Development of Fuzzy Inference Mechanism for Intelligent Data and Information Processing

지능적 정보처리를 위한 퍼지추론기관의 구축

Data and information necessary for solving the spatial decision making problems are imperfect or inaccurate and most are described by natural language. In order to process these arts of information by the computer, the obscure linguistic value need to be described quantitatively to let and computer understand natural language used by humans. For this , the fuzzy set theory and the fuzzy logic are used representative methodology. So this paper describes the construction of the language model by the natural language that user easily can understand and the logical concepts and construction process for building the fuzzy inference mechanism. It makes possible to solve the space related decision making problems intellectually through structuring and inference used by the computer, in case of the evaluation concern or decision making problems are described inaccurate, based on the inaccurate or indistinct data and information.

공간과 관련된 의사결정문제 해결에 필요한 취득가능한 자료나 정보는 불완전하거나 부정확하며, 많은 부분 자연산어(natural language)로 기술되어 있다. 이 같은 정보들을 컴퓨터를 이용하여 처리하기 위해서는 결국 컴퓨터로 하여금 인간이 사용하는 자연어를 이해할 수 있도록 애매한 특성의 언어값(Linguistic value)을 정량적으로 기술할 필요가 있다. 이를 위해 퍼지집합(fuzzy set) 이론을 퍼지논리(fuzzy logic)가 대표적인 방법론으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 부정확하거나 불명확한 자료 및 정보를 기반으로 의사결정문제를 지능적으로 처리하기위해 사용자가 가장 이해하기 쉬운 자연어로 『언어모델』을 구축하고, 평가사안이나 의사결정문제가 불명확하게 서술될 경우 컴퓨터를 이용한 구조화 및 추론을 통한 문제해결이 가능하도록 퍼지추론기관구축을 위한 일련의 논리적 개념과 구축과정을 연구하였다.