본 논문에서는 고차원 점 구름에서 노이즈에 강건하며 계산 효율성을 높인 토폴로지 발생률 정보를 근사하는 새로운 방법인 교차 매칭된 발생률 이미지(CMPI)를 제안합니다.
이 논문은 종속 데이터에서 얻은 토폴로지 데이터 객체 시퀀스의 구조적 변화를 감지하고 결정하기 위해 일반적으로 사용되는 여과 함수의 안정성을 연구하고 이를 기반으로 테스트 절차를 개발합니다.
이 논문에서는 데이터의 밀도 변화를 반영하여 로컬 해상도를 조정하는 방식으로 Mapper 알고리즘의 견고성을 향상시키는 방법을 제안합니다.