[논문 리뷰] Using Dempster-Shafer Theory in Knowledge Representation

Alessandro Saffiotti|arXiv (Cornell University)|2013. 03. 27.

Logic, Reasoning, and Knowledge참고 문헌 4인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 불확실한 지식을 모델링하기 위해 덴스터-샤이어 이론과 지식 표현 시스템을 통합한 덴스터-샤이어 믿음 기반 체계(Dempster-Shafer Belief Bases)를 소개한다. 이는 기반 지식 표현 시스템의 논리적 표현력과 DS 이론의 불확실성 추론 능력을 모두 유지하는 프레임워크를 형식화하며, 일阶논리와 KRYPTON 확장판을 사용하여 구현된 바 있다.

ABSTRACT

In this paper, we suggest marrying Dempster-Shafer (DS) theory with Knowledge Representation (KR). Born out of this marriage is the definition of "Dempster-Shafer Belief Bases", abstract data types representing uncertain knowledge that use DS theory for representing strength of belief about our knowledge, and the linguistic structures of an arbitrary KR system for representing the knowledge itself. A formal result guarantees that both the properties of the given KR system and of DS theory are preserved. The general model is exemplified by defining DS Belief Bases where First Order Logic and (an extension of) KRYPTON are used as KR systems. The implementation problem is also touched upon.

연구 동기 및 목표

• 논리적 지식 표현과 불확실성 추론을 통합하는 공식적 프레임워크가 필요하다는 문제를 해결하기 위해.
• 기존 지식 표현 시스템의 의미론적 및 문법적 성질을 유지하면서 믿음 기반 불확실성도 통합하기 위해.
• Dempster-Shafer 이론을 불확실성 형식화 수 Mitt로 사용하여 불확실한 지식을 표현하는 일반적 모델을 제공하기 위해.
• 일阶논리와 KRYPTON의 확장판을 사용한 사례 적용을 통해 프레임워크의 실현 가능성을 입증하기 위해.
• 논리적 추론과 믿음 기반 불확실성 관리 기능을 모두 지원하는 구현 가능한 시스템의 기반을 마련하기 위해.

제안 방법

• 지식 표현 시스템과 DS 이론을 믿음 표현을 위해 통합한 'Dempster-Shafer 믿음 기반 체계'를 추상 자료형으로 정의한다.
• 선택된 지식 표현 시스템의 언어적 구조(예: 일阶논리 또는 KRYPTON)를 사용하여 지식 내용을 표현한다.
• DS 이론을 적용하여 가능한 세계 또는 해석 집합에 대한 질량 함수를 사용해 명제에 대한 믿음 강도를 표현한다.
• 지식 표현 시스템과 DS 이론의 형식적 성질이 조합된 상태에서도 유지됨을 보장한다.
• 논리적 추론이 가능하면서도 두 구성 요소와의 일致성을 유지하는 믿음 기반 체계에 대한 형식적 의미론을 구축한다.
• 두 가지 구체적 사례 적용을 통해 프레임워크를 설명한다: 하나는 일阶논리를 사용하고, 다른 하나는 확장된 KRYPTON 시스템을 사용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존 지식 표현 시스템과 덴스터-샤이어 이론을 공식적으로 통합하여 불확실성을 모델링할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 지식 표현 시스템과 DS 이론의 성질이 통합된 프레임워크에서 어떻게 보장할 수 있는가?
• RQ3 제안된 프레임워크는 일阶논리와 KRYPTON과 같은 표준 지식 표현 형식론으로 구체화될 수 있는가?
• RQ4 이 통합이 지식 기반 시스템에서 불확실성 인식 추론에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ5 결과로 도출된 믿음 기반 체계는 실용적 추론 응용 프로그램에서 어떻게 구현하고 사용될 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 덴스터-샤이어 믿음 기반 체계 프레임워크는 기반 지식 표현 시스템의 형식적 성질을 유지하면서 DS 이론을 성공적으로 통합한다.
• 형식적 모델은 논리적 추론과 불확실성 추론이 충돌 없이, 표현력 손실 없이 공존함을 보장한다.
• 프레임워크는 일阶논리에 적용 가능함을 입증하여 일阶논리 공식에 대한 믿음 기반 추론을 가능하게 한다.
• KRYPTON 지식 표현 시스템의 확장판이 믿음 기반 체계 모델과 호환됨을 보여주며, 복잡한 불확실성 추론을 지원한다.
• 논문은 논리적 추론과 믿음 기반 불확실성 처리를 모두 지원하는 시스템의 구현 기반을 제공한다.
• 지식 표현 시스템과 DS 이론의 각 구성 요소의 무결성을 유지하는 일반적 증명을 통해 접근이 공식적으로 검증되었다.