퍼지 로직 ( 혹은 퍼지 추론 ) 은 입력 된 정보 로부터 그 에 따른 상태 또는 상황 에 대한 진부 ( 眞否 ) 판단 또는 경계 판단 을 명확 하 게 하 기 어려운 ( 즉 , 애매 모호 한 ) 경우 , 일종 의 확률 적 분포 범위 내 에서 해당 상황 에 대한 근사 적 평가 를 내리 는 추론 기법 으로서 , 이 를 이용 하 면 컴퓨팅 시스템 에 발생 가능 한 에러 상황 의 사전 예측 이 가능 해질 수 있 다 . 이러 한 퍼지 로직 은 본 발명 의 상황 예측 모델 의 하나 로서 다음 과 같이 이용 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 본 발명 의 상황 예측 시스템 에 있 어서 자원 사용 레벨 이 총 5 개 의 레벨 ( ML ( MaxLow ) , L ( Low ) , N ( Normal ) , H ( High ) , MH ( MaxHigh ) ) 로 분류 되 고 , 자원 의 상태 정보 로서 CPU , RAM , Bandwidth 의 3 개 의 자원 사용 정보 가 이용 되 는 경우 를 가정 하 면 , 이 에 따라 퍼지 로직 을 통해 만들 어 낼 수 있 는 추론 규칙 은 총 125 개 ( 즉 , CPU 의 레벨 수 ( 5 개 ) × RAM 의 레벨 수 ( 5 개 ) × Bandwidth 의 레벨 수 ( 5 개 ) ) 가 된다 ( 도 5 하단 의 RULE 0 부 터 RULE 124 참조 ) . 이때 , 위 와 같 은 자원 사용 레벨 에 관한 분류 를 위한 분류 기준 ( 즉 , 소속 함수 ) 및 그 로부터 만들 어 지 는 추론 규칙 은 개발자 , 관리자 또는 사용자 에 의해 미리 설정 될 수 있 다 ( 물론 , 재 설정 되 거나 갱신 될 수 도 있 다 ) . 예 를 들 어 , 이러 한 추론 규칙 은 도 5 하단 의 RULE 0 에서 와 같이 CPU 의 레벨 이 MH 이 고 , RAM 의 레벨 이 N 이 며 , Bandwidth 의 레벨 이 N 인 경우 컴퓨팅 시스템 의 동작 상황 은 Warn ( 경고 ) 이 라는 잠정 적 ( 확률 적 ) 추론식 으로 설정 될 수 있 다 .