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컨소시엄 기반 전자저널 이용통계 수집 및 분석 개선 방안
Improving Efficiency of Usage Statistics Collection and Analysis in E-Journal Consortia 원문보기

정보관리학회지 = Journal of the Korean society for information management, v.29 no.2 = no.84, 2012년, pp.7 - 25  

정영임 (한국과학기술정보연구원 해외정보실) ,  김정환 (한국과학기술정보연구원 해외정보실)

초록
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전자저널의 활용이 급속히 증가하면서 도서관에서는 자관에서 구입되는 전자저널이 얼마나, 어떻게 활용되고 있는지에 대한 관심이 증가하였다. 또한 전자정보 컨소시엄 주관기관에서도 컨소시엄 내에서 유통되는 학술자원의 이용통계에 대한 분석을 통해 국가 차원의 전자학술저널의 유통 현황 파악 및 수요자 중심의 정보수집 정책 개발이 필수적이다. 그러나 기존의 수작업에 의존한 이용통계 수집과 출판사에서 제공하는 저널 이용통계 보고서만으로는 이용에 대한 포괄적이고 심층적인 분석이 불가능하다. 이에 본 연구에서는 대용량 이용통계 수집 및 분석의 기반 마련을 위해 스크린 스크래핑과 SUSHI 프로토콜을 적용한 전자저널 이용통계 자동수집 시스템을 구현하였다. 또 저널 서지정보 및 컨소시엄 계약 데이터베이스를 연동하여 심층적인 이용통계 분석정보를 생성할 수 있는 방안을 제안하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The proliferating use of e-journals has led increasing interest in collecting and analyzing usage statistic information. However, the existing manual method and simple journal usage reports provided by publishers hinder the effective collection of large-scale usage statistics and the comprehensive/i...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 3절에서 살펴본 바와 같이 각 기관의 담당자가 다수의 출판사 웹 사이트를 일일이 방문하여 비정기적으로 제공되는 이용통계 데이터를 수집하는 것은 많은 비용과 시간이 소요된다. 따라서 기존에 수작업으로 이루어지고 있는 전자저널 이용통계 수집의 비용을 절감하고 효율을 높이기 위해 본 연구에서는 각 출판사의 전자저널 이용통계를 자동으로 수집할 수 있는 시스템을 개발하였다. 개발한 시스템의 개념도는 <그림 1>과 같다.
  • 따라서 본 논문에서는 이용통계 데이터 수집 방법의 자동화와 데이터형식의 표준화 등 대용량 이용통계 분석을 위한 기반 마련을 위해 스크린 스크래핑 엔진에 기반한 전자저널 이용통계 자동수집 시스템을 구현하고자 한다. 본 시스템을 통해 개별 도서관에서는 이용통계를 수집하기 위해 여러 출판사 웹 사이트를 일일이 방문하여 정보를 취합하고, 다양한 유형의 이용통계 보고서를 하나의 형태로 통일하는데 드는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있고, 컨소시엄 주관기관에서는 컨소시엄에 참여하는 도서관들의 이용통계를 일괄 수집하여 컨소시엄 전체 이용현황을 파악한 결과를 이용해 정보수집 및 유통 정책을 세울 수 있어, 주관기관으로써의 역할을 극대화할 수 있다.
  • 따라서 본 연구에서는 수집된 이용통계 데이터를 저널의 서지정보 및 컨소시엄 계약정보 데이터베이스와 연동하여 다양한 측면에서 이용 통계 분석 정보를 생성할 수 있는 방안을 제안한다. 아울러 표, 그래프, 차트 등 시각화된 요약자료(summary)로 통계 분석 정보를 산출하여 각 도서관의 담당자가 자관에서 구독 중인 컨소시엄의 전자정보 활용도가 어떤지 한눈에 직관적으로 파악할 수 있는 방안을 제안한다.
  • 본 연구에서는 Annual Reviews, Cambridge University Press 등 11개 출판사의 이용통계 수집을 위한 11개 SUSHI-client를 개발하였다(부록 참조). 스크린 스크래핑 엔진과 마찬가지로 SUSHI client 역시 스케쥴러에 정해진 일정에 따라 각 출판사의 SUSHI 서버에 이용통계 요청 메시지를 전송하고 이용통계 보고서를 전송 받는다.
  • 온라인 정보자원의 활용이 급속히 증가하면서, 정보자원 이용량에 대한 일관적이고 표준화된 통계 구축의 필요성에 대한 인식이 널리 확산되고 있다. 본 절에서는 정보자원의 이용통계 산출 항목, 통계 리포트 형식 및 통계 데이터 전송 프로토콜의 표준화 시도에 대해 기술한다.
  • 본 절에서는 출판사에서 제공되는 전자저널 이용통계의 문제점을 유형별로 살펴보고자 한다.
  • 이에 본 연구에서는 기존에 수작업을 통해 이루어지던 전자저널 이용통계 데이터의 수집 효율성을 높이고, 다양하고 심층적으로 이용통계를 분석할 수 있도록 국내 과학기술의학 분야의 컨소시엄 내에서 유통되는 전자저널의 이용통계 자동수집 및 분석자료 생성 시스템을 구현하였다. 본 시스템을 통해 도서관 담당자와 컨소시엄 주관기관의 운영자는 주요 출판사의 대용량 이용통계를 한 개 사이트에서 편리 하게 표준 포맷으로 검색할 수 있으며, 다양한 통계 분석 정보를 시각화된 자료를 통해 직관적으로 확인할 수 있다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
도서관이 전자저널 구독에 어려움을 겪은 이유는 무엇이 있는가? ARL 연구에 따르면 저널 인플레이션은 매년 6~12% 증가하며 도서관의 구매력을 저하시켰다. 또한 컴퓨터 네트워크 기술의 발달로 학술 커뮤니케이션 환경이 전자출판 기반으로 변화하면서 도서관은 급속히 증가하는 전자저널에 대한 정보 부족, 담당 인력의 부족, 새로운 패러다임에 접근하는 대응력 부족 등으로 전자저널 구독에 어려움을 겪었다(심원식, 2005).
ARL 연구에 따르면 저널 인플레이션은 매년 몇 % 증가하였는가? ARL 연구에 따르면 저널 인플레이션은 매년 6~12% 증가하며 도서관의 구매력을 저하시켰다. 또한 컴퓨터 네트워크 기술의 발달로 학술 커뮤니케이션 환경이 전자출판 기반으로 변화하면서 도서관은 급속히 증가하는 전자저널에 대한 정보 부족, 담당 인력의 부족, 새로운 패러다임에 접근하는 대응력 부족 등으로 전자저널 구독에 어려움을 겪었다(심원식, 2005).
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (15)

  1. 김성진, 정은경, 한민혜 (2008). 전자저널 컨소시엄을 둘러싼 학술커뮤니케이션의 쟁점과 대응동향. 정보관리연구, 39(1), 27-52.(Kim, Sung-Jin, Jung, Eun-Kyung, & Han, Min-Hye (2008). Challenges and recent movements in scholarly communication concerning electronic journal licensing consortia. Journal of Information Management, 39(1), 27-52.) 

  2. 김정환, 이응봉 (2009). KESLI 컨소시엄의 주요 이슈 분석에 관한 연구. 정보관리연구, 40(3), 99-123.(Kim, Jeong-Hwan, & Lee, Eung-Bong (2009). A study on main issue analysis of the KESLI consortium. Journal of Information Management, 40(3), 99-123.) 

  3. 심원식 (2005). 전자정보 이용통계 활용 전략. 정보관리학회지, 22(2), 5-21.(Shim, Won-Sik (2005). Strategies for leveraging usage statistics of electronic resources. Journal of the Korean Society for information Management, 22(2), 5-21.) 

  4. 정영임, 김정환 (2012). 전자저널 이용통계 자동수집 시스템을 이용한 컨소시엄 서비스 강화. 디지틀도서관, 65, 38-55. 

  5. 정영임, 김정환, 류범종 (2011.4). 스크린 스크래핑 기반 전자저널 이용 통계 자동 수집 시스템 개발. 한국정보과학회 2011 컴퓨터종합학술대회 발표자료, 경주.(Jung, Youngim, Kim, Jeonghwan, & You, Beom-Jong (2011.4) Development of automatic collecting system of e-journal usage statistics based on screen scrapping. Paper presented at 2011 Korea Computer Congress, Kyeongju, Republic of Korea.) 

  6. 황옥경 (2007). 대학도서관에서의 전자저널 이용 통계 제공 및 활용 현황. 정보관리연구, 38(4), 68-87.(Hwang, Ok-Kyung (2007). The current status of the electronic journal usage statistics at the academic library. Journal of Information Management, 38(4), 68-87.) 

  7. Association of Research Libraries. Annual ARL supplementary statistics. Washington. DC: Association of Research Libraries. 

  8. COUNTER Code of Practice (2008). Release 3 of the COUNTER code of practice for journals and databases. Retrieved from http://www.projectcounter.org/r3/r3_intro.pdf 

  9. Hahn, K. L., & Faulkner, L. A. (2002). Evaluative usage-based metrics for the selection of e-journals. College & Research Libraries, 63(3), 215-227. 

  10. ICOLC (2006). Revised guidelines for statistical measures of usage of web-based information resources. Retrieved from http://www.library.yale.edu/consortia/webstats06.htm 

  11. Jung, Youngim, Kim, Jeonghwan, & You, Beom-Jong (2011.9). KESLI automatic collecting system of e-journal usage statistics. Paper presented at ICOLC 13th Europe Meeting, Istanbul, Turkey. 

  12. MacIntyre, R. (2011.9). The journal usage statistics portal (JUSP). Paper presented at ICOLC 13th Europe Meeting, Istanbul, Turkey. 

  13. McDonald, J. D. (2006). Understanding online journal usage: A statistical analysis of citation and use. Journal of the American Society for Information Science and Technology, 57(13), 39-50. doi: 10.1002/asi.20420 

  14. Morrison, H. (2005). The implications of usage statistics as an economic factor in scholarly communications. Retrieved from http://hdl.handle.net/10760/6816 

  15. NISO (2007). NISO standardized usage statistics harvesting initiative (SUSHI): Z39.93. Retrieved from http://www.niso.org/apps/group_public/download.php 

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