본 논문은 행동 스키마(action schema)를 부분적으로 관찰 가능한 상태 추적(state trace)으로부터 학습하는 새로운 방법을 제안합니다. 기존 방법들은 행동의 모든 매개변수 정보를 포함하는 완전한 상태 추적을 필요로 하지만, 본 논문의 방법은 행동 이름만 포함된 상태 추적을 사용하여 행동의 매개변수 개수, 자료형, 전제조건, 효과 등을 추론합니다. 이 과정은 그래프 동형 문제만큼 어렵지만, 실험 결과 IPC 벤치마크에서 실용적인 성능을 보였으며, 기존의 SAM 및 Extended SAM보다 더 나은 성능을 보임을 보여줍니다.
