널값(null value)중 그 값은 존재하지만 현재 알려지지 않은 값을 미지 값(unknown value)이라고 한다. 본 논문에서는 논리합 퍼지 정보를 허용하는 퍼지 데이터베이스 응용 환경에서 잠재술어(Implicit Predicate, IP)를 이용하여 미지 값을 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 이 방법의 특징은 첫째, 논리합 퍼지 정보를 퍼지 데이터베이스 내에 허용함으로써 미지 값의 의미적 표현력을 강화시키고, 둘째 개념에 기반한 퍼지 부합 매커니즘을 지원할 수 있으며, 셋째, 퍼지 소속성 함수를 구조화하여 시소러스로 활용함으로서 보다 정교한 부합을 가능하게 한다는 점 등이다. 본 논문에서는 먼저 이러한 IP의 특징들에 대해 기술하고 퍼지 데이터베이스에서 이 IP들을 최대한 이용하여 확정적 답을 이끌어 내기 위한 질의 평가 방식을 제안한다.