퍼지 전문가 시스템 기반 개인 건강관리 시스템의 설계 및 구현
Design and Implementation of Fuzzy Expert System for Personal Healthcare Management
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초록
본 연구는 건강 상태의 다양한 스펙트럼과 개인차를 반영하기 어려운 규칙 기반 전문가 시스템의 한계를 극복하고자, 개인의 생활 습관 데이터에 기반한 맞춤형 건강관리 솔루션을 제공하는퍼지 전문가 시스템을 설계한다. 인간 언어의 모호성을 효과적으로 처리할 수 있는 퍼지 논리를도입하여, 사용자의 식습관, 운동, 스트레스 관련 점수를 퍼지 입력으로 받아 맘다니 방식의 추론엔진을 통해 솔루션 유형을 추론한다. 이 과정은 퍼지화, 퍼지 규칙 기반 추론, 역퍼지화 단계를포함하며, 특히 기존 시스템을 퍼지 논리로 확장하고, 보다 세밀한 상황 판단이 가능하도록 설계하였다. Python 환경에서 구현된 시스템의 유효성을 다양한 시나리오로 실험한 결과, 복합적인 조건에서도 합리적이고 일관된 건강 조언을 성공적으로 제공함을 확인하였다. 본 연구는 향후 지능적이고 사용자 중심적인 헬스케어 시스템 개발에 기여하는 점에서 의의를 가진다.
Abstract
This paper details the design and implementation of a fuzzy expert system that provides personalized healthcare solutions based on an individual's lifestyle data. This study introduces fuzzy logic, which can effectively handle the linguistic ambiguity inherent in human language. The proposed system takes a user's scores related to diet, exercise, and stress as fuzzy inputs and infers a 'solution type' through a Mamdani-based fuzzy inference system. This process includes fuzzification, inference based on fuzzy rules, and defuzzification. The system was implemented using Python, and its validity was verified through experiments based on various unit and integrated scenarios. The experimental results confirmed that the proposed fuzzy expert system successfully provides rational and personalized healthcare advice for diverse input conditions. This research is expected to contribute to the development of more intelligent and user-centric healthcare systems in the future.