| 1 |
1
IOT 기기들로부터 수집된 복수의 데이터들을 분석하여 최적화 해를 구하기 위하여 상기 복수의 데이터들을 클러스터링하는 데이터 클러스터링 시스템의 데이터 클러스터링 방법에 있어서,상기 데이터 클러스터링 시스템은 프로세서 및 저장 장치에 의해 구현되는 생성부, 산출부, 탐색부, 획득부 및 최종 클러스터링부를 포함하고,상기 생성부에 의해, 복수의 데이터들 각각이 복수의 클러스터들로 클러스터링되는 해와 관련하여, 상기 복수의 데이터들 사이의 거리 및 상기 복수의 데이터들 사이의 거리의 상대적 비율을 산출하여 상기 복수의 데이터들에 대한 초기 해를 생성하는 단계;상기 산출부에 의해, 상기 산출된 상대적 비율로 인한 중심 데이터를 산출하며, 상기 복수의 데이터들이 상기 중심 데이터에 소속되도록 클러스터링 해를 생성하고, 상기 클러스터링 해에 대한 실루엣 평가값을 산출하는 단계; 상기 탐색부에 의해, 상기 클러스터링된 초기 해 각각의 거리와 상기 실루엣 평가값의 차이값을 이용하여 선호도를 산출하며, 선호도를 기반으로 이웃 해를 탐색하는 단계;상기 획득부에 의해, 상기 실루엣 평가값을 평가 기준으로 상기 탐색된 이웃 해 간의 상기 초기 해들을 업데이트하여 최적의 해를 획득하는 단계; 및상기 최종 클러스터링부에 의해, 상기 최적의 해를 참조하여 상기 복수의 데이터들을 상기 복수의 클러스터들로 최종 클러스터링하는 단계를 포함하고,상기 초기 해를 생성하는 단계는상기 복수의 데이터들 중 p차원 특징을 나타내는 제i 데이터에서 제j 데이터까지의 거리(dij)를 산출하여 저장하는 단계;상기 산출된 제i 데이터에서 제j 데이터까지의 거리(dij)의 합에서, 상기 복수의 데이터들에 대한 상기 제j 데이터까지의 거리의 상대적 비율(Vj)을 산출하는 단계; 및상기 산출된 상대적 비율을 확률적으로 적용하여 상기 복수의 데이터들에 대한 상기 초기 해를 생성하는 단계를 포함하는 데이터 클러스터링 방법
|
| 2 |
2
삭제
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 클러스터링 해에 대한 실루엣 평가값을 산출하는 단계는상기 복수의 데이터들의 상기 상대적 비율에 반비례하도록, 임의의 클러스터 수에 따른 상기 중심 데이터를 설정하는 단계;상기 중심 데이터를 기반으로 상기 복수의 데이터들을 클러스터링하는 단계; 상기 클러스터링 해에 대한 상기 실루엣 평가값을 산출하는 단계; 및상기 실루엣 평가값에 기반하여 클러스터 수를 획득하는 단계를 포함하는 데이터 클러스터링 방법
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 중심 데이터를 설정하는 단계는상기 산출된 상대적 비율을 최소값부터 최대값까지 순차적으로 배열한 후, 상기 클러스터 수만큼 추출하여 상기 중심 데이터을 선택하는 데이터 클러스터링 방법
|
| 5 |
5
제3항에 있어서,상기 클러스터 수를 획득하는 단계는상기 산출된 실루엣 평가값 중 가장 큰 k를 상기 클러스터 수로 선택하는 데이터 클러스터링 방법
|
| 6 |
6
제1항에 있어서,상기 선호도를 기반으로 이웃 해를 탐색하는 단계는상기 클러스터링 해에서 이웃하는 상기 초기 해 각각의 거리와, 상기 이웃하는 초기 해 각각의 상기 실루엣 평가값의 차이값을 이용하여 선호도를 산출하며, 상기 이웃하는 초기 해 사이의 서로 다른 선호도를 판단하는 데이터 클러스터링 방법
|
| 7 |
7
제6항에 있어서,상기 선호도를 기반으로 이웃 해를 탐색하는 단계는 상기 이웃하는 초기 해 사이의 서로 다른 선호도를 기반으로 고려되는 선호도(attractiveness, )를 이용하여 이웃 해를 탐색하는 데이터 클러스터링 방법
|
| 8 |
8
제1항에 있어서,상기 최적의 해를 획득하는 단계는상기 탐색된 이웃 해에 대하여, 상기 클러스터링 해에 대한 상기 실루엣 평가값을 재 산출하여 상기 초기 해들을 업데이트하는 데이터 클러스터링 방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서,상기 최적의 해를 획득하는 단계는상기 실루엣 평가값이 기 설정된 종료 조건에 부합할 때, 반딧불 알고리즘(Firefly Algorithm, FA)을 종료하여 상기 실루엣 평가값이 정수 1에 근접하는 상기 최적의 해를 도출하는 데이터 클러스터링 방법
|
| 10 |
10
삭제
|
| 11 |
11
IOT 기기들로부터 수집된 복수의 데이터들을 분석하여 최적화 해를 구하기 위하여 상기 복수의 데이터들을 클러스터링하는 데이터 클러스터링 시스템에 있어서,상기 데이터 클러스터링 시스템은 프로세서 및 저장 장치에 의해 구현되며,복수의 데이터들 각각이 복수의 클러스터들로 클러스터링되는 해와 관련하여, 상기 복수의 데이터들 사이의 거리 및 상기 복수의 데이터들 사이의 거리의 상대적 비율을 산출하여 상기 복수의 데이터들에 대한 초기 해를 생성하는 생성부;상기 산출된 상대적 비율로 인한 중심 데이터를 산출하며, 상기 복수의 데이터들이 상기 중심 데이터에 소속되도록 클러스터링 해를 생성하고, 상기 클러스터링 해에 대한 실루엣 평가값을 산출하는 산출부; 상기 클러스터링된 초기 해 각각의 거리와 상기 실루엣 평가값의 차이값을 이용하여 선호도를 산출하며, 선호도를 기반으로 이웃 해를 탐색하는 탐색부;상기 실루엣 평가값을 평가 기준으로 상기 탐색된 이웃 해 간의 상기 초기 해들을 업데이트하여 최적의 해를 획득하는 획득부; 및상기 최적의 해를 참조하여 상기 복수의 데이터들을 상기 복수의 클러스터들로 최종 클러스터링하는 최종 클러스터링부를 포함하고,상기 생성부는상기 복수의 데이터들 중 p차원 특징을 나타내는 제i 데이터에서 제j 데이터까지의 거리(dij)를 산출하여 저장하는 거리 산출부;상기 산출된 제i 데이터에서 제j 데이터까지의 거리(dij)의 합에서, 상기 복수의 데이터들에 대한 상기 제j 데이터까지의 거리의 상대적 비율(Vj)을 산출하는 상대적 비율 산출부; 및상기 산출된 상대적 비율을 확률적으로 적용하여 상기 복수의 데이터들에 대한 상기 초기 해를 생성하는 초기 해 생성부를 포함하는 데이터 클러스터링 시스템
|
| 12 |
12
삭제
|
| 13 |
13
제11항에 있어서,상기 산출부는 상기 복수의 데이터들의 상기 상대적 비율에 반비례하도록, 임의의 클러스터 수에 따른 상기 중심 데이터를 설정하는 중심 데이터 설정부;상기 중심 데이터를 기반으로 상기 복수의 데이터들을 클러스터링하는 클러스터링부; 상기 클러스터링 해에 대한 상기 실루엣 평가값을 산출하는 실루엣 평가값 산출부; 및상기 실루엣 평가값에 기반하여 클러스터 수를 획득하는 클러스터 수 획득부를 포함하는 데이터 클러스터링 시스템
|
| 14 |
14
제13항에 있어서,상기 중심 데이터 설정부는상기 산출된 상대적 비율을 최소값부터 최대값까지 순차적으로 배열한 후, 상기 클러스터 수만큼 추출하여 상기 중심 데이터을 선택하는 데이터 클러스터링 시스템
|
| 15 |
15
제13항에 있어서,상기 클러스터 수 획득부는상기 산출된 실루엣 평가값 중 가장 큰 k를 상기 클러스터 수로 선택하는 데이터 클러스터링 시스템
|
| 16 |
16
제11항에 있어서,상기 탐색부는상기 클러스터링 해에서 이웃하는 상기 초기 해 각각의 거리와, 상기 이웃하는 초기 해 각각의 상기 실루엣 평가값의 차이값을 이용하여 선호도를 산출하며, 상기 이웃하는 초기 해 사이의 서로 다른 선호도를 판단하는 데이터 클러스터링 시스템
|
| 17 |
17
제16항에 있어서,상기 탐색부는상기 이웃하는 초기 해 사이의 서로 다른 선호도를 기반으로 고려되는 선호도(attractiveness, )를 이용하여 이웃 해를 탐색하는 데이터 클러스터링 시스템
|
| 18 |
18
제11항에 있어서,상기 획득부는상기 탐색된 이웃 해에 대하여, 상기 클러스터링 해에 대한 상기 실루엣 평가값을 재 산출하여 상기 초기 해들을 업데이트하는 데이터 클러스터링 시스템
|
| 19 |
19
제18항에 있어서,상기 획득부는상기 실루엣 평가값이 기 설정된 종료 조건에 부합할 때, 반딧불 알고리즘(Firefly Algorithm, FA)을 종료하여 상기 실루엣 평가값이 정수 1에 근접하는 상기 최적의 해를 도출하는 데이터 클러스터링 시스템
|
