비정형 데이터를 위한 요약 알고리즘

A Summarization Algorithm for Unstructured Data

본 논문은 웹 데이터나 XML 데이터 같은 비정형 데이터를 위한 새로운 데이터 요약 알고리즘을 제시한다. 제시하는 알고리즘은 특히 비정형 XML 데이터나 강의 데이터베이스에서 효과적이고 효율적인 강의 데이터베이스 구축과 검색에 사용하고자 한다. 인터넷, 스마트폰, 멀티미디어, 데이터베이스 및 정보 검색 기술의 복합적인 발전으로 교육과 학습의 형태가 크게 변하고 있으나 실제로 학습자가 수강하는 강의를 효과적으로 저장, 학습하고 검색할 수 있는 정보 서비스의 부족으로 온라인 학습이 단순히 원격 학습이 가능하다는 것 외에는 크게 효과적이지 못하다. 이 논문에서는 대용량 강의 데이터베이스에서 사용자가 강의 중에서 관심 있는 부분만 발췌하여 접근할 수 있도록 하기 위한 비정형 데이터 요약 기법을 제시한다. 본 알고리즘을 통해서 비정형 데이터를 효율적으로 요약함으로써 전체 데이터베이스 스키마를 효과적으로 구성할 수 있다. 본 요약 알고리즘은 특히 비정형 강의 데이터베이스에 초점을 맞추었으니 다른 비정형 데이터의 요약에도 활용할 수 있다.

This paper proposes a new data summarization algorithm for unstructured data such as Web data or XML data. This algorithm is specially used for effective and efficient lecture search in unstructured XML or lecture database. Education and learning are expected to change dramatically due to the combined impact of the Internet, smartphone, multimedia, database, and information retrieval technologies. But the internet or mobile phone based online learning is often impeded by the lack of effective information service to manage, store, and retrieve the lecture contents effectively by contents. This paper introduces a new summarization algorithm that enables remote users to access specific parts of interest by lecture contents from a large lecture information system that includes the lecture database summarization. We can construct a database schema effectively using this summarization algorithm that summarizes the unstructured data. Although this summarization algorithm focuses on the lecture database, but actually this algorithm can be used any other unstructured data summarization.