• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.828-833
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• 2005

커널 기법은 데이터를 high dimension 상의 속성 공간으로 mapping함으로써 복잡한 분포를 가지는 데이터에 대하여 기존의 선형 분류 알고리즘들의 성능을 향상시킬 수 있다r4]. 본 논문에서는 기존의 유클리디안 거리측정방법 대신에 커널 함수에 의한 속성 공간의 거리측정방법을 fuzzy K-nearest neighbor(fuzzy K-NN) 알고리즘에 적용한 fuzzy kernel K-nearest neighbor(fuzzy kernel K-NN) 알고리즘을 제안한다. 제시한 알고리즘은 데이터에 대한 적절한 커널 함수의 선택으로 기존 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있다. 제시한 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 여러 데이터 집합에 대한 실험결과와 실제 영상의 분할 결과를 보일 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.871-875
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• 2008

본 논문은 개체 변환 유전자 알고리즘을 (GAVaPS) 이용하여 k-nearest neighbor (k-NN) 분류기에서 사용되는 특징들을 선정하는 방법을 제시한다. 우리는 다수의 k-NN 분류기들을 사용하기 때문에 사용되는 특징들을 선정하는 문제는 매우 탐색 영역이 크고 해결하기 어려운 문제이다. 따라서 우리는 효과적인 특징득의 선정을 위해 일반적인 유전자 알고리즘 (GA) 보다 효율적이라고 알려진 개체군 변환 유전자 알고리즘을 사용한다. 또한 다수 k-NN 분류기를 개체군 변환 유전자 알고리즘으로 효과적으로 결합하는 방법을 제시한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 여러 실험을 통해 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.155-156
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• 2019

Classification and Regression Tree (CART), SVM (Support Vector Machine) 및 k-nearest neighbor classification (kNN)과 같은 기존 기계 학습 기반 감정 분석 방법은 정확성이 떨어졌습니다. 본 논문에서는 개선 된 kNN 분류 방법을 제안한다. 개선 된 방법 및 데이터 정규화를 통해 정확성 향상의 목적이 달성됩니다. 그 후, 3 가지 분류 알고리즘과 개선 된 알고리즘을 실험 데이터에 기초하여 비교 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.467-470
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• 2003

When user wants to find objects which have the nearest position from him, we use the nearest neighbor (NN) query. The GIS applications, such as navigation system and traffic control system, require processing of NN query for moving objects (MOs). MOs have trajectory with changing their position over time. Therefore, we should be able to find NN object continuously changing over the whole query time when process NN query for MOs, as well as moving nearby on trajectory of query. However, none of previous works consider trajectory information between objects. Therefore, we propose a method of continuous NN query for trajectory of MOs. We call this CTNN (continuous trajectory NN) technique. It ran find constantly valid NN object on the whole query time by considering of trajectory information.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권3호
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• pp.459-470
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• 2013

The discovery of nearest neighbors, without training in advance, has many applications, such as the formation of mosaic images, image matching, image retrieval and image stitching. When the quantity of data is huge and the number of dimensions is high, the efficient identification of a nearest neighbor (NN) is very important. This study proposes a variation of the KD-tree - the arbitrary KD-tree (KDA) - which is constructed without the need to evaluate variances. Multiple KDAs can be constructed efficiently and possess independent tree structures, when the amount of data is large. Upon testing, using extended synthetic databases and real-world SIFT data, this study concludes that the KDA method increases computational efficiency and produces satisfactory accuracy, when solving NN problems.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.273-282
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• 2009

소프트웨어 프로젝트 데이터를 이용한 각종 분석 예측 모델 생성시 직면하는 문제 중 하나는 데이터에 포함된 결측값이며 이에 대한 효과적인 방안은 결측값 대치 법이다. 대표적인 결측값 대치법인 K 최근접 이웃 대치법은 대치과정에서 결측값을 포함하는 인스턴스의 관측정보를 활용하지 못한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 K 최근접 이웃 대치법과 최대 우도 추정법을 결합한 새로운 소프트웨어 프로젝트 수치 데이터용 결측값 대치법을 제안한다. 또한 결측값 대치법의 정확도를 비교하기 위한 새로운 측도를 함께 제안한다.

• 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%.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권3호
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• pp.183-192
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• 2017

k-nearest neighbor (K-NN) is a well-known classification algorithm, being feature space-based on nearest-neighbor training examples in machine learning. However, K-NN, as we know, is a lazy learning method. Therefore, if a K-NN-based system very much depends on a huge amount of history data to achieve an accurate prediction result for a particular task, it gradually faces a processing-time performance-degradation problem. We have noticed that many researchers usually contemplate only classification accuracy. But estimation speed also plays an essential role in real-time prediction systems. To compensate for this weakness, this paper proposes correlation coefficient-based clustering (CCC) aimed at upgrading the performance of K-NN by leveraging processing-time speed and plurality rule-based density (PRD) to improve estimation accuracy. For experiments, we used real datasets (on breast cancer, breast tissue, heart, and the iris) from the University of California, Irvine (UCI) machine learning repository. Moreover, real traffic data collected from Ojana Junction, Route 58, Okinawa, Japan, was also utilized to lay bare the efficiency of this method. By using these datasets, we proved better processing-time performance with the new approach by comparing it with classical K-NN. Besides, via experiments on real-world datasets, we compared the prediction accuracy of our approach with density peaks clustering based on K-NN and principal component analysis (DPC-KNN-PCA).

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권2호
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• pp.406-420
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• 2020

In order to make up the deficiencies of the existing research results which cannot effectively deal with the nearest neighbor query based on the line segments in obstacle space, the k nearest neighbor query method of line segment in obstacle space is proposed and the STA_OLkNN algorithm under the circumstance of static obstacle data set is put forward. The query process is divided into two stages, including the filtering process and refining process. In the filtration process, according to the properties of the line segment Voronoi diagram, the corresponding pruning rules are proposed and the filtering algorithm is presented. In the refining process, according to the relationship of the position between the line segments, the corresponding distance expression method is put forward and the final result is obtained by comparing the distance. Theoretical research and experimental results show that the proposed algorithm can effectively deal with the problem of k nearest neighbor query of the line segment in the obstacle environment.