• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.5
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• pp.474-480
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• 2011

Most social networks have power-law distribution that is one of distinct properties in scale-free network. In contrast to social network character, people networks of the Goguryeo, Baekje, and Silla show dissemination network that is a narrow and deep-reaching style of information transmission. However, people network of three kingdoms that is integrated each national people reveals scale-free and hierarchical properties. Pattern of territory expansion and abridgment in Silla is distinct from those in Goguryeo and Baekje, indicating that the distinct pattern reflects a power for unification. Several patterns in national management and national development of the three kingdoms are also analyzed based on network. Our results provide new insight that is analyzed by network-based approaches but is not analyzed by historial approaches in history of three kingdoms.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.27-30
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• 2013

공동연구 네트워크의 대표적인 사례인 공저 네트워크는 오랫동안 네트워크 분석의 대상으로 다루어져 왔다. 최근에는 가중 네트워크로서 공저 네트워크에 대한 연구가 활발해지면서 연구자의 영향력을 측정하려는 몇 가지 척도가 제안되었다. 이 연구에서는 공저 네트워크에서의 중심성을 측정하기 위해서 사용된 척도인 가중페이지랭크, 공동연구 h-지수와 공동연구 hs-지수, 복합연결정도중심성, c-지수에 대해서 비교 분석해본다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.40 no.3
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• pp.191-214
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• 2006

Recently, some bibliometric researchers tried to use the centrality analysis methods and the centrality measures which are standard tools in social network analysis. However the traditional centrality measures originated from social network analysis could not deal with weighted networks such as co-citation networks. In this study. new centrality measures for analyzing bibliometric networks with link weights are suggested and applied to three real network data, including an author co-citation network, a co-word network, and a website co-link network. The results of centrality analyses in these three cases can be regarded as Promising the usefulness of suggested centrality measures, especially in analyzing the Position and influence of each node in a bibliometric network.

• Review of KIISC
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• v.19 no.2
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• pp.16-25
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• 2009

네트워크 기술의 발달에 따른 서비스의 증가는 네트워크 트래픽과 함께 취약점도 증대하여 이를 악용하는 행위도 늘어나고 있다. 따라서 네트워크 침입탐지 시스템은 증가하는 트래픽의 양을 처리할 수 있어야 하며, 악의적인 행동을 효과적으로 탐지 할 수 있어야 한다. 증가하는 트래픽을 효과적으로 처리하고 탐지의 정확성을 높이기 위해 처리 데이터를 감소시키는 기술이 요구된다. 이러한 방법들은 크게 데이터 필터링, 척도 선택, 데이터 클러스터링의 영역으로 구분되며, 본 논문에서는 척도 선택의 방법으로 데이터 처리의 감소 및 효과적 침입탐지를 수행할 수 있음을 보이고자 한다. 실험 데이터는 KDDCUP 99 데이터 셋을 이용하였으며, 통계적 척도선택의 방법으로 분류율, 오탐율, 거리값, 규칙, 선택된 척도 등을 제시함으로써 침입 탐지 시 데이터 처리량이 감소하였고, 분류율은 증가, 오탐율은 감소하여 침입 탐지 정확성이 높아짐을 알 수 있었다. 또한 본 논문에서 제시한 방법이 다른 관련연구에서 제시한 선택 척도보다 높은 정확성을 보임으로써 보다 유용함을 증명할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.19-22
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• 2013

네트워크 분석이 확산되면서 여러 분야에서 다양한 중심성 척도가 개발되어 활용되고 있으나 가중 네트워크에서 지역중심성을 측정할 수 있는 척도로는 최근접이웃중심성 이외에는 거의 알려져 있지 않다. 최근접이웃중심성 척도는 동률값이 흔히 나타나므로 변별력이 낮다는 단점을 가지고 있다. 이 연구에서는 최근접이웃중심성 척도를 일반화한 이웃중심성 척도를 제안하고 가상 자료 및 실제 자료에 대해 적용하여 검증해보았다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.668-671
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• 2015

이 논문은 대한민국의 주식시장에 상장한 기업의 지배구조 분석을 위해 대주주가 어떠한 형태로 주식을 보유하고 있는지에 대한 네트워크 분석이다. 분석대상은 주식시장에 상장한 기업과 그 기업의 주식의 대주주 데이터를 모두 수집하였다. 이를 기업과 대주주 행위자 간에 주식을 보유하고 있는 네트워크를 분석하여 그 보유형태의 의미를 파악하였다. 분석결과 네트워크 형태는 크게 '전체분석, 산업분석, 군집분석, 상장기업분석, 대주주분석, 계열사 분석' 여섯 가지이다. 네트워크 분석결과 주식시장은 전형적인 척도 없는 네트워크 형태를 나타내었으며 반면 그룹간의 계열사 네트워크는 전형적인 계층구조로써 좁은 세상 네트워크의 사례를 나타내었다. 따라서 투자 성향이 갖거나 대주주 간의 이해관계가 있거나 투자상품들이 포트폴리오로 조합원 경우 대주주 간의 네트워크가 밀집된 것을 확인할 수 있었다.

• 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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.232-234
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• 2006

본 논문에서는 마르코프 결정 문제 (Markov decision problem)의 풀이 효율을 잴 수 있는 척도를 알아보기 위해 복잡계 네트워크 (complex network) 의 관점에서 MDP를 하나의 그래프로 나타내고, 그 그래프의 위상학적 성질들을 여러 네트워크 척도 (network measurements)들을 이용하여 측정하고 그 MDP의 풀이 효율과의 관계를 분석하였다. 실세계의 여러 문제들이 MDP로 표현될 수 있고, 모델이 알려진 경우에는 평가치 반복(value iteration)이나 모델이 알려지지 않은 경우에도 강화 학습(reinforcement learning) 알고리즘등을 사용하여 풀 수 있으나, 이들 알고리즘들은 시간 복잡도가 높아 크기가 큰 실세계 문제에 적용하기 쉽지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 제안된 것이 MDP를 계층적으로 분할하거나, 여러 단계를 묶어서 수행하는 등의 시간적 추상화(temporal abstraction) 방법들이다. 시간적 추상화를 도입할 경우 MDP가 보다 효율적으로 풀리는 꼴로 바뀐다는 사실에 착안하여, MDP의 풀이 효율을 네트워크 척도를 이용하여 측정할 수 있는 여러 위상학적 성질들을 기반으로 분석하였다. 다양한 구조와 파라미터를 가진 MDP들을 사용해 네트워크 척도들과 MDP의 풀이 효율간의 관계를 분석해 본 결과, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리 (mean geodesic distance) 가 그 MDP의 풀이 효율을 결정하는 가장 중요한 기준이라는 사실을 알 수 있었다.

• Korean Journal of Social Welfare
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• v.62 no.4
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• pp.297-324
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• 2010

The purpose of this study is a qualitative Study for development of measuring social capital in community. The indicator of social capital in this paper was developed through 1) literature review 2) in-depth interview with community welfare network members 3) a qualitative Study for concept development in light of social capital about trust, norms, networks 4) focus-group meeting for content validity verification 5) a pilot-study and 6) a questionnaire survey. The indicator of 79 items for has been constructed with three features : The first is 'trust' with 30 items; the second 'norm' with 22 items; and the third 'network' with 27 items. Cronbach's alpha estimate of the indicator of trust was .948, norms were .899 and networks were .906. This study has been revealed to the reliability and validity and therefor it was an appropriate measurement of social capital in community. The social capital scale developed in this study is useful to be objective about operating condition of community welfare network and to seek ways for pursuing more efficient operations.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.34 no.5_6
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• pp.202-213
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• 2007

A network is an important model widely used in natural and social science as well as engineering. To analyze these networks easily it is necessary that we should layout the features of networks visually. These Graph-Layout researches have been performed recently according to the development of the computer technology. Among them, the Scale-free Network that stands out in these days is widely used in analyzing and understanding the complicated situations in various fields. The Scale-free Network is featured in two points. The first, the number of link(Degree) shows the Power-function distribution. The second, the network has the hub that has multiple links. Consequently, it is important for us to represent the hub visually in Scale-free Network but the existing Graph-layout algorithms only represent clusters for the present. Therefor in this thesis we suggest Graph-layout algorithm that effectively presents the Scale-free network. The Hubity(hub+ity) repulsive force between hubs in suggested algorithm in this thesis is in inverse proportion to the distance, and if the degree of hubs increases in a times the Hubity repulsive force between hubs is ${\alpha}^{\gamma}$ times (${\gamma}$??is a connection line index). Also, if the algorithm has the counter that controls the force in proportion to the total node number and the total link number, The Hubity repulsive force is independent of the scale of a network. The proposed algorithm is compared with Graph-layout algorithm through an experiment. The experimental process is as follows: First of all, make out the hub that exists in the network or not. Check out the connection line index to recognize the existence of hub, and then if the value of connection line index is between 2 and 3, then conclude the Scale-free network that has a hub. And then use the suggested algorithm. In result, We validated that the proposed Graph-layout algorithm showed the Scale-free network more effectively than the existing cluster-centered algorithms[Noack, etc.].