A Study on the Performance Evaluation of Semantic Retrieval Engines

본 연구에서는 유동성이 크고 데이터의 규모도 상당한 도서관에 일반화시켜 적용할 수 있는 지식베이스 및 검색엔진을 제안하였다. 이를 위해 총 세 개의 지식베이스(트리플 구조 온톨로지, 의미거리기반 의미망지식 베이스, 키워드중심의 도치색인파일)를 구축하였고, 이의 성능을 측정하기 위해 각각 세 개의 검색엔진(추론 규칙기반 제나검색엔진, 개념기반 검색엔진, 키워드기반 루씬검색엔진)을 구축하였다. 시스템 성능평가 결과, 종합적으로 개념기반 검색엔진이 가장 높은 성능을 보여주었고, 다음으로 온톨로지기반 제나검색엔진, 다음으로 일반 키워드 검색엔진 순으로 나타났다.

keywords: 시맨틱 검색엔진, 개념기반 검색엔진, 키워드 검색엔진, 온톨로지, 성능평가, 제나, 루씬

Abstract

This study suggested knowledge base and search engine for the libraries that have the largescaled data. For this purpose, 3 components of knowledge bases(triple ontology, concept-based knowledge base, inverted file) were constructed and 3 search engines(search engine JENA for rule-based reasoning, Concept-based search engine, keyword-based Lucene retrieval engine) were implemented to measure their performance. As a result, concept-based retrieval engine showed the best performance, followed by ontology-based Jena retrieval engine, and then by a normal keyword search engine.

keywords: 시맨틱 검색엔진, 개념기반 검색엔진, 키워드 검색엔진, 온톨로지, 성능평가, 제나, 루씬

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논문 상세

Vol.22 No.2

시맨틱검색엔진의 성능평가에 관한 연구

A Study on the Performance Evaluation of Semantic Retrieval Engines

초록

Abstract

한국비블리아학회지