2005년 추계 학술대회
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| 한글제목(Korean Title) |
차원 축소를 위한 유클리드 거리의 근사 방안 |
| 영문제목(English Title) |
On Approximating the Euclidean Distance for Dimensionality Reduction |
| 저자(Author) |
정승도
김상욱
김기동
최병욱
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 32 NO. 02 PP. 0067 ~ 0069 (2005. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
고차원 공간상의 벡터들 간의 유클리드 거리를 빠르게 계산하는 것은 멀티미디어 정보 검색을 위하여 매우 중요하다. 본 논문에서는 고차원 공간상의 두 벡터들 간의 유클리드 거리를 효과적으로 근사하는 방법을 제안한다. 이러한 근사를 위하여 두 벡터들의 놈(norm)을 사용하는 방법이 기존에 제안된 바 있다. 그러나 기존의 방법은 두 벡터간의 각도 성분을 무시하므로 근사 오차가 매우 커지는 문제점을 가진다. 본 연구에서 제안하는 방법은 기준 벡터라 부르는 별도의 벡터를 이용하여 추정된 두 벡터간의 각도 성분을 유클리드 거리 근사에 사용한다. 이 결과, 각도 성분을 무시하는 기존의 방법과 비교하여 근사 오차를 크게 줄일 수 있다. 또한, 제안된 방법에 의한 근사 값은 유클리드 거리 보다 항상 작다는 것을 이론적으로 증명하였다. 이는 제안된 방법으로 멀티미디어 정보 검색을 수행할 때 착오 기각이 발생하지 않음을 의미하는 것이다. 다양한 실험에 의한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법의 우수성을 규명한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
유클리드
norm
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