Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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2005.08a
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pp.357-364
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2005
저자동시인용 자료에 대한 분석 도구로 삼각매개중심성 (triangle betweenness centrality; TBC) 척도를 비롯하여 네 가지 새로운 척도를 제안하고 정보학 분야의 지적 구조 분석에 적용해보았다. 제안한 척도는 사회네트워크 분석 분야에서 사용되고 있는 여러 중심성 척도를 참고하여 동시인용 데이터에 적합하도륵 고안되었다. 검증을 위해서 이은숙, 정영미(2002)의 연구에서 수집한 1990년부터2000년까지 11년간 Journal of America Society for Information Science에 인용된 주요 저자50명의 동시인용 네트워크를 여러 중심성 척도를 사용해서 분석하였다. 전통적인 분석 도구인 다차원척도법이나 군집분석과 달리 중심성 척도를 통해서는 저작물에 반영된 개별 저자의 입지와 영향력에 대한 구체적인 분석이 가능하였다. 특히 삼각매개중심성 척도는 측정 범위의 조절이 자유로와서 지역적 중심성과 전역적 중심성을 모두 파악할 수 있는 것으로 나타났다.
The study aimed to analyze the structure of China's passenger railway network in the years of 2008, 2013, and 2018, respectively. At the same time, it tried to investigate its derivative impact on the patterns of Chinese urban network. The analytical tool was based on the NetMiner4.0. In order to measure network characteristics of China's passenger railway network, it primarily focused on the degree centrality, betweenness centrality, and closeness centrality. First of all, the higher degree centralities, with a few exceptions, were observed in BeiJing, ShangHai, GuangZhou, WuHan, XiAn, ChengDu, HaErBin, and ShenYang over a decade. In contrast, the higher betweenness centralities were recorded in cities of higher development potential including WuLuMuQi, GuiYang, ShenYang, and KunMing. The closeness centrality analyses confirmed the fact that most metropoles like BeiJing, ShangHai, and GuangZhou kept the highest train accessibility during the same research period. At the same time, the opening up of a new stretch of high speed railway network has consecutively strengthened connectivity between BeiJing and TianJin. Owing to unprecedented development of railway traffic and its extensive operations, this study believes that Chinese major cities, without interruption, would pursue a series of urban policy alternatives geared towards railway stations-oriented networking and competitively try to extend their network ranges.
A type of workflow affiliation network is one of the specialized social network types, which represents the associative relation between actors and activities. There are many methods on a workflow affiliation network measuring centralities such as degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality. In particular, we are interested in the closeness centrality measurements on a workflow affiliation network discovered from enterprise workflow models, and we know that the time complexity problem is raised according to increasing the size of the workflow affiliation network. This paper proposes an estimated ranking algorithm and analyzes the accuracy and average computation time of the proposed algorithm. As a result, we show that the accuracy improves 47.5%, 29.44% in the sizes of network and the rates of samples, respectively. Also the estimated ranking algorithm's average computation time improves more than 82.40%, comparison with the original algorithm, when the network size is 2400, sampling rate is 30%.
Recently collaboration network is generated to find out experts in their field as potential collaborators in health care sector. In this paper, the co-author network of a National Cancer Center researcher was generated for identifying each researcher's role and collaborative research pattern. The co-author network of 2,437 authors was extracted from 1,194 SCI(E) publications from 2000 to 2010 and author's role was analyzed by author's centrality value. Centrality reflecting only the number of papers and centrality weighted by the paper number, impact factor, and authorship contribution was evaluated. On the comparison with simple degree centrality value and the weighted degree centrality, difference of value was statistically significant(t=11.66, p=0.00). Co-author network considering various variables of the paper provides more objective figure of researcher's role. This suggests that co-author network could be more effective in identifying potential collaborators.
Based on the social network analysis(SNA), this study examines the structural and spatial characteristics of the actor networks of the manufacturing industries for the elderly. In the field of economic geography, former researches on network have mainly focused on the network governance. However, this study focused on the social network analysis. Centrality indexes are used to analyze the topological structure of actor networks of firms and organizations. In order to investigate the spatial structure of actor networks, not only the regional distribution of actors but also the correlation between centrality index and distance are analyzed. Network matrixes among actors are transformed to network matrixes among regions using block modeling method to reveal the spatial characteristics of the actor networks. In spite of the importance of the Capital Region, networks in the non-Capital Region like Chungnam and Pusan were showed high network density. This suggested that some kinds of policy project operating in the non-Capital Region had the influence on this network in the initial stage of industry.
In this paper, we propose a novel analysis method and its algorithms to perform the betweenness centrality measurements on a valued and directed workflow-supported social network. The conventional workflow-supported social network model is to represent the existences of task transferring relationships among their performers by using a binary social network. However, it is necessary to consider not only the existences of task transferring relationships but also their quantities and directions in order to obtain much more effective and sophisticated analysis results. In conclusion, this paper newly defines a concept of valued and directed workflow-supported social network, and its betweenness centrality analysis method and algorithms. Especially, to verify the proposed method and algorithms, we try to apply the conventional method and the proposed method to an example workflow model respectively, and compare their betweenness centrality analysis results.
This study aims to analyze the research trend of Korean medicine based on social network analysis. To do this, a dataset has been collected from KCI (Korea Citation Index) database. According to the results, we have identify the longitudinal trend of the number of papers, journals, organizations and key words in this field. Moreover, based on the nodes' centrality of co-author network, we have found a core journal (i.e. Korean Journal of Oriental Physiology and Pathology), a hub institution (i.e. Kyunghee university) and two main key words (i.e. anti-oxidation and acupuncture) in the research network. In conclusion, integrating field experts' tacit knowledge in Korean medicine studies with the results of the explicit social network analysis on the research trend, we put forward further policy implications with regard to R&D strategies in this field.
The purposes of this paper were: 1) to identify the structural changes of the northeast Asia airport network caused by the pandemic of COVID-19 using social network analysis (SNA) and 2) to suggest proposals for improving airport competitiveness. In this respect, the entire international air routes in northeast Asia airport collected data of 4-10 March 2019 and 9-15 March 2020 through schedules analyzer database of OAG. We found that both the density and centrality have decreased since the spread of COVID-19. The government and airport authorities need active support such as a reduction of various fees and a moratorium on transportation rights to overcome the crisis in the air transport industry. When the COVID-19 situation calms down in the future, we hope that further research will be conducted to identify the structural changes in the SNA aspects through the vast data establishment in countries such as the EU and America.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.47
no.4
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pp.1-18
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2016
The purpose of this study is to explore application of topic modeling for topic analysis of book report. Topic modeling can be understood as one method of topic analysis. This analysis was conducted with texts in 23 book reports using LDA function of the "topicmodels" package provided by R. According to the result of topic modeling, 16 topics were extracted. The topic network was constructed by the relation between the topics and keywords, and the book report network was constructed by the relation between book report cases and topics. Next, Centrality analysis was conducted targeting the topic network and book report network. The result of this study is following these. First, 16 topics are shown as network which has one component. In other words, 16 topics are interrelated. Second, book report was divided into 2 groups, book reports with high centrality and book reports with low centrality. The former group has similarities with others, the latter group has differences with others in aspect of the topics of book reports. The result of topic modeling is useful to identify book reports' topics combining with network analysis.
In the IT industry, the complexity and volatility of corporate networks are gradually evolving, and concurrently, the significance of corporate networks is increasing. Previous research has employed network analysis to scrutinize inter-corporate trade relationships for strategic and policy making. However, previous studies focused on the overall network structure from a macroscopic perspective, presenting limitations in applicability at the individual IT corporation level. This study develops a novel research model incorporating sector and region-level network analysis based on connection strength, along with the derivation of a composite node centrality indicator. Using this methodology, we analyzed corporate networks across nine metropolitan areas using IT corporate transaction data. The results means that cities with a manufacturing base, such as Incheon, Busan, and Daegu, have recently established cooperative networks with IT companies. We also found that in the IT industry in Gwangju and Daejeon, certain companies dominate the transaction network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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