Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.5
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pp.508-515
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2020
This study examined the research trends of "Microplastic in food" with a scholar databaseusing the centrality analysis method. The data was based on research papers published from 2011 to 2020, sorted by "microplastic" and "food". The centrality analysis methodology(Degree centrality, Closeness centrality, Betweenness centrality) was applied, followed by a keyword-based frequency occurrence analysis. The results suggested that more than 30% of the total keywords were related to "marine" and "pollution". Therefore, research on the effects of microplastic pollution on the ecosystem had mainly been conducted. On the other hand, only 6% of the keywords were related to "toxicity" and "ingestion". Hence,the number of studies on microplastic exposure caused by bioaccumulation or food are still insufficient. These results can be used to provide directions for future research, as well as provide basic data for political decision-making on the environmental hazards of microplastic.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.29
no.2
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pp.193-204
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2012
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.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.27
no.1
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pp.25-40
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2010
The purpose of this study is to analyze the usage pattern between each academic database through social network analysis, and to support the academic database for users's needs. For this purpose, we have extracted log data to construct the academic database networks in the proxy server of K university library and have analyzed the usage pattern among each research area and among each social position. Our results indicate that the specialized academic database for the research area has more cohesion than the generalized academic database in the full-time professors' network and the doctoral students' network, and the density, degree centrality and degree centralization of the full-time professors' network and the doctoral students' network are higher than those of the other social position networks.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.3
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pp.1414-1423
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2014
This paper aims to analyze destination composition patterns included in package products and to identify the characteristics of the tourism destinations through social network analysis using data collected from tour packages distributed by major Korean travel agencies, targeting Singapore as a key destination. Such tour package data were transcribed into data matrix using Pajek, UCINET, and Cytoscape for analysis. The density and centralization scores derived from the analysis indicated clearly that each destination was almost connected to each other. The centrality scores indicated that the destinations with higher degree of centrality also has higher betweenness centrality within the network. Based on centrality scores, POI(point of interests) of tourism destinations showed concentration in southern area of the target region. Finally, through component analysis, subgroups of tourism destination networks are isolated. Practical implications were also presented for industry practitioners.
The purpose of this study was to review the agreement and disagreement logics on privatization of health care to bring quality enhancement of medical service and alienated area without medical services at the same time, to identify the core keywords through language network analysis a kind of contents analysis on the editorials dealing with privatization of health care and hospitals for profit published on the major daily newspapers for the recent three years, and to find out what is the core of the controversy through the connection centrality analysis of core keywords. Conclusively, it was found from the centrality analysis that "medical service," "hospital," "privatization," "privatization of health care," "hospital for profit" and "Government" were situated in the center of the controversy. It is natural that keywords such as "medical service," "hospital," "privatization," "privatization of health care"and "hospital for profit" were located in the center because this study reviewed the editorials published on major newspapers for the recent three years regarding the privatization of health care or hospital for profit. Next important keywords (words) were "people," "health"and "health insurance." It shows that privatization of health care was not simply seen as the opening of medical service market but as an important issue related to health of people and health Insurance. Next words with high centrality were "objection" and "allowance." Through the contents analysis of editorials for the last three years, it was found that the opinions for and against the privatization were equally matched according to the centrality analysis result. On the other hand, there is one noticeable result in centrality analysis, which is the keywords such as "US," "Korea US" and "FTA" showed centrality to some extent. It shows privatization is handled relating US and Korea US FTA by editorials.
How an individual construes one's future influences everyday decisions. For example, savings and impulsive purchasing, which is highly familiar with our life, are related to future time perception. Drawing on the idea of future self-continuity, the perceived connectedness between the current and future self, this study demonstrated whether media images with various age ranges influence a sense of connectedness with one's future self as well as impatience. Furthermore, the study measured whether these relationships were moderated by the positivity of older adults and an individual's dispositional optimism in general. Results showed that watching various images of people with a wide range of age (from the 20s to 90s) in social media increased young adults' (the 20s) self-continuity and decreased their intention of impatient consumption. This effect was also moderated by the degree to which the participants perceive aging positively.
In this research, sea routes of domestic coaster liners between 2005 and 2013 were studied via social network analysis. Study of the sea routes revealed that they follow power-law in a scale-free form, a characteristic found often in social network. We have looked into centrality, which is a major standard in the field of social network analysis. We have also analyzed the annual changing trend in the centrality of the connectivity, examined the effect of quantity through the comparison with the original quantitative analysis method, and lastly, verified the relationship between the centrality of connectivity and mediation. Then, we were able to identify ports according to priority using these factors. This research assumed and interpreted the coaster liners route as a single network and suggested useful results. Based on these results, directing of development of domestic coaster liners route development and other factors will be achieved more smoothly. And if we utilize social network analysis method in other various fields - for example, the centrality of airport and the diplomatic realations analysis of the neighboring country - we will be able to effectively analyze events in diverse perspectives.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.30
no.4
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pp.241-264
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2013
This study compared and analyzed weighted network centrality measures supported by Opsahl's tnet and Lee's WNET, which are free softwares for weighted network analysis. Three node centrality measures including weighted degree, weighted closeness, and weighted betweenness are supported by tnet, and four node centrality measures including nearest neighbor centrality, mean association, mean profile association, triangle betweenness centrality are supported by WNET. An experimental analysis carried out on artificial network data showed tnet's high sensitiveness on linear transformations of link weights, however, WNET's centrality measures were insensitive to linear transformations. Seven centrality measures from both tools, tnet and WNET, were calculated on six real network datasets. The results showed the characteristics of weighted network centrality measures of tnet and WNET, and the relationships between them were also discussed.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.47
no.3
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pp.95-114
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2016
The purpose of this preliminary study is to collect specific examples of book reports and understand semantic characteristics of them through semantic network. The analysis was conducted with 23 book reports which classified by three groups. The keywords were selected from the of book reports. Five types of keyword network were composed based on co-occurrence relations with keywords. The result of this study is following these. First, each keyword network of book reports of groups and individuals is shown to have different structural characteristics. Second, each network has different high centrality keywords according to the result analysis of 3 types of centrality(degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality). These characteristic means that keyword network analysis is useful in recognizing the characteristics of not only groups' and but also individual's book reports.
This study aims to measure Korea's global competitiveness in intelligent information technology, which is the core technology of the 4th industrial revolution. For analysis, we collect patents of each field and prior patents cited by them, which are applied at the U.S. Patent Office (USPTO) between 2010 and 2018 from PATSTAT Online. A global knowledge transfer network was established by grouping citing- and cited-relationships at a national level. The in-degree centrality is used to evaluate technology acceptance, which indicates the process of absorbing existing technological knowledge to create new knowledge in each field. Second, to evaluate the impact of existing technological knowledge on the creation of new one, the out-degree centrality is investigated. Third, we apply the PageRank algorithm to qualitatively and quantitatively investigate the importance of the relationships between countries. As a result, it is confirmed through all the indicators that the AI sector is currently the least competitive.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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