DLV2는 지식 표현 및 추론을 위한 AI 도구로, 학계 및 산업계에서 성공적으로 사용되는 논리 기반 선언적 형식인 Answer Set Programming (ASP)을 지원합니다. 계산 문제를 모델링하는 논리 프로그램이 주어지면 DLV2의 실행은 문제의 해결책에 일대일로 대응하는 소위 답집합을 생성합니다. DLV2의 계산 과정은 일반적인 Ground & Solve 접근 방식에 의존하는데, 여기서 grounding 단계는 입력 프로그램을 새로운 동등한 ground 프로그램으로 변환하고, 그 후의 solving 단계는 명제 알고리즘을 적용하여 답집합을 검색합니다. 최근 스트림 추론 및 이벤트 처리와 같은 맥락에서 등장하는 응용 프로그램은 다중 샷 추론에 대한 요구를 만들었습니다. 여기서 시스템은 반복적으로 빠르게 변화하는 데이터에 대해 실행되는 동안 반응성이 있어야 합니다. 본 연구에서는 반복 추론을 향한 DLV2의 발전에서 얻은 새로운 증분 추론기를 제시합니다. 처음부터 계산을 다시 시작하는 대신, 시스템은 반복된 샷에서 계속 작동하고 내부 grounding 프로세스를 증분적으로 처리합니다. 각 샷에서 시스템은 이전 계산을 재사용하여 크고 더 일반적인 ground 프로그램을 구축하고 유지 관리하며, 그 중에서 더 작지만 동등한 부분을 결정하여 답집합을 계산하는 데 사용합니다. 특히, 증분 프로세스는 사용자에게 완전히 투명하게 수행됩니다. 시스템, 사용법, 적용 가능성 및 실제 관련 도메인에서의 성능을 설명합니다. Theory and Practice of Logic Programming (TPLP) 저널에 투고 중입니다.
