• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.428-432
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• 2007

We present a novel method for determining k nearest neighbors, which accurately recognizes the underlying clusters in a data set. To this end, we introduce the "tiling neighborhood" which is constructed by tiling a number of small local circles rather than a single circle, as existing neighborhood schemes do. Then we formulate the problem of determining the tiling neighborhood as a minimax optimization, leading to an efficient message passing algorithm. For several real data sets, our method outperformed the k-nearest neighbor method. The results suggest that our method can be an alternative to existing for general classification tasks, especially for data sets which have many missing values.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권1호
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• pp.17-27
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• 2010

분류분석에 사용되는 k-최근접이웃 분류기에 유전알고리즘을 적용하여 의미 있는 변수들과 이들에 대한 가중치 그리고 적절한 k를 동시에 선택하는 알고리즘을 제시하였다. 다양한 실제 자료에 대하여 기존의 여러 방법들과 교차타당성 방법을 통하여 비교한 결과 효과적인 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권3호
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• pp.505-513
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• 2017

최근, 더욱 상세하고 정확한 추정 결과를 위해 소지역추정(small area estimation; SAE)의 연구가 많이 진행되고 있다. 그 중 공간회귀모형 (spatial regression model)을 이용한 방법이 주를 이루고 있는데 이를 사용하기 위해서는 공간이웃 (spatial neighbor)의 정의가 필요하다. 본 연구에서는 공간이웃을 정의하는 방법으로 도로네 삼각망 (Delaunay triangulation; DT)을 소개하고 k-최근접 (k-nearest neighbor; KNN)과 비교하여 분석한다. 두 가지 공간이웃을 정의하는 방법중에서 어떤 방법으로 이웃을 정의하는 것이 효율적인지 알아보기 위해 시뮬레이션을 실시하였고, 지가 (land price)데이터를 이용하여 실 데이터를 분석하였다.

• 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.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.1873-1879
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• 2014

실시간 자료를 반영한 통행시간 예측 기법은 다양하지만 관련 연구 검토 결과 과거이력데이터가 충분하다면 타 모형에 비해 K 최대근접이웃(K-Nearest Neighbors)의 정확도가 우수하므로 본 연구에서는 이에 대한 적용 방법 도출 및 가능성 평가를 목적으로 한다. 본 연구에서는 KNN의 입력 자료로 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 및 과거 이력자료, 경로통행시간 이력자료를 활용하였다. 통행시간 예측치는 TCS 교통량 및 DSRC 구간통행시간의 실시간 자료와 유사한 경로통행시간을 탐색한 후 이를 가중평균하여 산출하였다. 예측 기법을 적용한 결과 DSRC 구간통행시간의 가중치가 증가할수록 정확도는 증가하였으며, 이는 실시간 교통상황 변화를 DSRC 구간통행시간이 잘 반영하기 때문이다. 그러나 TCS 교통량을 기반으로 한 경우 역시 정확도의 차이가 크지 않으며, 변화 추이도 유사하게 나타났다. 이러한 결과를 볼 때 향후 대용량의 과거이력자료가 축적될 경우 예측오차는 더욱 감소될 것으로 기대된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.74-81
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• 2017

In learning stage of the preliminary Cut-off indoor positioning scheme, RSSI and UUID data received from beacons at each reference point(RP) are stored in fingerprint map. The fingerprint map and real-time beacon information are compared to identify the nearest K reference points through which the user position is estimated. If the number of K is zero, this scheme cannot estimate user position. We have improved the preliminary Cut-off scheme to get the estimated user position even in the case. The improved scheme excludes the beacon of the weakest signal received by user mobile device and identifies neighborhood reference points using the other beacon information. This procedure are performed repetitively until K > 0. The simulation results confirm that the proposed scheme outperforms K-Nearest-Neighbor (KNN), Cluster KNN and the conventional Cut-off scheme in terms of accuracy while the constraints are guaranteed to be satisfied.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제13권1호
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• pp.101-111
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• 2006

One of the most widely used method of handling missingness in microarray data is the kNN(k Nearest Neighborhood) method. Recently Li and Gui (2004) suggested, so called PCR(Partial Cox Regression) method which deals with censored survival times and microarray data efficiently via kNN imputation method. In this article, we try to show that the way to treat missingness eventually affects the further statistical analysis.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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• pp.616-619
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• 2007

Nowadays, urbanized area expands its boundary, and distribution of urbanized area is gradually transformed into more complicated pattern. In Korea, SMA(Seoul Metropolitan Area) has outstanding urbanized area since 1950s. But it is ambiguous whether urban distribution is clustered or dispersed. This study aims to show the way in which expansion of urbanized area impacts on spatial distribution pattern of urbanized area. We use quadrat analysis, nearest-neighbor analysis and fractal analysis to know distribution pattern of urbanized area in time-series urban growth. The quadrat analysis indicates that distribution pattern of urbanized area is clustered but the cohesion is gradually weakened. And the nearest-neighbor analysis shows that point patterns are changed that urbanized area distribution pattern is progressively changed from clustered pattern into dispersed pattern. The fractal dimension analysis shows that 1972's distribution dimension is 1.428 and 2000's dimension is 1.777. Therefore, as time goes by, the complexity of urbanized area is more increased through the years. As a result, we can show that the cohesion of the urbanized area is weakened and complicated.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.47-58
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• 2012

본 논문에서는 MP2P(Mobile Peer-to-Peer) 네트워크 환경에서 이동하는 피어들을 대상으로 실시간으로 질의 결과를 갱신하는 연속적인 k-최근접 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 질의 피어와 근접한 k개의 피어를 효율적으로 모니터링하기 위하여 모니터링 영역(monitoring region)을 생성하여 배포한다. 모니터링 영역은 주변 피어들의 이동 벡터를 이용하여 특정 시간 범위 내에서 최소 k개의 질의 결과를 보장하기 위해 만들어진 영역이다. 제안하는 기법은 주변 피어들의 벡터를 이용하여 Monitoring Region을 계산하기 때문에 유지 시간을 증가시켜 모니터링 영역의 무효화에 따른 질의 재수행 비용을 감소시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과 성능 평가를 수행한 결과 제안하는 기법이 기존 기법보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.621-625
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• 2010

본 논문에서는 스마트 폰, PDA와 같은 모바일 장치에 있는 카메라 기기를 이용한 손동작 제스처 인터페이스를 위한 손 움직임 추적 방법을 제안하고 이를 바탕으로 한 손 제스처 인식 시스템을 개발한다. 사용자의 손동작에 따라 카메라가 움직임으로써, 전역 optical flow가 발생하며, 이에 대한 우세한 방향 성분에 대한 움직임만 고려함으로써, 노이즈에 강인한 손움직임 추정이 가능하다. 또한 추정된 손 움직임을 바탕으로 속도 및 가속도 성분을 계산하여 동작위상을 구분하고, 동작상태를 인식하여 연속적인 제스처를 개별제스처로 구분한다. 제스처 인식을 위하여, 움직임 상태에서의 특징들을 추출하여, 동작이 끝나는 시점에서 특징들에 대한 분석을 통하여 동작을 인식한다. 추출된 특징점을 바탕으로 제스처를 인식하기 위하여 SVM(Support vector machine), k-NN(k-nearest neighborhood classifier), 베이시안 인식기를 사용했으며, 14개 제스처에 대한 인식률은 82%에 이른다.