연구진은 여러 민감 속성이 복합적으로 작용하여 많은 부분집단을 형성하는 경우, 공정 클러스터링이 어려워지는 문제를 해결하기 위해 COVA-FC 알고리즘을 제안했어요. COVA-FC는 부분집단 공정성 격차를 정의하고 공분산 기반의 대리 함수를 도출하여 효율적인 경사 기반 최적화를 가능하게 해요. 벤치마크 데이터셋 실험 결과, COVA-FC는 기존 방식 대비 비용 효율성을 개선하고 부분집단 및 상위 차원 마진 설정에서 우수한 성능을 보였어요.