[논문 리뷰] How to Agree to Disagree: Managing Ontological Perspectives using Standpoint Logic

Lucía Gómez Álvarez, Sebastian Rudolph외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 06. 14.

Semantic Web and Ontologies인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 다중 모odal 논리 프레임워크인 스탠드포인트 논리(Standpoint Logic)를 소개한다. 이는 서로 충돌할 수 있는 다양한 관점에서 유래한 도메인 지식을 융합하거나 약화시키지 않고 통합적으로 표현할 수 있도록 한다. 문장 조각(의문문)에 국한된 일阶논리 스탠드포인트 논리(FOSL)에 대해 다항시간, 만족가능성 유지를 보장하는 표준 일阶논리로의 번역 기법을 제공하며, 이는 기존의 상용 리소서를 활용한 효율적인 추론을 가능하게 한다. 특히, OWL 2 DL의 기초가 되는 표현력 있는 기능 기반 논리 $Δ\mathcal{SROIQ}b_{s}$로의 번역을 통해 가능해진다.

ABSTRACT

The importance of taking individual, potentially conflicting perspectives into account when dealing with knowledge has been widely recognised. Many existing ontology management approaches fully merge knowledge perspectives, which may require weakening in order to maintain consistency; others represent the distinct views in an entirely detached way. As an alternative, we propose Standpoint Logic, a simple, yet versatile multi-modal logic "add-on" for existing KR languages intended for the integrated representation of domain knowledge relative to diverse, possibly conflicting standpoints, which can be hierarchically organised, combined and put in relation to each other. Starting from the generic framework of First-Order Standpoint Logic (FOSL), we subsequently focus our attention on the fragment of sentential formulas, for which we provide a polytime translation into the standpoint-free version. This result yields decidability and favourable complexities for a variety of highly expressive decidable fragments of first-order logic. Using some elaborate encoding tricks, we then establish a similar translation for the very expressive description logic SROIQb_s underlying the OWL 2 DL ontology language. By virtue of this result, existing highly optimised OWL reasoners can be used to provide practical reasoning support for ontology languages extended by standpoint modelling.

연구 동기 및 목표

• 온톨로지 공학 분야에서 서로 다른, 충돌 가능성이 있는 관점들로부터의 지식 통합 문제를 해결하기 위해.
• 지식 통합 과정에서 개별 관점을 유지함으로써 개념의 약화나 중복을 피하기 위해.
• 기존에 최적화된 리소서를 활용하여 스탠드포인트 기반 지식 기반에서 실용적인 추론을 가능하게 하기 위해.
• 표현력 있는 스탠드포인트 논리 조각의 결정 가능성과 유리한 계산 복잡도를 확립하기 위해.
• 온톨로지 정렬, 개념 협상, 지식 집약 등 실제 응용 분야를 지원하기 위해.

제안 방법

• 특정 관점에 따라 지식을 표현할 수 있도록 레이블이 부여된 모달 연산자(예: $\square_{\mathsf{LC}}\phi$)를 기본 지식 표현 언어에 통합한다.
• 스탠드포인트 논리에 대해 단순화된 크립케 스타일의 의미론을 제안하여, 문장 조각에서 소모델 성질을 확보한다.
• 일阶논리 스탠드포인트 논리(FOSL)의 문장 조각에서 표준 일阶논리로의 다항시간, 만족가능성 유지를 보장하는 번역 기법을 개발한다.
• 고도로 표현력 있는 $Δ\mathcal{SROIQ}b_{s}$ 논리로의 번역을 위해 정교한 인코딩 기법을 적용한다. 이는 OWL 2 DL의 기초가 된다.
• 기존에 매우 최적화된 OWL 2 DL 리소서를 활용하여 스탠드포인트 기반 지식 기반에서의 실용적 추론을 지원한다.
• 비문장 조각에서의 소모델 존재 가능성 탐색을 위해 문법적 제약 조건을 활용한다. 일반적으로 소모델 성질이 손실되는 상황에서도 가능성을 탐색한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 스탠드포인트 논리는 지식의 융합 없이도 서로 충돌할 수 있는 다양한 관점의 지식을 통합적으로 표현하고 추론할 수 있는 통합 프레임워크를 제공할 수 있는가?
• RQ2 FOSL의 문장 조각이 표준 일阶논리로 다항시간 번역이 가능하면서도 만족가능성을 유지할 수 있는가?
• RQ3 이러한 번역 기법은 OWL 2 DL 리소서와의 통합을 가능하게 하는 고도로 표현력 있는 기능 기반 논리 $Δ\mathcal{SROIQ}b_{s}$로 확장될 수 있는가?
• RQ4 표현력 있는 조각에서 스탠드포인트 기반 지식 기반의 추론 계산 복잡도는 어떠한가?
• RQ5 비문장 조각의 FOSL 수식에서 문법적 제약 조건이 일반적으로 소모델 성질을 상실하더라도 소모델 존재 가능성을 보장할 수 있는가?

주요 결과

• 일阶논리 스탠드포인트 논리(FOSL)의 문장 조각은 표준 일阶논리로 다항시간, 만족가능성 유지를 보장하는 번역이 가능하며, 이는 결정 가능성과 유리한 복잡도를 보장한다.
• 이러한 번역은 다양한 결정 가능 조각의 일阶논리에 속하는 성질을 유지하여 계산의 실현 가능성을 유지한다.
• 표현력 있는 $Δ\mathcal{SROIQ}b_{s}$ 논리에 대해서도 유사한 번역 기법이 확립되어, 기존에 매우 최적화된 OWL 2 DL 리소서를 활용한 스탠드포인트 기반 추론이 가능해진다.
• 지식 통합 작업, 예를 들어 온톨로지 정렬 및 개념 협상과 같은 실용적 과제를 지식 손실이나 중복 없이 지원할 수 있다.
• 소모델 성질은 문장 조각에서 유지되며, 이는 유한 모델 기반 추론을 가능하게 하지만, 일반적인 비문장 조각에서는 이를 잃게 된다.
• 향후 연구에서는 비문장 FOSL에서 소모델 성질을 복구하기 위한 문법적 제약 조건을 탐색할 것이며, 대규모 지식 기반에서의 성능 평가도 계획되어 있다.