Gurugail Algorithm/Fuzzy
Algorithm

Fuzzy

FUZZY THEORY

아래의 내용은

  • 프로그래밍에 의한 컴퓨터 지능(퍼지, 신경회로망 및 진화 알고리즘을 중심으로)[오성권,내하출판사]
  • C 프로그래밍에 의한 퍼지 모델 및 제어시스템[오성권, 내하출판사]
  • Artificial Intelligence - Structures and Strategies for Complex Problem Solving [George F. Luger & William A. Stubblefield, Addison-Wesley]
  • 위키피디아(http://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic)
  • AIStudy Site(http://www.aistudy.com/fuzzy/fuzzy_measure.htm)

에서 자료조사, 발췌 및 번역하고 제 나름대로 편집한 것입니다.

퍼지 이론(Fuzzy Theory)은 0과 1 만을 다루는 이진 논리가 아니라, 0과 1 사이의 여러 단계를 고려하여 언어적으로 애매한 표현을 효과적으로 표현하고자 하는 이론으로, 1965년 L. A. Zadeh 교수가 학술전문지 'information and Control' 에 발표한 'Fuzzy Sets' 논문에서 처음 소개하였습니다. Fuzzy Sets(퍼지 집합), Fuzzy Logic(퍼지 논리), Fuzzy Measure(퍼지 측도) 등의 총칭이며 퍼지 집합을 토대로 하여 구축되고 있습니다.

I. Fuzzy Sets

퍼지집합(Fuzzy Sets)은 언어의 의미와 개념의 정의에서 보여지는 애매성을 정량적으로 나타내기 위한 집합 개념으로 퍼지이론의 근간을 이루고 있습니다. 기존 수학의 참과 거짓 사이에 존재하는 중간적 개념을 인정하고, 그 중간적 개념의 값, 또는 거짓에의 근접성에 대한 주관적 판단까지 수용하고 있습니다.

퍼지집합은 일반집합(Crisp Sets)와는 몇 가지 차이가 있습니다. 일반집합의 경우, 주어진 집합에 대하여 어떤 원소의 소속 여부를 속하거나 속하지 않는 2개의 개념밖에 인정하지 않지만, 퍼지집합은 집합에서의 부분적인 원소의 소속을 허락합니다. 즉, 원소가 속하느냐, 속하지 않느냐 뿐만 아니라 단위구간 [0, 1] 사의의 실수 값을 소속정도(Membership)로 취하는 원소들로 구성되는 집합이 퍼지집합입니다. 다시 말해서 소속정도가 0.7인 원소는 해당 집합에 0.7 정도의 비율(또는 확률)로 속한다는 의미입니다. 만약 소속정도가 0 또는 1의 값만을 가지는 경우, 해당 퍼지집합은 일반집합과 동일하게 처리됩니다. 이런 소속정도를 나타내기 위하여 퍼지집합은 소속도함수(Membership Function)를 사용합니다.

II. Fuzzy Logic

퍼지논리(Fuzzy Logic)는 퍼지집합에서 파생된 다치 논리(Multi-Valued Logic)의 하나로 정확한 값보다는 대략적인 값을 기반으로 처리되는 논리방식을 말합니다. 일반 논리(Crisp Logic)와 비교했을때, 두 개의 진리값으로 고정된 고전적인 명제와는 달리 퍼지논리의 변수는 0과 1사이의 한정되지 않은 진리값을 가집니다. 또한, 언어적인 변수의 사용에 있어서, 이러한 정도의 값들은 특별한 함수에 의해 관리됩니다.

퍼지논리는 1965년의 Lotfi Zadeh가 발표한 fuzzy set theory 논문에서 제안되었습니다. 그러나, 비록 퍼지논리가 인공지능 제어이론의 많은 분야에 적용되었지만, 베이지안 논리를 추종하는 대부분의 통계학자들과 전통적인 2진 논리를 더 좋아하는 몇몇 제어 기술자들 사이에서 여전히 논쟁거리가 되고 있습니다.

(출처:위키피디아(http://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic))

III. Fuzzy Measure

퍼지측도(fuzzy measure)는 1972년에 제안된 덧셈성을 가지지 않은 측도로서, 집합의 경계가 분명한 확실한 원소들이 있을때 어떤 하나의 원소가 어떤 집합에 속하는 지가 애매한 (ambiguity) 상황을 말하는 것으로, 경계가 희미한 (vagueness) 상황을 다루는 퍼지집합과는 구분됩니다. 예를 들어 "어떤 여자" 가 있을 경우 그 여자가 20, 30, 40 대 인 것이 불명확한 상황을 다루는 것을 생각해 볼 수 있습니다.

(출처: AIStudy(http://www.aistudy.com/fuzzy/fuzzy_measure.htm))