본 논문은 고전적인 Datalog 언어를 메트릭 템포럴 로직(MTL)으로 확장하여 시계열 데이터에 대한 표현력 있는 추론을 가능하게 하는 DatalogMTL에 대한 연구를 제시한다. 기존의 추론 방식이 효율적인 동적 업데이트를 지원하지 못하는 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 DatalogMTL에 대한 점진적 추론 알고리즘인 DRedMTL을 제안한다. DRedMTL은 Datalog 프로그램의 재료화를 점진적으로 업데이트하는 고전적인 DRed 알고리즘을 기반으로 하며, 주기적인 간격을 통해 전체 재료화를 구성할 수 있는 DatalogMTL 재료화의 주기적 표현을 효율적으로 처리하기 위한 연산자를 갖추고 있다. 공개적으로 사용 가능한 여러 데이터 세트에 대한 실험 결과, DRedMTL이 재료화 방식보다 훨씬 뛰어난 성능을 보임을 입증했다.
