[논문 리뷰] Dynamics of Knowledge in DeLP through Argument Theory Change

Martín O. Moguillansky, Nicolás D. Rotstein외 3명|arXiv (Cornell University)|2011. 11. 29.

Multi-Agent Systems and Negotiation참고 문헌 26인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 논거 이론 변화(Argument Theory Change, ATC)를 기반으로, Defeasible Logic Programming(DeLP) 시스템 내에서 동적으로 수정 가능한 불확실 논리 프로그램(de.l.p.s)을 위한 공식적 프레임워크를 제안한다. 새로 삽입된 논거가 최소한의 지식 기반 변경을 통해 최소한의 수정으로 보장되도록 하는 우선순위 기반 수정 연산자를 도입하며, 논리적 트리의 구조와 합리적 변화 원칙을 유지하는 Prolog 유사 알고리즘을 통해 실용적인 구현을 가능하게 한다.

ABSTRACT

This article is devoted to the study of methods to change defeasible logic programs (de.l.p.s) which are the knowledge bases used by the Defeasible Logic Programming (DeLP) interpreter. DeLP is an argumentation formalism that allows to reason over potentially inconsistent de.l.p.s. Argument Theory Change (ATC) studies certain aspects of belief revision in order to make them suitable for abstract argumentation systems. In this article, abstract arguments are rendered concrete by using the particular rule-based defeasible logic adopted by DeLP. The objective of our proposal is to define prioritized argument revision operators à la ATC for de.l.p.s, in such a way that the newly inserted argument ends up undefeated after the revision, thus warranting its conclusion. In order to ensure this warrant, the de.l.p. has to be changed in concordance with a minimal change principle. To this end, we discuss different minimal change criteria that could be adopted. Finally, an algorithm is presented, implementing the argument revision operations.

연구 동기 및 목표

• 새로운 논거가 삽입될 때 DeLP 내 지식의 동적 변화를 다루기 위해 합리적인 논리 프로그램 수정을 가능하게 하기.
• 기존 지식과 충돌하더라도 새로 삽입된 논거가 논거 프레임워크 내에서 보장되도록 보장하기.
• 논거 프레임워크의 맥락에서 최소한의 변화 원칙을 공식화하여, 이전 지식을 유지하고 변혁 트리의 구조적 파손을 최소화하기.
• 추상적인 논거 이론 변화(ATC)를 DeLP의 구체적이고 규칙 기반의 구조에 적응시켜, 논거 시스템 내에서 실용적인 구현을 가능하게 하기.

제안 방법

• 논거 수준의 변화를 불확실 논리 프로그램의 수정으로 매핑함으로써, 추상적인 ATC를 DeLP에 실체화한다.
• 최소한의 변화 기준(예: 제거된 신념 수 최소화 또는 잎에 가까운 선분을 수정하는 것)에 기반해 수정 대상이 되는 논거 선분 집합을 식별하는 선택 함수를 정의한다.
• 부작위 손상(콜라터럴 데미지)을 통제하기 위해, 변혁 트리에서 필수적인 부분만 수정되도록 하는 인시전 인식 수정 집합의 개념을 도입한다.
• 기본적인 신념 수정 공리(핵심 유지 및 성공)를 논거 프레임워크 내에서 재구성하여 합리적 수정을 이끌어내는 데 사용한다.
• 변혁 트리의 구조적 특성에 기반한 최적화를 통해, 수정 연산자의 Prolog 유사 알고리즘을 개발한다.
• 수정 후 논거의 보장을 평가하기 위해 DeLP 마킹 절차를 사용하여 변혁 트리의 평가를 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 새로운 논거가 논거 프레임워크 내에서 보장되도록 하기 위해, DeLP 내에서 논거 수정을 어떻게 공식화할 수 있는가?
• RQ2 새로운 논거를 수용하기 위해 불확실 논리 프로그램을 수정할 때, 최소한의 변화 기준으로 가장 적절한 기준은 무엇인가?
• RQ3 수정의 영향을 기존 논거 구조의 불필요한 파손을 피하기 위해 어떻게 국소화할 수 있는가?
• RQ4 수정 연산자가 성공 및 핵심 유지 등의 합리성 원칙을 유지하는 데 필요한 형식적 성질은 무엇인가?
• RQ5 논거 트리의 복잡성 고려 시 실용적으로 수정 과정을 효율적으로 구현하는 방법은 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 수정 연산자는 수정 후 새로 삽입된 논거의 주장을 보장함으로써 성공 공리(success postulate)를 만족시킨다.
• 핵심 유지 원칙을 강제함으로써 이전 지식이 유지되며, 갈등에 관여하지 않은 신념은 그대로 유지된다.
• 제거된 신념 수 최소화 또는 잎에 가까운 선분을 수정하는 것 등 다양한 최소한의 변화 기준이 공식적으로 정당화되고 비교되었다.
• 인시전 인식 수정 집합 개념은 불필요한 부분의 수정을 방지함으로써 부작위 손상을 효과적으로 줄였다.
• 세부적인 Prolog 유사 알고리즘과 최적화 기법이 제공되었으며, 특정 조건 하에서는 최적의 수정 집합을 위한 전수 검색을 피할 수 있다.
• 형식화 과정을 통해 합리적 신념 수정 원칙이 논거 시스템에 적응 가능하며, 정확성과 구조적 일관성을 유지할 수 있음을 입증했다.