정보검색시스템에서는 방대한 양의 데이터에서 보다 효율적이고, 보다 정확한 데이터를 어떻게 추출할 것인가가 항상 가장 중요한 문제로 인식되어 왔다. 특히, 앞으로 데이터베이스는 지식정보를 담는 대규모 데이터베이스가 되므로 이러한 문제를 해결하기 위한 방법은 갈수록 복잡해 질 것이다. 현재 이의 해법으로 데이터마이닝에 대한 연구가 활발하게 진전되고 있으며, 특히 문서의 연관관계를 정의해 주는 클러스터링은 향후 지식발견의 가장 중요한 요소가 될 것으로 보인다. 따라서, 본 논문은 대규모 데이터베이스에서 지식정보 발견에 관한 기법에 대한 최근의 연구동향을 소개한다. 즉, 이용자 질의에 대한 검색 결과를 개선하기 위한 방편인 데이터마이닝 기법의 기본개념과 데이터마이닝 기법 중에서도 최근 가장 빠르게 실용화가 이루어지고 있는 클러스터링에 대한 최근의 동향을 살펴본다.