가정 기반 논증 프레임워크의 분할 (Splitting Assumption-Based Argumentation Frameworks)

요약

본 논문은 계산 복잡도가 높은 가정 기반 논증(ABA) 프레임워크의 적용 가능성 문제를 다룹니다. 기존의 해결책인 '분할' 기법을 개선하여, 그래프 기반 구체화가 아닌 지식베이스 자체에서 분할 개념을 조사하고 이를 ABAFs에 대한 파라미터화된 버전으로 일반화하는 새로운 접근 방식을 제안합니다.

핵심 포인트

• ABA 프레임워크는 높은 계산 복잡도로 인해 적용에 어려움이 있습니다.
• 기존의 '분할' 기법은 검색 공간을 제한하여 추론을 최적화하지만, 구체화로 인한 지수적 성장 문제가 남아있습니다.
• 본 연구는 그래프 기반 구체화가 아닌 지식베이스 자체에서 분할 개념을 적용합니다.
• 이 접근 방식을 ABAFs에 대한 파라미터화된 버전으로 일반화하여 문제를 해결하고자 합니다.