[퍼지논리]

 

 

 

 

 

 

 

파이썬을 접해보신 분이라면 bool논리를 들어보셨을 겁니다.

True와 False를 반환하는 논리인데요. 

이러한 이진논리는 명확한 결과값을 낼 수 있죠.

그렇다면 애매하고 명확하게 정의할 수 없는 지식은 어떻게 표현해야할까요?

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

이럴때, 사용되는 논리가 바로 fuzzy logic입니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

흔히, 인간은 모호한 단어를 사용하여서 문제를 해결하거나 지식을 표현합니다.

때문에 퍼지논리는 인간에게 꼭 필요하게 되죠.

이처럼 퍼지논리는 0.0~1.0까지의 진리값으로 표현됩니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

퍼지논리를 설명하기 전에 소속함수라는 개념을 알면 

퍼지논리를 이해하기가 쉬운데요.

소속함수라는 것은 소속 정도를 함수로 나타내는 것을 의미합니다.

(저희가 평소에 자주 사용했던 집합은 크리스프 집합입니다.)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

퍼지논리가 0.0~1.0의 진리값으로 표현한다 하더라도 꼭 연속적이지는 않아요.

비연속적인 퍼지 집합도 있습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

또한, 퍼지집합에서 and,or,not 연산자도 쓰입니다.

 

 

 

 

 

 

 

예를 들어, 온도가 높으면 팬의 속도를 증가시킨다는 규칙이 있습니다. 

그렇다면, 온도가 높다는 사실은 몇도일때 온도가 높다고 판단해야 할까요?

 

 

 

 

 

 

 

 

예를 들어, 온도가 60도라고 가정하겠습니다.

먼저, 온도값에 대한 소속도를 도출하기 위해서 왼쪽 소속함수를 보겠습니다.

온도가 60도일때의 소속도는 0.6이 나오게 됩니다.

0.6을 기반으로 팬의 속도에 해당하는 크리스프 값인 2000rpm이 나오게 됩니다.

 

 

 

 

 

 

이렇듯 규칙이 여러가지 있을대 퍼지 추론은 위와 같은 방식으로 진행됩니다.