퍼지 논리

퍼지 논리는 고전적 컴퓨팅에서 흔히 발견되는 경직된 "참 또는 거짓" 이분법 대신 "진리의 정도"에 기반한 추론을 모델링하는 계산 패러다임이다. 표준 컴퓨터가 부울 논리를 이용해 엄격히 0 또는 1의 값을 할당하는 반면, 퍼지 시스템은 0과 1 사이의 모든 값을 허용한다. 이러한 유연성은 인공지능(AI)이 모호함, 불명확성, 부정확한 정보를 처리할 수 있게 하여 복잡한 데이터를 처리할 때 인간의 인지 과정을 더 가깝게 모방할 수 있게 합니다.

퍼지 추론의 메커니즘

전통적인 컴퓨팅에서는 입력값이 특정 집합에 속하거나 속하지 않습니다. 퍼지 논리는 구성 함수라는 개념을 도입하여 입력 데이터를 0에서 1 사이의 값으로 매핑하며, 이는 구성 정도를 나타냅니다. 예를 들어, 기후 제어 시스템에서 75°F의 온도는 단순히 "뜨겁다"로 분류되지 않고 "0.6 따뜻함"으로 분류될 수 있습니다.

이 과정은 일반적으로 세 가지 주요 단계를 포함합니다:

1. 퍼지화: 명확한 수치 입력값을 소속 함수를 사용하여 퍼지 집합으로 변환하는 과정.
2. 추론: 퍼지 데이터에 기반하여 결과를 결정하기 위해 "만약-그렇다면" 규칙을 적용하는 것.
3. 퍼지화 해제: 퍼지 결과를 다시 정확하고 실행 가능한 출력으로 변환하는 과정.

이 접근법은 명확한 경계선을 정의하기 어려운 잡음이 많은 시각적 데이터를 처리하는 데 특히 유용합니다.

기계 학습 및 컴퓨터 비전에서의 관련성

컴퓨터 비전(CV) 및 머신 러닝(ML) 분야에서 정확한 픽셀 값은 조명, 가림 현상 또는 센서 노이즈로 인해 종종 변동됩니다. 퍼지 논리는 신경망의 정밀한 수치적 출력과 인간이 사용하는 언어적 해석 사이의 간극을 메웁니다.

실제 애플리케이션

• 자율 주행: 자율 주행 차량은 퍼지 논리를 활용하여 부드러운 제어 동작을 실행합니다. 장애물 감지 시 급제동하는 대신, 시스템은 속도와 거리를 기반으로 "위험도"를 평가하여 점진적인 감속을 실행함으로써 승객의 안전과 편안함을 보장합니다.
• 의료 진단: 의료 영상 분석에서 조직은 종종 뚜렷한 경계를 가지지 않습니다. 퍼지 논리는 의료 시스템 내 AI가 종양이 건강한 조직과 모호하게 연결되는 segment 지원하여, 보다 정교한 위험 평가 및 예측 모델링을 가능하게 합니다.

퍼지 논리 대 확률

퍼지 논리와 확률론을 구분하는 것은 매우 중요하다. 이는 서로 다른 유형의 불확실성을 다루고 있음에도 불구하고 종종 혼동되기 때문이다.

• 확률은 미래 사건 발생 가능성을 다룹니다(예: "비가 올 확률은 50%이다"). 이는 무작위성을 모델링합니다.
• 퍼지 논리는 상태의 진리도 (예: "땅이 50% 젖어 있다")를 다룹니다. 이는 사건 자체의 정의에 내재된 모호성을 모델링합니다.

실제 구현

실제 객체 탐지 워크플로우에서는 후처리 과정에서 퍼지 논리가 종종 적용됩니다. 개발자는 모델의 신뢰도 점수를 언어적 범주에 매핑하여 정교한 필터링 규칙을 생성할 수 있습니다.

다음 Python 예제는 Ultralytics 추론 결과에 퍼지(fuzzy) 유사 분류를 적용하는 방법을 보여줍니다:

from ultralytics import YOLO

# Load the YOLO26 model and run inference
model = YOLO("yolo26n.pt")
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Get confidence score of the first detected object
conf = results[0].boxes.conf[0].item()


# Apply fuzzy linguistic categorization (Membership function logic)
def get_fuzzy_degree(score):
    if score > 0.8:
        return "High Certainty"
    elif score > 0.5:
        return "Moderate Certainty"
    return "Uncertain"


print(f"Score: {conf:.2f} -> Category: {get_fuzzy_degree(conf)}")

관련 개념

• 전문가 시스템: 인간의 의사결정을 모방한 초기 인공지능 프로그램으로, 정보를 처리하는 데 퍼지 규칙에 크게 의존했다.
• 신경-퍼지 시스템: 딥 러닝(DL) 의 학습 능력과 퍼지 추론의 해석 가능성을 결합한 하이브리드 아키텍처.
• 이미지 분할: 복잡한 데이터셋에서 객체 경계를 정의할 때 퍼지 논리가 자주 유용하게 활용되는 컴퓨터 비전 작업.
• Ultralytics : 사용자가 데이터셋을 관리하고 모델을 훈련할 수 있는 현대적인 환경으로, 퍼지 논리 제어기의 선명한 입력 엔진 역할을 수행할 수 있습니다.