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본 논문은 랜덤 아폴로니 네트워크(RANs)의 정도 분포에 대한 깊이 있는 분석을 제공하며, 이는 그래프 이론에서 중요한 역할을 하는 모델 중 하나이다. RANs는 평면 그래프로서, 각 단계에서 무작위로 삼각형을 선택하고 그 내부에 새로운 정점을 추가하여 네트워크를 확장한다. 1. 서론 서론에서는 본 논문의 주요 목표와 연구 배경이 설명된다. RANs는
본 논문은 위성 이미지와 원격 감지 기법이 어떻게 이집트 고대 유적 발굴에 활용될 수 있는지를 탐구하고 있다. 저자는 구글 맵스의 이미지 처리 기능과 SIR C/X SAR 레이더 시스템을 비교 분석함으로써, 원격 감지 기법의 효과성을 입증하려고 노력한다. 1. 원격 감지 기법의 중요성 논문은 고고학에서 원격 감지 기법이 중요한 역할을 한다는 점을 강조하고 있다. 특히, SIR C/X SAR 레이더 시스템과 구글 맵스의 이미지를 비교 분석함으로써, 이러한 기술들이 이집트 고대 유적 발굴에 어떻게 활용될 수 있는지 설명한다. 2. 구글
본 논문은 복잡한 네트워크에서 노드 특성 분류의 새로운 접근법인 가중 방사 변이(WRV) 기법을 제안하고 있습니다. WRV는 각 노드에 대한 벡터 흐름 구성에 기반하여, 카르디나리티(노드 간 연결 수), 방향, 길이, 그리고 흐름 크기의 측면에서 동기화된 각 엔티티의 벡터를 사용합니다. 이는 복잡한 네트워크 분석에서 중요한 역할을 하는데, 특히 비인접 공간에 연결되는 인간과 정보 흐름의 복잡한 역학을 이해하는 데 유용합니다. WRV 과정은 별 모양 엔티티의 개별 흐름 벡터를 0 360° 스펙트럼에 펼쳐 독특한 신호를 형성하며, 이
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