본 논문은 기존의 논리 기반 신념 수정 연구가 수정 연산자의 행동을 제약하는 규칙 설계에 초점을 맞추고, 반복 수정 규칙을 특징짓는 프레임워크가 제안되었지만 종종 너무 느슨하여 동일한 신념 조건 하에서 모든 규칙을 만족하는 여러 수정 연산자가 발생한다는 문제점을 지적합니다. 안전 중요 응용 프로그램과 같이 많은 실제 응용 프로그램에서는 에이전트가 결정론적 방식으로 반복적으로 신념을 수정할 수 있도록 명확한 수정 연산자를 지정하는 것이 중요합니다. 따라서 본 논문은 선호 관계를 통해 신념 정보를 특징짓는 새로운 반복 신념 수정 프레임워크를 제안합니다. 신념과 새로운 증거 모두 신념 대수로 표현되며, 이는 신념 수정에 대한 풍부하고 표현력 있는 기반을 제공합니다. 기존의 수정 규칙을 기반으로, 신념 대수를 사용한 수정에 대한 추가적인 가정(상한 제약 포함)을 도입하고, 수정 결과가 현재 신념 상태와 새로운 증거가 주어지면 유일하게 결정됨을 증명합니다. 더 나아가, 실제 응용에 더 유용하게 하기 위해 제안된 수정 프로세스를 수행하는 특정 알고리즘을 개발합니다. 이 접근 방식은 더 예측 가능하고 원칙적인 신념 수정 방법을 제공하여 실제 응용 프로그램에 적합함을 주장합니다.
