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하나 이상의 프로세서들, 및상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 방법으로서,복수의 액세스 포인트(AP; Access Point)가 설치된 대상 공간 내의 복수의 참조 지점(reference point) 별로, 상기 복수의 AP의 수신 신호 세기(RSSI; Received Signal Strength Indicator) 값을 포함하는 복수의 참조 파일을 획득하는 단계; 상기 복수의 참조 파일 전체를 임의의 K개의 참조 파일을 포함하는 복수의 클러스터로 클러스터링하는 단계; 상기 복수의 클러스터 각각의 RSSI의 평균 신호 강도를 계산하는 단계; 상기 RSSI의 평균 신호 강도에 기초하여 거리 측정을 계산하기 위한 예측 파일을 상기 복수의 클러스터 각각에 할당하는 단계; 상기 거리에 기초하여 상기 K 값을 갱신하는 단계를 포함하되, 상기 예측 파일은 상기 복수의 클러스터 각각으로부터의 최소 거리를 기준으로 할당되는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 단계는, 상기 복수의 참조 파일 중에서 임의의 참조 파일을 제 1 참조 파일로 결정하는 단계; 상기 제 1 참조 파일에서 가장 가까운 거리의 후보 참조 파일을 제 2 참조 파일로 결정하기 위한 KNN(K-Nearest Neighbors algorithm)을 수행하는 단계를 더 포함하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 방법
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청구항 2에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 단계는, 상기 제 2 참조 파일을 결정하고, 상기 제 2 참조 파일을 제 1 참조 파일로 갱신하는 단계를 더 포함하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 방법
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청구항 3에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 단계는, 상기 K개의 참조 파일이 결정될 때까지 갱신된 상기 제 1 참조 파일에 대해 상기 KNN을 재 수행하는 단계를 더 포함하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 방법
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청구항 2에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 단계는, 상기 제 1 참조 파일 및 상기 제 2 참조 파일 각각에 대응하는 상기 복수의 액세스 포인트의 평균값에 기초하여 상기 제 1 참조 파일 및 상기 후보 참조 파일 을 병합하여 제 2 참조 파일을 결정하는 단계를 더 포함하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 방법
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청구항 5에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 단계는, 상기 제 2 참조 파일을 결정하고, 상기 제 2 참조 파일을 제 1 참조 파일로 갱신하는 단계를 더 포함하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 방법
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청구항 6에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 단계는, 상기 K개의 참조 파일이 결정될 때까지 갱신된 상기 제 1 참조 파일에 대해 상기 KNN을 재 수행하는 단계를 더 포함하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 단계는, 상기 복수의 클러스터 중에서 K개의 참조 파일을 포함하는 제 1 클러스터가 결정된 경우, 상기 제 1 클러스터에 K번째 포함된 상기 참조 파일을 기준으로 제 2 클러스터에 포함될 상기 참조 파일을 결정하는 단계를 더 포함하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 방법
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청구항 1에 있어서, 상기 K 값을 갱신하는 단계는, 상기 예측 파일에서 최소 거리에 있는 클러스터를 계산하고, 상기 클러스터에 할당된 상기 예측 파일을 기준으로 K 값을 계산하는 단계를 더 포함하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 방법
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하나 이상의 프로세서들, 및상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행되는 하나 이상의 프로그램들을 저장하는 메모리를 구비한 컴퓨팅 장치에서 수행되는 장치로서,복수의 액세스 포인트(AP; Access Point)가 설치된 대상 공간 내의 복수의 참조 지점(reference point) 별로, 상기 복수의 AP의 수신 신호 세기(RSSI; Received Signal Strength Indicator) 값을 포함하는 복수의 참조 파일을 획득하는 데이터 구성 모듈; 상기 복수의 참조 파일 전체를 K개의 참조 파일을 포함하는 복수의 클러스터로 클러스터링하는 클러스터링 모듈; 상기 복수의 클러스터의 RSSI의 평균 신호 강도를 계산하고, 상기 RSSI의 평균 신호 강도에 기초하여 거리 측정을 계산하기 위한 예측 파일을 상기 복수의 클러스터 각각에 할당하고, 상기 거리에 기초하여 상기 K 값을 갱신하는 학습 모듈을 포함하되, 상기 예측 파일은 상기 복수의 클러스터 각각으로부터의 최소 거리를 기준으로 할당되는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 장치
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청구항 10에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 모듈은, 상기 복수의 참조 파일 중에서 임의의 참조 파일을 제 1 참조 파일로 결정하고, 상기 제 1 참조 파일에서 가장 가까운 거리의 후보 파일을 제 2 참조 파일로 결정하기 위한 KNN(K-Nearest Neighbors algorithm)을 수행하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 장치
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청구항 11에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 모듈은, 상기 제 2 참조 파일을 결정하고, 상기 제 2 참조 파일을 제 1 참조 파일로 갱신하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 장치
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청구항 12에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 모듈은, 상기 K개의 참조 파일이 결정될 때까지 갱신된 상기 제 1 참조 파일에 대해 상기 KNN을 재 수행하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 장치
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청구항 11에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 클러스터링 모듈은, 상기 제 1 참조 파일 및 상기 제 2 참조 파일 각각에 대응하는 상기 복수의 액세스 포인트의 평균값에 기초하여 상기 제 1 참조 파일 및 후보 참조 파일 을 병합하여 제 2 참조 파일을 결정하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 장치
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청구항 14에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 모듈은, 상기 제 2 참조 파일을 결정하고, 상기 제 2 참조 파일을 제 1 참조 파일로 갱신하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 장치
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청구항 15에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 모듈은, 상기 K개의 참조 파일이 결정될 때까지 갱신된 상기 제 1 참조 파일에 대해 상기 KNN을 재 수행하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 장치
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청구항 10에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 모듈은, 상기 복수의 클러스터 중에서 K개의 참조 파일을 포함하는 제 1 클러스터가 결정된 경우, 상기 제 1 클러스터에 K번째 포함된 상기 참조 파일을 기준으로 제 2 클러스터에 포함될 상기 참조 파일을 결정하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 장치
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청구항 10에 있어서, 상기 복수의 클러스터로 클러스터링하는 모듈은, 상기 예측 파일에서 최소 거리에 있는 클러스터를 계산하고, 상기 클러스터에 할당된 상기 예측 파일을 기준으로 K 값을 계산하여 K 값을 갱신하는, 실내 위치 측정을 위한 클러스터링 장치
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비일시적 컴퓨터 판독 가능한 저장매체(non-transitory computer readable storage medium)에 저장된 컴퓨터 프로그램으로서,상기 컴퓨터 프로그램은 하나 이상의 명령어들을 포함하고, 상기 명령어들은 하나 이상의 프로세서들을 갖는 컴퓨팅 장치에 의해 실행될 때, 상기 컴퓨팅 장치로 하여금,복수의 액세스 포인트(AP; Access Point)가 설치된 대상 공간 내의 복수의 참조 지점(reference point) 별로, 상기 복수의 AP의 수신 신호 세기(RSSI; Received Signal Strength Indicator) 값을 포함하는 복수의 참조 파일을 획득하고, 상기 복수의 참조 파일 전체를 K개의 참조 파일을 포함하는 복수의 클러스터로 클러스터링하고, 상기 복수의 클러스터의 RSSI의 평균 신호 강도를 계산하고, 상기 RSSI의 평균 신호 강도에 기초하여 거리 측정을 계산하기 위한 예측 파일을 상기 복수의 클러스터 각각에 할당하고, 상기 거리에 기초하여 상기 K 값을 갱신하되,상기 예측 파일은 상기 복수의 클러스터 각각으로부터의 최소 거리를 기준으로 할당되는, 컴퓨터 프로그램
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