자격과 근접성을 갖는 CLP를 위한 선언적 의미론

초록

본 논문은 기존 불확실성 논리 프로그래밍과 CLP의 장점을 결합한 새로운 스킴 SQCLP를 제안한다. 자격값(qualification)과 근접 관계(proximity)를 프로그램과 목표에 통합하고, 관측가능한 형태의 선언적 의미론을 통해 최소 모델의 고정점 및 증명 이론적 특성을 제공한다. 또한 기존 여러 접근법을 SQCLP의 특수화 사례로 보여준다.

상세 분석

SQCLP는 전통적인 CLP(Constraint Logic Programming) 프레임워크에 두 가지 확장을 도입한다. 첫 번째는 자격값이다. 이는 단순히 0‑1의 불확실성 값을 넘어, 부분 순서가 정의된 임의의 격자 구조를 취함으로써 신뢰도, 비용, 시간 등 다양한 메트릭을 동시에 표현한다. 논문은 자격값을 Q‑도메인(Q‑domain)이라 명명하고, Q‑도메인이 닫힌 연산 ⊗와 순서 ≤₍Q₎를 만족하도록 정의한다. 두 번째는 근접 관계이다. 전통적인 논리 프로그래밍에서 변수와 상수는 동일성(=)에 의해만 통일되지만, SQCLP는 시멘틱 근접성 𝜃: Σ × Σ →