• 호남수학학술지
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• 제29권4호
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• pp.589-595
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• 2007

In this paper, we introduce the concepts of the convexity hull and co-convex sets on preconvexity spaces. We study some properties for the co-convexity hull and characterize c-convex functions and c-concave functions by using the co-convexity hull and the convexity hull.

• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제25권1호
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• pp.79-89
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• 2018

In this paper, we study the maximal property of the volume of the convex hull of d-dimensional independent random vectors. We show that the volume of the random convex hull from a multivariate location-scale family indexed by ${\Sigma}$ is stochastically maximized in simple stochastic order when ${\Sigma}$ is diagonal. The claim can be applied to a broad class of multivariate distributions that include skewed/unskewed multivariate t-distributions. We numerically investigate the proven stochastic relationship between the dependent and independent random convex hulls with the Gaussian random convex hull. The numerical results confirm our theoretical findings and the maximal property of the volume of the independent random convex hull.

• 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.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제3권3호
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• pp.281-285
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• 1998

Consider the two-dimensional sorted-set convex hull problem: Given N points in a plane sorted by the x coordinates, compute the convex hull of the points. We propose an O(logNlog logN)-time algorithm that solves the sorted-set convex hull problem on an N\ulcorner\ulcorner${\times}$N\ulcorner\ulcorner reconfigurable mesh. The best known algorithm for the problem on an N\ulcorner\ulcorner${\times}$N\ulcorner\ulcorner reconfigurable mesh takes O(log\ulcornerN) time. Although there is a constant-time algorithm on an N${\times}$N reconfigurable mesh for general two-dimensional convex hull problem, the general convex hull problem requires Θ(N\ulcorner\ulcorner) time on an N\ulcorner\ulcorner${\times}$N\ulcorner\ulcorner reconfigurable mesh due to bandwidth constraints.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.

• 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.