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arXiv논문2026. 04. 24. 22:04

ASP(Q)를 활용한 모순 허용 우선순위 데이터 질의 처리 연구

요약

본 논문은 Answer Set Programming (ASP)과 이를 확장한 양화사(Quantifiers) 기반 ASP(Q)를 사용하여, 충돌하는 사실들 간에 우선순위 관계가 정의된 '모순이 있는(inconsistent)' 데이터를 효율적으로 질의 처리하는 방법을 탐구합니다. 특히, 이 연구는 세 가지 최적 복구(optimal repairs) 개념(Pareto-, global-, completion-optimal)을 활용하여 모순 허용성을 높이고, 이를 기반으로 하는 새로운 의미론(semantics)과 구현체들을 제시합니다. 이는

핵심 포인트

  • ASP(Q)를 도입하여 우선순위 관계가 있는 모순 데이터에 대한 질의 처리를 시도했습니다.
  • 세 가지 최적 복구 개념(Pareto-, global-, completion-optimal)을 정의하고, 이를 활용한 세 가지 의미론 변형을 고려했습니다.
  • 논문에서 처음으로 제시된 '전역 최적 복구 기반 의미론' 및 모든 최적 복구 기반 의미론의 계산 가능한 근사치인 '접지 의미론(grounded semantics)' 구현체를 소개합니다.
  • 실험 평가를 통해 전역 최적 복구 의미론 하에서의 답변 계산 가능성과 다양한 의미론/근사치 채택의 영향을 분석했습니다.

We explore the use of answer set programming (ASP) and its extension with quantifiers, ASP(Q), for inconsistency-tolerant querying of prioritized data, where a priority relation between conflicting facts is exploited to define three notions of optimal repairs (Pareto-, globally- and completion-optimal). We consider the variants of three well-known semantics (AR, brave and IAR) that use these optimal repairs, and for which query answering is in the first or second level of the polynomial hierarchy for a large class of logical theories. Notably, this paper presents the first implementation of globally-optimal repair-based semantics, as well as the first implementation of the grounded semantics, which is a tractable under-approximation of all these optimal repair-based semantics. Our experimental evaluation sheds light on the feasibility of computing answers under globally-optimal repair semantics and the impact of adopting different semantics, approximations, and encodings.

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