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퍼퍼 퍼퍼 GPG STUDY 3.8

GPG 3.8 퍼지 논리

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Page 1: GPG 3.8 퍼지 논리

퍼지 논리GPG STUDY 3.8

Page 2: GPG 3.8 퍼지 논리

기존 명제 논리

Page 3: GPG 3.8 퍼지 논리

Q. 세빈이는 키가 크다• TRUE or FALSE?• 180cm 이상이면 키가 크다 .

100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 2000

1

TRUEFALSE

Page 4: GPG 3.8 퍼지 논리

Q. 세빈이는 키가 크다 ?• 절대적인 기준이 되는가 ?• 180cm 쯤이면 키가 큰 축에 속한다 .

100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 2000

1

쫌 커

안 커

키 커

Page 5: GPG 3.8 퍼지 논리

퍼지 집합A 키가 대략 6 피트인 사람의 집합 B 키가 제법 큰 사람의 집합

Page 6: GPG 3.8 퍼지 논리

퍼지 논리의 연산A and B A or B not B

Page 7: GPG 3.8 퍼지 논리

퍼지논리를 게임에 써보자•심시티의 교통 시뮬레이션을 만들자

Page 8: GPG 3.8 퍼지 논리

교통 시뮬레이션•차들이 도로에서 움직이는 모습을 구현• 앞차와 적당한 거리를 유지하면서• 최대한 빠르게 이동

•고려할 변수• 차 사이의 거리• 앞차와의 거리 변화량

Page 9: GPG 3.8 퍼지 논리

교통 시뮬레이션•차들의 움직임 규칙과 목표

• 목표• 거리가 차 두 대의 길이 : 안전 거리• 거리 변화량 0 : 안정적인 속도

• 규칙• 거리 변화량이 0 보다 작다 , 거리가 차 두대의 길이보다 작다 . 감속• 거리 변화량이 0 보다 크다 , 거리가 차 두대 길이보다 크다 가속• 기타 등등

Page 10: GPG 3.8 퍼지 논리

교통 시뮬레이션•논리 제어 형식으로 변경• 거리 , 상대속도 , 행동 에 대한 집합을 정의

Page 11: GPG 3.8 퍼지 논리

교통 시뮬레이션•논리 제어 형식으로 변경• 행동 규칙을 정의

Page 12: GPG 3.8 퍼지 논리

퍼지 제어 시스템◦ 실제로 어떻게 동작하는가 ?• 입력 ( 거리 , 거리 변화량 ) 에 대한 결과 ( 행동 ) 제어

• 예시를 통해 알아보는 퍼지 제어 시스템 동작 방식• 입력 : 거리 = 1.3 * 차 길이 , 거리 변화량 = 0.25• 위의 논리 집합 정의에 의거• 거리 1.3 은 작음과 완벽 사이에 있다 .• 거리 변화량 0.25 는 안정과 증가 사이에 있다 .• 이 입력 자체가 애매 (Fuzzy) 하므로 Fuzzy 논리식으로 처리한다 .• Fuzzy 제어 시스템 !

Page 13: GPG 3.8 퍼지 논리

퍼지 제어 시스템• 거리 1.3 에 대한 Fuzzy 해석 • 작음집합에 0.75 정도• 완벽 집합에 0.1 정도

• 거리변화량 0.25 에 대한 Fuzzy 해석 • 안정집합에 0.6 정도• 증가 집합에 0.3 정도

Page 14: GPG 3.8 퍼지 논리

퍼지 제어 시스템• 행동 규칙 표에 의거 위 2x2 입력 쌍에 대한 4 가지 행동 결과 산출• 거리 작음 AND 거리 변화량 안정 감속• 거리 작음 AND 거리 변화량 증가 유지• 거리 완벽 AND 거리 변화량 증가 가속• 거리 완벽 AND 거리 변화량 안정 유지

• Fuzzy 논리의 AND 연산 값으로 각 행동선택의 weight 를 부여한다 .• 거리 작음 (0.75) AND 거리 변화량 안정 (0.6) 감속 ( 0.6 )• 거리 작음 (0.75) AND 거리 변화량 증가 (0.3) 유지 (0.3)• 거리 완벽 (0.1) AND 거리 변화량 증가 (0.3) 가속 (0.1)• 거리 완벽 (0.1) AND 거리 변화량 안정 (0.6) 유지 (0.1)

Page 15: GPG 3.8 퍼지 논리

퍼지 제어 시스템• 감속 0.6 + 유지 0.3 + 가속 0.1 • 산출된 참 영역의 무게 중심으로 계산• 감속의 0.25 위치

• 행동 정의• 감속이 1 로 참일때 행동이 현재 속도의 절반 감속

( speed -= speed/2 )• 감속 0.25 이면 현재 속도의 1/8 감속 ( speed -= speed/8 )

• 행동 해석• 앞차와의 거리는 멀지 않지만 변화가 조금씩 커지는 상황에 속도를 약간 줄이는 적절한 행동 제어• 이 제어 프로세스를 전체 자동차에 대하여 적용하면 원하는 모습을 볼 수 있다 .

Page 16: GPG 3.8 퍼지 논리

퍼지 제어 시스템 다른 사용 사례들◦ 게임에서 NPC 인공지능의 행동 결정

• 어떤 플레이어에게 더 분노하는가 ?• 플레이어의 행동에 호감을 느끼는가 ?

• 물리현상의 해석• 현재 바람 상태에 구름이 어떻게 이동하는가 ?

• 플로킹 알고리즘에서• 보이드들이 현재 상황을 파악하는 근거 ( 분리 / 정렬 / 응집 / 회피 )