• 대한원격탐사학회지
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• 제27권6호
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• pp.717-728
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• 2011

An efficient method for the unsupervised classification of high resolution imagery is suggested in this paper. It employs pixel-linking and merging based on the adjacency graph. The proposed algorithm uses the neighbor lines of 8 directions to include information in spatial proximity. Two approaches are suggested to employ neighbor lines in the linking. One is to compute the dissimilarity measure for the pixel-linking using information from the best lines with the smallest non. The other is to select the best directions for the dissimilarity measure by comparing the non-homogeneity of each line in the same direction of two adjacent pixels. The resultant partition of pixel-linking is segmented and classified by the merging based on the regional and spectral adjacency graphs. This study performed extensive experiments using simulation data and a real high resolution data of IKONOS. The experimental results show that the new approach proposed in this study is quite effective to provide segments of high quality for object-based analysis and proper land-cover map for high resolution imagery of urban area.

• 호남수학학술지
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• 제41권1호
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• pp.67-87
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• 2019

The main aim of this study is to characterize new classes of multicone graphs which are determined by their adjacency spectra, their Laplacian spectra, their complement with respect to signless Laplacian spectra and their complement with respect to their adjacency spectra. A multicone graph is defined to be the join of a clique and a regular graph. If n is a positive integer, a friendship graph $F_n$ consists of n edge-disjoint triangles that all of them meet in one vertex. It is proved that any connected graph cospectral to a multicone graph $F_n{\nabla}F_n=K_2{\nabla}nK_2{\nabla}nK_2$ is determined by its adjacency spectra as well as its Laplacian spectra. In addition, we show that if $n{\neq}2$, the complement of these graphs are determined by their adjacency spectra. At the end of the paper, it is proved that multicone graphs $F_n{\nabla}F_n=K_2{\nabla}nK_2{\nabla}nK_2$ are determined by their signless Laplacian spectra and also we prove that any graph cospectral to one of multicone graphs $F_n{\nabla}F_n$ is perfect.

• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제64권1호
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• pp.171-184
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• 2024

In this paper, we show that if G is strongly regular then the Gallai graph Γ(G) and the anti-Gallai graph ∆(G) of G are edge-regular. We also identify conditions under which the Gallai and anti-Gallai graphs are themselves strongly regular, as well as conditions under which they are 2-connected. We include also a number of concrete examples and a discussion of spectral properties of the Gallai and anti-Gallai graphs.

• 대한원격탐사학회지
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• 제22권6호
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• pp.613-619
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• 2006

본 연구는 원격 탐사의 영상 처리에서 영상 분할의 상위 수준으로 응집 계층 clustering의 dendrogram을 통한 무감독 영상 분류를 제안한다. 제안된 알고리즘은 분광 영역에서 정의된 RAG (Regional Agency Graph)와 min-heap 자료 구조를 이용하여 MCSNP (Mutual Closest Spectral Neighbor Pair)의 집합을 검색하면서 합병을 수행하는 계층 clustering 방법이다. 계산 시간과 저장 기억의 사용에 대한 효율을 증가시키기 위해 분광적 인접성을 정의하는 분광 공간(spectral space)내의 다중 창을 사용하였고 RNV (Region Neighbor Vector)을 이용하여 합병에 의하여 변하는 RAG 갱신하였고 적정한 단계 수가 주어진다면 제안된 알고리즘은 집단 합병의 계층적 관계를 쉽게 해석 할 수 있는 dendrogram을 생성한다. 본 연구는 simulation 자료를 사용하여 광범위하게 제안된 알고리즘에 대한 평가 실험을 수행 하였으며 실험 결과는 알고리즘의 효율성을 입증하였다. 또한 한반도에서 관측된 방대한 크기의 QuickBird 영상의 적용 결과는 제안된 알고리즘이 무감독 영상 분류를 위한 강력한 수단임을 보여준다.

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.115-122
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• 2020

K-평균 클러스터링은 매우 널리 사용되고 있으나 유사도가 구면체 또는 타원체로 정의되어 각 클러스터가 볼록 집합 형태인 자료에는 좋은 결과를 주지만 그렇지 않은 경우에는 매우 형편 없는 결과를 나타낸다. 스펙트럴 클러스터링은 K-평균 클러스터링의 단점을 잘 보완해 줄 뿐아니라 여러 형태의 자료나 고차원 자료 등에 대해서도 좋은 결과를 나타내서 최근 인공 신경망 모형에 많이 이용되고 있다. 하지만, 개선되어야 할 단점도 여전히 많다. 본 논문에서는 스펙트럴 클러스터링에 대해 알기 쉽게 소개하고, 클러스터 갯수의 추정, 척도모수의 추정, 고차원 자료의 차원 축소 등 스펙트럴 클러스터링에 대한 최근의 연구 동향을 소개한다.

• 대한수학회보
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• 제60권4호
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• pp.873-893
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• 2023

In 2017, Nikiforov proposed the A_𝛼-matrix of a graph G. This novel matrix is defined as A_𝛼(G) = 𝛼D(G) + (1 - 𝛼)A(G), 𝛼 ∈ [0, 1], where D(G) and A(G) are the degree diagonal matrix and adjacency matrix of G, respectively. Recently, Zhai, Xue and Liu [39] considered the Brualdi-Hoffman-type problem for Q-spectra of graphs with given matching number. As a continuance of it, in this contribution we consider the Brualdi-Hoffman-type problem for A_𝛼-spectra of graphs with given matching number. We identify the graphs with given size and matching number having the largest A_𝛼-spectral radius for ${\alpha}{\in}[{\frac{1}{2}},1)$.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1939-1946
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• 2011

확장그래프는 통신망의 설계와 분석에 유용하다. Mukhopadhyay 등은 nongroup two predecessor single attractor CA(Cellular Automata; 이하 CA)에 기반을 둔 한 부류의 확장그래프들을 생성하는 방법을 소개했다. 본 논문에서는 group CA인 60/102 Null Boundary CA(NBCA)에 기반을 둔 한 부류의 확장그래프들을 생성하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에 의해 생성된 spectral gap은 Mukhopadhyay 등[12]에 의해 생성된 spectral gap보다 크다. 제안된 확장그래프들의 조합적 성질에 기반을 둔 일방향 함수들을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 60/102 NBCA에 의해 생성된 d-정규 그래프를 이용한 일방향함수는 Goldreich의 방법[5]에 기반을 두고 있다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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• pp.72-75
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• 2008

Image segmentation techniques becoming increasingly important in the field of remote sensing image analysis in areas such as object oriented image classification. This paper presents a new method for image segmentation in High Resolution Remote Sensing Image based on Seeded Region Growing (SRG) and Edge Information. Firstly, multi-spectral edge detection was done using an entropy operator in pan-sharpened QuickBird imagery. Then, the initial seeds were automatically selected from the obtained edge map. After automatic selection of significant seeds, an initial segmentation was achieved by applying SRG. Finally the region merging process, using region adjacency graph (RAG), was carried out to get the final segmentation result. Experimental results demonstrated that the proposed method has good potential for application in the segmentation of high resolution satellite images.