It is well-known that an analytic generic CR submainfold M of codimension m in Cn+m is locally transformed by a biholomorphic mapping to a plane Cn$\times$Rm ⊂ Cn$\times$Cm whenever the Levi form L on M vanishes identically. We obtain such a normalizing biholomorphic mapping of M in terms of the defining function of M. Then it is verified without Frobenius theorem that M is locally foliated into complex manifolds of dimension n.
It is shown that there exists a nonlinear mappping which transforms features and their changes to the desired camera motion without measurement of the relative distance between the camera and the part, and the nonlinear mapping can eliminate several difficulties encountered when using the inverse of the feature Jacobian as in the usual feature-based visual feedback controls. And instead of analytically deriving the closed form of such a nonlinear mapping, a fuzzy membership function (FMF) based neural network is then proposed to approximate the nonlinear mapping, where the structure of proposed networks is similar to that of radial basis function neural network which is known to be very useful in function approximations. The proposed FMF network is trained to be capable of tracking moving parts in the whole work space along the line of sight. For the effective implementation of proposed IMF networks, an image feature selection processing is investigated, and required fuzzy membership functions are designed. Finally, several numerical examples are illustrated to show the validities of our proposed visual servoing method.
This paper presents a new global intensity compensation method for extracting moving object in a visual surveillance system by compensating time variant intensity changes of background region. The method that compensates a little changes of intensity due to time variant illumination change and automatic gain control of camera is called global intensity compensation. The proposed method expresses global intensity change with a mapping table to describe complex form of intensity change while the previous method models this global intensity change with a simple function as a straight line. The proposed method builds the mapping table by calculating the cross histogram between two images and then by selecting an initial point for generating the mapping table by using Hough transform applied to the cross histogram image. Then starting from the initial point, the mapping table is generated according to the proposed algorithm based on the assumption that reflects the characteristic of global intensity change. Experimental results show that the proposed method makes the compensation error much smaller than the previous GIC method
It is shown that there exists a nonlinear mapping which transforms image features and their changes to the desired camera motion without measuring of the relative distance between the camera and the object. This nonlinear mapping can eliminate several difficulties occurring in computing the inverse of the feature Jacobian as in the usual feature-based visual feedback control methods. Instead of analytically deriving the closed form of this mapping, a Fuzzy Membership Function-based Neural Network (FMFNN) incorporating a Fuzzy-Neural Interpolating Network is used to approximate the nonlinear mapping. Several FMFNN's are trained to be capable of tracking a moving object in the whole workspace along the line of sight. For an effective implementation of the proposed FMF network, an image feature selection process is investigated. Finally, several numerical examples are presented to show the validity of the proposed visual servoing method.
A new error estimation method is proposed. This utilizes the variation of energy functional about the mapping function between the global and the master elements. The resultant system of equations is the weak form of the generalized conservation checks. However, This formulation has an important information about the relations between the connected elements. In other words, some relations between the connected elements are obtained and these can be used very usefully to measure it posteriori error. In this paper, the explicit formulations are presented for the 1-dimensional model and the 2-dimensional model problems. Numerical results are provided for first order shear deformation theody of beam model and the plane stress problem.
The purpose of this study is to analyze the correlation between the density, the Count and the width of cross section in 2D function through comparison the difference of simulated fabrics based on the various yarns, and to compare the 3D effect by Lay Mapping of diverse fabrics. The method of research is to weave the eight fabrics composed of cotton, linen, worsted, slender yarn, loop, $m{\acute{e}}lange$, woolen, and yarn twist with Hi-Tex program, and to practice 3D mapping with Hi-Print program. As a mapping object, the flared skirt which is a basic costume item is selected. As a result, the thickness of yarn in CAD system was fixed by the width of cross section rather than Count, especially by the width of core section not including the fluff section. The type of yarn such as cotton yarn, linen yarn, and worsted had effect on the shape of texture, but had few interrelations with dimension. In the case of 3D mapping, the textural characteristic and the dimension were presented precisely, whereas there were several limitations. First, the thickness of tissue has not been represented. Secondly, the effect of texture such as fuzzy look, loop was not expressed on the skirt outline including sideline and hemline. Thirdly, the difference of silhouette was not distinct. The common point in 2D and 3D operations is that the representation of texture is relatively accurate and that is difficult to measure and manifest of thickness, the side. For more professional digitalizing in fashion industry, above all in the domain of 3D, it must be supplement the subdivided and differentiated mapping process according to the texture, deviating from the existing analog-based organization which has to designate the form and silhouette suitable for tissue.
In this paper, we study the effects of a deformation mapping on the resulting deformation d/BCK-algebra obtained via such a deformation mapping. Besides providing a method of constructing d-algebras from BCK-algebras, it also highlights the special properties of the standard BCK-algebras of posets as opposed to the properties of the class of divisible d/BCK-algebras which appear to be of interest and which form a new class of d/BCK-algebras insofar as its not having been identified before.
EMD 통신 전용 프로토콜로 1990년도에 CCITT와 ISO/IEC가 공동으로 발표한 X.435는 1988년도 X,413 권고안에서 제안한 MHS용 MS의 기능을 EDI로 확작하기 위한 EDI.MS의 메시지 형태와 추상적 서비스를 기술하고 있다. 본 논문에서는 MHS용 MS를 EDI.MS로 확장하고자 할 경우 그 저장 구조가 되는 MSIB(Message Store Information Base)를 구현할 때 필요한 설계 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제시한 설계 방법은 객체-관계 대응 함수를 이용한 설계 방법이다. 이 방법은 MSIB에 저장되는 EDI 메시지 형태와 특성을 고려하였다. 제안한 설계방법은 별도의 정규화 과정없이 제3 정규형을 만족하는 MSIB구성 테이블을 설계할 수 있는는 장점이 있다. 제안한 설계 방법에 의해 구축된 MSIB는 나중 값의 저장 및 검색시 효율적이다.
Gray leaf spot (GLS)은 Pyricufaria oryzae Cavara에 의해 발병하는 중요한 곰팡이병으로 최근 주요 잔디류 및 목초류에 해당하는 퍼레니얼 라이그래스 (Perennial ryegrass; Lolium perenne L.)에서 발생되는 것으로 보고되었다. 또한 이 곰팡이는 벼의 도열병을 일으키는데, 이는 기주 저항성에 의해 방제될 수 있지만 이 저항성의 지속기간에 문제가 있는 것으로 알려져 있다. 지금까지 퍼레니얼 라이그래스에서는 GLS 저항성에 관한 내용이 거의 보고되지 않았다. 그러나 이탈리안 라이그래스 x 퍼레니얼 라이그래스 mapping population에서 GLS 저항성에 관한 주요 양적형질 유전자좌 (QTL)가 연관군 (linkage group) 3과 6 상에서 각각 발견되었다. 이 두 가지 양적형질 유전자좌가 다음 세대에서도 여전히 나타나고, 이들이 다른 유전적 배경 하에서도 기능할 수 있다는 사실을 확인하기 위해 기존의 mapping population으로부터 나온 저항성 개체를 저항성을 갖고 있지 않은 다른 퍼레니얼 클론과 교잡시켜 새로운 mapping population을 만들었다. 이 새로운 mapping population에서 RAPD, RFLP 및 SSR 마커를 이용하여 QTL 분석을 실시하였다. 이 결과, 비록 연관군 6 상에서는 양적형질 유전자좌가 확인되지 않았지만 연관군 3 상의 양적형질 유전자좌는 새로운 mapping population에서도 여전히 나타나고 있음이 확인되었다. 또한 두 개의 새로운 양적형질 유전자좌가 저항성을 갖고 있지 않았던 부모개체에서도 발견되었다. 본 실험 결과는 라이그래스에 있어서 GLS 저항성의 유전적 구조를 이해하는데 도움을 줄 뿐만 아니라 퍼레니얼 라이그래스 육종 프로그램에 사용상 편의성을 제고시킬 것이다.
본 논문에서는 음성 신호가 지니고 있는 화자 의존적 특징 변수를 변환 시키는 음성 개성 변환 기법이 새롭게 제안되었다. 제안된 방법은 성도 전달 함수의 특성을 반영하는 켑스트럼 벡터와 여기 신호의 특성을 반영하는 피치 값을 변환 대상 변수로 삼았으며, 이들에 대한 변환 기법으로 다중 응답 분류 회귀 트리를 사용하였다. 다중 응답 분류 회귀 트리는 기존의 분류 회귀 트리를 다차원 확장시킨 형태로서, 반응값이 벡터 형태로 존재하는 분류 회귀 트리를 의미한다. 본 논문에서는 기존의 코드북 메핑 방법과 비교하여 제안된 기법의 성능을 평가하였으며, 분류 회귀 트리에 입력되는 관찰값을 다양하게 변화시켜 트리의 복잡도와 변환 성능을 정량적으로 분석하였다. 네 명의 화자를 이용한 음성 개성 변환 실험에서, 기존의 코드북 메핑과 비교하여 객관적으로 우수한 성능을 나타내었으며, 청취 테스트에서도 변환음이 목표로 하는 화자의 음성과 유사함을 관찰할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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