퍼지 이론, 어떻게 사용될까?
퍼지 이론, 어떻게 사용될까?
퍼지 이론은 복잡하고 불확실한 환경에서 자율적으로 추론, 학습, 행동할 수 있는 지능형 시스템을 개발하는 것을 목표로 하는 인공지능의 중요한 분야이다. 퍼지 이론은 불확실성과 부정확성을 처리하기 위해 만들어진 것이다. 퍼지(Fuzzy)라는 말이 ‘애매모호한’, ‘경계가 명확하지 않은’이라는 의미를 가지고 있다.
퍼지이론이 나오게 된 이유는 우리가 사용하는 말에는 기준이 정확한 단어도 있지만 그렇지 않은 단어도 있기 때문이다. 예를 들어 춥다, 덥다, 적당히 등과 같은 단어는 기준점이 없다. 즉, 개인마다 기준이 다르다는 것이다. 같은 온도인데 나는 춥다고 느껴지는 데 친구는 춥지 않다고 느껴지는 것이 대표적이다. 덥다, 춥다는 기준 온도가 없기 때문이다. 여기서 생각해 보면 우리가 사용하는 냉, 난방기는 인공지능 기능이 있는데, 여기에 퍼지이론이 적용되어 있다. 그러면 어떻게 적용되어 있을까?
에어컨을 예로 들자면 나라마다 개인마다 시원하다고 느끼는 온도는 천차만별이다. 이런 상황에서 인공지능 모드를 만들려면 평균값을 내는 것이 가장 효율적이다. 한국 사람이 쾌적하게 느끼는 온도를 조사하면 가장 많이 답한 구간이 나오는데 이 구간을 자율적으로 왔다 갔다 하게 만드는 것이 우리가 사용하는 ‘인공지능 모드’ 이다. 인공지능 모드가 돌아가도 덥게 느껴지만 수동으로 온도를 제어하면 된다.
에어컨뿐만 아니라 우리가 과일 당도를 측정할 때도 퍼지이론을 사용할 수 있다. 개인마다 달다고 느끼는 당도는 천차만별이다. 이런 상황에서 달다는 기준을 정해야 하는데, 이때도 퍼지 이론을 응용하면 도움이 된다. Brix로 대표되는 당도가 어느 구간 이상일 때 달다라고 정의를 하면 된다. 사람마다 달다고 느끼는 당도를 조사하고 평균 값을 내고, 평균값 이상이면 달다라고 정의하면 된다.
이처럼 퍼지이론은 경계가 명확하지 않은 것을 기준점이라는 경계를 만드는 것이다. 우리가 컴퓨터 프로그램을 만든다고 할 때 반드시 있어야 하는 것이 기준점이다. 운전면허 장내 실기시험을 볼 때 자동으로 채점해서 합격 여부를 판단하는 것을 생각하면 이해하기 쉽다. 운전면허 장내 실기시험은 80점이 기준이다. 80점 이상이면 합격, 미만이면 불합격이다. 이렇게 기계가 합격 여부를 결정할 수 있는 것은 80점이라는 기준점, 즉 경계가 있기 때문이다.
우리가 생활하면서 보고, 듣고, 느끼는 것 중에는 기준점 또는 경계가 존재하지 않는 경우가 많다. 그리고 인공지능은 이런 것도 처리할 수 있어야 하는데, 이를 그대로 사용하면 처리할 수 없다. 컴퓨터는 기준점 혹은 경계가 있는 것만 처리할 수 있다. 그러기 위해서는 경계를 만들어줘야 한다. 인간처럼 사고하고, 행동하는 인공지능을 구현하기 위해서는 이런 부분도 처리할 수 있어야 한다. 그래서 고안된 것이 퍼지 이론이다.