In this thesis we focus on the processing of fuzzy and/or uncertain knowledge and on the inference mixed with fuzzy rules/facts and crisp rules/ facts.
Some measures are proposed for fuzzy matchings and fuzzy comparisons in processing of the mixed inference. We use the object-level fuzzy inference for propagating the fuzziness of attribute value and meta-level fuzzy inference for the uncertainty of rules and facts. An inference framework is also proposed which supports the object-level fuzzy inference and meta-level fuzzy inference with fuzzy matchings and comparisons.
A fuzzy expert system shell is designed and implemented which uses the proposed measures and inference framework to process the fuzzy and uncertain knowledge. The expert system shell can handle the knowledge which is intermixed with fuzzy facts/rules and crisp facts/rules.
본 논문에서는 애매하고 불확실한 지식의 처리, 퍼지규칙/사실과 보통규칙/사실로 표현된 지식에 대한 추론에 대해서 다룬다.
애매함을 나타내기 위해 가능성 분포로 나타내지는 퍼지값을 사용하고, 불확실함을 나타내기 위해 사실과 규칙에 퍼지 진리값을 부여한다. 규칙과 사실의 불확실함을 처리하기 위해서는 메타(meta)수준 퍼지추론을 사용하고, 속성값의 애매함을 반영하기 위해서는 객체수준 퍼지추론을 사용한다. 퍼지값이 포함된 지식에 대한 추론에서 발생하는 퍼지정합과 퍼지비교를 위한 척도를 제안한다. 한편, 퍼지정합과 퍼지비교가 허용되고 메타수준 퍼지추론과 객체수준 퍼지추론을 지원하는 추론 방법을 제안한다.
애매하고 불확실한 지식을 처리하기 위해 제안된 척도와 추론방법에 토대로, 애매함과 불확실함을 처리할 수 있는 퍼지 전문가시스템 개발도구를 설계하고 구현한다.
