본 논문은 인공지능에서 유용한 도구로 사용되는 논증 프레임워크(AFs)를 다양한 명제 논리 시스템으로 인코딩하는 방법을 일반화합니다. Dung의 고전적 의미론과 Gabbay의 등식 의미론을 포함한 AF의 모델과 인코딩된 공식의 모델 간의 관계를 연구합니다. 먼저, AF를 2값 명제 논리 시스템으로 인코딩하는 경우 정규 인코딩 함수의 증명을 보완하고, 3값 명제 논리 시스템과 퍼지 명제 논리 시스템으로 AF를 인코딩하여 모델 관계를 탐구합니다. 결론적으로, AF와 명제 논리 시스템 간의 연결을 강화하고, 서로 다른 퍼지 논리 연산을 선택하여 새로운 등식 의미론을 구성하는 새로운 방법을 제공합니다.
