**초록:** 본 연구는 IKKT 행렬 모델의 핵심 개념인 ‘상관관계 모델링’을 기반으로, 희소 데이터 환경에서 발생하는 시계열 예측 문제에 대한 혁신적인 해결책을 제시한다. 기존 시계열 예측 모델들의 한계인 데이터 의존성 및 복잡한 패턴 인식의 어려움을 극복하기 위해, 동적 상관관계 행렬을 구축하고 이를 활용한 확률적 희소 시계열 예측 모델(Dynamic Correlation Matrix for Sparse Time Series Prediction, DCSTP)을 제안한다. DCSTP 모델은 IKKT 행렬 모델의 장점을 활용하여 데이터의 숨겨진 패턴을 효율적으로 추출하고, 희소 데이터 환경에서도 높은 예측 정확도를 달성한다.

**요약:** 본 연구는 양자 혼돈 시스템의 스펙트럼 특성 분석을 위한 새로운 모델링 접근법을 제시한다. 복잡한 양자 혼돈 시스템의 시간 진화 과정을 효율적으로 모사하기 위해, 무작위 에르미트 행렬(Random Hermitian Matrix, RHM) 이론을 기반으로 하는 확률적 행렬 모델을 구축한다. 특히, 최근 연구에서 밝혀진 RHM 모델이 복잡계의 스펙트럼 특성을 성공적으로 설명하는 점에 주목하여, 본 연구에서는 양자 혼돈 시스템의 스펙트럼 분포, 고유 벡터의 얽힘 특성, 그리고 에르고딕 성질을 정량적으로 분석한다.

**1. 서론** 최근 엣지 컴퓨팅 환경에서의 인공지능(AI) 모델 활용 요구가 급증하고 있다. 제한된 전력, 메모리, 연산 자원을 가진 엣지 디바이스에서 복잡한 AI 모델을 효율적으로 실행하는 것은 중요한 과제이다. IKKT (Iterative Kronecker Kernel Transform) 행렬 모델은 희소성(sparsity)을 활용하여 데이터 표현의 차원을 효율적으로 줄이고, 연산 복잡도를 낮추는 가능성을 보여준다. 본 연구는 IKKT 행렬 모델을 기반으로 압축 감지(Compressed Sensing, CS) 기술과 변분 자동 인코더(Variational Autoencoder, VAE)를 결합한 새로운 신경망 모델, CS-RVAE (Compressed Sensing-based Recurrent Variational Autoencoder)를 제안한다.

**1. 서론** BFSS(Brezina-Furui-Saito-Sugasawa) 행렬 모델은 고차원 시스템에서 복잡한 상관관계를 효율적으로 표현하고 분석하는 강력한 도구로, 최근 양자역학, 통계물리학, 머신러닝 분야에서 활발히 연구되고 있다. 본 연구는 BFSS 행렬 모델의 특징 공간을 활용하여 대규모 분산 시스템의 동기화 문제에 대한 새로운 제어 전략을 탐색하는 것을 목표로 한다. 특히, 기존 동기화 알고리즘의 확장성 한계를 극복하고, 실시간 제어 환경에서 높은 성능을 유지하는 최적 제어 전략을 도출하는 데 집중한다.

**초록** 본 연구는 실시간 교통 상황을 반영하여 동적으로 신호 제어 시스템을 최적화하는 방안을 제시한다. 특히, 큐잉 이론을 기반으로 대기 행렬 모델을 구축하고, 이를 강화 학습 알고리즘과 융합하여 교통 흐름의 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞춘다. 본 연구는 기존의 고정식 신호 체계 및 단순한 동적 신호 제어 방식의 한계를 극복하고, 실시간 교통 상황 변화에 유연하게 대처하여 평균 대기 시간 감소, 통행 시간 단축, 차량 통행량 증가를 목표로 한다.

**초록** 본 연구는 실시간 교통 상황을 반영하여 동적으로 신호 제어 시스템을 최적화하는 방안을 제시한다. 특히, 큐잉 이론을 기반으로 대기 행렬 모델을 구축하고, 이를 강화 학습 알고리즘과 융합하여 교통 흐름의 효율성을 극대화하는 데 초점을 맞춘다. 본 연구는 기존의 고정식 신호 체계 및 단순한 동적 신호 제어 방식의 한계를 극복하고, 실시간 교통 상황 변화에 유연하게 대처하여 평균 대기 시간 감소, 통행 시간 단축, 차량 통행량 증가를 목표로 한다.