본 논문은 기존의 신념 체계를 표현하는 방법(명제들의 일관된 집합 또는 스칼라 값 확률 분포)의 한계를 지적하고, 신념 체계를 가중치가 부여된 방향 그래프로 표현하는 새로운 형식을 제안합니다. 각 노드는 개별 신념을, 각 에지는 신념 간의 관계(지지 또는 모순)를 나타내며, 신뢰도(정보 출처의 신뢰도)와 확신도(내부 구조적 지지에서 유도)라는 두 가지 함수를 통해 각 신념의 강도를 표현합니다. 이 모델은 기존 확률 모델과 달리 사전 일관성을 가정하거나 신념 갱신을 요구하지 않으며, 논리 및 논증 기반 프레임워크와 달리 이진 정당화 상태 또는 연역적 폐쇄에 의존하지 않고 미세한 구조적 표현을 지원합니다. 추론이나 수정 절차를 배제하고 신념 체계의 내부 구조, 일관성 조건, 인식적 긴장, 표현의 한계를 분석하기 위한 기초적인 토대를 제공하는 것을 목표로 합니다. 신념 구조와 신념 강도를 구분함으로써 기존의 확률적, 논리적 또는 논증 기반 접근 방식보다 더 풍부한 인식 상태 분류를 가능하게 합니다.
