The advancement of the Science for complex systems enables the analysis of many social networks. We constructed and analyzed a Korean movie star network as one of social networks, based on the 100 Korean movie selection for a main data source. Until now, the research trend has been the structural analysis of network, focused on link numbers, such as degree, betweenness and clustering coefficient. But it is time that the research is not limited by the structural analysis of networks only. Rather, the research goal should be aimed to an information analysis, performed by identifying and analyzing central modules that are regarded as the core of complex networks, using k-core analysis method. In this research, we constructed a network of movie stars who have appeared in 100 Korean movie selection, provided by Korean movie database, also we analyzed its core modules with and without weights, and the trend of seasonal expansion of the network. We expect our findings can be used as the basic data applicable to a model for understanding of the expansion and evolution of networks.
This study aims to identify the efficiency by applying diverse index to the positions of vertex in the network among the network analysis methods in order to identify the relational location features of caves. The first consideration was about the relational location features according to the linking degree and centrality of cave. The second consideration was about the structural equivalence between caves or between caves and the surrounding tourists attractions. A variety of index examined in this study is very efficient for identifying the positions of caves in the network. Furthermore, the relational location features in consideration of surrounding tourists attractions identified the availability of more objective and quantitative expression. In particular, when there are other caves around a cave, it is also very useful to identify the structural equivalence or comparison with other caves.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.3
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pp.58-72
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2021
In July 2021, UNCTAD classified Korea as a developed country. After the Korean War in the 1950s, economic development was promoted despite difficult conditions, resulting in epoch-making national growth. However, in order to respond to the rapidly changing global economy, it is necessary to continuously study the domestic industrial ecosystem and prepare strategies for continuous change and growth. This study analyzed the industrial ecosystem of the automobile industry where it is possible to obtain transaction data between companies by applying complexity spatial network analysis. For data, 295 corporate data(node data) and 607 transaction data (link data) were used. As a result of checking the spatial distribution by geocoding the address of the company, the automobile industry-related companies were concentrated in the Seoul metropolitan area and the Southeastern(Dongnam) region. The node importance was measured through degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality, and the network structure was confirmed by identifying density, distance, community detection, and assortativity and disassortivity. As a result, among the automakers, Hyundai Motor, Kia Motors, and GM Korea were included in the top 15 in 4 indicators of node centrality. In terms of company location, companies located in the Seoul metropolitan area were included in the top 15. In terms of company size, most of the large companies with more than 1,000 employees were included in the top 15 for degree centrality and betweenness centrality. Regarding closeness centrality and eigenvector centrality, most of the companies with 500 or less employees were included in the top 15, except for automakers. In the structure of the network, the density was 0.01390522 and the average distance was 3.422481. As a result of community detection using the fast greedy algorithm, 11 communities were finally derived.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.55
no.2
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pp.91-110
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2021
In the face of the prolonged Covid-19, this study conducted a network analysis to propose the policy direction for the Korean National Assembly to go forward. Using COVID-19 news articles, various types of networks were created and analyzed for the parliamentary activities of the Korean National Assembly related to Covid-19. Specifically, we utilize the co-occurrence and keyword information to generate two types of parliamentary networks: co-occurrence-based network and content-based network. In addition, a topic keyword-driven parliamentary network was constructed by using topic modeling. The results of the study are as follows. First, lawmakers in the ruling party had a wide range of topics regarding Covid-19, while lawmakers from other political parties had a limited number of issues covered. Next, a few representative legislators were identified as influential actors in most of the centrality indicators. Based on the research results, cooperation on diverse agendas related to Covid-19 should be promoted between lawmakers from various political parties. And representative legislators from both major parties should play a crucial role as intermediaries to increase communication between them.
The aim of this study is investigate the research trends by analyzing the researches related to Korean and international genetics in oncology nursing. We conducted a text network analysis focusing on the key words presented in the abstracts of papers published in journals related to genetics in oncology nursing. Nurse, Cancer, Genetic, Patient, Knowledge, Care, and Genetic Test were identified as keywords and centralized keywords. As a result of studying research trends over time, researches including keywords such as information, care, and knowledge have increased since the completion of the Human Genome Project in 2003. Key words classified through the meta paradigm of nursing were health, nursing, human, environment order. This study is meaningful in that it can be used to identify trends in tumor genetic nursing research and to set the direction of development of nursing intervention for hereditary cancer patients.
The sharing economy service is now spreading in various fields such as accommodation, cars and bicycles. In particular, bicycle-sharing service have become very popular around the world, and since September 2015, Seoul has been providing a bicycle-sharing service called 'Ttareungi'. However, the number of bicycles is unbalanced among rental stations continuously according to the user's bicycle use. In order to solve these problems, we employed social network analysis using Ttareungi data in Seoul, Korea. We analyzed degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality and k-core. As a result, the degree centrality was found to be closely linked with bus or subway transfer center. Closeness centrality was found to be in an unbalanced departure and arrival frequency or poor public transport proximity. Betweenness centrality means where the frequency of departure and arrival occurs frequently. Finally, the k-core analysis showed that Mapo-gu was the most important group by time zone. Therefore, the results of this study may contribute to the planning of relocation and additional installation of bike rental station in Seoul.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.5
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pp.763-778
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2022
In this study we aim to identify the core technologies that play central roles along with the peripheral technologies that contribute to the technology convergence in digital healthcare. A total of 376 korean-patents related to healthcare were gathered from 2011 to 2020, and a topic modeling technique and a network analysis were conducted on the collected data. Six major topics were derived through the topic modeling procedure which are "data collection", "signal measurement", "health management", "data transmission", "diagnostic treatment", and "measurement device". Each of the six topics were analyzed to depict relations among technologies, specify the convergence characteristics, and identify the core-technology through centrality analysis. The study illustrates the present status of digital healthcare technology development and the technological convergence in South Korea and is anticipated to help establish policies to foster healthcare industry.
O, Bong-Hwan;Park, Seong-Su;Kim, Yeong-Ju;Lee, Jae-Yong
Information and Communications Magazine
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v.32
no.12
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pp.10-16
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2015
본 고에서는 최근 큰 관심을 받고 활발하게 연구 개발이 이뤄지고 있는 네트워크 기능 가상화(NFV; Network Functions Virtualization) 기술을 LTE(Long Term Evolution) 기반 철도 무선망에 적용할 것을 제안하고, 신뢰성, 가용성, 확장성을 중심으로 기대효과를 분석한다. LTE 기반 철도 무선망 관련 국내표준과 부산도시철도 1호선 구축 사례를 바탕으로 LTE 기반 철도 무선망의 요구사항을 소개하고, Cloud-RAN과 네트워크 이중화 사례를 통해 NFV 기술 도입에 따른 기대효과를 분석한다.
This study attempts to investigates big data of marital relationships of Kimhae Kim's family on their genealogy. Through the network analysis, how the relationship between families have been structured and changed longitudinally from 1500s to 1800s. Results showed that the network sizes had increased and centralizations had decreased gradually. However, the results indicated that some families were stably located in the central position on the networks. This study suggests that data on genealogy can be used for big data and social network analyses.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.13
no.3
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pp.47-57
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2018
The purpose of this study is to grasp the correlation between network and firm's performance by analyzing the perception and characteristics of network of business founder and investor from the perspective of the network. We selected a TIPS support program which is evaluated to be a best practice as a research target for empirical analysis. The empirical results using social network and statistical analysis, shows that the stronger the investor's network connectivity, the more likely it is that the investor's start - up succeeds in attracting subsequent investment. In addition, both the entrepreneurial team and the management think that the internal human network between the enterprise and the investor plays an important role in inducing investment or exploring the company, and recognizes that the value of the human network will have a significant influence on the enterprise value evaluation or investment decision.
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