Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2017.11a
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  • Pages.1326-1328
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  • 2017
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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An Internet of Things (IoT) Service Clustering Method based on K-means Algorithm

K-means 기반 사물인터넷 서비스 분류 기법

  • Yang, Chanwoo (Dept. of Computer Engineering, SeoKyeong University) ;
  • Jo, Jeonghoon (Dept. of Computer Engineering, SeoKyeong University) ;
  • Lee, Daewon (Dept. of Computer Engineering, SeoKyeong University)
  • 양찬우 (서경대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 조정훈 (서경대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이대원 (서경대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2017.11.01
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Abstract

4차 산업 혁명을 맞이하여 다양한 사물 인터넷(IoT) 서비스가 폭발적으로 등장하고 있다. 현재의 IoT 서비스는 독립 서비스로 제공되는 상황이지만 향후 IoT 서비스는 기존 IoT 서비스의 활용과 결합을 목표로 개발되고 있다. IoT 서비스 간 결합 시 발생할 수 모듈의 중복성 문제를 해결하고 새로운 IoT 서비스의 이식성을 높이기 위해 본 연구에서는 K-means 알고리즘을 활용하여 IoT 서비스 간 유사도를 고려한 IoT 서비스 분류 알고리즘을 제안한다. 실험 및 분석을 통하여 K=8,9인 경우 37개의 상용 IoT 서비스가 효율적이고 적합하게 클러스터됨을 증명하였다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : 한국연구재단