The present research proposes a new approach that automatically creates a knowledge structure from a single document. Knowledge structure refers to the organization of knowledge, represented through key concepts that make up the knowledge domain and their proximity relationships. In this research, we conducted two experi-ments to examine the performance of the proposed approach. In the first experiment, we examined four alternative methods (sentence co-occurrences similarity, paragraph co-occurrences similarity, sentence cosine similarity, and paragraph cosine similarity) in inferring a knowledge structure from a single document, and those methods were compared with the knowledge structures obtained from learners (before and after learning) and domain experts. The results from the first experiment showed that the performance of the proposed approach was comparable to a human expert in terms of similarity and consistency. The finding was further examined in the second experiment, in which multiple documents were used for the comparison of the performance of the alternative knowledge structure creation methods. Knowledge structures were extracted from 51 papers by nine coders and those knowledge structures were used to assess the performance of the alternative knowledge structure creation methods. In the second experiment, the sentence level methods showed higher performance than the paragraph level methods and the co-occurrences methods showed higher performance than the cosine similarity based methods. Among the alternative methods, the method that utilizes sentence co-occurrences was found to be the most successful in generating a knowledge structure from a document, representing about 90% of the similarity performance in relation to the knowledge structure similarity achieved by the human coders. The proposed approach of automated knowledge structure creation opens new opportunities for significant enhancement of current practice in information retrieval and a shift of a paradigm - from techniques based on words to techniques based on knowledge structures, which include words and their relationships.
본 연구는 단일 문서로부터 문서가 내포하고 있는 지식정보를 지식구조 혹은 인지스키마로 불리는 형태로 자동 생성하는 기법을 제안한다. 제안된 기법을 검증하기 위하여 2 종류의 실험을 진행하였다. 첫번째 실험에서 제안된 기법을 이용하여 자동 생성된 지식구조는 실제 단일 문서 학습자 107명의 학습 전, 후의 지식구조, 문서의 해당 지식을 명확히 알고 있는 도메인 전문가 5명의 지식구조와의 유사도 측정을 통해 검증하였다. 자동 생성된 지식구조는 학습자의 학습 후 지식구조, 전문가 지식구조와 상당한 유사성을 보이며, 문서의 지식 정보를 인지적인 관점에서 정교하게 표현 하고 있음을 확인하였다. 두 번째 실험에서는 한국식품영양학회지의 논문 51편을 실험문서로 하였으며, 중국 연변 DB 구축 센터로 부터 9명의 전문가들이 참여하여 한 문서당 2개의 전문가 지식구조를 구축하였다. 구축 된 전문가 지식구조와 자동 생성된 지식구조를 비교한 결과 SS(문장 단위의 공기정보를 이용한 기법)이 가장 우수하며 약 90% 실제 사람의 지식구조와 유사함을 보여주었다. 인지적 지식구조 자동생성 기법은 기존의 단어 기반의 정보 기술들에서 더욱 고차원적인 지식 정보를 활용한 지식구조 기반 정보 기술의 연구 가능성을 제시한다.
