인터넷 전자 상거래 시스템에서 주로 일어나는 정보 검색은 사용자의 상품정보 요구라고 할 수 있다. 이와 같이 사용자가 원하는 상품 정보를 웹 환경에서 검색하기 위해서는 편리한 검색 환경의 제공뿐만 아니라, 검색 성능의 효율성 또한 우수해야 한다. 인터넷 인구와 온라인 쇼핑몰의 급격한 증가로 인해 다양한 조건 검색에 의한 상품검색 요구가 증대되고 있다. 또한, 이러한 상품의 검색 결과는 사용자의 의도와 의미상으로 밀접한 관계를 가져야 한다. 자연언어 정보검색은 이러한 요구의 중요한 대안으로 대두되고 있으나, 자연언어 자체가 가지는 애매한 의미의 해석 등으로 인하여 상용 시스템에 적용하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 퍼지추론을 이용한다. 입력된 자연언어 질의에서 형태소 분석을 통하여 데이터베이스 질의에 사용될 수 있는 의미어(content word)를 추출한 후, 의미어들을 재구성하여 템플릿을 작성한다. 작성된 템플릿은 퍼지 추론을 통하여 의미의 애매성을 해소하고 데이터베이스 질의로 변환하여 사용자의 질의 의도와 부합되는 검색 결과를 제시한다.