fuzzy logic ; 퍼지 논리

퍼지는 사실인 정도(degree of truth)를 다루는 "정도의 학문"이다. 즉 전통적인 컴퓨터가 다루는 "참"이냐 "거짓"이냐하는 바이너리(0 또는 1)의 불린 논리의 한계를 극복하려는 학문이다. 퍼지에서 0과 1의 불린논리는 오히려 특별한 경우로 취급된다.

퍼지 논리의 아이디어는 1960년대에 UC버클리 대학의 Lotfi Zadeh 박사에 의해 처음 진전을 보았다. 그는 컴퓨터가 자연어를 이해하는 문제에 대해 연구하고 있었는데, 0 와 1 의 절대적 표현으로는 풍부한 어휘를 제대로 표현할 수가 없었다는 사실을 깨닫게 되었다. "과연 나의 아내는 어느 정도 예쁜 것인가?"에서 출발한 그의 연구는 인간의 자연스런 표현을 컴퓨터화하는 것이어서 "computation with word" 라고도 한다. 즉 '예쁘지 않다'와 '예쁘다'를 0과 1로 표현할 때 "조금, 적당히, 많이...예쁘다"로 표현시 0.2정도, 0.5정도, 0.8정도라고 표현할 수 있다. 여기서의 0.2, 0.5 등을 membership grade 라고 한다. 0과 1의 절대적인 표현과는 구분되는 것이어서 soft computing 이라고도 한다.

일상생활에서 실제로 사용되는 자연어는 0 또는 1의 절대적인 형태로 표현되기가 쉽지 않다 (이 세상의 모든 것들이 이분법 형태로 나타내질 수 있는 것인지에 관한 것은 연구해볼 가치가 있는 철학적 문제이겠지만, 그러나 실제로 우리가 컴퓨터에 넣고 싶어하는 많은 데이터들은 0 또는 1 이 아닌 그 중간에 있으며, 심지어는 계산의 결과조차 그러할 때가 있다). 퍼지 논리는 참(또는 '사실' 또는 '그 일의 상태 등)의 극단적인 경우로서 0 과 1을 포함하지만, 그 중간에 있는 여러 가지 상태의 참도 역시 포함한다.

따라서 퍼지 논리는 애매 모호함의 학문이며, 결과에는 어느 정도의 에러를 포함하게 된다. 여기서 근사 추론이라는 말이 나오게 되었으며, 허용할 수 있는 정도의 에러의 한계를 규정하기 위해 알파-cut 의 개념을 사용한다. 퍼지 논리는 인간의 사고 과정과 흡사하며, 철학적 요소가 많아서 불교에서의 불이론과 같이 극단을 배제하는 해탈의 논리일수도 있다. 즉 동양적 사고방식에 더 가깝다는 것이다.

퍼지 논리는 우리의 두뇌가 일하는 방법과 좀더 가까운 것처럼 보인다. 우리는 데이터를 모으고, 부분적인 참의 개수를 이루며, 더 나아가서 고차원의 진실들을 차례로 모아 나가다가, 어떤 경계를 넘었을 때, 운동신경의 반응과 같은 결과를 일으킨다. 이와 비슷한 과정이 인공지능 컴퓨터나 신경망전문가시스템에서 사용된다.

퍼지 논리를 추론이 실제로 작용하는 방법이나, 바이너리 또는 불린논리가 단순히 그것의 특수한 경우라는 형태로서 이해해도 도움이 될 수 있을 것이다. 퍼지 논리와 퍼지 전문가시스템에 관한 FAQ에 좀더 자세한 정보가 있다.


이 정보는 1999년 11월 5일에 수정되었으며, 오세일님께서 도움을 주셨습니다.
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