다양한 네트워크에서 군집을 분석하고 그 구조를 발견하는 것은 그 네트워크의 복잡도를 낮추어 전체 시스템을 이해하고 관리하는데 중요하다. 특히 기본적인 컴퓨팅이 가능한 여러 기기들이 자율적으로 서로 통신하여 군집을 이루는 자율 군집 네트워크에서 군집을 정확하게 발견하는 것은 집단행동 서비스를 실현하는데 있어서 중요한 기술이다. 따라서 본 연구에서는 자율 군집 네트워크에서 군집 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 군집을 발견하고 그 군집을 식별하기 위해 해당 네트워크에서 한 노드를 공유하는 두 개의 간선 쌍에 대해 계층 군집화를 수행하고 계층 간에 간선 유사도를 계산하여 비교한다. 계층 군집화를 통한 간선들은 트리 구조로 표현할 수 있으며 최적의 분할 밀도를 이용하여 노드들을 클러스터링한 후 최종 군집으로 분리 한다.
본 연구는 서울시에서 발생한 포스퀘어 사용자의 체크인 데이터를 이용하여 위치 기반 소셜 네트워크 사용자의 집단적 활동 군집을 발견하는 방법을 제안하였다. 집단적 활동 군집을 발견하기 위하여 순차 규칙 마이닝을 통해 활동의 순차 규칙을 생성하고, 그 규칙을 기반으로 활동 네트워크를 구성하였다. 활동 네트워크를 분석하여 네트워크의 구조와 허브 활동을 확인하였고 군집 분석을 실시하여 활동 군집을 분류하였다. 본 연구는 위치 기반 소셜 네트워크 사용자의 활동에 대한 전환 패턴을 분석한 이전 연구들과 달리 연속적인 여러 활동의 전체적인 구조와 군집을 분석하는 데 초점을 맞추었다. 본 연구에서 제안한 방법을 이용하여 파악할 수 있는 허브 활동과 활동 군집은 위치 기반의 서비스나 마케팅에 활용할 수 있을 것이다. 또한 바이러스 감염과 관련된 업무나 도시 정책과 같이 공공부문에서 사용할 수도 있을 것이다.
본 연구는 우리나라 데이터 관련 정책사업에 대한 텍스트 정보를 기반으로 네트워크 군집 분석을 통해 유사한 사업들을 분류하고 유형화하였다. 이를 위해 2022년에 우리나라에서 추진된 데이터 관련 재정사업 설명자료를 수집하고 사업 내용으로부터 키워드를 추출, TF-IDF로 각 사업 간 유사도를 도출하였으며, 이를 기반으로 정책사업 네트워크를 구축하였다. 이후 정책사업 네트워크의 구조적 특징을 분석하고, 네트워크 군집 분석을 통해 유사한 정책사업들을 군집화하여 유형화 하였다. 총 97개의 사업을 분석한 결과, 7개의 주요 군집이 식별되었으며, 이를 통해 비슷한 주제나 목표를 가진 사업들이 응용 분야 혹은 데이터가 활용되는 서비스 관점에서 유형화가 이루어진 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 현재 우리나라 데이터 관련 정책사업의 현황을 보여줌과 동시에 향후 국가데이터전략 수립 및 사업 기획에 있어서 전략적 접근을 위한 정책적 시사점을 제공하며 증거기반 정책 확립에 기여한다.
본 연구는 유튜브 케이팝 콘텐츠 이용과 확산에 대한 연구로, 빅데이터와 사회네트워크 방법론을 활용해 실증적으로 분석했다. 구체적으로 주요 케이팝 콘텐츠 게시채널 60개를 선정하고 이들이 중복 조회자들(co-viewers)에 의해 어떻게 연결되어 있는지를 살펴보았다. 60개 게시자들 각각의 양자 관계를 보여주는 스퀘어 매트릭스(60×60)를 만들고, 그것에 근거해 네트워크 연결정도인 네트워크 밀도(Density), 하위 군집(Component), 군집 간 연결 정도를 파악했다. 분석된 60개 유튜브 케이팝 게시자들 중 2개를 제외한 58개의 게시자들은 커다란 하나의 연결망을 구성하고 있었다. 전체 연결망은 다시, 방송사 중심의 군집, 기획사·가수 중심의 군집, UGC 중심의 군집 등 3개의 서로 다른 하위 군집을 만들고 있었다. 또 각 게시자들은 네트워크 위치와 특성을 소속군집, 내외향중심도(In-out DegreeCentrality),매개중심도(Betweenness Centrality)와 같은 네트워크 변수들을 이용 측정했다. 방송사 중심 군집과 기획사·가수 중심의 군집에 비해 독립적인 UGC 군집은 상대적으로 규모도 작고 밀도도 낮았다. 연결빈도의 절대적 크기를 설명하는 내외향중심도(In-out Degree Centrality)를 보면 국내 방송사나 기획사, 가수 유튜브가 참여적 개인 유튜브에 비해 전반적으로 높은 것으로 파악되었으나, 일부 해외의 기업형 UGC 채널들의 중심도는 국내 방송사나 기획사 못지않았다. 서로 다른 채널과 군집을 이어주는 매개적 역할 정도를 보여주는 매개 중심도는 절대적 연결량과는 다른 결과를 보였다. 국내 방송사나 기획사, 가수 유튜브 중 매개 중심도 상위 10위 속하는 것은 7위 tvN이 유일했다. 네트워크를 하나로 이어주는 중요한 매개적 역할은 버즈피드(Buzzfeed)와 같은 해외 UGC 채널들이 담당 하고 있음을 알 수 있었다. 유튜브 케이팝 네트워크의 글로벌 확산 과정에 다양한 유형의 적극적 참여자들이 활동하는 트랜스미디어 환경이 영향을 미치고 있음을 보여주는 결과다.
소셜 네트워크로부터 커뮤니티를 발견하기 위해서는 네트워크의 노드들에 대한 군집화 과정이 필요하다. 일반적인 군집화 알고리즘은 커뮤니티의 개수를 미리 설정해 주어야 한다는 약점을 가지고 있다. 커뮤니티의 개수에 의해서 군집화의 결과가 달라질 수 있기 때문에 커뮤니티의 개수 선정은 매우 중요하다. 본 논문에서는 커뮤니티 간의 구별을 위한 외부 커뮤니티 연관도를 정의하고, 이를 기존의 군집화 알고리즘과 결합하여 커뮤니티의 개수를 동적으로 발견하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 커뮤니티 개수의 정확도와 커뮤니티 평균 순도를 기준으로 기존의 방법들과 비교하였다. 실험 결과 기존의 방법들에 비하여 제안하는 방법의 우수한 성능 확인할 수 있었다.
소셜 네트워크 분석은 1개의 연결을 가지는 n개의 노드를 대상으로 한다. 노드 수 n이 수십 또는 수백 정도의 소셜 네트워크를 분석할 때는 전체 데이터를 대상으로 분석이 가능하지만, 그 이상이 되면 육안으로 분석하기는 어렵다. 따라서 전체 소셜 네트워크를 분리할 필요가 있는데 이 때 사용할 수 있는 방법이 군집화이다. 군집화를 통해 전체 노드를 하위 그룹으로 구성하면, 소셜 네트워크의 특징 분석이나 노드간의 관계 분석을 쉽게 수행할 수 있게 된다. 군집화 기법은 하위 그룹의 개수를 미리 설정해야 하기 때문에 사용자와의 상호 작용이 필요하고, 이렇게 생성된 하위 그룹이 최적의 결과라는 것을 보증할 수 없다. 본 논문에서는 외부 커뮤니티 연관도를 활용한 동적인 하위 그룹 생성 방법을 제안한다. 발견된 하위 그룹의 개수와 하위 그룹 순도를 기준으로 기존의 연구들과 비교하였고, 실험 결과 제안하는 방법의 우수성을 확인할 수 있었다.
습지보전계획을 수립하는데 있어 식생의 온전성, 멸종위기종 출현여부 등 대상지역 위주의 습지평가방법에서 점차 주변지역이나 광역적인 위상관계, 연결성을 고려한 경관생태학적 접근방법에 의한 습지평가 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 낙동강 유역에 분포하는 407개 습지를 대상으로 경관생태학적 접근방법과 그래프이론에 의해 습지생태네트워크 구축모형을 제시하였다. 습지의 물질순환, 철새이동루트 등 현지조사 자료가 부족한 낙동강 유역의 네트워크 분석에는 평면네트워크 그래프 모델을 적용하였으며, 연결성 분석은 임계거리를 15km로 설정하여 습지군집 5개와 핵심습지 4개를 도출하였다. 이진모형과 확률모형에 의한 통합연결성지수와 연결가능성지수를 계산한 결과, 5개 습지군집 및 핵심습지와 취약습지를 검증할 수 있었으며, 낙동강본류와 금호강지류에 위치한 습지군집이 습지생태네트워크에 있어 중요한 역할을 담당하고 있다. 본 연구를 통해 얻은 낙동강 유역의 습지군집과 네트워크, 취약습지 분포특성은 유역 단위의 습지보전 관리계획 수립, 습지복원사업을 실시하는데 기초자료로 활용할 수 있다.
소셜 네트워크를 비롯한 네트워크로부터 커뮤니티를 발견하려면 네트워크의 노드를 그룹 내에서는 서로 조밀하게 연결되고 그룹 간에는 연결의 밀도가 낮은 그룹들로 군집화하는 과정이 꼭 필요하다. 군집화 알고리즘의 성능을 위해서는 군집화의 기준이 되는 유사도 기준이 잘 정의되어야 한다. 이 논문에서는 네트워크 내의 커뮤니티 발견을 위해 유사도 기준을 정의하고, 정의한 유사도를 유사도 전파(affinity propagation) 알고리즘과 결합하여 만든 방법을 기존의 방법들과 비교한다.
본 논문에서는 개미 군집의 행동 생태를 모델로 하여 군집 시스템의 적응적 분업화, 전문화 특성을 살펴보고, 사물 통신 네트워크 분야로의 응용 가능성을 소개하고자 한다. 내 외적인 환경 변화에 대비하여 개미 군집이 어떻게 효율적인 관리와 전체 시스템의 운영 유지를 할 수 있는지는 시스템 관점의 분석 모델이 요구된다. 한 가능한 모델은 반응역(response threshold)과 일의 자극(task associated stimuli)의 관계로 적응적 반응함수를 사용하는 것이다. 본 논문에서는 적응적인 반응함수가 전체 군집의 효율성과 분업화 과정을 촉발시키는 형태로 발전하는 예제를 보여줄 것이다. 이러한 시스템 분석은 사물 통신 네트워크 분야 연구에 적용될 수 있고, 멀티 에이젼트 시스템에서 효율적인 정보 전송 및 유지, 노드 부하의 균등화, 통신 가능한 스웜 로봇의 업무 분업화 등 다양한 분야로 응용 가능성이 있음을 제안한다.
본 연구에서는 국내 오픈액세스 분야의 지적구조 분석을 위해 동시출현단어 분석을 시행하였다. KCI와 RISS를 통해 수집한 국내 오픈액세스 관련 연구물 124편의 논문을 분석 대상으로 선정했으며, 제목과 초록에서 총 1,157개의 키워드를 추출하였다. 선정된 키워드를 대상으로 네트워크 분석을 시행하여 3개 영역과 20개 세부 군집으로 구분하여 제시하였다. 패스파인더 네트워크를 통해 키워드들의 지적 관계를 시각화하였으며, 가중 네트워크를 위한 중심성 분석을 통해 핵심 키워드를 확인하였다. 다음으로 군집분석을 실시하여 5개의 군집을 도출하고, 다차원 축적 지도상에 표시함으로써 키워드 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구 결과는 국내 오픈액세스 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 앞으로 국내 오픈액세스 연구의 방향성을 예측하는데 기초 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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