본 논문은 최근 도입된 비용 기반 의미론을 사용하여 불일치 가중치 설명 논리(DL) 지식 기반에 대한 쿼리의 데이터 복잡성을 연구합니다. 위반된 공리 및 단언의 가중치에 따라 각 해석에 비용을 할당하고, 최적 또는 제한된 비용을 갖는 모든(또는 일부) 해석을 고려하여 확실 및 가능한 쿼리 답변을 결정합니다. $\mathcal{EL}\bot$과 $\mathcal{ALCO}$ 사이의 DL에 초점을 맞춘 초기 연구와 달리, 본 논문에서는 역 역할과 역할 포함을 포함할 수 있는 DL을 고려하여 주요 DL-Lite 방언을 다룹니다. 또한, 최적 비용 확실 답변 의미론의 정확한 복잡성을 파악하고, DL-Lite$^\mathcal{H}\mathsf{bool}$ 온톨로지와 고정 비용 경계를 고려할 경우, 인스턴스 쿼리의 확실 답변 및 결합 쿼리의 가능한 답변을 1차 논리 재작성을 통해 계산할 수 있음을 밝혀 가장 낮은 데이터 복잡성($\mathsf{TC}_0$)을 가짐을 보였습니다.
