5. 결론 및 향후 연구 1. 목적
기존 공간 클러스터링 알고리즘들은 객체들간의 거리를 기반 계산 비용 증대
공간 지역성을 보장하는 대표적인 공간분할 방법인 그리드 셀을 기반  계산 비용 감소
2. 공간 클러스터링 기법
기존 클러스터링의 문제점
그림1
객체들간의 거리 연산에 많은 비용
기준객체와 다른 객체들간에 거리 계산이 필요
다른 클러스터 검색과정에서도 위의 과정이 반복
그리드 셀 기반 클러스터링
이 기법의 핵심
그리드 셀 구조를 기반으로 한 셀 관계 연산을 통하여 클러스터링을 하는 것
기존의 객체들간 거리 계산에 의한 비용을 감소시킴
전체 공간 영역에 대하여 그리드 셀 구조를 생성
사용자가 부여한 임계값()을 기준으로 셀 크기 결정  그림 2
3. 공간 클러스터링 알고리즘
3.1 셀 관련성 정의
직접 인접
그리드 셀 구조에서 임의의 셀 C1과 C2간의 최대거리가 임계값 보다 작거나 같다 - 그림3
직접 인접 셀(DAC:Direct Adjacent Cells)
기준 셀에 대하여 직접인접 관계에 있는 셀들로 정의(최소3개, 최대 8개)
인접 가능
임의의 셀들 C1,C2,C3에 대하여, C1과C2가 직접인접하고 C2와C3가 직접인접하면 C1과C3는 인접 가능 – 그림4
클러스터링 전파(Clustering propagation)
공간 객체들이 존재하는 임의의 셀들 C1,C2,C3에 대하여 C1과C3가 C2를 기반으로 하여 인접 가능하면, C1과C3 셀간에는 클러스터링이 가능 – 그림5
3.2 클러스터링 생성 알고리즘
셀 기반 공간 클러스터링 알고리즘
클러스터 생성 알고리즘과 클러스터 합병 알고리즘으로 구성
클러스터 생성 알고리즘
직접인접, 직접인접 셀, 인접가능, 클러스터링 전파(반복) 정의를 이용하여 클러스터 생성 –그림7
그림 6, 그림 8
3.3 클러스터링 합병 알고리즘
클러스터링 합병 알고리즘 필요성
클러스터링 생성 알고리즘은 후보 클러스터들을 생성
생성된 클러스터들에 포함된 객체간의 거리를 기준으로 보면 임계값 이내에 존재하는 객체들이 존재
그림8
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