중첩 공분산 교차: 다중 출처의 부분 상관 구조를 활용한 융합 기법

** 본 논문은 초대형 분산 시스템에서 발생하는 ‘교차 상관을 완전히 추적할 수 없는’ 문제를 해결하고자, 기존 공분산 교차(CI) 기법을 확장한 새로운 프레임워크인 **중첩 공분산 교차(Overlapping Covariance Intersection, OCI)** 를 제안한다. **1. 서론 및 동기** 위성 군집, 차량‑인프라(V2X) 네트워크 등은 수천에서 수만 대의 에이전트가 서로 로컬 센서와 통신을 통해 정보를 교환한다. 각 에이전트는 자신과 이웃의 추정값을 융합해 상황 인식을 수행해야 하지만, 전체 시스템의 교차 상관 행렬을 실시간으로 관리하는 것은 계산·통신 비용이 폭발적으로 증가한다. 교차 상관을 무시하면 ‘이중 카운팅(double‑counting)’ 현상이 발생해 불확실성 하한이 실제보다 과소평가되어 안전성에 심각한 위험을 초래한다. **2. 기존 CI 변형** 기존 연구는 (i) 기본 CI – 교차 상관을 전혀 모르는 경우, (ii) Split CI – 독립·상관 성분을 구분하고 독립 성분에 대한 상한만 사용, (iii) Correlation Coefficient CI – 스칼라 상관계수에 대한 제한, (iv) Partitioned CI – 일부 원소 간 정확한 상관을 알고 있는 경우 등으로 나뉜다. 그러나 이들 모두 **단일 출처** 혹은 **비겹치는** 정보 구조에만 적용 가능하며, 다수의 출처가 제공하는 겹치는 공분산 하위행렬 경계 정보를 동시에 활용하지 못한다. **3. 새로운 정보 구조: OCI** OCI는 **여러 출처가 제공하는 겹치는 공분산 하위행렬 상한**을 동시에 고려한다. 수식적으로는 추정 오차 \(e\)의 공분산을 \