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초록·키워드
스펙트럼 판별 기술은 다양한 응용 분야에 필수적이며, 주로 대규모 데이터베이스를 검색할 때 더 필요한 기술이다. 대규모 데이터베이스를 이용하는 것은 계산 복잡도를 크게 증가시킨다. 이에 계산 복잡도를 줄이는 많은 탐색 알고리즘이 제안되어왔다. 우리는 이전 연구에서 주성분 변환을 기반으로 하는 고속 탐색 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 검색 공간을 효과적으로 줄이기 위해 K-d 트리를 이용하였으며, 미리 계산된 거리를 활용한 세밀 탐색(Fine Search) 알고리즘을 결합하여 탐색 속도를 크게 개선하였다. 본 연구에서는 기존 연구의 전처리 단계에서 사용된 단순 평균 필터에 임계값 필터링 기법을 추가로 적용하였다. 이는 전체적인 잡음의 크기를 줄일 뿐 아니라 임계값 이하의 가산 잡음이 아예 포함되지 않도록 하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 방법은 전처리 과정에서 연산량을 약간 증가시키지만 기존 방법보다 주성분을 적게 사용할 수 있게 함으로써 전첵적으로 약 27.93%의 계산 속도 향상을 달성하였다. 이 결과는 기존 알고리즘에 임계값 필터링만을 추가함으로써 다른 대가 없이 계산 성능이 효과적으로 개선할 수 있음을 보여준다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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