FCA 기반 계층적 구조 표현을 이용한 문서 통합 기법

Abstract

사용하는 정보량이 많아질수록 원하는 정보를 찾는 데 더 많은 노력이 필요하다. 그런 노력의 일환으로 사람들은 대대로 정보를 구조화하는 방법들을 고안해 왔으며, 여러 가지 계층적 구조화 방법들을 사용했었다. 기존의 정보 계층 구조는 키워드 검색을 주 대상으로 하는 수평적 계층 구조였다. 자료가 전문화되고 정보를 검색하는 사용자 또한 검색된 정보와 관련된 정보를 더 원하는 현 시점에서 정보의 수평적 계층 구조만으로 사용자의 만족도를 충족할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 검색된 문서에서 단락별 명사와 동사 및 목적어를 추출하여 해당 동사가 명사 및 목적어를 취할 수 있는 가능한 값을 고려하여 하나의 문서를 표 형태로 변환한다. 이 표를 이용하여 문서의 계층적 그래프를 구성하고, 문서의 그래프를 이용하여 문서 간 그래프의 통합을 한다. 이렇게 만들어진 문서의 그래프들은 그래프의 구조를 보고 각각의 문서의 영역을 구하고 그 영역에 포함관계를 보고, 문서와 문서간의 관계를 표시할 수 있다. 또한 검색된 문서를 트리 형식으로 보여주어 사용자가 원하는 정보를 보다 쉽게 검색할 수 있는 문서의 구조적 통합 방법에 대해 제안한다.; In order to make sense of the perceived complexity of the world, human invented categorizations, classifications, species, and other types of hierarchical organization schemes. In previous works, information hierarchy was horizontal structure that carried out keyword search in a document. At now, however, the amount of available data has become so vast, and we need alternative ways for finding information. Although we have the hierarchical structure of data and the method is no longer an efficient method for finding information. This paper shows a method that extracts subject and predicate per each sentence in documents found to solve these problems. A document will be changed into the tabular form that extracted predicate checked value of possible subject and object. We make a hierarchical graph of a document using the table and then integrate graphs of documents. The graph of entire documents calculates the area of document as compared with integrated documents. We mark relation among the documents as compared with the area of documents. Also it proposes a method for structural integration of documents that retrieves documents from the graph. It makes that the user can find information easier.