[논문 리뷰] Query Answering in Object Oriented Knowledge Bases in Logic Programming: Description and Challenge for ASP

Vinay K. Chaudhri, Stijn Heymans외 2명|arXiv (Cornell University)|2013. 12. 20.

Logic, Reasoning, and Knowledge참고 문헌 18인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 생물학 교과서에서 유래한 대규모 객체 지향 지식 기반 KB_Bio_101을 소개하며, 복잡한 질의 응답을 가능하게 하기 위해 응답 집합 프로그래밍(ASP)으로 형식화한다. 이는 무한한 그라운딩, 결정 불가능성, 그리고 그래프 구조적 객체와 등가성 제약 조건을 효율적으로 처리해야 하는 요구로 인해 현재의 ASP 솔버에 상당한 도전을 제기하는 네 가지 실용적 질의 유형—개념 간 차이, 개별 개체 간 관계, 경로 계산, 제약 기반 추론—을 제시한다.

ABSTRACT

Research on developing efficient and scalable ASP solvers can substantially benefit by the availability of data sets to experiment with. KB_Bio_101 contains knowledge from a biology textbook, has been developed as part of Project Halo, and has recently become available for research use. KB_Bio_101 is one of the largest KBs available in ASP and the reasoning with it is undecidable in general. We give a description of this KB and ASP programs for a suite of queries that have been of practical interest. We explain why these queries pose significant practical challenges for the current ASP solvers.

연구 동기 및 목표

• ASP 솔버 개발을 촉진하기 위해 실제 세계의 대규모 지식 기반으로서 KB_Bio_101을 제시하기.
• 지능형 튜터링 시스템(Inquire 등)과 관련된 실용적 질의 유형 네 가지를 식별하고 형식화하기.
• 현재의 ASP 솔버가 기능 기호, 그래프 구조적 객체, 등가성 제약 조건을 처리하는 데 가지는 한계를 부각하기.
• 확장된 ASP 언어를 위한 새로운 그라운딩 기법과 추론 전략 개발을 촉진하기.
• 공동으로 사용 가능한 복잡한 지식 기반에서 ASP와 서술 논리 체계 간의 비교 평가를 가능하게 하기.

제안 방법

• 클래스 계층, 관계, 도메인/범위 제약 조건, 기술적 규칙을 지원하는 객체 지향 지식 기반(OOKB) 의미 체계를 사용하여 KB_Bio_101을 형식화하기.
• 기능 기호와 그래프 구조적 객체를 지원하는 개념 모델링 계층을 통해 OOKB를 ASP 프로그램으로 변환하기.
• 네 가지 질의 유형 정의: (1) 두 개념 간의 차이 계산, (2) 두 개체 간의 관계 탐색, (3) 클래스 계층에서의 경로 계산, (4) 등가성 및 기수 제약 조건을 포함한 제약 기반 추론.
• 부정이 실패인 방식을 사용하여 질의 논리를 표현하고, 유일성과 일관성을 보장하는 제약 조건을 포함하기.
• 기존 시스템(AURA 등)에서 휴리스틱 기법과 깊이 제한 추론을 활용하여 경로 계산을 근사 처리하며, 불완전성을 인정하기.
• KB_Bio_101이 그래프 구조적 기술과 등가성 제약 조건으로 인해 결정 가능 서술 논리 체계로 표현될 수 없음을 입증하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 생물학 교과서에서 유래한 실제 세계의 지식을 객체 지향 지식 기반 모델을 사용해 ASP로 형식화할 수 있는가?
• RQ2 기능 기호와 무한한 그라운딩의 사용으로 인해 KB_Bio_101의 그라운딩과 추론에서 발생하는 주요 과제는 무엇인가?
• RQ3 왜 KB_Bio_101의 추론은 일반적으로 결정 불가능한가? 그리고 이는 ASP 솔버 설계에 어떤 함의를 갖는가?
• RQ4 KB_Bio_101의 질의 유형은 현재의 ASP 솔버의 능력을 어떻게 시험하는가? 특히 경로 계산과 제약 조건 처리 측면에서.
• RQ5 그래프 구조적, 등가성 기반 지식 기반에서 추론할 때 ASP와 서술 논리 체계의 상대적 장단점은 무엇인가?

주요 결과

• KB_Bio_101은 공개된 지식 기반 중 가장 큰 편에 속하며, 실제 교과서에서 유래한 지식 기반으로 지능형 튜터링 시스템에서 사용된다.
• 기능 기호를 포함한 규칙가 무한한 그라운딩을 유도하여 현재의 ASP 솔버에 있어 주요 과제가 된다.
• 그래프 구조적 기술과 등가성 제약 조건이 존재함으로써 KB_Bio_101의 추론은 일반적으로 결정 불가능하다.
• 두 개념 간의 모든 경로를 계산하는 질의는 계산적으로 지수적 복잡도를 가지며, 현재의 도구로는 완전한 계산이 불가능하다.
• AURA에서의 기존 경로 계산 구현은 휴리스틱 기법과 깊이 제한에 의존하여 결과가 불완전하고 중요한 관계를 누락할 수 있다.
• KB_Bio_101는 스칼라 함수를 포함한 등가성 문장과 그래프 구조적 객체를 지원함으로써 결정 가능한 서술 논리 체계로 표현될 수 없다.