• 대한수학회보
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• 제58권3호
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• pp.721-727
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• 2021

The convex hull of a generic triple of boundary points has non-zero finite volume in complex hyperbolic 2-space.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제20권1호
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• pp.51-57
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• 2013

In this paper, we introduce asymptotically quasi-$f-g$-nonexpansive mappings in convex normed vector spaces and consider approximating common fixed points of a sequence of asymptotically quasi-$f-g$-nonexpansive mappings in convex normed vector spaces.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제6권1호
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• pp.279-289
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• 1999

Given n points in the plane the planar convex hull prob-lem in that of finding which of these points belong to the perimeter of the smallest convex region (a polygon) containing all n points. Here we suggest two kinds of methods. First we present a new sequential method for constructing the pla-nar convex hull O(1.5n) time in the quadratic decision tree model. Second using the sequential method we suggest a new parallel algo-rithm which solve the planar convex hull O(1.5n/p) time on a maspar Machine (CREW-PRAM) with O(n) processors. Also when we run on a maspar Machine we achieved a 37. 156-fold speedup with 64 pro-cessor.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제17권1호
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• pp.141-152
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• 1992

Four endodontic instruments from different manufacturers(K - file, Hedstrom - file, K - flex - file, Cavi - Endo) were used to shape 80 mesial canals of extracted posterior teeth. The instrument's ability to enlarge and shape the canals as the original canal shape was assessed by superimposing radiographs of canals obtained before and after canal shaping. The results were as follows 1. Hedstrom - file enlarged canals greater than K - file, K - flex - file, and Cavi - Endo(P<0.05). There are no differences in canal enlargement among K - flex, K - flex - file, and Cavi - Endo(P<0.05). 2. All the instruments showed no difference in canal enlargement between convex side and concave side of B point in proximal and clinical radiographic views, but at the concave side of C point canals were enlarged greater than at the convex side(proximal view of K - file: P<0.05, the others: P<0.01). 3. There was no difference m canal enlargement between convex side and concave side in proximal view of A and D points of K - file and K - flex - file(P<0.05). But in clinical view, canal enlargement at convex side of A point and concave side of D point was greater than that at concave side of A point and convex side of D point respectively. 4. Hedstrom - files showed greater canal enlargement at convex side of A points and concave side of D points (P<0.05 or P<0.01). Cavi - Endo showed no difference in canal enlargement between convex side and concave side at A and D points in proximal view(P<0.05). Bur canal enlargement was greater at concave side than at convex side of D point in clinical view. 5. K - file and Cavi - Endo showed no differences in canal enlargement between convex and concave side in proximal and clinical view (P<0.05). K - flex - file showed greater canal enlargement at concave side in proximal and clinical view(P<0.0:5). Hedstrom file showed no difference in canal enlargement between convex side and concave side in proximal view, but showed greater canal enlargement at concave side in clinical view(P<0.05).

• 한국군사과학기술학회지
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• 제14권2호
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• pp.313-320
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• 2011

SPH(Smoothed Particle Hydrodynamics) is a gridless Lagrangian technique that is useful as an alternative numerical analysis method used to analyze high deformation problems as well as astrophysical and cosmological problems. In SPH, all points within the support of the kernel are taken as neighbours. The accuracy of the SHP is highly influenced by the method for choosing neighbours from all particle points considered. Typically a linked-list method or tree search method has been used as an effective tool because of its conceptual simplicity, but these methods have some liability in anisotropy situations. In this study, convex hull algorithm is presented as an improved method to eliminate this artifact. A convex hull is the smallest convex set that contains a certain set of points or a polygon. The selected candidate neighbours set are mapped into the new space by an inverse square mapping, and extract a convex hull. The neighbours are selected from the shell of the convex hull. These algorithms are proved by Fortran programs. The programs are expected to use as a searching algorithm in the future SPH program.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제12권2호
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• pp.107-115
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• 2004

In this paper, the new subclass denoted by $S_p({\alpha},{\beta},{\xi},{\gamma})$ of $p$-valent holomorphic functions has been introduced and investigate the several properties of the class $S_p({\alpha},{\beta},{\xi},{\gamma})$. In particular we have obtained integral representation for mappings in the class $S_p({\alpha},{\beta},{\xi},{\gamma})$) and determined closed convex hulls and their extreme points of the class $S_p({\alpha},{\beta},{\xi},{\gamma})$.

• East Asian mathematical journal
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• 제26권5호
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• pp.693-702
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• 2010

We study one-step iteration process to approximate common fixed points of two nonexpansive mappings and prove some convergence theorems in convex metric spaces. Using the so-called condition (A'), the convergence of iteratively defined sequences in a uniformly convex metric space is also obtained.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.363-369
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• 2001

본 논문에서는 2 차원 패턴을 위한 볼록 헐(convex hull) 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 크게 후보 볼록점 추출과 최종 볼록점 추출의 두 단계로 나된다. 첫 번째 단계에서는 볼록 헐의 볼록점이 될 수 없는 점들을 최대한 간단한 연산을 사용하여 제거함으로써 속도의 향상을 기한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 구해진 후보 볼록점을 대상으로 최종 볼록 헐을 구한다. 이 방법은 매우 간단한 연산으로 구성되어 있기 때문에 수행 속도면에서 향상을 가져왔다. 실험 결과, 본 논문의 방법이 기존에 사용되던 두 개의 볼록 헐 알고리즘보다 2배내지 3배의 빠른 수행 속도를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.99-107
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• 2011

패턴을 이용한 불가사리 특징 검출은 불가사리의 오목 특징과 볼록 특징을 모두 검출하기 어려우며 또한, 오목과 볼록을 구분 할 수도 없다. 오목과 볼록은 아무르불가사리의 중요한 구조적 특징으로서 반드시 찾아야 할 특징이며 오목과 볼록을 분류함으로서 차후 불가사리 인식에서도 필요하다. 따라서 본 논문에서는 아무르불가사리의 주요 특징인 오목과 볼록 특징을 추출하는 기법을 제안한다. 이 기법은 다방향 선형 스캐닝을 이용하여 오목과 볼록의 특징점 후보군을 형성하고 이 후보군에서 특징점을 결정한 후 추출된 특징점에 컨벡스 헐 알고리즘을 적용하여 오목 특징과 볼록 특징을 구분한다. 제안한 기법은 불가사리의 주요 특징인 오목 특징과 볼록 특징을 구분하여 효과적으로 추출한다. 따라서 향후 불가사리 인식을 위한 연구에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1931-1940
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• 2014

x본 논문에서는 키넥트(Kinect) 시스템에서 획득한 깊이 영상으로부터 convex-hull을 이용한 기하학적 특징 기반의 손 모양 인식 기법을 제안한다. 키넥트 시스템은 깊이 영상과 사용자의 골격 정보를 제공하는 카메라로 손 영역 검출에 유용하게 활용할 수 있다. 제안하는 기법에서는 키넥트로 획득한 깊이 영상에서 손 영역을 검출하고, 이 손 영역의 convex-hull을 구한다. 손 모양에 따라서 변하는 convex-hull에서 잡음으로 생긴 경계점 및 인식에 불필요한 경계점을 일련의 기법을 통해 제거한다. 추려진 경계점을 통해 재구성된 convex-hull을 특정 다각형으로 판단하고, 이 다각형의 내각의 합을 이용하여 손 모양을 인식하게 된다. 실험을 통해 제안하는 기법이 인식하고자 하는 모델에 대하여 높은 인식률을 보여준다는 것을 확인하였고, 단순히 특정 방향으로 고정된 손 모양뿐만 아니라 같은 모양이나 방향이 틀어진 손 모양에 대해서도 우수한 인식 성능을 확인하였다.