From an analytical perspective, we introduce a sequence of Cartier operators that act on the field of formal Laurent series in one variable with coefficients in a field of positive characteristic p. In this work, we discover the binomial inversion formula between Hasse derivatives and Cartier operators, implying that Cartier operators can play a prominent role in various objects of study in function field arithmetic, as a suitable substitute for higher derivatives. For an applicable object, the Wronskian criteria associated with Cartier operators are introduced. These results stem from a careful study of two types of Cartier operators on the power series ring ${\mathbf{F}}_q$[[T]] in one variable T over a finite field ${\mathbf{F}}_q$ of q elements. Accordingly, we show that two sequences of Cartier operators are an orthonormal basis of the space of continuous ${\mathbf{F}}_q$-linear functions on ${\mathbf{F}}_q$[[T]]. According to the digit principle, every continuous function on ${\mathbf{F}}_q$[[T]] is uniquely written in terms of a q-adic extension of Cartier operators, with a closed-form of expansion coefficients for each of the two cases. Moreover, the p-adic analogues of Cartier operators are discussed as orthonormal bases for the space of continuous functions on ${\mathbf{Z}}_p$.
This paper addresses a problem of extraction of parameteric motion estimation and structural motion segmentation for compact image sequence representation and object-based generic video coding. In order to extract meaningful motion structure from image sequences, a direct parameteric motion estimation based on a pre-segmentation is proposed. The pre-segmentation which considers the motion of the moving objects is canied out based on probabilistic clustering with mixture models using optical flow and image intensities. Parametric motion segmentation can be obtained by iterated estimation of motion model parameters and region reassignment according to a criterion using Gauss-Newton iterative optimization algorithm. The efficiency of the proposed methoo is verified with computer simulation using elF real image sequences.
Over the last few years, the data obtained using the Large Area Telescope (LAT) aboard the Fermi Gamma-ray Space Telescope has provided new insights on high-energy processes in globular clusters, particularly those involving compact objects such as MilliSecond Pulsars (MSPs). Gamma-ray emission in the 100 MeV to 10 GeV range has been detected from more than a dozen globular clusters in our galaxy, including 47 Tucanae and Terzan 5. Based on a sample of known gammaray globular clusters, the empirical relations between gamma-ray luminosity and properties of globular clusters such as their stellar encounter rate, metallicity, and possible optical and infrared photon energy densities, have been derived. The measured gamma-ray spectra are generally described by a power law with a cut-off at a few gigaelectronvolts. Together with the detection of pulsed γ-rays from two MSPs in two different globular clusters, such spectral signature lends support to the hypothesis that γ-rays from globular clusters represent collective curvature emission from magnetospheres of MSPs in the clusters. Alternative models, involving Inverse-Compton (IC) emission of relativistic electrons that are accelerated close to MSPs or pulsar wind nebula shocks, have also been suggested. Observations at >100 GeV by using Fermi/LAT and atmospheric Cherenkov telescopes such as H.E.S.S.-II, MAGIC-II, VERITAS, and CTA will help to settle some questions unanswered by current data.
Topological maps have drawn more attention recently because they are compact, provide natural interfaces, and are applicable to path planning easily. To build a topological map incrementally, Voronoi diagram was used by many researchers. The Voronoi diagram, however, has difficulty in applying to arbitrarily shaped objects and needs long computation time. In this paper, we present a new method for global topological map from the local topological maps incrementally. The local topological maps are created through a thinning algorithm from a local grid map, which is built based on the sensor information at the current robot position. A thinning method requires simpler computation than the Voronoi diagram. Localization based on the topological map is usually difficult, but additional nodes created by the thinning method can improve localization performance. A series of experiments have been conducted using a two-wheeled mobile robot equipped with a laser scanner. It is shown that the proposed scheme can create satisfactory topological maps.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2003.06a
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pp.1634-1637
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2003
Any given object on the motor-driven turntable is pictured from 8 to 72 different views with a digital camera. 3D shape reconstruction is performed with the integrated software called by Scanware from these multiple digital photographs. There are several steps such as configuration, calibration, capturing, segmentation, shape creation, texturing and merging process during the shape reconstruction process. 3D geometry data can be exported to cad data such as Autocad input file. Also 3D image model is generated from 3D geometry and texture data, and is used to advertise the model in the internet environment. Consumers can see the object realistically from wanted views by rotating or zooming in the internet browsers with Scanbull spx plug-in. The spx format allows a compact saving of 3D objects to handle or download. There are many types of scan equipments such as laser scanners and photogrammetric scanners. Line or point scan methods by laser can generate precise 3D geometry but cannot obtain color textures in general. Reversely, 3D image modeling with photogrammetry can generate not only geometries but also textures from associated polygons. We got various 3D image models and introduced the process of getting 3D image model of an internet-connected watchdog robot.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2003.10a
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pp.453-456
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2003
Spatial database systems achieve filtering steps with MBR(Minimum founding Rectangle) for efficient query processing, and then carry out refinement steps for candidate objects. While most operations require fast execution of filtering, it is necessary to increase the filtering rates and reduce the number of refinement steps in the low computing powered devices. The compact representation method is also needed in the mobile devices with low storage capacity. The paper proposes various approximation methods for efficient spatial operations in the multiplatform environments. This paper also designs a compression technique for MBR, which occupies almost 80% of index data in the two dimensional case. We also analyze the advantages and drawbacks of each method in terms of space utilization, filtering efficiency and speed.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.18
no.4
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pp.216-223
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2015
Recently Manipulation capability is important for a robot. Interaction between a robot hand and objects can be properly controlled only is suitable sensors are available. Recently the tendency is to create robot hands more compact and high integrated sensors system, in order to increase the grasping capability and in order to reduce cabling through the finger, the palm and the arm. As a matter of fact, miniaturization and cabling harness represents a significant limitation to the design of small sized embedded sensor. Ongoing work is focusing on a flexible manipulation system, which consists of a dual flexible multi-fingered hand-arm system, and a dual active vision system.
The objective of the study is to discriminate EEG(electroencephalogram) due to emotional changes. Emotion was evoked by the series of auditory stimuli which were selected from the natural sounds in the sound effect collection of compact disc. Seventeen university students participated and experienced positive or negative emotions by six auditory stimuli with intermission between stimuli. Temporal EEG ($T_3$, $T_4$, $T_5$, and $T_6$) was recorded at the same time and a subjective test was performed on the eleven point scales after the experiment. The maximum and minimum scores of the EEG among six stimuli EEG were analyzed for discrimination of emotion. The EEG signals were transformed into feature objects based on scalar intervention model coefficients. Auditory stimulus was considered as intervention variable. They were classified by Discriminant Analysis for each channel. The features showed results with the best classification accuracy of 91.2 % in $T_4$ for auditory stimuli. This study could be extended to establish an algorithm which quantifies and classifies emotions evoked by auditory stimulus using time-series models.
In general, detection robots using ultrasonic sensors are equipped with sensors to protrude outward or to contact objects. However, in the case of a screw-propelled robot that detects the inside of a reactor tendon duct, if the ultrasonic sensor protrudes to the outside, resistance due to grease is generated, and thus the propulsion efficiency is reduced. In order to increase the propulsion efficiency, the screw must be sharp, and the sharper the screw, the more difficult it is to apply a high-performance ultrasonic sensor, and the detection efficiency decreases. This paper proposes a screw shape-changing mechanism that can improve both propulsion efficiency and detection efficiency. This mechanism includes an overlapped helical ring (OHR) structure and a magnetic clutch system (MCS), and thus the shape of a screw may be changed to a compact size. As a result, the Screw-propelled robot with this mechanism can reduce the overall length by about 150 mm and change the shape of the screw faster and more accurately than a robot with a linear actuator.
In the last decade, artificial intelligence's dramatic advancement with the development of various deep learning techniques has significantly contributed to remote sensing fields and satellite image applications. Among many prominent areas, super-resolution research has seen substantial growth with the release of several benchmark datasets and the rise of generative adversarial network-based studies. However, most previously published remote sensing benchmark datasets represent spatial resolution within approximately 10 meters, imposing limitations when directly applying for super-resolution of small objects with cm unit spatial resolution. Furthermore, if the dataset lacks a global spatial distribution and is specialized in particular land covers, the consequent lack of feature diversity can directly impact the quantitative performance and prevent the formation of robust foundation models. To overcome these issues, this paper proposes a method to generate benchmark datasets by simulating the modulation transfer functions of the sensor. The proposed approach leverages the simulation method with a solid theoretical foundation, notably recognized in image fusion. Additionally, the generated benchmark dataset is applied to state-of-the-art super-resolution base models for quantitative and visual analysis and discusses the shortcomings of the existing datasets. Through these efforts, we anticipate that the proposed benchmark dataset will facilitate various super-resolution research shortly in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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