• 제목/요약/키워드: subdivision graph

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STUDY ON LINE GRAPH OF SOME GRAPH OPERATORS OF CHEMICAL STRUCTURES VIA F AND M1 INDICES

  • P.S. HEMAVATHI;M. MANJUNATH;M. PRALAHAD;S.M. VEERESH
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제42권1호
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    • pp.159-167
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    • 2024
  • The Topological indices are known as Mathematical characterization of molecules. In this paper, we have studied line graph of subdivision and semi-total point graph of triangular benzenoid, polynomino chains of 8-cycles and graphene sheet through forgotten and first Zagreb indices.

NORDHAUS-GADDUM TYPE RESULTS FOR CONNECTED DOMINATION NUMBER OF GRAPHS

  • E. Murugan;J. Paulraj Joseph
    • Korean Journal of Mathematics
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    • 제31권4호
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    • pp.505-519
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    • 2023
  • Let G = (V, E) be a graph. A subset S of V is called a dominating set of G if every vertex not in S is adjacent to some vertex in S. The domination number γ(G) of G is the minimum cardinality taken over all dominating sets of G. A dominating set S is called a connected dominating set if the subgraph induced by S is connected. The minimum cardinality taken over all connected dominating sets of G is called the connected domination number of G, and is denoted by γc(G). In this paper, we investigate the Nordhaus-Gaddum type results for the connected domination number and its derived graphs like line graph, subdivision graph, power graph, block graph and total graph, and characterize the extremal graphs.

GROUP S3 CORDIAL REMAINDER LABELING OF SUBDIVISION OF GRAPHS

  • LOURDUSAMY, A.;WENCY, S. JENIFER;PATRICK, F.
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제38권3_4호
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    • pp.221-238
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    • 2020
  • Let G = (V (G), E(G)) be a graph and let g : V (G) → S3 be a function. For each edge xy assign the label r where r is the remainder when o(g(x)) is divided by o(g(y)) or o(g(y)) is divided by o(g(x)) according as o(g(x)) ≥ o(g(y)) or o(g(y)) ≥ o(g(x)). The function g is called a group S3 cordial remainder labeling of G if |vg(i)-vg(j)| ≤ 1 and |eg(1)-eg(0)| ≤ 1, where vg(j) denotes the number of vertices labeled with j and eg(i) denotes the number of edges labeled with i (i = 0, 1). A graph G which admits a group S3 cordial remainder labeling is called a group S3 cordial remainder graph. In this paper, we prove that subdivision of graphs admit a group S3 cordial remainder labeling.

PAIR DIFFERENCE CORDIALITY OF CERTAIN SUBDIVISION GRAPHS

  • R. PONRAJ;A. GAYATHRI;S. SOMASUNDARAM
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제42권1호
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    • pp.1-14
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    • 2024
  • Let G = (V, E) be a (p, q) graph. Define $$\begin{cases}\frac{p}{2},\:if\:p\:is\:even\\\frac{p-1}{2},\:if\:p\:is\:odd\end{cases}$$ and L = {±1, ±2, ±3, ···, ±ρ} called the set of labels. Consider a mapping f : V → L by assigning different labels in L to the different elements of V when p is even and different labels in L to p - 1 elements of V and repeating a label for the remaining one vertex when p is odd.The labeling as defined above is said to be a pair difference cordial labeling if for each edge uv of G there exists a labeling |f(u) - f(v)| such that |Δf1 - Δfc1| ≤ 1, where Δf1 and Δfc1 respectively denote the number of edges labeled with 1 and number of edges not labeled with 1. A graph G for which there exists a pair difference cordial labeling is called a pair difference cordial graph. In this paper we investigate the pair difference cordial labeling behavior of subdivision of some graphs.

BIM을 이용한 전통 한옥의 공간구문 분석을 위한 공간분할기법 개발 (Development of a Spatial Subdivision Technique using BIM for Space Syntax Analysis of a Korean Traditional House)

  • 정상규
    • KIEAE Journal
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    • 제10권3호
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    • pp.57-62
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    • 2010
  • To effectively use Building Information Modelling (BIM) dealing with semantic information including the entities of building components, the information about building components should be standardized. Like standardized modern buildings. in the past, Korean traditional houses were built according to strict procedures and formats. Therefore, if the Korean traditional house are modelled by using BIM,. not only the Korean traditional house of good quality will be built quickly and cheaply, but also spaces in the existing Korean traditional house will be easily analyzed. However, when analyzing spaces of the Korean traditional house using Space Syntax, some problems are caused in dividing outdoor space such as yard with unclear boundaries, unlike indoor space with clear boundaries surrounded by walls. These comes from the fact that researchers have subjectively divided a space in the house into convex spaces as units for Space Syntax analysis. Therefore, this study aims to develop an objective and rational spatial subdivision technique for Space Syntax analysis of a Korean traditional house modelled by using BIM. We could objectively and reasonably divide a Korean traditional house space into convex spaces by recognizing the building components in the house modelled in the form of Industry Foundation Classes(IFC). Depending on the connection of convex spaces allocated in the spatial subdivision technique, j-graph in Space Syntax could be drawn and the measurements of spatial configurations could be determinded. Through the developed technique, the social properties including the cultural and philosophical aspects of Korean people was identified by measuring the spatial configurations of Korean traditional house. The developed technique will serve as useful means to help architects to find an appropriate purpose of each space for sustainable architecture on the basis of the spatial and social relationships in buildings or urban systems.

행렬기반의 정합 알고리듬에 의한 음악 기호의 인식 (A Matrix-Based Graph Matching Algorithm with Application to a Musical Symbol Recognition)

  • 허경용;장경식;장문익;김재희
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제5권8호
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    • pp.2061-2074
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    • 1998
  • 패턴 인식의 분야에서 그래프는 복잡한 대상체의 표현 및 인식의 도구로서 많이 사용되지만, 그래프간의 유사성 비교에는 많은 시간이 소요될 뿐아니라 실제 입력되는 영상은 왜곡으로 인해 저장되어 있는 이상적인 영상과 동일함을 기대할 수 없으므로 유사한 정도를 판별하는 기준이 마련되어야만 한다. 이 논문에서는 행렬을 그래프의 표현 수단으로 사용하였다. 행렬은 표현이 간단하며, 정의되어 있는 연산을 통해 순서 배열 및 매칭 과정을 간단히 수행하루 수 있다. 이 때 그래프를 구성하는 노드(node)들을 기하학적 위치에 따라 순서 배열함으로써 그래프를 구성하는 노드들 사이의 대응 관계를 효율적으로 찾을 수 있도록 하였으며, 또한 왜곡으로 인하여 기호를 표현하는 그래프의 노드가 제대로 추출되지 못한 경우는 기호의 구조를 고려하여 보정해 줄 수 있는 분할 과정을 도입하여 해결하였다. 제안한 방법은 악보의 비음표 기호 인식을 통해 실험하였으며, 실험 결과 95% 정도의 인식률을 얻을 수 있었다.

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데이타 큐브에서 세분화된 뷰 실체화 기법 (Fine Granule View Materialization in Data Cubes)

  • 김민정;정연동;박웅제;김명호
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제28권4호
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    • pp.587-595
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    • 2001
  • 일반적으로 뷰라고 불리는 데이타 큐브의 일부를 실체화하여 저장하는 방법은 데이타 웨어하우스에서 많이 사용되는 기술이다. 유는 집계 함수로 정의되는 질의의 결과이다. 본 논문에서는 세분화된 뷰의 개념을 소개한다. 세분화된 뷰란 각 타원별로 정해진 구간에서의 집계 함수 결과이다. 이때 각 차원 별로 나누는 구간은 질의의 접근 형태를 기준으로 설정된다. 세분화된 뷰의 표현 및 선택을 위하여 AND-OR 큐브 그래프와 4ND-OR 최소 비용 그래프를 정의한다. 그리고, 이 구조체들을 이용하여 세분 화된 뷰 실체화 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가한다.

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컴퓨터 컬러 영상을 이용한 위암 자동검출 알고리즘 (Using a computer color image automatic detection algorithm for gastric cancer)

  • 한현지;김영목;이기영;이상식
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제4권4호
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    • pp.250-257
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    • 2011
  • 본 연구는 발생률 2위에 머무르고 있는 위암의 자동검출 알고리즘을 제시하였다. 증상이 진행된 염증과 암은 비교적 쉽게 판단 가능하지만 초기의 경우 주의 깊게 보지 않는 이상 병변의 진단이 쉽지 않다. 이에 본 연구는 진행 중인 위암 뿐 아니라 조기 진단에 효과적인 자동검출 알고리즘 네 가지를 제시하였다. 연구엔 정상인의 위, 조기 위암과 진행성 위암 환자의 내시경 영상을 사용하였다. 첫 번째, 우선 연구에 사용될 각각의 내시경 영상에 표면 음영 기법의 유무를 결정한다. 기본영상에 표면 음영 기법을 넣거나 제거함으로써 종양의 유무를 색으로 쉽게 판별가능하게 한다. 이 때 각각의 수치 값은 동일하게 유지한다. 표면 음영의 제거, 추가는 각자의 기호에 달렸으나 연구에서는 음영을 넣은 것으로 진행한다. 두 번째, 표면 음영을 추가한 영상에 침식 필터를 거쳐 잡음을 제거하여 진찰에 유의하게 한다. 세 번째, 표면 음영을 추가한 영상에 특정 부위의 선 윤곽 그래프 검출하여 증상 정도에 따른 RED 값을 추출한다. 네번째, 각 환자의 내시경 영상을 세분화 그래프로 나타내 RED 그래프 값을 포함한 후 색을 반전시켜 종양의 위치를 붉게 표시하는 알고리즘을 제안함으로써 위암 뿐 아니라 나아가 타 암과 염증의 진단에도 도움이 되고자 했다.

두 가시성 다각형의 교집합과 합집합을 구하는 효율적인 RMESH 알고리즘 (Efficient RMESH Algorithms for Computing the Intersection and the Union of Two Visibility Polygons)

  • 김수환
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권2호
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    • pp.401-407
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    • 2016
  • 단순 다각형 내부의 두 점 p와 q가 주어질 때 다음의 문제를 고려할 수 있다. (1) 다각형에서 p와 q 둘 다로부터 가시적인 점들의 집합을 구하라. (2) p와 q 둘 중의 적어도 하나로부터 가시적인 점들의 집합을 구하라. 이 문제들은 두 가시성 다각형 사이의 교집합과 합집합을 구하는 문제에 해당한다. 본 논문에서는 재구성가능한 메쉬(RMESH)에서 이 문제들을 해결하는 알고리즘을 고려한다. 일반적인 두 다각형의 교차 영역을 구하는 알고리즘[1]을 이용하면, 두 가시성 다각형의 교집합을 구하는 문제를 O($n^3$) 크기의 RMESH에서 상수 시간에 해결할 수 있다. 여기서 n은 두 가시성 다각형의 꼭짓점 개수의 합이다. 본 논문에서는 가시성 다각형의 특성을 이용하여 평면 분할 그래프를 O($n^2$) 크기의 RMESH에서 상수 시간에 구축하고, 이를 통해 두 가시성 다각형의 교집합뿐만 아니라 합집합도 O($log^2n$) 시간에 구하는 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 기존의 결과에 비해 병렬 알고리즘의 비용을 나타내는 프로세서-시간 곱 지표를 O($n^3$)에서 O($n^2log^2n$)으로 개선한다.