법이다. 기존 연구에서 제안된 최근접 객체들 (Nearest Neighborhood; NNH) 또한 이 문제를 해결하기 위하여 제안되었다. 그러나 NNH의 문제점은 객체 k와 p가 고정되어 있기 때문에 이동 환경에서 q에서 C까지의 거리가 증가하는 것이다. FNN의 환경은 NNH의 환경과 유사하다. 우리는 NNH의 q에서 집합 C 중 거리 중 가장 짧은 $c_i$ 선택한 후 q에서 $c_i$에 포함된 객체들 모두 검색하는 이동 경로의 총합과 FNN의 이동경로의 총 합을 비교하여 NNH의 문제점을 해결하였다.