• 전기전자학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.29-35
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• 2013

본 연구에서는 임의의 정렬되지 않은 점집합에서 정렬을 고려한 개선된 Convex Hull 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Convex Hull의 극점 특성을 이용하여 처리 데이터를 한정하기 때문에 계산복잡도가 낮다. 각 단계마다 볼록 정점을 판별하는 조건을 이용하여 한 번의 스캔으로 완전한 Convex Set을 구한다. 알고리즘 초기에 점집합의 정렬이 필요한데, 이때 걸리는 시간이 알고리즘 전체 동작시간의 대부분을 차지하기 때문에 값과 인덱스를 대치하여 빠르게 정렬하였다. 일반적인 상황을 가정하여 랜덤한 점집합으로 알고리즘의 동작시간을 측정하였으며 기존의 알고리즘에 비해 약 두 배의 속도 향상이 있음을 확인하였다.

• 대한전기학회논문지:전력기술부문A
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• 제48권9호
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• pp.1167-1174
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• 1999

In this paper, we present a new technique for the local decomposition of convex structuring elements for morphological image processing. Local decomposition of a structuring element consists of local structuring elements, in which each structuring element consists of a subset of origin pixel and its eight neighbors. Generally, local decomposition of a structuring element reduces the amount of computation required for morphological operations with the structuring element. A unique feature of our approach is the use of linear integer programming technique to determine optimal local decomposition that guarantees the minimal amount of computation. We defined a digital convex polygon, which, in turn, is defined as a convex structuring element, and formulated the necessary and sufficient conditions to decompose a digital convex polygon into a set of basis digital convex polygons. We used a set of linear equations to represent the relationships between the edges and the positions of the original convex polygon, and those of the basis convex polygons. Further. a cost function was used represent the total processing time required for computation of dilation/erosion with the structuring elements in a decomposition. Then integer linear programming was used to seek an optimal local decomposition, that satisfies the linear equations and simultaneously minimize the cost function.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1073-1074
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• 2012

최근 인터넷의 발달과 사용량의 증가로 데이터의 양이 급증함에 따라 대용량 데이터를 효율적으로 검색하는 top k 질의 처리가 중요시 되고 있다. Layer 기반 방법은 가장 잘 알려진 top k 질의처리 방법이며, 객체의 모든 속성의 값들을 이용하여 객체들을 layer들의 리스트로 구성하는 방법이다. 본 논문에서는 그 중에서 convex hull을 사용하여 layer list를 생성하는 기존 연구를 조사하고 문제점을 파악한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.330-332
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• 2012

본 논문에서는 임의의 정렬되지 않은 평면 점집합(Plane Point Set)에서 정렬을 고려한 개선된 Convex Hull 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Convex Hull의 극점(Extreme Point) 특성을 이용하여 처리 데이터를 한정하기 때문에 계산복잡도를 낮춘다. 각 단계마다 볼록 정점(Convex Vertex)만을 판별하는 조건을 이용하여 한 번의 스캔으로 온전한 Convex Set이 구한다. 알고리즘 초기에 점집합의 정렬이 필요한데, 이때 걸리는 시간이 알고리즘 전체 동작시간의 대부분을 차지하는 만큼, 특성에 맞는 방법을 사용하여 빠르게 정렬하였다. 일반적인 상황을 가정하고 점집합을 랜덤하게 구성하여 실험하였으며 기존의 알고리즘에 비해 약 두 배의 속도 향상이 있음을 확인하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제18권3E호
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• pp.37-43
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• 1999

In this paper, we present a new technique for the optimal local decomposition of convex structuring elements on a hexagonal grid, which are used as templates for morphological image processing. Each basis structuring element in a local decomposition is a local convex structuring element, which can be contained in hexagonal window centered at the origin. Generally, local decomposition of a structuring element results in great savings in the processing time for computing morphological operations. First, we define a convex structuring element on a hexagonal grid and formulate the necessary and sufficient conditions to decompose a convex structuring element into the set of basis convex structuring elements. Further, a cost function was defined to represent the amount of computation or execution time required for performing dilations on different computing environments and by different implementation methods. Then the decomposition condition and the cost function are applied to find the optimal local decomposition of convex structuring elements, which guarantees the minimal amount of computation for morphological operation. Simulation shows that optimal local decomposition results in great reduction in the amount of computation for morphological operations. Our technique is general and flexible since different cost functions could be used to achieve optimal local decomposition for different computing environments and implementation methods.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.623-625
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• 2021

고무 오링은 일반적인 사출 성형 방식으로 생산된다. 이때 정상적으로 성형되지 않은 제품은 무조건 불량으로 판별한다. 그러나 영상기반 판독 시 획득한 영상을 원본 그대로 판독 할 경우 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 획득한 영상을 적응형 이진화와 Convex Hull 알고리즘을 사용한 전처리를 통해 원본영상에서 고무 오링 부분만 추출하여 합성곱 신경망에 학습하였다. 테스트 과정에서 제안하는 전처리를 적용한 학습방법의 불량검출 성능이 제시한 기준치 보다 나은 성능을 보이는 것을 확인 할 수 있었다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제16권1_2호
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• pp.91-104
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• 2004

A modification of the gradient method of convex programming is introduced. Also, we describe symbolic implementation of the gradient method and its modification by means of the programming language MATHEMATICA. A few numerical examples are reported.

• ETRI Journal
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• 제36권4호
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• pp.686-689
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• 2014

This paper studies energy-efficiency (EE) power allocation for cognitive radio MIMO-OFDM systems. Our aim is to minimize energy efficiency, measured by "Joule per bit" metric, while maintaining the minimal rate requirement of a secondary user under a total power constraint and mutual interference power constraints. However, since the formulated EE problem in this paper is non-convex, it is difficult to solve directly in general. To make it solvable, firstly we transform the original problem into an equivalent convex optimization problem via fractional programming. Then, the equivalent convex optimization problem is solved by a sequential quadratic programming algorithm. Finally, a new iterative energy-efficiency power allocation algorithm is presented. Numerical results show that the proposed method can obtain better EE performance than the maximizing capacity algorithm.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.2241-2242
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• 2008

Anisotropic TMAH etching is key processing step for the fabrication of pendulum structure. During the etching, convex corners are attacked, and a proper compensating structure design is required when fabricating pendulum structures with sharp convex corner. In this paper, we present four compensation structures for convex corner compensation with 30% wt TMAH-water solution at $89\pm1^{\circ}C$ temperature, and observe the etched convex corner by optical microscope. we compare the result of calculations and experiments about four convex corner compensation patterns.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제3권1호
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• pp.1-6
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• 2014

현재까지 컨벡스헐 (convex hull) 의 계산 알고리즘들은 주로 점 집합 (point set) 에 대해 연구가 수행되어 왔다. 본 논문에서는 이산 공간에서 다양한 반경을 갖는 구 집합에 대한 컨벡스헐을 근사하는 방법을 제시한다. 구 집합에 대한 컨벡스헐 계산은, 특히 단백질 분자의 구조적인 특성을 연구하는 여러 응용분야에서 계산 효율성을 증대시키기 위한 기반 기술이라 할 수 있다. 분자에 대응하는 구의 집합에 대해 복셀 맵 (voxel map) 자료구조를 적용하고 이를 이용하여 컨벡스헐을 계산하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 GPU를 활용한 병렬처리를 수행하여 평균적으로 6,400개 이하의 구가 포함된 집합에 대해 40ms 이내에 컨벡스헐을 계산하는 성능을 보인다.