In this paper, we introduce a fractional domination game arising from fractional domination problems on graphs and focus on its balancedness and concavity. We first characterize the core of the fractional domination game and show that its core is always non-empty taking use of dual theory of linear programming. Furthermore we study concavity of this game.
In this paper, we estimate the Translog cost function in Korean manufacturing, using capital (K), labor (L), material (M), electricity (E), fuel (F) data over the period from 1970 to 2005. Especially, this paper investigates the impact of imposing concavity in the estimation of a Translog cost function. Although the value of log-likelihood is somewhat reduced in a concavity imposed function rather than a function which is not, a concavity imposed function satisfies regularity conditions (monotonicity, positivity, concavity) at all data points. We also calculate price elasticities using a concavity imposed Translog cost function. Electricity complements capital so electricity demand increases as capital demand increases. Meanwhile, electricity substitutes labor, fuel, and material. These results show that Korean manufacturing experienced a structural change of increase in electricity demand.
To investigate the depth of the root concavity and root surface area of the maxillary first premolar, 40 maxillary first premolars were used. All the teeth which extracted because of advanced periodontal disease and orthodontic treatment procedure, were sectioned every 1.5mm from cementoenameljunction to the apex with hard tissue microtome. Each sectioned root was taken photograph with slide film, and projected for measuring with a calibrated digital Curvi-Meter. The root surface area, percentage of the RSA and the linear variation of the RSA were calibrated for each 1.5mm section. Linear variation of the depth of root concavity was measured on mesial and distal root surface for each section using computer-aided digitizer. The results were as follows. 1. The total mean root length of maxillary first premolar was 13.48mm. Mean buccal root length of 2-rooted tooth was 12.59mm, mean palatal root length was 12.73mm, and mean root length of single rooted tooth was 13.78mm. 2. The total mean root surface area of maxillary first premolar was $194.17mm^2$, mean root surface area for 2-rooted tooth was $205.97mm^2$ and mean root surface area for single rooted tooth was $188.49mm^2$. 3. It was 59.93% of the total root surface area that the area from CEJ to coronal 6mm. And, the coronal half of the root length accounted for approximately 71.76% of the total root surface area. 4. Most deepest concavity of the mesial root surface was 0.65mm at apical 3.0mm, 4.5mm level in maxillary first premolar. And, that of the distal root surface was 0.37mm at apical 4.5mm level. 5. All of the maxillary first premolar had mesial root surface concavity. This mesial root surface concavity appeared to be more pronounced in 2-rooted tooth than single rooted tooth.
We show that roots of log-concave Alexander knot polynomials are dense in C. This in particular implies that the log-concavity and Hoste's conjecture on the Alexander polynomial of alternating knots are (essentially) independent.
In this paper, we studied the use of the foreground and background features and SVM classifier to improve the accuracy of offline handwritten numeral recognition. The foreground features are two directional features: directional gradient feature by Kirsch operators and directional stroke feature by local shrinking and expanding operations, and the background feature is concavity feature which is extracted from the convex hull of the numeral, where the concavity feature functions as complement to the directional features. During classification of the numeral, these three features are combined to obtain good discrimination power. The efficiency of our scheme is tested by recognition experiments on the handwritten numeral database CENPARMI, where SVM classifier with RBF kernel is used. The experimental results show the usefulness of our scheme and recognition rate of 99.10% is achieved.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.613-615
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2003
본 논문은 문서 구조분석을 통해 얻어진 텍스트 영상에 대해 낱자 단위 분할 과정과 분할된 낱자에 대한 언어 구분 방법을 제안한다. 먼저 8방향 연결 요소를 이용한 레이블링을 수행하고 각 레이블의 거리관계와 한글 종모음의 특징을 이용하여 낱자 분리를 수행한다. 분리가 이루어진 낱자의 언어 구분은 각 낱자에 존재하는 concavity 특징을 이용하여 한글과 영어로 구분하게 된다. Concavity 특징을 찾기 위해 낱자를 이루는 흑화소 중 수직런을 이루는 흑화소 중 일부와 세리프 성분을 제거하며 그 방법을 기술한다. concavity 특징은 분리기를 통해 한글과 영어 두 가지로 분리되며, 분류기는 신경망을 이용한다. 제안된 방법은 20개의 텍스트 영상에 총 7923개의 낱자를 대상으로 실험하였으며, 낱자 분리는 97.20%의 정확도를 보였으며 분리된 낱자에 대한 언어 구분은 92.70%의 정확도를 얻을 수 있었다.
For an M/G/1 processor-sharing queue with batch arrivals, Avrachenkov et al. [1] conjectured that the conditional mean sojourn time is concave. However, Kim and Kim [5] showed that this conjecture is not true in general. In this paper, we show that this conjecture is true if the service times have a hyperexponential distribution.
In this paper, we first rove the strict quasi-concavity of maximizing function, and next prove a new maximum theorem using Fan’s generalization of the classical KKM theorem. Also an existence theorem of social equilibrium can be proved when an additional assumption on the constraint correspondence is assumed. Finally, we give illustrative two examples of constrained optimization problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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