본 연구는 타인의 믿음을 추론하는 과정에서 정보의 출처, 순서, 신뢰도를 고려하는 '마음 이론 효용(Theory of Mind Utility, ToM-U)'이라는 계산적 프레임워크를 제안합니다. ToM-U는 국소적 인식 세계 모델(Local Epistemic World Models, LEWMs)을 구축하고 관찰된 행동과 비교하여 최적의 모델을 선택함으로써 인식 상태 추론 문제를 해결합니다. 이 방법론은 기존의 베이즈 이론, 시뮬레이션 이론 등과는 달리 믿음 상태를 사전에 가정하지 않고, 귀납적 추론을 통해 얻어낸다는 점에서 차별성을 가집니다.