It is well known that there exists a regular branched covering map from T$^2$ onto $\={C}$ iff the ramification indices are (2,2,2,2), (2,4,4), (2,3,6) and (3,3,3). In this paper we construct (count-ably many) chaotic homeomorphisms induced by hyperbolic toral automorphism and regular branched covering map corresponding to the ramification indices (2,2,2,2). And we also gave an example which shows that the above construction of a chaotic map is not true in general if the ramification indices is (2,4,4) and also show that there are no chaotic homeomorphisms induced by hyperbolic toral automorphism and regular branched covering map corresponding to the ramification indices (2,3,6) and (3,3,3).
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.27
no.3
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pp.609-619
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2016
RHadoop is a collection of R packages that allow users to manage and analyze data with Hadoop. In this paper, we implement K-Means algorithm based on MapReduce framework with RHadoop to make the clustering method applicable to large scale data. The main idea introduces a combiner as a function of our map output to decrease the amount of data needed to be processed by reducers. We showed that our K-Means algorithm using RHadoop with combiner was faster than regular algorithm without combiner as the size of data set increases. We also implemented Elbow method with MapReduce for finding the optimum number of clusters for K-Means clustering on large dataset. Comparison with our MapReduce implementation of Elbow method and classical kmeans() in R with small data showed similar results.
A complete open manifold with nonnegative curvature is diffeomorphic to the normal bundle of the soul, and the projection map is a Riemannian submersion. Under certain circumstances, we prove that a harmonic map from a compact manifold followed by the projection is again harmonic. Therefore we obtain a harmonic map onto the soul when there is a harmonic map into an open manifold.
The existing flow regime map on mixed convection in vertical cylinders was investigated through an analysis of original literatures and its re-formation. The original literatures related to the existing map were reviewed. Using the investigated data and heat transfer correlations, the map was redrawn independently, and compared with the existing map. The redrawn map showed that mixed convection regime was not curved lines but straight lines and the transition regime was unable to be reproduced. Unlike the existing map with a little data, there are lots of data in the redrawn map. The reviews revealed that the existing map used the data selectively among the experimental and theoretical results, and a detailed description for lines forming mixed convection and transition regime was not provided. While considerable studies on mixed convection have been performed since that of Metais and Eckert, the existing map has still been used as the best method to distinguish natural, forced and mixed convection regime.
This paper proposes a novel upward-looking camera-based global localization using a ceiling image map. The ceiling images obtained through the SLAM process are integrated into the ceiling image map using a particle filter. Global localization is performed by matching the ceiling image map with the current ceiling image using SURF keypoint correspondences. The robot pose is then estimated by the coordinate transformation from the ceiling image map to the global coordinate system. A series of experiments show that the proposed method is robust in real environments.
In this paper, we propose the defect emphasis in TFT-LCD panel image. The defect emphasis image consist of S(Shape) map and B(Brightness) map. S map based on DoG(difference of gaussian) is made with the mura defect shape characteristic. And B map use defect intensity property that defect intensity is higher than background. The experiments were conducted to evaluate the performance of the proposed defect emphasis method. The results of experiments show the validity of the defect emphasis using the proposed method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.3
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pp.1-10
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2008
An occupancy map is a representation methodology describing the region occupied by objects in 3D space, which can be utilized for autonomous navigation and object recognition. In this paper, we describe a technique for building an occupancy map using depth data extracted from stereo images. In addition, some techniques are proposed for utilizing the occupancy map for the segmentation of object regions. After the geometric information on the ground plane is extracted from a disparity image, the occupancy map is constructed by projecting each matched point to the ground plane-based 3D space. We explain techniques for extracting moving object regions using the occupancy map and present experimental results using real stereo images.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.3
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pp.1121-1139
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2015
In texture-plus-depth format, depth map compression is an important task. Different from normal texture images, depth maps have less texture information, while contain many homogeneous regions separated by sharp edges. This feature will be employed to form an efficient depth map coding scheme in this paper. Firstly, the histogram of the depth map will be analyzed to find an appropriate threshold that segments the depth map into the foreground and background regions, allowing the edge between these two kinds of regions to be obtained. Secondly, the two regions will be encoded through rate distortion optimization with a shape adaptive wavelet transform, while the edges are lossless encoded with JBIG2. Finally, a depth-updating algorithm based on the threshold and the depth range is applied to enhance the quality of the decoded depth maps. Experimental results demonstrate the effective performance on both the depth map quality and the synthesized view quality.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.9
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pp.3146-3158
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2014
Efficient depth map coding is very crucial to the multi-view plus depth (MVD) format of 3-D video representation, as the quality of the synthesized virtual views highly depends on the accuracy of the depth map. Depth map contains smooth area within an object but distinct boundary, and these boundary areas affect the visual quality of synthesized views significantly. In this paper, we characterize the depth map by an auto-covariance analysis to show the locally anisotropic features of depth map. According to the characterization analysis, we propose an efficient depth map coding scheme, in which the directional discrete cosine transforms (DDCT) is adopted to substitute the conventional 2-D DCT to preserve the boundary information and thereby increase the quality of synthesized view. Experimental results show that the proposed scheme achieves better performance than that of conventional DCT with respect to the bitrate savings and rendering quality.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.298-301
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2010
최근 전자업계의 중요한 화두 중 하나는 3D이다. 3D 입체 영상 기술은 미디어 환경을 변화시키고, 이에 발맞춰 방송환경 또한 변하고 있다. 고화질 3D 입체 방송은 기존의 2D 방송 서비스와 호환성을 유지하면서 시간적으로 2D 프로그램과 3D 프로그램이 혼용되어 제공되는 입체 방송 서비스가 될 것이다. 기존의 2D 기반 디지털 방송 서비스 환경에서 고화질 3D 입체 방송을 할 수 없다. 현재 국제 표준기구인 MPEG에서는 3D 서비스 방안으로 ISO/IEC 23002-3(MPEG-C part.3)이 표준화되었다. MPEG-C part.3에서 부가데이터인 depth map과 parallax map을 사용한다. 하지만 공간 주파수가 높은 영상의 depth map과 parallax map은 객체의 경계가 확실하지 않아 3D 입체 구현 시 객체의 경계면이 뭉개질 수 있다. 따라서 본 논문은 고화질 3D 입체 방송 서비스를 위한 전송 방안을 제시하고 있으며, MPEG-C part.3를 이용한 스테레오스코픽 영상 전송방안에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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