퍼지 이론 - 세상에는 간단하게 말할 수 없는 것이 너무나 많다

[여성곤先生]

ㅣ퍼지 이론 ㅣ

세상에는 간단하게 말할 수 없는 것이 너무나 많다

0인가 1인가, 흑인가 백인가 이런 2개 중 하나를 선택하는 논리가 아니라 애매한 것을 상정하는 것을 퍼지 이론이라 한다.

논리는 진실인가, 거짓인가 두 가지가 아니다

  고전적 논리학의 기본적 특징은, 명제가 '진실. 거짓' 어느 쪽으로 해석되는 것이다. 이런 논리는 '0.1'의 2진법 혹은 'ON.OFF'의 전기회로와 대응하기 때문에, 디지털 컴퓨터를 비롯해서 모든 정보처리 분야에 응용되는 것은 말할 바 없다.

  그러나 자연 언어의 많은 글은, 진실 혹은 거짓으로 딱부러지게 말할 수는 없다. 진실 혹은 거짓의 본연의 자세를 표현하는 양상 개념에 대해서는, 앞에서 기술한 가능세계의 의미론을 이용할 수 있다. 그런데 진실 혹은 거짓의 '태도'에 대해서 엄밀하게 다루는 일은 어렵다.

  이를테면 'x는 남자이다'라는 명제를 충족시키는 x의 집합을 생각해 보자. 임의의 인간은 생리학적(염색체에 따른 유전적 성차)으로 남성 아니면 여성인데, 남성의 집합에 속하는가 아닌가 어느 쪽이다. 그런 의미에서 명제 'x는 남성이다'는, 진실 혹은 거짓으로 명확하다. 그런데 'x는 키가 크다'나 'y는 단것이다'와 같은 명제를 충족시키는 x나 y에 대해서는 간단하게 말할 수 없는 부분이 있다.

애매함을 분석하는 '퍼지 이론'

이런 자연 언어의 '애매성'을 분석하기 위해서 고안된 것이, 1965년에 자데가 구축한 '퍼지 이론'이다. 퍼지 이론의 특징은 'x는 키가 크다'나 'y는 단것이다'와 같은 성질을 충족시키는 집합에 대해서, 그 집합에 속하는 '정도'를 나타내는 '귀속도(귀속도)'를 확률적으로 정하는 점에 있다. 만약에 x의 신장이 175cm라면, 'x는 키가 크다'는 집합에 75%의 귀속도를 가진다. y가 25%의 당분을 함유한다면 'y는 단 것이다'라는 집단에 25%의 귀속도를 가진다.

  1980년대 이후, 퍼지 이론은 급속도로 실용화되었다. 지하철 자동운전이나 자동차의 브레이크 조작에 '퍼지 제어'가 응용되고, 음성인식이나 전문가 시스템(expert system)에 '퍼지 추론'이 이용되었다. 이후에도 데이터 베이스 검색. 화상처리. 패턴 인식. 로봇. 휴먼 인터페이스 등의 연구 분야에서 '애매성'의 실용화에 중요한 역할을 맡을 것으로 기대되고 있다.

애매한 정보는 애매한 그대로 이해

한편, 퍼지 이론에 있어서, 진리 개념 그 자체가 수량화되기 때문에 고전적 논리체계로 엄밀하게 증명되는 많은 정리가 성립하지 않는다는 점을 주의할 필요가 있다. 원래 "'그는 키가 크다'라는 명제가 75% 진리이다"라는 글에 어떤 의미가 있을까? 이런 '논리'는 이제 더 이상 논리가 아니라는 비판도 있다.

  하여간 퍼지 이론이 시사하고 있는 것은, 인간 사고의 본질에 관한 문제이다. 일반적으로 인간은 애매한 정보를 애매한 그대로 이해하고, 애매한 형태로 판단한다. 그 결과 '그는 친절하다'거나 '그녀는 귀엽다' 등의 애매한 인식이 이루어지는 것이다. 이런 애매성을 퍼지 이론으로 어디까지 처리할 수 있을지, 흥미로운 문제이다.

퍼지라는 말은 털실처럼 텁수룩하고 가는 털이 서 있는 상태를 표현한 것이다. '애매한' 또는 '텁수룩하다'는 의미

[제팔이]

잘읽었습니다~~~ 전공 중 정보검색시간에 배웠던 퍼지이론은 단순한 펙트로만 다가왔었는데.. 이글 보고 정확히 이해했습니다. ^^ "아, 그리고 마지막 문단에서 두번째 줄 "그 력과" 는 "그 결과"의 오타인거죠? ^^;;

[여성곤先生]

예... 시간에 달리다 보니 오타가 속출합니다.... 가끔 피드백하면서 고쳐놓고는 하는데 요새는 강의준비땜시 ^^a;;;