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저자정보
김민욱 (건국대학교) 윤경로 (건국대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2010 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 제37권 제1호(C)
발행연도
2010.6
수록면
156 - 159 (4page)

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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.
#vp tree #content-based retrieval #k-nearest neighbor search

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 k-Nearest Neighbor Search 방법
4. 실험 결과
5. 결론 및 향후 과제
참고 문헌

참고문헌 (0)

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영상 색인용 VP-tree의 검색 범위 압축법의 개선에 관한 연구
박길양 ,  이상곤 ,  황재정 멀티미디어학회논문지 2012 .02

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2010-569-003118346