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컴퓨터에 탑재된 프로그램의 일련의 작용에 따라 구현되는 전자해도 수심정보의 밀집도 개선방법으로서,데이터셋 {Xi, i=1,2,…,N}으로부터 임의의 클러스터 개수 k 와 M1,M2,…,Mk 를 아래 수식과 같이 지정하고 각 N 샘플에 가장 근접한 중심점을 위치시키는 제 1 단계X～wj, if DL(X, Mj)=min{DL(X, Mi),i=1,…,k} ;각 클러스터의 중심점을 아래 수식과 같이 조정하는 제 2 단계, (j=1,…,k) ;각 클러스터 wj 의 중심점과 각 요소 간의 평균 거리 Dj 를 아래 수식과 같이 계산하는 제 3 단계, (j=1,…,k) ; 및전체 거리의 평균값을 아래 수식과 같이 구하는 제 4 단계 ;(여기서, K 는 클러스터 개수, I 는 알고리즘 반복 횟수, P 는 통합 시 허용되는 최대 요소 개수, ΘN 은 클러스터 최소 요소 개수, Θs 는 분할을 위한 표준편차 지정값, ΘC 는 통합을 위한 표준편차 지정값)를 포함하는 전자해도 수심정보의 밀집도 개선방법
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제 1 항에 있어서,제 1 단계에서, 만약 클러스터에 포함되는 요소의 수가 ΘN 보다 작을 경우( if, Nj＜ΘN), 해당 클러스터 wj 는 삭제하며 k←k―1 로 하는 것을 특징으로 하는 전자해도 수심정보의 밀집도 개선방법
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제 1 항에 있어서,만약 k＞2K 이면 클러스터 수가 많기 때문에 통합작업을 반복하는 것을 특징으로 하는 전자해도 수심정보의 밀집도 개선방법
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제 1 항에 있어서,만약 k≤K/2 이면 클러스터 수가 너무 적기 때문에 분할작업을 반복하는 것을 특징으로 하는 전자해도 수심정보의 밀집도 개선방법
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제 4 항에 있어서,클러스터 분할과 관련하여, 아래 수식과 같이 표준편차를 계산하되,, (i=1,…,n,j=1,…,k)(여기서, Mj 는 클러스터의 중심점, σj 는 j 번째 클러스터의 표준편차, Nj 는 클러스터 wj 의 요소 개수)각 클러스터 wj 에서 가장 큰 표준편차 를 구하고,만약 , (j=1,…,k)가 - ＞ΘS , Dj＞ D , Nj＞2ΘN 수식을 만족한다면,클러스터 중심점 Mj 에 해당 를 이용한 ±δ 를 적용하여 와 로 분할하며, δ는 (α＞0) 로 계산하고, 이 때 클러스터 개수를 나타내는 k 는 k←k+1 로 조정하는 것을 특징으로 하는 전자해도 수심정보의 밀집도 개선방법
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제 1 항에 있어서,각 클러스터의 대표 점정보를 추출하는 제 5 단계;를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 전자해도 수심정보의 밀집도 개선방법
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제 6 항에 있어서,각 클러스터의 대표 점정보를 추출하는 방법으로, 주위 점에 비해 보다 높은 밀집도를 가지는 점을 선택하는 방법에 따르는 것을 특징으로 하는 전자해도 수심정보의 밀집도 개선방법
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제 6 항에 있어서,각 클러스터의 대표 점정보를 추출하는 방법으로, x축과 y축 기준 평균값을 취하는 방법에 따르는 것을 특징으로 하는 전자해도 수심정보의 밀집도 개선방법
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제 6 항에 있어서,각 클러스터의 대표 점정보를 추출하는 방법으로, x축 기준 중심점과 y축 기준 중심점의 교점을 취하는 방법에 따르는 것을 특징으로 하는 전자해도 수심정보의 밀집도 개선방법
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제 6 항에 있어서,각 클러스터의 대표 점정보를 추출하는 방법으로, 평균값에서 가장 근접점을 취하는 방법에 따르는 것을 특징으로 하는 전자해도 수심정보의 밀집도 개선방법
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제 1 항에 있어서,알고리즘 종료 조건은 실험자가 설정한 반복 횟수에 도달하면 종료하도록 설정하는 것을 특징으로 하는 전자해도 수심정보의 밀집도 개선방법
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