본 논문은 표준 및 퍼지 온톨로지(Ontologies)와 지식 그래프(Knowledge Graphs) 모두에 대해 퍼지 양화 쿼리(Fuzzy Quantification Queries)를 평가하기 위한 다목적 프레임워크를 제시합니다. 주요 목표는 Type I 또는 Type II 퍼지 양화 표현식(Fuzzy Quantified Expressions)을 통해 표현된 쿼리를 만족하는 개체(Individuals)를 검색하는 것입니다. 제안된 접근 방식의 핵심 장점은 내재된 적응성입니다. 이 방식은 양화사(Quantifier)의 유형, 기저의 평가 방법(Evaluation Method), 그리고 온톨로지의 특정 데이터 소스(즉, OWL 온톨로지 또는 RDFS 지식 그래프)에 대해 완전히 불가지론적(Agnostic)인 특성을 유지합니다. 또한, 향후 연구를 지원하기 위해 개발된 이 시스템의 공개적으로 접근 가능한 구현체인 Q2S2를 소개합니다.