퍼지이론의 역사와 전망

목차

1. 퍼지이론의 출현과 역사

2. 퍼지집합
1) 퍼지집합의 예
2) 퍼지집합의 연산
3) 퍼지집합의 연산자 특성

3. 퍼지추론
1) generalized modus ponens(전방향 추론:forward inference)
2) generalized modus tollens(후방향 추론:backward infersnce)

4. 퍼지이론의 응용분야 및 전망
1) 퍼지이론의 응용분야
2) 퍼지이론의 전망

본문내용

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y is B'
2) generalized modus tollens(후방향 추론:backward infersnce)
If X is A, then y is B
y is B'
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X is A
Generalized modus ponens는 주로 제어(control)에 많이 이용되고, generalized modus tollens는 의학진단 등의 전문가 시스템에 이용된다.
이러한 추론에서는 퍼지집합 A와 A'(또는 B와 B')가 어느정도 일치하는가 하는 것을 판정하는 일이 매우 중요하다. 그리고 결론의 B중에서 일치하는 정도만큼의 부분을 B'로 출력한다.이러한 추론을 하기 위해서 추론기관(fuzzy inference engine : FIE)을 생각할 수 있다.
이 추론기관에서 일어나는 기본적인 연산은 MIN, MAX연산이다. A'의 입력에 대해 A의 일치정도를 알아보기 위해 두 퍼지집합을 MIN하고 이렇게 나온 퍼지집합에서 MAX인 값을 B에 적용하여 B'를 구하는 등 연속된 MIN, MAX연산으로 추론이 이루어 진다.
4. 퍼지이론의 응용분야 및 전망
1) 퍼지이론의 응용분야
현재, 퍼지이론이 실제로 현실에 응용되는 분야는 크게 다음과 같다.
① 언어로 표현되어 있는 지식을 퍼지집합으로 표현하여 컴퓨터가 상식, 전문가의 지식 등 인간의 주관이 적극적으로 다루어지게 되었다.
② 확률론적인 척도보다도 느슨하고, 보다 인간의 판단에 가까운 가능성 이론적인 척도를 이용한다. 퍼지적분 등에서는 이것을 기초로 해서 확률론에서는 너무 복잡하여 곤란한 판단이나 진단이 가능하게 되었다.
③ 의미론적인 추론인 퍼지추론을 이용한다. 이에다라 아주 복잡한 추론이나 애매하거나 다소 자기모순적인 전제로부터도 추론을 할 수 있게 되었다.
현재까지 개발된 퍼지시스템은 주로 일반적인 산업분야에 대부분 응용되고 있다. 현재로서는 인간과 기계가 상호 연관된 분야를 중심으로 활발히 응용되어가고 있지만, 앞으로는 인간과 인간 사이에 관련된 분야로 그 응용이 파급될 것이다. 그러므로, 수년이내에 인문, 사회 분야에서도 퍼지시스템의 응용은 매우 중요한 위치를 차지하리라 본다.
2) 퍼지이론의 전망
현대사회는 여러가지 의미에서 정보화 사회로 되었다. 산업분야에서는 물론이고, 복잡하고 거대한 시스템의 합리적인 운영에도 정보처리가 없어서는 안되고, 그 밖의 분야, 예를 들어 교콩, 통신, 의료, 교육, 환경, 기상, 경제, 외교, 행정 등 여러 방면에서 정보의 적극적인 이용이 늘어나고 있다.
이것은 컴퓨터에 의한 대량정보의 고속처리가 가능하게 되고, 통신기술이나 매스미디어가 발달한 결과이다. 그러나, 이와같이 대량의 정보를 쉽게 받아 들일 수 있는 것은 다른 한편으로는 다른 문제를 일으킨다. 즉, 엄청난 정보에 의해서 사용자가 정말로 원하는 정보인지 아닌지를 모르게 되어버린 것이다.
문제가 좀 다르긴 하지만 과학이나 기술에서도 이와 유사한 경향이 발생하고 있다. 즉, 학문이 나아가면 나아갈수록 특정한 전문 분야로 분화되어 각각의 전문가는 다른 분야의 문제를 이해하지 못하게 되어 버렸다.
따라서, 여러 분야에 걸친 복잡한 문제를 해석하는 데는 전체를 훑어보고 해결의 실마리가 어디에 있는지를 찾아내는 힘이 필요하다. 책임이 있는 지위에 있는 많은 사람은 이와 같은 문제에 자주 직면하게 된다. 하지만, 지금의 지식공학은 세세한 문제만을 다루고 있어 광범위한 문제에 대해서는 완전히 무기력하다고 볼 수 있다.
현재 광범위한 문제에 대해서는 인간의 경험적 지식에 의존하여 판단할 수 밖에 없다. 이러한 광범위한 지식은 많은 세세한 지식의 집합이라고도 할 수 있지만, 단순한 집합이 아니라 모아서 일단은 깊은 의미를 갖도록 승화된 것이다. 그러므로, 추상적이고 개념적으로 세세한 해석을 하면 모순으로 가득차게 된다.
광범위한 지식을 사용하는 경우에도 어느 정도 정상적인 추론과 탄력적인 해석이 필요해서 세세한 논리에 구애받아서는 안된다. 이와 같이 정성적인 추론을 하는데는 퍼지이론이 적합하다.
퍼지이론은 앞으로 다음과 같은 분야로 활발하게 발전해 나갈 것이다.
① 미래형 컴퓨터로 응용
② 인간다운 인공지능의 실현
③ 퍼지에 의한 고도의 지적 제어의 실현
④ 뇌 신경계에 있어서의 정보처리기구의 해명과 공학적 실현
⑤ 자연현상, 농업, 환경분야 등의 응용
⑥ 사회과학 분야의 응용
⑦ 퍼지 데이터베이스의 응용 3F

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