• 대한수학회지
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• 제34권4호
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• pp.1065-1087
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• 1997

We prove that there exists a canonical level-preserving isomorphism between the stable Morse homology (or the Morse homology of generating functions) and the Floer homology on the cotangent bundle $T^*M$ for any closed submanifold $N \subset M$ for any compact manifold M.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.18-26
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• 2019

In this paper we propose how to detect circular objects in the gray scale image and segment them using the discrete Morse theory, which makes it possible to analyze the topology of a digital image, when it is transformed into the data structure of some combinatorial complex. It is possible to get meaningful information about how many connected components and topologically circular shapes are in the image by computing the persistent homology of the filtration using the Morse complex. We obtain a Morse complex by modeling an image as a cubical cellular complex. Each cell in the Morse complex is the critical point at which the topological structure changes in the filtration consisting of the level sets of the image. In this paper, we implement the proposed algorithm of segmenting the circularly shaped objects with a long persistence of homology as well as computing persistent homology along the filtration of the input image and displaying in the form of a persistence diagram.

• 대한수학회지
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• 제48권4호
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• pp.749-774
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• 2011

Given a Morse function on a manifold whose moduli spaces of gradient flow lines for each action window are compact up to breaking one gets a bidirect system of chain complexes. There are different possibilities to take limits of such a bidirect system. We discuss in this note the relation between these different limits.

• 대한수학회보
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• 제55권1호
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• pp.1-8
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• 2018

In this paper, we study some topological structure of a compact domain in ${\mathbb{R}}^n$ in terms of the curvature conditions and develop a geometric inequality involving the volume and the integral of mean curvatures over the boundary of the compact domain.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.223-229
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• 2018

본 논문에서는 이미지에서 검출된 각 연결성분들의 위상적 지속구간 정보를 그래프 기반 이미지 세그멘테이션에 결합하여 보다 안정적인 이미지 세그멘테이션 기법을 제안한다. 이미지의 밝기 또는 색상정보 등을 이용하여 모스 함수를 정의하고 이의 레벨세트로부터 각 연결성분의 위상적 지속구간을 구한다. 각 연결성분이 생성되고 긴 지속구간을 갖는 연결성분에 적절히 병합되는 과정을 영 차원 호몰로지 군의 관점에서 설명한다. 다양한 특성을 갖는 이미지들에 대하여 짧은 지속구간을 갖는 연결성분들을 지속구간이 긴 인근 성분에 적절히 병합시키는 과정을 통하여 보다 안정적인 이미지 세그멘테이션 결과들 얻을 수 있음을 실험으로 확인한다.