• Journal of Nutrition and Health
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• 제55권2호
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• pp.278-295
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• 2022

본 연구의 성인 Nutrition Quotient (NQ)-2021은 식품·영양소 섭취 및 식행동 영역까지 고려되어 성인의 식생활 관리상태를 종합적, 객관적으로 평가할 수 있는 선별 영양진단 도구로, 영양전문가 뿐만 아니라 일반인들도 쉽게 이해할 수 있도록 함으로써 활용도를 확대하는 것을 목표로 제·개정이 진행되었다. 2015년에 기 개발된 한국 성인을 위한 NQ 평가항목을 기반으로, 성인의 다양한 식생활 영역 문제와 관련된 선행 연구, 국민건강영양조사 자료, 국가 영양 정책 및 지침에 대한 검토와 전문가 대상 심층면접을 진행하여 26개의 파일럿 조사용 체크리스트 평가항목을 우선 선정하였다. 성인 100명 대상 파일럿 조사 후, 파일럿 조사 결과에 대한 전문가 패널 의견 수렴 및 탐색적 요인분석을 거쳐 전국단위조사용 체크리스트 23개 항목이 도출되었다. 전국단위조사는 6개 광역시에서 층화추출된 총 1,000명을 대상으로 진행되었고, 조사 자료의 탐색적 요인분석 결과 NQ-2021의 평가항목을 균형, 절제, 실천의 세 영역으로 분류하였다. 확정적 요인분석 및 구조방정식모형을 통해 NQ-2021의 최종 모형에 총 18개의 평가항목이 도출되었고, 각 영역별 가중치는 분석 결과에 따라 균형 0.3, 절제 0.3, 실천 0.4로 설정되었다. 최종적으로 NQ-2021은 균형 영역 8개 항목 (전곡·잡곡류, 생선류, 콩, 견과류, 채소류 반찬, 과일, 우유·유제품, 섭취 및 아침식사 빈도), 절제 영역 6개 항목 (적색육, 가공육류, 맵고 짠 국물음식, 패스트푸드, 기름진 빵·과자류 섭취 및 과식·폭식 빈도), 실천 영역 4개 항목 폭음 (고위험음주) 빈도, 건강한 식생활을 하려는 노력, 영양표시 확인, 손 씻기)으로 구성되었다. 전국단위 조사 자료로 산출된 NQ 점수의 평균은 총점 60.8점, 균형 43.6점, 절제 75.0점, 실천 63.0점이었다. 본 연구의 NQ-2021은 18개의 평가항목이 포함된 체크리스트로 짧은 시간에 효율적으로 개인의 전반적인 식사의 질 및 식행동을 판정할 수 있고, 균형, 절제, 실천의 각 영역별 점수 및 등급 확인이 가능하여 결과의 해석과 활용이 용이하다. 또한 웹 기반으로 연동된 온라인 컴퓨터 프로그램을 제공하여 온·오프라인 환경에서 모두 사용이 용이하다는 점에서, 다양한 생활터와 대면 또는 비대면 등의 다양한 환경에서 활발한 활용이 기대된다.

• 자원환경지질
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• 제54권6호
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• pp.709-716
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• 2021

본 연구에서는 강원도 강릉에 위치한 광산배수 처리시설 침전지에서 채취한 철 수산화물 기반의 슬러지를 자연 건조해 제조한 흡착제를 사용하여 인공 불소 수용액 및 실제 광산배수에 적용하여 흡착제의 불소 흡착 특성을 확인하였다. 실험에 사용된 흡착제의 화학적 성분, 광물학적 특성 및 비표면적을 분석한 결과, 주구성광물로 산화 철(Fe₂O₃)이 79.2 wt.%를 차지하며, 결정구조 분석에서 방해석(CaCO₃)과 관련된 피크가 분석되었다. 또한 불규칙한 표면과 216.78 m²·g^-1의 비표면적을 가지고 있음이 확인되었다. 실내 회분식 실험에서는 반응시간, pH, 초기 불소 농도 및 온도 등의 변화가 흡착량 변화에 미치는 영향을 확인하였다. 동적 흡착실험 결과, 불소의 흡착은 반응 시작 16시간 후 3.85 mg·g^-1의 흡착량을 보이며 흡착량이 증가하다 점차 흡착량의 증가율이 감소하였으며, 등온 흡착실험에서 확인된 흡착제의 이론적 최대 흡착량은 81.01 mg·g^-1으로 분석되었다. 또한 pH가 증가할수록 불소의 흡착량이 감소하는 모습을 보였으며, 특히 흡착제의 영전하점인 pH 5.5 부근에서 급격한 감소량을 나타냈다. 한편 등온 흡착실험의 결과를 Langmuir 및 Freundlich 등온 흡착 모델에 적용하여 사용한 흡착제의 불소 흡착 메커니즘을 유추한 결과, Freundlich 등온 흡착 모델과 더 높은 상관관계(R²=0.9138)로 일치하는 모습을 보였다. Van't Hoff 식을 활용하여 흡착제의 열역학적 특성을 파악하기 위해 25℃에서 65℃까지 온도를 증가시키며 획득한 흡착량 정보로 열역학적 상수 𝚫H°와 𝚫G°을 계산하여 흡착제가 흡열의 흡착 특성을 보이며 반응이 비자발적임을 도출하였다. 마지막으로 약 12.8 mg·L^-1의 불소 농도를 가지는 광산배수에 흡착제를 적용하여 실제 환경에서 흡착제의 적용가능성을 확인한 결과, 약 50%의 불소 제거효과가 있는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권9호
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• pp.317-322
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• 2022

정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.73-82
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• 2009

CMOS 카메라는 저가격, 저전력, 소형화의 장점을 이용해 휴대폰카메라, 자동차 산업, 의학 및 센서 네트워크, 로봇제어, 보안 분야의 연구에서 이용되고 있다. 특히 다중카메라(Multi-Camera)기반의 $360^{\circ}$ 전방향 카메라(Omni-directional Camera)의 소프트웨어, 통신간섭 및 지연과 복잡한 영상제어 문제가 있으며, 하드웨어 분야에서는 다중카메라의 효율적인 관리 및 소형화의 문제를 지닌다. 기존 시스템은 다수 카메라를 제어하고 카메라 영상을 송수신하기 위해 카메라별 고성능 MCU로 구성된 임베디드 시스템(embedded system)과 별도의 제어 시스템(control system) 같이 다계층 시스템(Multi-layer system)으로 구성된다. 하지만 본 시스템은 단일구조로 저성능 MCU 기반에 고속 동기화기법으로 카메라 제어 및 영상 수집이 가능하도록 SLAVS(Small size/Low power Around View System)을 제안하였다. 화각 $110^{\circ}$ CMOS 카메라 여러 대를 이용하여 $360^{\circ}$전방향을 촬영하는 저성능 MCU로 카메라의 제어 및 영상 수집이 가능한 전방향 카메라 초기모형이다. 결과적으로 저전력 CMOS 카메라 4대를 하나의 MCU에 연결하여 개별 카메라에 대한 동기 유지, 제어 및 송수신을 구현하고 이를 기존의 시스템과 비교하였다. MCU를 통한 개별 인터럽트 처리로 카메라별 동기를 제어, 기억하여 Target과 CMOS 카메라와 MCU간의 재동기를 최소화하여 데이터 전송의 효율성을 높였다. 또한, 사용자 선택에 따라 4개의 영역으로 구분된 영상을 각기 또는 하나로 Target에 제공할 수 있도록 하였다. 마지막으로 개발된 카메라 시스템의 동기 및 데이터 전송 시간, 이미지 데이터 유실 등의 성능 비교, 분석을 하였다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.25-35
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• 2022

2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국국제농업개발학회지
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• 제23권5호
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• pp.546-551
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• 2011

국화과(Compositae)는 현화식물 중 세계에서 가장 넓게 분포하고, 쌍자엽식물 중 가장 진화된 식물분류군이며, 우리나라에는 약 300여종이 존재하는 것으로 알려져 있다. 구절초, 감국, 쑥, 쑥갓, 개미취, 참취, 곰취 등 국화과 식물들은 예로부터 민간에서 약용 및 식용 소재로써 다양하게 사용되어왔다. 본 연구는 국화 및 국화근연종 유용유전자원 선발을 통하여 육종 소재를 확대하고, 중간모본 및 신품종 육성기반을 구축하고자 DNA 마커시스템의 개발을 위해 수행되었다. 1. 화단국인 Smileball(Dendranthema grandiflorum) 품종을 사용하여 SSR-enriched library를 작성하였고, GS FLX 분석을 통해 18.83Mbp의 염기서열 결과를 얻었으며, read의 평균 길이는 280.06bp로 나타났다. 2. 단순반복염기서열(SSR) 부위를 포함하는 26,780개 clones 중 di-nucleotide motifs가 16,375개(61.5%)로 우세하였고, tri-nucleotide motifs(6,616개, 24.8%), tetra-nucleotide motifs(1,674개, 6.3%), penta-nucleotide motifs(1,283개, 4.8%), hexa-nucleotide motifs(693개, 2.6%) 순으로 나타났다. 3. 얻어진 di-nucleotide motifs들 중에서는, AC/CA class가 93.5%로 대부분이었고, tri-nucleotide motifs에서는 AAC class가 50.5%, tetra-nucleotide motifs는 ACGT class가 43.6%이고, penta-nucleotide motif에서는 AACGT class 27.2%이며, hexa-nucleotide motif에서는 ACGATG class 21.8%였다. 4. 얻어진 염기서열 결과를 토대로 다양한 motif를 갖는 100개의 SSR 마커를 제작하였고, 차후 이를 활용하여 국화 유전자원의 다형성 및 유전자형 분석을 통해 분자유전학적 다양성 및 집단의 구조분석이 가능하고, 국화의 분자육종기반 구축을 위한 유용한 도구가 될 것 이다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1031-1042
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• 2023

인공위성은 시공간적으로 연속적인 지구환경 데이터를 제공하므로 위성영상을 이용하여 효율인 작물 수확량 예측이 가능하며, 딥러닝(deep learning)을 활용함으로써 더 높은 수준의 특징과 추상적인 개념 파악을 기대할 수 있다. 본 연구에서는 Landsat 8 위성 영상을 활용하여 다시기 영상 데이터를 이용하여 5대 수급 관리 채소인 배추와 무의 수확량을 예측하기 위한 딥러닝 모델을 개발하였다. 2015년부터 2020년까지 배추와 무의 생장시기인 6~9월 위성영상을 이용하여 강원도를 대상으로 배추와 무의 수확량 예측을 수행하였다. 본 연구에서는 수확량 모델의 입력자료로 Landsat 8 지표면 반사도 자료와 normalized difference vegetation index, enhanced vegetation index, lead area index, land surface temperature를 입력자료로 사용하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 개발된 모델을 기반으로 우리나라 작물과 입력데이터에 맞게 튜닝한 모델을 제안하였다. 위성영상 시계열 데이터를 이용하여 딥러닝 모델인 convolutional neural network (CNN)을 학습하여 수확량 예측을 진행하였다. Landsat 8은 16일 주기로 영상이 제공되지만 구름 등 기상의 영향으로 인해 특히 여름철에는 영상 취득에 어려움이 많다. 따라서 본 연구에서는 6~7월을 1구간, 8~9월을 2구간으로 나누어 수확량 예측을 수행하였다. 기존 머신러닝 모델과 참조 모델을 이용하여 수확량 예측을 수행하였으며, 모델링 성능을 비교했다. 제안한 모델의 경우 다른 모델과 비교했을 때, 높은 수확량 예측 성능을 나타내었다. Random forest (RF)의 경우 배추에서는 제안한 모델보다 좋은 예측 성능을 나타내었다. 이는 기존 연구 결과처럼 RF가 입력데이터의 물리적인 특성을 잘 반영하여 모델링 되었기 때문인 것으로 사료된다. 연도별 교차 검증 및 조기 예측을 통해 모델의 성능과 조기 예측 가능성을 평가하였다. Leave-one-out cross validation을 통해 분석한 결과 참고 모델을 제외하고는 두 모델에서는 유사한 예측 성능을 보여주었다. 2018년 데이터의 경우 모든 모델에서 가장 낮은 성능이 나타났는데, 2018년의 경우 폭염으로 인해 이는 다른 년도 데이터에서 학습되지 못해 수확량 예측에 영향을 준 것으로 생각되었다. 또한, 조기 예측 가능성을 확인한 결과, 무 수확량은 어느 정도 경향성을 나타냈지만 배추의 경우 조기 예측 가능성을 확인하지 못했다. 향후 연구에서는 데이터 형태에 따라 CNN의 구조를 조정해서 조기 예측 모델을 개발한다면 더 개선된 성능을 보일 것으로 생각된다. 본 연구 결과는 우리나라 밭 작물 수확량 예측을 위한 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 벤처창업연구
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• 제17권3호
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• pp.51-76
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• 2022

창업의도(Entrepreneurial intention)를 형성하는 데 영향을 주는 요인이 무엇인지 밝혀내는 것은 창업가를 양성하고 국가 내 기업가적 혁신이 활발히 일어나도록 유도하는 데 있어서 참고할 수 있는 중요한 일이다. 그동안의 연구들이 사회인지 속성을 예측인자로 활용해 창업의도 혹은 기업가적 활동에 직접적으로 미치는 영향을 주로 제시해왔지만, 이러한 사회인지 속성들이 무엇에서 비롯되는지 근본적 요인에 대해서는 기업가정신 분야에서 충분히 다뤄지지 않았다. 본 연구는 사회인지이론과 스키마이론을 기반으로 개인의 창업경험(Entrepreneurial experience)이 사회인지 속성을 형성하는 중요한 선행요인임을 가정하며, 경험이 창업의도를 어떻게 형성하는지에 대한 메커니즘을 밝힌다. 이를 위하여 기업가의 창업경험이 사회인지이론에서 창업의도를 형성하는 주요 변수로 꼽히는 기업가적 자기효능감(Entrepreneurial Self-efficacy), 기회인식(Opportunity recognition), 실패두려움(Fear of failure) 등에 미치는 영향을 분석하며, 이러한 요인이 어떻게 창업의도에 유의한 영향을 미치는지 분석한다. 이와 함께 창업 경험과 창업의도 사이에 이어지는 경로를 파악하기 위하여 이러한 사회인지속성이 어떤 매개 역할을 하는지를 분석한다. 또한 성별에 따라 생물학적 차이 뿐만 아니라 사회적 상호 작용의 결과로 나타나는 사회적 차이, 그리고 인지적 차이가 만들어지는 점을 고려, 성별에 따라 개인의 창업경험이 사회인지 속성 및 창업의도에 미치는 영향이 어떻게 조절되는지를 분석한다. Global Entrepreneurship Monitor(GEM)의 87개국의 25,047명 기업가 데이터에 기반한 계량 분석을 한 결과, 창업경험은 기업가적 자기효능감과 기회인식을 높이고, 실패두려움은 줄이는 것으로 나타났으며 이러한 사회인지속성은 창업경험과 창업의도의 관계를 유의하게 매개하는 것으로 나타났다. 성별에 따른 조절효과도 유의해, 남성과 여성은 창업경험으로부터 창업의도가 형성되는 양상이 다르게 나타났다. 기업가 정신 분야의 선행연구에서 과거 경험의 역할은 중요하지만 충준히 다뤄지지 않았다. 이 연구는 구조방정식을 이용하여 창업경험의 매개효과 및 성별의 조절효과를 통해 창업의도 형성의 메커니즘을 구체적으로 밝혀냈다는 점에서 의의를 지닌다.

• 한국습지학회지
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• 제26권1호
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• pp.41-50
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• 2024

식물 미생물 연료전지(P-MFC)는 식물과 근계의 미생물 군집에서 전기를 생성하는 바이오매스 활용 에너지 기술로 지속가능한 환경을 고려하는 자연기반해법의 적정기술이다. 국내 수변공간에 적합한 P-MFC 기술 개발을 위해서는 국제적인 연구 동향에 대한 분석이 선행되어야 할 필요가 있다. 이에 따라 본 연구에서는 Web of Science에서 조회되는 P-MFC 관련 연구논문 총 700편을 대상으로 동시 출현단어 분석 프로그램인 VOSviewer을 사용해 핵심 키워드를 도출하고 연구 동향을 분석하였다. 분석 결과, 첫째, P-MFC 관련 연구는 1998년부터 지속적으로 증가하고 있으며 특히 2010년대 중후반부터 크게 증가 추세에 있다. 국가별 논문 투고 수는 '중국'-'미국'-'인도' 순으로 가장 많았으며 2010년대 이후 P-MFC에 관해 관심이 커지기 시작해 수변공간과 습지 환경이 풍부한 필리핀, 우크라이나, 멕시코 등의 나라에서도 게재 수가 늘어나고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 기간별 연구 경향의 경우, 1998년~2015년에는 다양한 환경에서 미생물 연료전지의 성능 검증에 대한 연구가 주를 이루었다. 2016년~2020년에는 미생물 연료전지 사용의 구체적인 조건, P-MFC의 구조 및 발전 방식과 관련된 연구가 주를 이루었다. 2021년~2023년에는 P-MFC 발전 과정의 제약 요소와 효율성 향상을 위한 구체적인 연구가 주로 진행되었다. 본 연구를 통해 파악된 P-MFC 관련 국제적 연구 동향은 향후 국내 수변공간에 적합한 기술 개발 시 유용한 자료로 사용될 수 있을 것이다. 향후 본 연구 외에 세부 분야별 연구 동향 및 수준에 대해서도 추가적인 연구가 필요하며 국내에서 P-MFC 기술의 발전과 활성화를 위해서는 현장 적용성에 대한 연구 확대와 정책, 제도적 개선도 병행되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.63-77
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• 2011

월드와이드웹(World Wide Web)은 인터넷에 연결된 컴퓨터를 통해 사람들이 정보를 공유할 수 있는 매우 큰 분산된 정보 공간이다. 웹은 1991년에 시작되어 개인 홈페이지, 온라인 도서관, 가상 박물관 등 다양한 정보 자원들을 웹으로 표현하면서 성장하였다. 이러한 웹은 현재 5천억 페이지 이상 존재할 것이라고 추정한다. 대용량 정보에서 정보를 효과적이며 효율적으로 검색하는 기술을 적용할 수 있다. 현재 존재하는 몇몇 검색 도구들은 초 단위로 gigabyte 크기의 웹을 검사하여 사용자에게 검색 정보를 제공한다. 그러나 검색의 효율성은 검색 시간과는 다른 문제이다. 현재 검색 도구들은 사용자의 질의에 적합한 정보가 적음에도 불구하고 많은 문서들을 사용자에게 검색해준다. 그러므로 대부분의 적합한 문서들은 검색 상위에 존재하지 않는다. 또한 현재 검색 도구들은 사용자가 찾은 문서와 관련된 문서를 찾을 수 없다. 현재 많은 검색 시스템들의 가장 중요한 문제는 검색의 질을 증가 시키는 것이다. 그것은 검색된 결과로 관련 있는 문서를 증가시키고, 관련 없는 문서를 감소시켜 사용자에게 제공하는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 CiteSeer는 월드와이드웹에 존재하는 논문에 대해 한정하여 ACI(Autonomous Citation Indexing)기법을 제안하였다. "Citaion Index"는 연구자가 자신의 논문에 다른 논문을 인용한 정보를 기술하는데 이렇게 기술된 논문과 자신의 논문을 연결하여 색인한다. "Citation Index"는 논문 검색이나 논문 분석 등에 매우 유용하다. 그러나 "Citation Index"는 논문의 저자가 다른 논문을 인용한 논문에 대해서만 자신의 논문을 연결하여 색인했기 때문에 논문의 저자가 다른 논문을 인용하지 않은 논문에 대해서는 관련 있는 논문이라 할지 라도 저자의 논문과 연결하여 색인할 수 없다. 또한 인용되지 않은 다른 논문과 연결하여 색인할 수 없기 때문에 확장성이 용이하지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 검색된 문서에서 단락별 명사와 동사 및 목적어를 추출하여 해당 동사가 명사 및 목적어를 취할 수 있는 가능한 값을 고려하여 하나의 문서를 formal context 형태로 변환한다. 이 표를 이용하여 문서의 계층적 그래프를 구성하고, 문서의 그래프를 이용하여 문서 간 그래프를 통합한다. 이렇게 만들어진 문서의 그래프들은 그래프의 구조를 보고 각각의 문서의 영역을 구하고 그 영역에 포함관계를 계산하여 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. 제안한 방법은 루씬 검색엔진이 가지고 있는 순위 계산 공식을 이용하여 문서가 가지는 중요한 단어를 문서의 참조 관계에 적용하여 비교하였다. 제안한 방법이 루씬 검색엔진보다15% 정도 높은 성능을 나타내었다.