초록

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

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/in-depth analysis on them. Thus we have proposed a hybrid automatic method of collecting e-journal usage statistics based on screen scraping and SUSHI protocol. In addition, the generation method of summary statistics presented in graphs, charts and tables has been suggested in this study. By utilizing the suggested system and analysis data, librarians can compose various reports on budget or operation of the libraries.

초록

본 연구의 목적은 이용자의 인지적 특성 중 하나인 성격 유형과 OPAC 탐색 과정에서 나타나는 이용자의 정보 탐색 성향 및 만족도의 관계를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 실험대상자들을 대상으로 KEPTI 에니어그램 검사를 통해 성격 유형을 파악하였고, 데이터는 실험-전 질문지, 태스크A 질문지, 태스크B 질문지, 그리고 실험-후 질문지로 수집되었다. 분석결과, 에니어그램의 힘의 중심에 의한 집단 간에는 탐색의 용이성, 탐색시간, 탐색시간의 충분성, 탐색결과의 유용성, 탐색과정의 쉬움에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났고 호니비언 집단 간에는 질의에 대한 친숙성과 흥미에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다.

Abstract

This study examined the relation between personality types and users' searching trait and satisfaction when interacting with OPAC system. In this study, personality type was measured by the KEPTI Enneagram tools. Data was collected through four questionnaires, pre-test, TaskA, TaskB, and post-test survey. The results indicated that there was a statistically significant difference in perceptions on the expected ease of search, completion time, adequacy of search time, usefulness of search results, and performed ease of search within the Three Triads of Enneagram. Also a statistically significant difference was found on familiarity and interest in the selected queries within the Hornivian group.

초록

Abstract

The characteristics of citation and centrality measures in citation networks can be identified using multiple linear regression analyses. In this study, we examine the relationships between bibliometric indices and centrality measures in an article-level co-citation network to determine whether the linear model is the best fitting model and to suggest the necessity of data transformation in the analysis. 703 highly cited articles in Physics published in 2004 were sampled, and four indicators were developed as variables in this study: citation counts, degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality in the co-citation network. As a result, the relationship pattern between citation counts and degree centrality in a co-citation network fits a non-linear rather than linear model. Also, the relationship between degree and closeness centrality measures, or that between degree and betweenness centrality measures, can be better explained by non-linear models than by a linear model. It may be controversial, however, to choose non-linear models as the best-fitting for the relationship between closeness and betweenness centrality measures, as this result implies that data transformation may be a necessary step for inferential statistics.