자율성을 가진 개체들의 클러스터링 문제를 다루는 논문입니다. 기존 클러스터링 방법론이 개체의 자율성을 고려하지 못하는 점을 지적하며, 강화 학습(RL)과 Deterministic Annealing (DA)을 결합한 자율성 인식 클러스터링 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 개체 간의 의존성을 학습하기 위해 변환기 기반 어텐션 모델인 Adaptive Distance Estimation Network (ADEN)을 사용합니다. 제안된 방법론은 자율성을 명시적으로 모델링하지 않고도 실제 데이터 역학에 근접한 결과를 보이며, 자율성을 무시하는 기존 방법론보다 훨씬 좋은 성능을 보입니다.
