퍼지 로직 컨트롤러는 말 그대로 우리 주변에 널려 있습니다. ABS(잠김 방지 브레이크 시스템)부터 우리 옷을 빨아주는 세탁기까지. 하지만 정말 작동할까요? 그리고 사용하는 이점은 무엇일까요?
퍼지 로직 제어를 배우는 좋은 출발점은 래더 로직이 퍼지 로직과 호환되는지 확인하는 것입니다. 래더 로직은 순차 로직이 필요할 때 PLC(프로그래머블 로직 컨트롤러) 프로그래밍에 흔히 사용되는 규칙 기반 접근법입니다. 래더 로직 프로그램의 각 런그(rung)는 이진 또는 이산적인 논리 방정식을 나타냅니다.
래더 로직은 왼쪽에서 오른쪽, 위에서 아래로 읽는다는 점을 염두에 두면, 런그의 맨 오른쪽이 출력 조건을 나타냅니다. 해당 런그의 출력 조건은 출력 왼쪽의 래더 로직 심볼 결과에 의존합니다.
그림 2에 나온 단일 런그를 기본 예로 들어보겠습니다. A/C(에어컨)는 스위치가 활성화되어 있고 HighTemp(고온) 또는 Humid(습도) 중 하나가 활성화되어 있을 때만 작동함을 알 수 있습니다.
규칙으로 표현하면 이 런그는 다음과 형태를 취합니다:
A/C = Switch AND (HighTemp OR Humid)
래더 로직이 규칙으로 표현 가능하므로 퍼지 로직 제어로 쉽게 채택될 수 있습니다. 이를 다르게 생각하면, 래더 로직 심볼로 표현된 IF 조건에 따라 결과가 달라지고 출력은 THEN 결과가 됩니다.
IF (Switch AND [HighTemp OR Humid]) THEN A/C
이 접근법은 확실히 퍼지 로직 규칙을 사용해 구현할 수 있습니다. 이 경우 크리스프 입력(crisp input)은 온도와 상대 습도입니다. 이 값들의 센서 판독값은 퍼지파이어(fuzzifier)에 의해 퍼지 입력으로 변환됩니다. 추론 엔진(inference engine)에는 위 규칙 등 다양한 규칙이 포함됩니다. 추론 엔진의 규칙에 기반해 퍼지 출력 세트가 디퍼지파이어(defuzzifier)에 제시됩니다. 거기서 크리스프 출력이 제어 시스템에 제공됩니다.
요컨대, 래더 로직은 퍼지 로직을 사용해 구현할 수 있습니다.
퍼지 로직 제어 시스템(흔히 FLC로 약칭)은 제어 시스템 개발 및 구현의 대안적 접근법입니다.
FLC 설계 프로세스를 시작하기 전에 몇 가지 핵심 가정이 있습니다.
FLC 설계 첫 단계는 관여하는 입력, 출력, 상태 변수를 식별하는 것입니다. 다음으로 변수에 대한 퍼지 부분집합을 결정합니다. 예를 들어 온도 입력은 {'cold(추움)', 'cool(선선함)', 'nominal(보통)', 'warm(따뜻함)', 'hot(더움)'} 같은 서술적 언어적 레이블을 가진 5개 부분집합으로 나눌 수 있습니다.
변수에 대한 부분집합이 선택되면, 이 부분집합을 표현하기 위해 멤버십 함수를 구성해야 합니다. 멤버십 함수 옵션으로는 삼각형, 사다리꼴, 시그모이드, 가우시안 등이 있습니다. 이는 퍼지파이어를 구성해 크리스프 입력을 퍼지 값으로 변환합니다. 추론 엔진의 출력에 대한 퍼지 부분집합과 연관된 멤버십 함수도 구성해야 합니다.
전통적인 래더 로직 컨트롤러를 퍼지 로직 컨트롤러로 변환하는 것은 퍼지 로직 규칙 생성에서 시작됩니다.
가정에서 언급했듯 이는 이미 존재하는 언어적 규칙 형태일 수 있고, 주제 전문가 도움으로 개발할 수도 있습니다. 규칙은 입출력 데이터 세트가 주어져도 생성할 수 있습니다. 래더 로직의 경우 퍼지 로직 규칙을 래더 다이어그램에서 직접 읽을 수 있습니다.
결과는 퍼지 시스템의 규칙 베이스(rule base)가 됩니다.
추론 엔진을 구현하는 데는 여러 접근법이 있습니다. 제어 분야에서 가장 대중적인 두 가지는 만다니(Mamdani)와 스게노(Sugeno) 방식입니다. 두 유형 모두 규칙 베이스의 퍼지 출력을 OR 연산자로 결합한 후 디퍼지파이(defuzzifies)해 크리스프 값을 얻습니다.
퍼지 로직 컨트롤러는 매우 광범위하게 사용되고 있습니다. 예를 들어 엘리베이터는 대기 시간 단축, 층간 이동 최소화, 에너지 사용량 감소를 위해 퍼지 로직 컨트롤러를 사용하는 경우가 많습니다. 층간 이동 최소화로 핵심 부품 마모가 줄어들고 수명이 길어지는 추가 이점도 있습니다.
또 다른 매력적인 예는 디지털 비디오 카메라와 캠코더입니다. 촬영자가 일관된 샷을 찍는 동안 카메라를 움직이거나 흔들 수 있지만, 퍼지 로직 제어가 자동으로 보정합니다.
산업 현장에서 퍼지 로직은 산업 공정과 시스템 제어에 자주 사용됩니다. 예를 들어 퍼지 로직은 금속 열처리 등에 사용되는 온도 및 공정 컨트롤러와 잘 맞습니다. 일반적인 열처리는 올바른 야금적 특성을 얻기 위해 매우 정밀한 램프 및 소킹(ramp and soak) 사이클을 필요로 합니다.
비슷하게 고무 경화나 도장 표면 용제 건조 등도 FLC의 이점을 얻는 제어 공정 예입니다. 또한 이들 모두는 일반적으로 PID(비례-적분-미분) 컨트롤러를 활용하는 제어 공정 예입니다. CNC(컴퓨터 수치 제어) 가공, 많은 자율 로봇, 머신 비전, 원격 감지 등도 퍼지 로직 컨트롤러에 의존합니다.
퍼지 로직 제어는 부정확한 데이터와 시스템의 비선형성에 직면해도 작동할 수 있습니다. 또한 인간의 경험과 지식을 제어 시스템에 통합할 수 있고, 높은 커스터마이징이 가능합니다. 퍼지 로직 제어 시스템은 일반적으로 기존 접근법보다 개발 비용이 저렴하며, 더 효율적이고 강건하며 신뢰하는 경향이 있습니다.
구체적으로 제어 분야에서 FLC는 기존 제어 시스템 접근법처럼 모델과/또는 목적을 정밀한 용어로 공식화할 필요가 없습니다. 또한 퍼지 제어는 다른 제어 시스템과 쉽게 혼합할 수 있습니다.
물론 퍼지 제어 시스템 사용에는 단점도 있습니다. 퍼지 로직은 인공지능(AI)의 하위 집합이지만, 머신러닝 유형은 아니므로 적응하고 학습할 수 없습니다. 적응형 퍼지 로직 컨트롤러도 있지만, 그 설계와 복잡성은 여기서 논의하는 퍼지 컨트롤러 유형을 훨씬 넘어섭니다.
또한 컨트롤러가 의존하는 규칙은 결국 업데이트가 필요하며, 퍼지 로직 컨트롤러는 구현 준비가 되기 전에 광범위한 테스트와 검증이 필요합니다.
언제 퍼지 로직 컨트롤러를 사용해야 할까요? 정밀한 모델과 목적으니다. 부정확한 데이터와 비선형 거동이 관여할 때 잘 작동합니다. 또한 인간의 경험과 전문성이 시스템에 기여할 수 있을 때 좋은 선택입니다. 여러분은 제어 시스템에서 퍼지 로직을 어떻게 사용하시나요? 아니면 PID 컨트롤러만 사용하시나요?
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