긍정적 보상 연산자를 이용한 퍼지 집합 모델의 개선

Abstract

정보 검색 시스템을 위한 검색 모델들의 하나인 퍼지 집합 모델은 AND와 OR 연산을 위하여 MIN과 MAX 연산자를 사용한다. 이러한 기존의 퍼지 집합 모델은 MIN과 MAX 연산자가 검색 효율을 저하시키는 특성을 지니고 있기 때문에 검색 모델로서 부적합한 것으로 알려져 있다. 퍼지 집합 이론에 대한 연구가 시작된 이후로, MIN과 MAX 연산자를 대신할 수 있는 다양한 퍼지 연산자들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 이러한 퍼지 연산자들의 특성을 분석하고, 기존의 퍼지 집합 모델의 개선을 위해 고려되어야 할 사항들을 설명한다. 또한 이를 기반으로 하여 긍정적 보상 연산자를 연산자 계산식으로 사용하는 개선된 퍼지 집합 모델을 제안한다. 마지막으로 제안된 퍼지 집합 모델을 높은 검색 효율을 제공하는 것으로 알려진 확장된 불리안 모델과 비교하고, 두 검색 모델의 유사성에 대하여 지적한다.