문서나 이미지 등의 고차원 데이터가 가중집합으로 표현되었을 때 이들 간 유사도를 효율적으로 측정하기 위하여 가중 집합 샘플링을 이용하여 차원을 축소한다. 기존 샘플링 방법들은 고품질의 샘플을 생성하나 가중집합 차원과 생성할 샘플 개수가 증가함에 따라 샘플링 시간이 급격히 늘어난다. 샘플링 효율 향상을 위하여 본 논문에서는 ICWS(Improved Consistent Weighted Sampling)에 기반한 구간별 샘플링 기법인 ICWS_B를 제안한다. ICWS_B는 샘플링 시간을 크게 단축하나 구간별 샘플 생성 시 가중집합 밀도나 구간 크기에 따라 빈 구간에서 생성되는 샘플의 개수가 증가하게 되어 전체 샘플 품질이 저하될 수 있어 이를 완화하기 위한 기법인 ICWS_D도 제안한다. 다양한 가중집합 데이터를 이용한 비교실험을 통하여 제안 방법이 기존 방법 수준의 샘플을 생성함과 동시에 샘플링 시간을 현저히 단축함을 확인하였다. 그러나 데이터 밀도와 구간 크기에 따라 샘플 품질이 여전히 다소 저하되므로 이에 대응하기 위한 샘플 품질 개선 방안도 논의한다.

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