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분야
hwpⅡ. 퍼지와 비퍼지화
1. 비퍼지화
2. 퍼지 PI 제어 구동 시스템
Ⅲ. 퍼지와 퍼지집합 확장원리
Ⅳ. 퍼지와 카오스이론 응용
Ⅴ. 퍼지와 퍼지수 적용절차
Ⅵ. 퍼지와 성과측정방법 비교
1. 재무적 관점
2. 고객관점
3. 내부적 관점
4. 혁신관점
Ⅶ. 퍼지의 대입방법
Ⅷ. 향후 퍼지의 전망
Ⅸ. 결론
참고문헌
지금까지의 ‘이론’에 적용하거나 컴퓨터에 이를 대입하려면 역시 앞에서 본 것처럼 확실하게 수치를 정해 주지 않으면 안 된다. 그래서 본래는 애매하고 연속적인 것을 무리하게 명확한 것으로 해버리게 된다. 다시 말해 본래 아날로그적인 정보를 이론이나 컴퓨터에 입력시키기 위해 디지털표현으로 바꾸고 있다는 것이다. 하지만 자디교수는 종래의 집합을 포괄하면서 퍼지집합을 만든 것이다. 여기서 ‘퍼지’란 깃털처럼 경계가 불명확하다고 하는 형용사로써 우리말로는 몽롱하다는 뜻과 비슷하다고 이해하면 된다. 즉, 퍼지집합이란 경계가 분명하지 않은 집합이다. 한편 종래의 집합은 경계가 명확하게 퍼지집합과 구분하여 CRISP 집합이라고 부르기도 한다. CRISP이란 빠삭빠삭하다는 뜻이다.
퍼지이론을 그 사람의 주관을 수치화하는 수단을 제공하는 것이라고 보아도 좋다. 퍼지이론이 발표된 초기부터 비판의 표적이 된 것은 바로 이 점이었다. 그러나 퍼지이론의 연구자는 역으로 주관을 그 사람의 주관 그대로 솔직하게 표현하며 그 이후의 이론전개를 정확하게 하는 것이 오히려 중요하다고 지적하고 있다. 퍼지이론은 그 이름이 나타내는 것처럼 애매한 이론은 아니다. 어디까지나 애매성을 위한 이론으로서 애매함을 인정한 연후에 이것을 적극적으로 수치화해 엄밀히 취급하자는 것이다. 종래의 이론은 객관적인 것만을 연구대상으로 하자고 하는 데카르트의 정신에 연유한 것이다. 따라서 애매한 것은 의도적으로 연구대상에서 제외되었던 것이다. 그러나 퍼지이론에서는 애매성의 존재를 허용하여 대략적으로 추론하는 편이 보다 본질적인 결론을 유도할 수가 있다는 것이 퍼지이론의 사고방법이다. 아무튼 퍼지이론이 탄생하여 방치되어 있었던 주관을 처음으로 취급하게 되었다고 할 수 있다.
그러면 일상생활에서 나타나는 애매성을 살펴보자. 예를 들어 고속도로를 두 사람의 젊은 남녀가 드라이브를 하고 있었다고 하자 여자가 “A씨, 위험하지 않은 속도로 운전하세요.”라고 말했을 때 남자는 “알았어.”라고 대답하고는 그의 판단에 따라 적당한 속력으로 달린다. 이러한 대화에서도 애매성을 발견하게 된다. 그 애매성이 있음으로 해서 회화가 자연스럽게 진행된다고도 생각할 수 있다.
김상일, 퍼지와 한국문화 , 전자신문사, 1992
김태균, 대수학 입문과 퍼지 응용, 교우사, 2004
주영도, 퍼지관계 이론에 의한 집단지성의 도출, 한국지능정보시스템학회, 2011
한도영 외 1명, 예측과 보상 기능이 포함된 퍼지제어알고리즘, 대한설비공학회, 2012
K.J 슈메거 저, 퍼지기술연구회 역, 퍼지집합, 기전연구사, 1992
