Allen 간격(Allen's intervals) 또는 Allen 관계는 인공지능에서 시간 정보를 표현하고 추론하는 데 필수적인 수학적 프레임워크입니다. James F. Allen이 1983년에 제안한 이 개념은 두 시간 구간 사이의 가능한 13가지 질적 관계(예: '이전', '겹침', '시작', '종료')를 엄밀하게 정의하여 복잡한 시간적 상황을 정교하게 모델링할 수 있도록 합니다. 이처럼 정밀한 구분은 단순한 시점 기반이나 시작/종료 마커만 사용하는 다른 시간 모델과 차별화됩니다. Allen 간격은 시간 추론, 자동 계획 수립, 이벤트 시퀀스 분석의 핵심 요소입니다.
활용 사례 및 예시
Allen 간격은 작업 스케줄링, 스마트 캘린더 관리, 이야기 이해, 계산 생물학(예: 유전자 발현 순서 분석), 임베디드 시스템의 시간 추론 등에 활용됩니다. 예를 들어, 개인 비서는 두 일정이 겹치지 않는지 확인하거나 복잡한 스케줄의 잠재적 충돌을 추론하는 데 이 관계를 사용할 수 있습니다.
주요 소프트웨어 도구, 라이브러리, 프레임워크
Python의 PyInterval, Java의 AllenIntervalAlgebra, 계획 프레임워크 PDDL 및 Temporal Logic of Actions의 모듈 등이 대표적입니다. AllenAI 및 CSP 솔버 Gecode도 시간 간격 추론을 지원합니다.
최근 개발 동향 및 트렌드
최근에는 Allen 간격과 확률 모델의 통합, 다변량 또는 불확실성(시간적 불확실성) 시나리오로의 확장 연구가 활발합니다. 머신러닝, 특히 시퀀스 분석(NLP, 바이오인포매틱스)이나 로봇의 적응형 계획 등에서의 활용이 빠르게 증가하고 있습니다. 대규모 간격 집합을 실시간으로 처리할 수 있도록 추론 알고리즘의 확장성 최적화에 관한 연구도 이루어지고 있습니다.