In this paper, we describe a fuzzy inference approach for detecting and classifying shot transitions in video sequences. Our approach basically extends FAM (Fuzzy Associative Memory) to detect and classify shot transitions, including cuts, fades and dissolves. We consider a set of feature values that characterize differences between two consecutive frames as input fuzzy sets, and the types of shot transitions as output fuzzy sets. The inference system proposed in this paper is mainly composed of a learning phase and an inferring phase. In the learning phase, the system initializes its basic structure by determining fuzzy membership functions and constructs fuzzy rules. In the inferring phase, the system conducts actual inference using the constructed fuzzy rules. In order to verify the performance of the proposed shot transition detection method experiments have been carried out with a video database that includes news, movies, advertisements, documentaries and music videos.
Proportional reasoning is considered as a difficult concept to most elementary school students and might be connect to functional thinking, algebraic thinking, and mathematical thinking later. The purpose of this study is to analyze the sixth graders' development level of proportional reasoning so that children's problem solving processes on different proportional problem items were investigated in a way how the problem type of proportion and the degree of ill-structured affect to their levels. Results showed that the greater part of participants solved problems on the level of proportional reasoning and various development levels according to type of problem. In addition, they showed highly the level of transition and proportional reasoning on missing value problems rather than numerical comparison problems.
The purpose of this study is to investigate the proportional reasoning of middle school students during the process of expressing and interpreting the graphs. We collected data from a teaching experiment with four 7th grade students who participated in 23 teaching episodes. For this study, the differences between student A and student B-who joined theteaching experiment from the $1^{st}$ teaching episode through the $8^{th}$ -in understanding graphs are compared and the reason for their differences are discussed. The results showed different proportional solving strategies between the two students, which revealed in the course of adjusting values of two given variables to seek new values; student B, due to a limited ability for proportional reasoning, had difficulty in constructing graphs for given situations and interpreting given graphs.
Park Keon-Jun;Ahn Tae-Chon;Oh Sung-kwun;Kim Hyun-Ki
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.1
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pp.81-86
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2005
In this study, we introduce a new category of fuzzy inference systems based on information granulation to carry out the model identification of complex and nonlinear systems. Informally speaking, information granules are viewed as linked collections of objects (data, in particular) drawn together by the criteria of proximity, similarity, or functionality Granulation of information with the aid of Hard C-Means (HCM) clustering help determine the initial parameters of fuzzy model such as the initial apexes of the membership functions and the initial values of polynomial functions being used in the premise and consequence part of the fuzzy rules. And the initial parameters are tuned effectively with the aid of the genetic algorithms(GAs) and the least square method (LSM). An aggregate objective function with a weighting factor is also used in order to achieve a balance between performance of the fuzzy model. The proposed model is evaluated with using a numerical example and is contrasted with the performance of conventional fuzzy models in the literature.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.37
no.5
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pp.1-12
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2000
In this paper we propose a design method of the adaptive fuzzy controller for autonomous navigation of mobile robots based on the fuzzy theory. We present two improvements. First, unnecessary rules in the fuzzy inference process make data processing time increase. We reduce this data processing time by generating suitable fuzzy inference rules and membership functions according to the current state of a mobile robot. It is implemented with the clustering method using input and output data pairs, and then it is possible for a mobile robot to navigate in shorter processing time with less fuzzy inference rules. Second, existing algorithms used fixed membership functions of input and output variables, hence converged slowly. We improve convergence time via scaling membership functions generated by the clustering method. To evaluate and compare the performance of the proposed method with the existing fuzzy navigation controller, computer simulations and navigation experiments of a mobile robot are Presented.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.15-17
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1999
사례 기반 추론(Case-Based Reasoning)은 새로운 문제를 해결하기 위해 유사한 기존 문제를 추출하여 그 해결과정을 사용한다. 그러므로, 기존의 문제와의 유사성을 얼마만큼 잘 판별하는가가 매우 중요한 관건이다. 연구된 유사성 판단 방법으로는 퍼지 소속 함수(Fuzzy membership function)를 이용하여 사례마다 각 클래스에 대한 소속 함수 값을 주는 방법이 있다. 이 방법은 퍼지 소속 함수를 어떻게 주는가에 따라 성능이 달라진다. 본 논문에서는 적당한 퍼지 소속 함수를 주기 위하여 Fuzzy C-Means를 사용하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 각 클래스에 대한 소속 함수 값을 결정하는데 있어서 좀 더 전체적인 데이터 분포 정보를 이용할 수 있다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.6
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pp.613-620
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1992
Recently, there are lots of research work on fuzzy Information theory for many practlcal applications. As the fuzzy control systems become to be sophisticated, they demand more fuzzy parameters, membership functions and fuzzy Inference rules. Eventually, they need effective parallel computing architectures to implement those complex fuzzy inference rules. In this paper, a optical fuzzy Inference system based on 2-D spatial light modulator and digital image board Is Implemented as a new approach for real-time parallel fuzzy computing system. From its good experimental results on the practical fuzzy airconditioner system, a new real-time Opto Fuzzy Inference system Is suggested.
본 논문은 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 Granules 기반 퍼지추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 HCM 클러스터링 방법, 컴플렉스 알고리즘 및 퍼지추론 방법을 이용하여 시스템 구조와 파라미터 동정을 수행한다. 두 가지 형태의 퍼지모델 추론 방법은 간략추론, 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 입출력 데이타의 중심값을 구해서 후반부 다항식함수에 의한 정보 Granules 기반 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정에는 HCM 클러스터링 방법과 컴플렉스 알고리즘을 사용하고, 후반부는 표준 HCM 클러스터링과 표준 최소자승법을 사용하여 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이타의 성능견과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 제시함으로써 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 제안된 비선형 모델의 성능평가를 통해 그 우수성을 보인다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.6
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pp.742-746
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2006
Evaluation of learning ability of students is classified a step of diagnostic, formative and summative evaluation. This step-by-step evaluation is the standard of synthesis judgement, from a student's prior learning of preparation state to devotion of learning process and even learning result. In this paper, we propose the method of synthesis learning evaluation which is considered evaluation of each step in using fuzzy inference. In order to get objective evaluation of learning ability, we applied to the weights by evaluation steps. And we reflected defuzzification values of final evaluation membership function interval obtained by fuzzy inference about diagnostic, formative and summative evaluation. As a result, it processes definite inference ensures objectivity and shows validity of the synthesis evaluation method.
Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
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v.20
no.1
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pp.105-129
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2016
The elements of mathematical processes include mathematical reasoning, mathematical problem-solving, and mathematical communications. Proportion reasoning is a kind of mathematical reasoning which is closely related to the ratio and percent concepts. Proportion reasoning is the essence of primary mathematics, and a basic mathematical concept required for the following more-complicated concepts. Therefore, the study aims to analyze the proportion reasoning ability of sixth graders of primary school who have already learned the ratio and percent concepts. To allow teachers to quickly recognize and help students who have difficulty solving a proportion reasoning problem, this study analyzed the characteristics and patterns of proportion reasoning of sixth graders of primary school. The purpose of this study is to provide implications for learning and teaching of future proportion reasoning of higher levels. In order to solve these study tasks, proportion reasoning problems were developed, and a total of 22 sixth graders of primary school were asked to solve these questions for a total of twice, once before and after they learned the ratio and percent concepts included in the 2009 revised mathematical curricula. Students' strategies and levels of proportional reasoning were analyzed by setting up the four different sections and classifying and analyzing the patterns of correct and wrong answers to the questions of each section. The results are followings; First, the 6th graders of primary school were able to utilize various proportion reasoning strategies depending on the conditions and patterns of mathematical assignments given to them. Second, most of the sixth graders of primary school remained at three levels of multiplicative reasoning. The most frequently adopted strategies by these sixth graders were the fraction strategy, the between-comparison strategy, and the within-comparison strategy. Third, the sixth graders of primary school often showed difficulty doing relative comparison. Fourth, the sixth graders of primary school placed the greatest concentration on the numbers given in the mathematical questions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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