본 논문은 현대 데이터 과학의 기본 과제인 차원 축소에 대해 다루며, 비선형 데이터를 고려한 지역 임베딩 기반의 투영 방법을 개선하기 위해 제안된 연구이다. 특히, 지역 이웃 구조에 의존하는 차원 축소 알고리즘의 최적 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 최근 제안된 고유 차원 추정기를 활용한다. 이 추정기는 최적의 지역 적응형 이웃 크기를 반환하며, 이를 통해 투영 방법의 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 실제 및 시뮬레이션 데이터셋을 사용한 실험을 통해 제안된 방법이 다양한 학습 작업에서 기존 투영 방법의 성능을 개선하고, 시각화 품질을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
