본 논문은 추론 프레임워크(AF)의 안정적 해법의 기원을 확장하는 새로운 방법을 제시합니다. 기존 연구에서 잘 정립된 해법(grounded labelings)은 하향식 고정점 절차를 통해 구성되고, 그 기원은 정규 경로 질의를 통해 정의 가능한 하위 그래프로 주어지는 반면, 안정적 해법은 비결정적 선택을 포함하는 모델 탐색 과정을 거칩니다. 본 논문은 안정적 해법의 기원을 이해하기 위해 최소한의 중요 공격 집합을 식별하는 접근 방식을 제시합니다. 이러한 중요 공격 에지는 잘 정립된 유도 단계와 선택 단계를 결합하여 주어진 주장의 상태에 대한 추가적인 통찰력을 제공하며, AF 그래프를 수정하여 잘 정립된 해법이 원래 AF 그래프의 원하는 안정적 해법과 일치하도록 하는 진단 형태로 이해될 수 있습니다.
