[논문 리뷰] Decidable Reasoning in Terminological Knowledge Representation Systems

Martin Buchheit, Francesco M. Donini외 1명|arXiv (Cornell University)|1993. 12. 01.

Semantic Web and Ontologies참고 문헌 9인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 일반 개념 보완, 수 제한, 역할 결합, 종속성 순환을 지원하는 매우 표현력이 뛰어난 종속적 언어인 ALCNR를 위한 결정 가능 reasoning 계산법을 제시한다. 이는 타당성, 포함관계 및 인스턴스 확인과 같은 핵심 추론 서비스의 결정 가능성을, 타당성, 완전성, 종료성을 보장하는 제약 기반 계산법을 통해 입증한다. 또한 서술적 의미론 하에서 포함관계 문장이 순환을 통해 시뮬레이션될 수 있음을 보여준다.

ABSTRACT

Terminological knowledge representation systems (TKRSs) are tools for designing and using knowledge bases that make use of terminological languages (or concept languages). We analyze from a theoretical point of view a TKRS whose capabilities go beyond the ones of presently available TKRSs. The new features studied, often required in practical applications, can be summarized in three main points. First, we consider a highly expressive terminological language, called ALCNR, including general complements of concepts, number restrictions and role conjunction. Second, we allow to express inclusion statements between general concepts, and terminological cycles as a particular case. Third, we prove the decidability of a number of desirable TKRS-deduction services (like satisfiability, subsumption and instance checking) through a sound, complete and terminating calculus for reasoning in ALCNR-knowledge bases. Our calculus extends the general technique of constraint systems. As a byproduct of the proof, we get also the result that inclusion statements in ALCNR can be simulated by terminological cycles, if descriptive semantics is adopted.

연구 동기 및 목표

• 기존 시스템을 초월하여 종속적 지식 표현 시스템(TKRSs)의 표현력을 더욱 높이기 위해.
• 형식적 지식 표현 언어에서 일반 개념 보완, 수 제한, 역할 결합, 종속성 순환을 지원하기 위해.
• 확장된 언어 ALCNR에서 핵심 추론 서비스인 타당성, 포함관계, 인스턴스 확인의 결정 가능성을 입증하기 위해.
• ALCNR에서의 포함관계 문장이 서술적 의미론 하에서 종속성 순환을 통해 시뮬레이션될 수 있음을 보여주기 위해.
• 제약 시스템을 사용하여 ALCNR 지식 기반에서의 추론을 위한 타당성, 완전성, 종료성을 보장하는 계산법을 개발하기 위해.

제안 방법

• ALCNR를 도입하며, 이는 일반 보완, 수 제한, 역할 결합을 추가로 포함한 ALC의 고도로 표현력 있는 확장이다.
• ALCNR 지식 기반에서의 추론을 위한 제약 기반 계산법을 개발하며, 복잡한 개념 구성요소를 처리하기 위해 제약 시스템 기법을 일반화한다.
• 결과적으로 타당성과 완전성을 보장하며 종료성이 보장되는 추론 메커니즘을 활용하여 추론 작업의 결정 가능성을 확보한다.
• 개념과 역할을 해석하기 위해 서술적 의미론을 사용하며, 이를 통해 포함관계 문장을 종속성 순환을 통해 시뮬레이션할 수 있다.
• 포함관계 문장을 순환 정의로 변환하여 추론을 순환 처리로 환원한다.
• 계산법이 타당성과 완전성을 모두 만족함을 보여줌으로써 타당성, 포함관계, 인스턴스 확인의 결정 가능성을 입증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 매우 표현력이 뛰어난 종속적 언어에서 타당성, 포함관계, 인스턴스 확인과 같은 추론 서비스들이 결정 가능하게 만들 수 있는가?
• RQ2 일반 개념 보완, 수 제한, 역할 결합이 결정 가능 추론 프레임워크에 얼마나 깊이 통합될 수 있는가?
• RQ3 ALCNR에서 포함관계 문장은 종속성 순환을 통해 표현되고 추론될 수 있는가?
• RQ4 ALCNR 지식 기반에서의 추론을 위한 타당성, 완전성, 종료성을 보장하는 계산법을 설계할 수 있는가?
• RQ5 서술적 의미론 하에서 ALCNR에서 포함관계 문장과 종속성 순환 간의 관계는 무엇인가?

주요 결과

• 논문은 제약 기반 계산법을 통해 ALCNR 지식 기반에서 타당성, 포함관계, 인스턴스 확인이 결정 가능하다고 입증한다.
• 제안된 계산법은 타당성, 완전성, 종료성을 모두 만족하므로 확장된 언어에서 추론 작업의 결정 가능성을 보장한다.
• 일반 개념 보완, 수 제한, 역할 결합이 결정 가능 프레임워크에 성공적으로 통합되었다.
• 서술적 의미론 하에서 ALCNR의 포함관계 문장은 종속성 순환을 통해 시뮬레이션될 수 있다.
• 제약 시스템 접근법은 표현력 있는 종속적 언어에서 추론을 위한 확장 가능하고 공식적인 기반을 제공한다.
• 결과적으로 고도의 표현력을 요구하면서도 결정 가능성이 보장되는 실용적 지식 표현 시스템을 위한 이론적 기반을 구축한다.