10. 퍼지 시스템 1강. 퍼지 개요
학습내용 - 퍼지 개요
학습목표
- 퍼지 논리에 대한 전반적인 개념에 대해 설명할 수 있다.
1. 퍼지 개요
1) 퍼지 논리(Fuzzy Logic)개요
- 1965년 미국 버클리대학교 L. A. 자데 교수에 의해 도입된 퍼지 집합 사고방 식을 기초
- 자연 언어 등 애매함을 정량적으로 표현하기 위함
- 근사치 혹은 주관적 값을 사용하는 규칙들을 생성함으로써 부정확함을 표현할 수 있는 규칙기반 기술
- “불분명한 상태, 모호한 상태를 참 혹은 거짓의 이진 논리에서 벗어난 다치성 으로 표현하는 논리 개념”
2) 퍼지 논리의 탄생 배경
- 인간처럼 생각하고 행동하는 지능형 컴퓨터를 만들고자 하는 것이 오래 전부터 꿈꾸어 왔던 오랜 과제
- 인간의 지적 능력을 컴퓨터에 부여하는 방법 연구
- 인공지능은 인간이 가지고 있는 지식을 기능에 의거하여 프로그램하는 기호처 리 방식으로는 문제점 발생
- 수치적인 명확한 값보다는 인간과 같이 감각적인 제어를 할 수 있는 도구의 필 요성을 느낌
- 기호처리 방식의 문제점
→ 입력 정보와 일치하는 정보가 데이터베이스에 존재하지 않으면 해당 문제에 대한 결과를 얻을 수 없음
→ 과거에 경험하지 못한 사실에 대해 추론할 수 없음
: 일상생활에 사용되는 대부분의 정보가 불투명한 것을 다루고 있음 : 기억용량이 큰 컴퓨터라도 애매한 정보를 융통성 있게 처리할 수 없음 → 상호 모순의 IF-THEN형태의 추론 규칙을 데이터베이스에 저장할 수 없음 → 인공지능은 모든 정보를 참과 거짓, 이진논리의 조합으로 표현하므로 참과
거짓의 중간에 속하는 애매한 값을 다룰 수 없음
3) 퍼지 논리의 정의
- 퍼지 논리는 모호한 논리가 아닌 모호한 대상을 다루는 논리 - 모호한 정도를 조절할 수 있는 집합에 대한 이론
- 기존의 이진 논리처럼 소속이 분명히 나뉘지 않으며 소속에 속하는 정도에 대 한 정보를 나타냄
- 사람처럼 무언가를 판단할 때 점차적, 점진적으로 판단이 바뀌게 함 - True와 False 사이의 연속적인 논리값을 사용
- 퍼지 논리 3단계
- 애매한 값
- 퍼지 논리가 다루는 대상
→ 다루는 대상의 결과 자체가 불확실한 문제
→ ‘멋있는 사람들의 모임’에 속한 사람이 멋있는지, 아닌지 또는 얼마나 멋있는 지는 수치화 하는 것
→ 절대적인 수치로 정할 수 없으며 각자의 주관에 따라 그 척도가 다름
4) 퍼지 논리 특성
- 퍼지 논리는 개념적으로 이해하기 쉬움 - 퍼지 논리의 유연함
→ 어떤 임의의 주어진 시스템에 대해서 초기 문제 외에도 다른 문제로의 확장 성이 좋음
- 부정확한 정보에 대하여 허용 범위가 큼 - 퍼지 논리는 일상적인 언어를 기본으로 함
5) 퍼지 논리의 적용
- 퍼지 논리가 제안되기 전 컴퓨터는 0과 1이라는 기준으로만 판단 → 퍼지 이론 제안 후 인간이 할 수 있는 생각, 학습 등에 근접
- ‘예’ 또는 ‘아니오’의 2가지 기준으로 처리하던 컴퓨터 시스템이 다양한 결정을 할 수 있게 됨(‘조금 더’와 ‘조금 덜’의 상황이 수용됨)
- 학생 10명의 몸무게 측정
→ 가장 많이 나가는 학생의 몸무게가 60kg
→ 학생 10명의 몸무게 평균이 50kg이고 평균을 기준으로 한다면 49kg은 ‘가볍 다’ , 51kg은 ‘무겁다’ 라는 결론
→ 퍼지 논리 적용 후 49kg은 ‘조금 가볍다’ 51kg은 ‘조금 무겁다’로 구별
6) 생활 속의 퍼지 논리 가. 지하철
- 지하철에는 자동 정지 시스템이 존재
- 정지 명령을 내리는 시스템이 이분법 적인 “예”, “아니오”로 사고한다면 출발 시 갑자기 속도가 빨라지거나 멈출 때 급격히 멈춤
- 퍼지 논리 적용 시 설정된 값의 범위가 유연하게 인식 - 속도가 늘어나거나 줄어드는 단계가 다양해짐
- 지하철의 급격한 속도 변화로 인한 승객들의 위험 상황 예방 - 보다 쾌적한 지하철 시스템 구축
나. 전기밥솥
- 밥을 만들거나 보온 효과를 제공하는 전기 밥솥
- 기존의 전기밥솥은 밥의 온도가 내려가면 자동으로 밥을 데우고 일정 온도가 되면 더 이상 보온하는 것을 멈춤
→ 보온을 하거나 하지 않거나 두 가지 방식
- 가열 / 중지가 아닌 낮은 온도에서는 조금 가열과 같이 수행 다. 세탁기
- 짧은 시간 내에 세탁하고 옷감의 손상은 적었으면 하는 요구 - 세척력을 강하게 하면 옷감이 손상
- 세척력을 약하게 하면 시간이 많이 소요됨
- 옷감의 양이 많고 옷감의 질이 뻣뻣하면 세척력을 강하게 함 - 옷감의 양이 적고 옷감의 질이 부드러우면 세척력을 약하게 함 라. 에어컨
- 에어컨 자동온도 조절 기능과 인공지능 모드
- 날씨가 더우면 에어컨 바람을 더 강하게 나오게 하고 싶음 - 에어컨은 더움에 대한 기준이 명확하지 않음
- 28도를 기준으로 에어컨의 가동과 꺼짐을 정함
- 28도까지 온도가 상승하기 전에 에어컨을 미리 가동하는 융통성
7) 생활 속 외의 퍼지 논리 응용
- 인간의 두뇌 작용은 정확한 기계와 달리 모호함
- 인공지능 개발에 퍼지 논리를 접목하여 새로운 ‘퍼지 컴퓨터’ 등장
- 교통, 통신, 의료, 교육, 환경 등 여러 방면에서 퍼지 논리가 적용 되는 추세 - 정성적인 추론을 하는 데 퍼지 논리가 적합함
8) 퍼지 논리의 활용 문제점
- 해가 이미 존재한다면 퍼지 논리를 사용할 필요 없음
- 기존의 제어를 통한 기계들은 퍼지 논리를 사용하지 않고 주어진 역할을 충분 히 수행 중
- 최종적 결과에 오류가 많음
- 주요 요소들이 주관적으로 결정되어 객관적인 개연성이 없음
9) 퍼지 논리의 가능성
- 불명확함의 양상을 수학적으로 다룸
- 단순 수학적 뿐만 아니라 공학 연구가 활발히 진행
- 컴퓨터 기술의 발전(사람의 언어 뜻을 올바르게 추론 연상)
- 퍼지 논리를 접목한 로봇, 엘리베이터, 음성 인식 등에 실용화 단계 - 더욱 완벽한 인공지능 시스템을 위한 연구 활동 진행
평가하기
1. 다음 중 퍼지 집합으로 올바른 것은?
① 키 큰 사람들의 모임
② 안경을 쓴 학생들의 모임
③ 교실 책상들의 집합
④ 문구류 중 연필의 집합 - 정답 : ①번
해설 : 키가 크다 라는 것은 애매한 기준이므로 퍼지 집합에 해당 2. 다음 중 퍼지 논리의 특성이 아닌 것은?
① 개념적으로 이해하기 쉬움
② 유연함
③ “예”, “아니오”로 응답
④ 부정확한 정보에 대한 허용 범위가 큼 - 정답 : ③번
해설 : “예”, “아니오”와 같이 이분법 적인 응답은 퍼지 논리의 특성이 아님
학습정리
1. 퍼지 개요
- 퍼지 논리의 정의
→ 애매함을 정량적으로 표현하기 위함
→ 모호한 논리가 아닌 모호한 대상을 다루는 논리 → 모호한 정도를 조절할 수 있는 집합에 대한 이론 - 퍼지 논리의 특성
→ 개념적으로 이해하기 쉬우며 유연함 → 일상적인 언어를 기본으로 함
- 퍼지 논리는 생활 속에서 다양한 사례로 확인할 수 있음 → 에어컨, 지하철 등
