Abstract:
클러스터 간 상호정보를 이용한 클러스터링 장치 및 방법이 개시된다. 초기값 결정부는 데이터 집합을 구성하는 복수의 데이터 점 중에서 다른 데이터 점과의 거리정보를 기초로 산출된 초기 밀도값이 최대인 데이터 점을 초기 클러스터 중심으로 결정한다. 클러스터 중심 결정부는 초기 클러스터 중심이 결정되면 데이터 점들 각각에 대해 산출된 밀도값을 기초로 데이터 집합을 복수의 클러스터로 분류하기 위한 복수의 클러스터 중심을 순차적으로 결정한다. 상호정보 산출부는 순차적으로 결정되는 복수의 클러스터 중심 중에서 현재 클러스터 중심이 결정된 시점에서 현재 클러스터 중심에 대응하는 클러스터와 나머지 클러스터 중심에 대응하는 각각의 클러스터 사이의 종속관계를 나타내는 상호정보의 값을 산출한다. 제어부는 현재 클러스터 중심이 결정된 시점에서 산출된 상호정보의 값에 의해 현재 클러스터에 대응하는 클러스터가 나머지 클러스터 중심에 대응하는 클러스터 중 적어도 하나와 종속적인 관계인 것으로 결정되면 현재 클러스터 중심의 결정을 취소하고, 현재 클러스터 중심에 시간적으로 앞서 결정된 이전 클러스터 중심이 결정된 시점에서 생성된 복수의 클러스터로 데이터 집합을 분류한다. 본 발명에 따르면, 클러스터의 개수를 사전에 설정하지 않고 클러스터 사이의 종속관계에 따라 적응적으로 결정함으로써 잘못된 초기치 선택에 따른 성능 저하를 방지할 수 있다.
Abstract:
A method for providing a mobile application development service capable of efficiently selecting a developer by using the concept of a conveyor belt and a service therefor are disclosed. A server for providing the service includes a developer selecting part selecting one or more developers from a plurality of developers requesting participation in the development of a mobile application and a development managing part managing the development of the mobile application by the selected developers. The developer selecting part selects one or more from the developers by using an expected stake rate of profits on the mobile application and an available development period inputted by each developer. [Reference numerals] (AA) Suggest an idea;(BB) Storyboard belt;(CC) Graphic design belt;(DD) Programming belt;(EE) Mobile application registration;(FF) External participator;(GG) Idea suggester;(HH) Storyboard developer;(II) Graphic design developer;(JJ) Program developer
Abstract:
PURPOSE: A method for providing a service for mobile application production using the concept of a conveyor belt and a server for the same are provided to provide the service for automating the mobile application production according to the concept of a conveyor belt using the server. CONSTITUTION: A server (300) for providing a service for mobile application production comprises an idea management part (310), a story board producing management part (320), a graphic design producing management part (330), a programming management part (340), and a mobile application registration/management part (350). The story board producing management part recruits and selects story board developers producing related ideas into story boards. The story board producing management part supports and manages the production of the story boards by the selected developers. The graphic design producing management part recruits and selects graphic design developer producing graphic designs using the made story boards. The graphic design producing management part manages the production of the graphic designs by the selected graphic design developers. The programming management part selects program developers programming using the graphic designs, and manages mobile application programs by the program developers. [Reference numerals] (310) Idea management part; (320) Story board producing management part; (330) Graphic design producing management part; (340) Programming management part; (350) Mobile application registration/management part
Abstract:
컨베이어 벨트의 개념을 이용하여 개발자의 효율적인 선정이 가능한 모바일 앱 제작 서비스 제공 방법 및 이를 위한 서버가 개시된다. 개시된 모바일 앱 제작 서비스 제공을 위한 서버는 모바일 앱 제작에 참여를 신청한 다수의 개발자 중에서 하나 이상의 개발자를 선정하는 개발자 선정부; 및 상기 선정된 하나 이상의 개발자에 의한 상기 모바일 앱의 제작을 관리하는 제작 관리부를 포함하되, 상기 개발자 선정부는 상기 참여 신청 시 상기 다수의 개발자 각각에 의해 입력된 제작 가능 기간 및 상기 모바일 앱의 판매에 따른 수익에 대한 기대 지분율을 이용하여 상기 다수의 개발자 중에서 상기 하나 이상의 개발자를 선정한다.
Abstract:
PURPOSE: An apparatus and a method for clustering using mutual information between clusters are provided to classify the data without information about the number of clusters. CONSTITUTION: An initial value determination unit(110) determines a data spot with maximum density value as an initial clustering center. The initial density value is calculated based on the distance information between data points in a data set. A cluster center determination unit(120) determines the cluster centers which classifies the data set into clusters based on the density value of the data spots. A mutual information output unit(130) outputs the mutual information value which expresses the relation between the clusters based on the distance information between the cluster center and the data spot.