퍼지이론 #

개요와 역사 #

퍼지 이론은 UC버클리 교수인 Zadeh가 1965년 Information & Control 학술지에 'fuzzy set(퍼지 집합)'라는 논문을 발표하면서 처음으로 소개되었다. 저자는 여기서 '아름다운 여성의 집합', '키가 큰 사람의 집합', '큰 수의 집합' 등 경계가 모호한 집합을 퍼지 집합이라고 명명하였다. 또한 퍼지 집합이 패턴 인식, 의미정보 전달, 추상화 등 인간의 기본적인 사고에 큰 역할을 하고 있다고 언급하였다. 명확하게 규정할 수 있는 개념과 수치만을 연구 대상으로 삼던 수학,과학계에서 퍼지이론은 추상화를 수학적인 이론으로 펼쳐가기 시작하여 큰 반향을 일으켰다.

퍼지이론의 창안 동기 #

원래 Zadeh는 정밀한 이론인 제어이론의 권위자였다. 선구자로서 매우 복잡한 시스템을 설계하게되는 경우가 많았는데, 규모가 크고 복잡한 구성요소들이 많이 모여있을수록 시스템이 너무 어렵고 복잡해지는 문제가 있었다. 그러던 중 Zadeh는 모든 것을 낱낱이 명확하게 규정하고 기술하는 기존의 사고방식에 결함이 있다는 결론을 내고, 보다 대력적이고 개괄적으로 파악하는 방식은 퍼지이론을 창안하게 된다.

퍼지이론의 예시 #

우리가 '오늘 비가 온다'라고 말하는 것은 결과적으로 비가 오거나(숫자 1로 표현 가능) 비가 오지 않아(숫자 0으로 표현가능) 그 참과 거짓이 명확해지는 Crisp logic이다. 그렇지만 우리가 '비가 조금 온다'라고 표현한다면 여기서 '조금'이라는 단어가 갖는 모호함때문에 퍼지논리가 된다. 이를 수치화하면 0과 1의 양분화가 아니라 0과 1사이의 수많은 실수값으로 참의 정도를 나타내는 명제가 된다.

퍼지이론에 대한 초기반응 #

퍼지이론에 대한 초기반응은 냉담하였다. 퍼지이론에서의 명제의 참값은 확률과 유사한 취급을 받았다. 사실 단순하게 보면 퍼지이론이 확률과 연관된 것으로 보이긴 하지만, 실제로 이들의 확신도는 다르다. 확률에서는 일어날지도 모르는 불규칙성(randomness)에 기초한 가능성으로 일어날 수 있는 모든 사건들의 확률합은 1이 된다. 반면에 퍼지이론에서의 불확실성(fuzziness)은 실제로 발생하는 사건에 대해서도 명확한 판단을 내릴 수 없는 명제를 대상으로 한다. 예를 들어 오늘 집에 가는 길에 멋진 사람을 만날 수 있을까 하는 명제가 있다고 한다면, 멋진 사람을 만날 수 있을지의 여부만 보면 확률의 영역에 해당된다. 그렇지만 사실 이 명제에서는 근본적으로 '멋진 사람'에 대한 명확한 판단을 내릴 수가 없다. 이와 같이 퍼지이론은 주관성에 바탕을 둔 학문이다.

활용성 #

오늘날 퍼지이론은 과학연구계는 물론 일상생활에 쓰이는 많은 제품을 만들 때도 많이 쓰이고 있다. 세탁기를 운용할 때 세제량을 조절하는 문제에서부터 자동차의 속도를 제어하는 알고리즘, 엘리베이터의 그룹 관리 등 광범위한 분야에 새로운 편의성을 제공하는 용도로 계속 이용되고 발전하고 있다.

참고문헌 #

인공지능 개념 및 응용(2013),도용태 등,사이텍 미디어