가장 가까운 이웃 검색

최근접 이웃 검색(NNS)은 데이터베이스나 데이터 세트에서 주어진 쿼리 지점에 가장 가까운 지점(또는 지점 세트)을 찾는 알고리즘 문제입니다. 이 개념은 머신 러닝, 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전, 지리 정보 시스템을 포함한 여러 분야에서 중요합니다. 머신 러닝에서 최근접 이웃 탐색은 k-최근접 이웃(k-NN) 알고리즘의 핵심으로, 알려지지 않은 예제와 가장 유사한 학습 예제를 찾아 분류 또는 회귀 분석을 수행합니다. 컴퓨터 비전 분야에서는 특징 벡터를 비교하여 가장 잘 일치하는 이미지나 특징점을 찾아 특징 매칭 및 객체 인식에 사용됩니다. GIS에서 최근접 이웃 검색은 가장 가까운 식당이나 주유소를 검색하는 것처럼 특정 지리적 위치 근처의 관련 엔터티를 식별하는 데 도움이 됩니다.

최근접 이웃 탐색이 직면한 주요 과제 중 하나는 고차원 데이터를 처리하는 것인데, 이를 "차원의 저주"라고 합니다. 데이터 차원이 커질수록 데이터 포인트 간의 거리 차이가 덜 명확해지고, 이로 인해 검색 효율성이 급격히 떨어집니다. 게다가 데이터 세트의 크기가 커짐에 따라 가장 가까운 이웃을 계산하는 비용도 증가합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자들은 kd-트리, R-트리 등 다양한 인덱스 구조를 개발했으며, 이를 통해 검색 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다.