고차원 유클리드 공간에서 각도 테스트 문제를 연구하고, 각도 비교 및 각도 임계값 설정을 위한 두 가지 투영 기반 확률적 커널 함수를 제안합니다. 기존의 가우시안 분포에서 추출된 랜덤 투영 벡터에 의존하는 접근 방식과 달리, 본 연구는 기준 각도를 활용하고 투영 벡터에 결정론적 구조를 사용합니다. 특히, 제안된 커널 함수는 투영 벡터의 수가 무한대로 향하는 등의 점근적 가정을 필요로 하지 않으며, 이론적 및 실험적으로 가우시안 분포 기반 커널 함수보다 성능이 우수함을 보입니다. 또한, 제안된 커널 함수를 근사 최근접 이웃 검색(ANNS)에 적용하여, 최첨단 그래프 기반 검색 알고리즘인 HNSW에 비해 2.5배~3배 높은 쿼리당 초당 처리량(QPS)을 달성함을 보여줍니다.
