The problem of vertex labeling with a condition at distance two in a graph, is a variation of Hale's channel assignment problem, which was first explored by Griggs and Yeh. For positive integer $p{\geq}q$, the ${\lambda}_{p,q}$-number of graph G, denoted ${\lambda}(G;p,q)$, is the smallest span among all integer labellings of V(G) such that vertices at distance two receive labels which differ by at least q and adjacent vertices receive labels which differ by at least p. Van den Heuvel and McGuinness have proved that ${\lambda}(G;p,q){\leq}(4q-2){\Delta}+10p+38q-24$ for any planar graph G with maximum degree ${\Delta}$. In this paper, we studied the upper bound of ${\lambda}_{p,q}$-number of some planar graphs. It is proved that ${\lambda}(G;p,q){\leq}(2q-1){\Delta}+2(2p-1)$ if G is an outerplanar graph and ${\lambda}(G;p,q){\leq}(2q-1){\Delta}+6p-4q-1$ if G is a Halin graph.
최단 경로 탐색 알고리즘 (Shortest Path Algorithm)은 출발지에서 목적지에 이르는 여러 경로 중에서 가장 경제적이고 효율적인 경로를 찾는 알고리즘으로 레이블링 기법에 기초하고 있다. 레이블링 기법에는 레이블 고정(Label-Setting) 기법과 레이블 수정 (Label-Correcting) 기법이 있다. One-to-One 최단 경로 탐색 알고리즘에서 레이블 고정 기법이 빠르다고 알려져 왔으나 최근 연구에서 대용량 도로 데이터에 대한 실험을 통해 레이블 수정이 레이블 고정보다 탐색 씨간이 빠름을 보였다[1,2]. 레이블 수정 기법 중에서 가장 속도가 빠른 것은 그래프 성장 (Graph Growth) 알고리즘인데, 이 알고리즘은 One-to-All 방식을 사용하고 있으므로 One-to-One 최단 경로 탐색에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 One-to-One 방식을 사용하는 새로운 알고리즘을 제안하였고, 실험결과 그래프 성장 알고리즘의 성능에 비해 새로 제안된 알고리즘의 성능이 30~40 향상되었음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 초점/비초점 영상에서 깊이 지도를 효율적으로 추출하기 위하여 그래프 컷(Graph Cut)과 이산 웨이블릿 변환(Discrete Wavelet Transform)을 이용한 깊이 지도 생성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 해당 영상을 영역 별로 처리하기 위해 그래프 컷 방법으로 각 픽셀 간의 유사도를 이용하여 분할한다. 그 다음 분할 영역을 레이블링 하여 원 영상의 분할 영역 정보를 생성한다. 그리고 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 원 영상 내의 주파수 정보를 나타내는 LL, LH, HH, HL 부대역(Subband)을 생성한다. 마지막으로 4개의 부대역 중 영상의 초점/비초점 영역을 분석할 단서가 되는 HH, HL 대역을 이용하여 주파수 지도를 생성한 뒤 분할 영역에 따라 깊이 정보를 계산함으로써 깊이 지도를 추출한다. 제안하는 방법은 초점 정보인 블러(Blur)의 양에 따라 동적인 깊이의 할당이 가능하여 효율적인 깊이 지도의 생성이 가능하였다. 실험으로 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio) 방법을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가하였다.
The purpose of this study was to investigate consumer preferred formats of nutrition labels: the type of nutritional information provided on the labels. A survey was conducted on 222 housewives between the age of 20 and 65 in Daejeon city in 1998, using an interview questionnaire showing illustrated nutritional label formats. Among twelve nutrients and caloric values listed on the nutrition labels, the housewives ranked their interest in the items in the following order of calorie (58.56%), calcium (56.76%), cholesterol (54.05%), protein (39.19%) and vitamin C (36.04%). The majority of the subjects (69.37%) checked labels when they bought milk or dairy products, whereas only 8.11% looked at labels when they bought Ramyon or noodles. Most of the subjects (90.99%) preferred products with labels with nutritional information as compared with products without labels. this was especially so true of the younger individuals and of pc-ople who checked food labels more frequently. The subjects preferred labeling which described the nutrient content per Package (55.41%), sewing size (32.88%) and food weight of 1009 (11.71%) as a standard nit. Generally, they prefer-red a simplified list to a detailed list of the number of nutrients, a figure graph to bar graph in nutrition claim, vertical bar graph to horizontal bar graph showing the nutritional content of foods and a web-type graphic format to a radiation-format when describing the item's percentage of the Korean RDA's nutrient content. The subjects who checked labels frequently especially preferred detailed list, while housewives with job or with unhealthy family members preferred a simplified list and graphic, rather than a numerical display. From this result, it is suggested that providing consumers with more nutrients information in a more easily understood graphic format would encourage the consumers to check nutritional labels. Therefore this should be considered when developing the regulations far nutrition labeling or when educating the Public about nutrition. (Korean J Community Nutrition 8(2) : 220∼230, 2003)
This paper presents a new forward-viewing mono-camera based obstacle detection algorithm for mobile robots. The proposed method extracts the coarse location of an obstacle in an image using inverse perspective mapping technique from sequential images. In the next step, graph-cut based image labeling is conducted for estimating the exact obstacle boundary. The graph-cut based labeling algorithm labels the image pixels as either obstacle or floor as the final outcome. Experiments are performed to verify the obstacle detection performance of the developed algorithm in several examples, including a book, box, towel, and flower pot. The low illumination condition, low color contrast between floor and obstacle, and floor pattern cases are also tested.
A graph G = (V (G), E(G) of order n = |V (G)| and size m = |E(G)| is said to be odd harmonious if there exists an injection $f:V(G){\rightarrow}\{0,\;1,\;2,\;{\ldots},\;2m-1\}$ such that the induced function $f^*:E(G){\rightarrow}\{1,\;3,\;5,\;{\ldots},\;2m-1\}$ defined by $f^*(uv)=f(u)+f(v)$ is bijection. While a bipartite graph G with partite sets A and B is said to be bigraceful if there exist a pair of injective functions $f_A:A{\rightarrow}\{0,\;1,\;{\ldots},\;m-1\}$ and $f_B:B{\rightarrow}\{0,\;1,\;{\ldots},\;m-1\}$ such that the induced labeling on the edges $f_{E(G)}:E(G){\rightarrow}\{0,\;1,\;{\ldots},\;m-1\}$ defined by $f_{E(G)}(uv)=f_A(u)-f_B(v)$ (with respect to the ordered partition (A, B)), is also injective. In this paper we prove that odd harmonious graphs and bigraceful graphs are equivalent. We also prove that the number of distinct odd harmonious labeled graphs on m edges is m! and the number of distinct strongly odd harmonious labeled graphs on m edges is [m/2]![m/2]!. We prove that the Cartesian product of strongly odd harmonious trees is strongly odd harmonious. We find some new disconnected odd harmonious graphs.
The bandwidth minimization problem (BMP) has been classified as NP-complete because the polynomial time algorithm to find the optimal solution has been unknown yet. This paper suggests polynomial time heuristic algorithm is to find the solution of bandwidth minimization problem. To find the minimum bandwidth ${\phi}^*=_{min}{\phi}(G)$, ${\phi}(G)=_{max}\{{\mid}f(v_i)-f(v_j):v_i,v_j{\in}E\}$ for given graph G=(V,E), m=|V|,n=|E|, the proposed algorithm sets the maximum degree vertex $v_i$ in graph G into global central point (GCP), and labels the median value ${\lceil}m+1/2{\rceil}$ between [1,m] range. The graph G is partitioned into subgroup, the maximum degree vertex in each subgroup is set to local central point (LCP), and we adjust the label of LCP per each subgroup as possible as minimum distance from GCP. The proposed algorithm requires O(mn) time complexity for label to all of vertices. For various twelve graph, the proposed algorithm can be obtains the same result as known optimal solution. For one graph, the proposed algorithm can be improve on known solution.
In this paper we continue to investigate the Super Vertex Mean behaviour of all graphs up to order 5 and all regular graphs up to order 7. Let G(V,E) be a graph with p vertices and q edges. Let f be an injection from E to the set {1,2,3,${\cdots}$,p+q} that induces for each vertex v the label defined by the rule $f^v(v)=Round\;\left({\frac{{\Sigma}_{e{\in}E_v}\;f(e)}{d(v)}}\right)$, where $E_v$ denotes the set of edges in G that are incident at the vertex v, such that the set of all edge labels and the induced vertex labels is {1,2,3,${\cdots}$,p+q}. Such an injective function f is called a super vertex mean labeling of a graph G and G is called a Super Vertex Mean Graph.
온톨로지는 특정 개념에 대한 부가정보 및 개념간의 관계를 기술하는 방법으로서 고차원의 웹과 서비스를 실현하기 위한 시멘틱 웹, 그리고 지식관리 시스템을 비롯한 다양한 응용분야의 요구와 관심이 증가하면서 그 중요성이 대두되고 있다. 온톨로지에서 정보에 대한 접근은 특정 개념과 특정 관계를 가지는 데이타를 찾는 것이 주를 이루는데, 이러한 관계가 주로 트랜지티브 관계이기 때문에 트랜지티브 질의를 처리하는 것이 많은 비중을 차지한다. 또한 이와 같은 트랜지티브 클로저 질의 처리는 재귀호출의 형태로서 그 처리 비용 또한 매우 크다. 본 논문에서는 이와 같은 트랜지티브 클로저 질의의 효율적 처리를 지원하기 위한 방법으로써 그래프 레이블링을 이용한 전처리 기법을 제안한다 이 기법은 저장 공간을 효율적으로 사용하고 알고리즘도 단순한 특징을 가지기 때문에 트랜지티브 클로저 질의에 대한 응답 시간을 줄이는 장점을 가지게 된다. 그리고 이와 같이 제안한 기법에 대해 기존 시스템들과 비교해 봄으로써 그래프 레이블링을 이용한 기법이 대용량 온톨로지에서의 트랜지티브 클로저 질의 처리에 효율적임을 보이고자 한다.
A graph G = (V, E) is called super edge-magic if there exists a one-to-one map $\lambda$ from V $\cup$ E onto {1,2,3,...,|V|+|E|} such that $\lambda$(V)={1,2,...,|V|} and $\lambda(x)+\lambda(xy)+\lambda(y)$ is constant for every edge xy. In this paper, we investigate whether some families of graphs are super edge-magic or not.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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