We define and characterize a somewhat fuzzy precontinuous mapping and a somewhat fuzzy preopen mapping on a fuzzy topological space. Besides, some interesting properties of those mappings are given.
We define and characterize a somewhat fuzzy ${\gamma}$-irresolute continuous mapping and a somewhat fuzzy irresolute ${\gamma}$-open mapping on a fuzzy topological space.
We define and characterize a somewhat fuzzy pre-irresolute continuous mapping and a somewhat fuzzy irresolute preopen mapping on a fuzzy topological space. Besides, some interesting properties of those mappings are given.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권4호
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pp.319-323
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2012
We define and characterize a somewhat fuzzy irresolute continuous mapping and a somewhat fuzzy irresolute semiopen mapping on a fuzzy topological space. Besides, some interesting properties of those mappings are given.
We define and characterize a fuzzy pairwise strong pre-irresolute continuous mapping and a fuzzy pairwise strong pre-irresolute open mapping on a fuzzy bitopological space.
이 연구에서는 비유를 사용한 '농도와 반응속도'에 대한 학습에서 학생들의 인지적 정의적 변인들의 상 하위 수준에 따른 대응 관계 이해도와 대응 오류 유형의 차이를 비교하고, 이 변인들과 대응 관계 이해도와의 관계를 조사하였다. 사전검사로 논리적 사고력, 시각적 심상화 능력, 비유 추론 능력, 자아 효능감, 인지욕구 검사를 실시하였다. 비유를 사용한 수업을 진행한 후, 친숙도 검사와 대응 관계 이해도 검사를 실시하였다. 연구 결과, 시각적 심상화 능력과 친숙도를 제외한 모든 인지적 정의적 변인의 수준이 상위인 학생들의 대응 관계 이해도 점수가 하위 학생들보다 통계적으로 유의미하게 높았다. 또한, 과잉 대응, 대응 불이행, 불가능한 대응, 인위적 대응, 부적절한 대응, 무분별한 대응, 비유물 속성 보유 등의 대응 오류 유형의 빈도가 학생들의 인지적 정의적 변인의 수준에 따라 다른 양상을 보였다. 학생들의 대응 관계 이해도 점수는 모든 인지적 정의적 변인들과 정적인 상관이 있었다. 다중 회귀 분석 결과, 과학 성취도, 논리적 사고력, 친숙도가 대응 관계 이해도에 대한 유의미한 예언 변인으로 나타났다. 이에 대한 교육적 함의를 논의하였다.
In mobile device's user interface, menu organization is very important as well as menu structure because small display of mobile device. Menu items should be organized based on user knowledge structure to design user-centered interface. Traditionally, MDS (Multidimensional Scaling) have been most often used to expose users' perceived organization of menu items. But, information that MDS reveals is just relative spatial location of concepts and not relevant to concepts connection. Unlike MDS, Trajectory Mapping explicitly finds users' cognitive links between perceived concepts. This study proposes a Trajectory Mapping technique for eliciting knowledge structure, especially a set of cognitive pathways linking menu items, from end user. With twelve participants, MDS and Trajectory Mapping were conducted using cellular phone's menu items. And user knowledge structure was analyzed through Visual Concept Map that combination of results of MDS and Trajectory Mapping. After then, menu items were organized according to users' perceived organization. Empirical usability test was also conducted. The results of usability test showed that usability, in terms of task performance time, number of errors, and satisfaction, for newly organized interface was significantly improved compare to original interface. The methodology of this study is expected to be applicable to design a user-centered interface. In other words, Trajectory Mapping technique can be used as a design tool of user interface for imposing user knowledge structure on the interface.
This paper proposes a statistical-based linguistic methodology for automatic mapping between large-scale heterogeneous languages resources for NLP applications in general. As a particular case, it treats automatic mapping between two large-scale heterogeneous Korean language resources: Sejong Semantic Classes (SJSC) in the Sejong Electronic Dictionary (SJD) and nouns in KorLex. KorLex is a large-scale Korean WordNet, but it lacks syntactic information. SJD contains refined semantic-syntactic information, with semantic labels depending on SJSC, but the list of its entry words is much smaller than that of KorLex. The goal of our study is to build a rich language resource by integrating useful information within SJD into KorLex. In this paper, we use both linguistic and statistical methods for constructing an automatic mapping methodology. The linguistic aspect of the methodology focuses on the following three linguistic clues: monosemy/polysemy of word forms, instances (example words), and semantically related words. The statistical aspect of the methodology uses the three statistical formulae ${\chi}^2$, Mutual Information and Information Gain to obtain candidate synsets. Compared with the performance of manual mapping, the automatic mapping based on our proposed statistical linguistic methods shows good performance rates in terms of correctness, specifically giving recall 0.838, precision 0.718, and F1 0.774.
Nowadays the magnetic field mapping is widely used in the design and analysis of the NMR/MRI magnet system, and the accuracy of mapping result has become more and more important. There are several factors affecting the accuracy of the mapping such as the mapping method, the precision of the sensor, the position of the measurement points, the calculation accuracy, and so on. In this paper the error due to the misalignment of the measurement points was discussed. The magnetic field in the central volume was mapped using an indirect method in an MRI magnet system and the magnetic field was fitted to a polynomial. Considering the misalignment between the original measurement points and the practical measurement points, there must be some errors in the mapping calculation and we called it positioning error. Several comparisons of the positioning error have been presented through the theoretical estimates and the exact magnetic field values. Finally, the allowable positioning errors were suggested to guarantee the accuracy of the magnetic field mapping within a certain degree for an example case.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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