형식개념분석기법(Formal Concept Analysis)은, 주어진 데이터로부터 공통속성을 갖는 객체들을 개념단위로 추출, 계층화하여 데이터에 내재된 개념들의 구조를 가시화 해주는 데이터분석기법으로써, 최근 다양한 분야에서 응용되고 있다. 본 연구에서는, 형식개념분석기법을 토대로, 사용자의 질의에 대한 함의관계(Implication)와 연관관계(Association rule)에 관한 정보추출과, 추출된 제반 정보들을 구조화하여 가시적으로 표현하기 위한 기법을 제안하고, 이를 지원하기 위하여, 함의/연관관계 추출 및 가시화 지원도구인 QAG-Wizard를 개발하였다. 본 연구결과는, 주어진 데이터의 속성을 기반으로 하는 사용자의 질의에 대하여, 데이터에 내재되어 있는 관계정보를 보다 다양하게 추출하고 직관적으로 표현 가능하므로, 데이터분석과 마이닝 뿐만 아니라, 질의기반의 정보검색분야 등에서 다양한 목적에 맞추어 활용될 수 있다.
Formal Concept Analysis (FCA) is a widely used methodology for data analysis, which extracts concepts and builds a concept hierarchy from given data. A concept consists of objects and attributes shared by those objects, and a concept hierarchy includes information on super-sub relations among the concepts. In this paper, we propose a method for extracting Implication and Association rules from a concept hierarchy given a query by a user. The method also describes a way for displaying the extracted rules. Based on this method, we implemented an automatic tool, QAG-Wizard. Because the QAG-Wizard not only elicits relation information for the given query, but also displays it in structured form intuitively, we expect that it can be used in the fields of data analysis, data mining and information retrieval for various purposes.
