계층적 폴디드 하이퍼스타 네트워크는 동일한 노드 개수를 갖는 계층적 네트워크인 HCN(n,n)과 HFN(n,n)보다 망비용이 우수한 연결망이다. 본 연구에서는 하이퍼큐브, HCN(n,n), HFN(n,n)과 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$) 사이의 임베딩을 분석한다. 임베딩 결과는 HCN(n,n), HFN(n,n), 하이퍼큐브 $Q_{2n}$은 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)에 확장율 $\frac{C^n}{2^{2n}}$과 연장율 2, 3, 4로 각각 임베딩 가능하다. 또한, 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)는 계층적 네트워크인 HFN(2n,2n)에 연장율 1에 임베딩 가능하다. 이러한 임베딩 결과는 하이퍼큐브, HCN(n,n), HFN(n,n)에서 개발된 알고리즘을 계층적 폴디드 하이퍼스타 HFH($C_n,C_n$)에서 효율적으로 활용 가능함을 의미한다.
상호 연결 망에서 병렬 경로는 전송할 메시지를 패킷으로 분할하여 여러 개의 경로를 통하여 동시에 전송할 수 있어서 메시지 전송 시간을 줄일 수 있으며, 라우팅 경로상의 노트나 에지가 고장이 발생했을 때 메시지 전송을 위한 대체 경로를 설정할 수 있으므로 중요한 의미를 갖는다. 2n개의 이진수로 노드를 표현하는 Folded 하이퍼-스타 그래프 FHS(2n,n)은 하이퍼-큐브와 그의 변형된 그래프보다 망 비용이 개선된 상호 연결 망이다. 본 논문에서는 병렬 컴퓨터의 위상으로 제안된 Folded 하이퍼-스타 그래프 FHS(2n,n)에서 노드 중복하지 않는 병렬 경로를 분석하고, 그 결과를 이용하여 Folded 하이퍼-스타 그래프 FHS(2n,n)의 고장 지름이 2n-1임을 분석한다.
Purpose: A significant amount of public opinion about nurse bullying is expressed on the internet. The purpose of this study was to analyze the linkage structures among words extracted from comments on internet articles related to nurse workplace bullying using semantic network analysis. Methods: From February 2018 to April 2019, comments made on news articles posted to the Daum and Naver web portal containing keywords such as "nurse", "Taeum", and "bullying" were collected using a web crawler written in Python. A morphological analysis performed with Open Korean Text in KoNLPy generated 54 major nodes. The frequencies, eigenvector centralities, and betweenness centralities of the 54 nodes were calculated and semantic networks were visualized using the UCINET and NetDraw programs. Convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis was performed to identify structural equivalence. Results: This paper presents results about March 2018 and January 2019 because these months had highest number of articles. Of the 54 major nodes, "nurse", "hospital", "patient", and "physician" were the most frequent and had the highest eigenvector and betweenness centralities. The CONCOR analysis identified work environment, nurse, gender, and military clusters. Conclusion: This study structurally explored public opinion about nurse bullying through semantic network analysis. It is suggested that various studies on nursing phenomena will be conducted using social network analysis.
서식지 연결성을 정량적으로 평가하고 지도화하는 것은 지속가능한 도시 계획과 설계 과정에 있어 필수적이다. 이 연구에서는 그래프 이론을 적용하여 서울 을 포함하는 수도권 지역을 대상으로 산림성 조류의 이동 통로들이 서식지들을 어떻게 연결 하는지 알아보고자 하였다. 산림 피복율과 인간 간섭을 의미하는 거주지역, 도로 네트워크의 영향을 고려하여 양질의 산림 서식지를 추출하였다. ArcGIS 파이썬 패키지 FunConn을 활용하여 서식지 연결망을 구축하고, 서식지 간 최소비용거리($Q_1$)와 25번째 백분위수 비용거리($Q_{25}$)에서의 조각 중요도를 산출하였다. 10개 지역에서 조사된 산림성 조류 종의 풍부도와 $Q_1$과 $Q_{25}$ 비용거리에 따른 조각 중요도 값, 서식지 면적 간 스피어만 상관분석을 하였다. 서식지 면적의 효과를 통제했을 때, $Q_{25}$에서의 조각의 중요도 값이 종 풍부도와 가장 높은 양의 상관관계를 나타냈다(P<0.001). 따라서 25번째 백분위수 비용거리를 통해 연결성 유지에 중요한 역할을 하는 조각들과 통로의 위치, 연결망의 중추적 경로를 도출하였다. 연구에서 제시된 연결망은 향후 도시 생물다양성 보호와 증진을 위한 핵심 보전지역의 설정과 생태통로의 조성과 관리에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 키워드 네트워크 분석에 사용되는 텍스트마이닝과 의미연결망 분석 방법을 활용하여 블록체인의 산업 활용 분야로 언론 및 정부 발표에서 언급되고 있는 '금융', '에너지', '물류'를 언급한 기사들을 비교 분석하였다. 블록체인 적용이 언급된 산업 분야별로 기사의 내용 및 키워드의 차이를 파악하고 비교 분석하는 것을 목적으로 하였다. 2017년 1월부터 2018년 7월까지 언론에서 보도한 총 43,093건의 기사를 Python BeautifulSoup을 이용하여 네이버 뉴스에서 수집하였고, 세 용어의 상호 중복을 제거하기 위한 정제 작업을 수행하였다. 이후 키워드 간 네트워크 분석을 위해 텍스톰(Textom)과 UCINET을 이용하여 세 용어에 대한 텍스트마이닝과 의미연결망 분석을 진행하였다. 분석 결과, 세 용어는 모두 '기술' 측면에서는 유사한 단어들이 있었으나, '정부 정책'이나 '산업'측면의 이슈 등에서 내용적 차이가 있었다. 또한 빈도 및 중심성에 있어서도 차이가 있음을 확인할 수 있었다.
이 연구는 대구·경북 대학들이 지역신문에 게재한 광고들을 대상으로 게재 구조와 메시지를 살펴보았다. 2020년 7월 1일부터 1차 수시모집기간 이전인 9월 22일까지 지역신문과 한국대학신문에 게재된 지역 대학의 신문광고를 전수 조사하였다. 그 결과, 대학들은 매일신문, 영남일보, 경북일보, 대구일보, 대구신문 등의 순서로 광고 게재를 선호하였다. 이를 지역단위로 나누어 다시 분석해보니, 대학들은 대구와 포항 지역에 소재한 신문을 선호하였다. 둘째, 산학협력과 대학기본역량진단 그리고 특성화 관련 단어들이 광고 메시지의 상위에 등장하였다. 이를 4년제와 2, 3년제로 나누어 분석한 결과, 4년제는 중장기 발전계획을 드러낸 소구가 더 자주 등장하였다. 반면 2, 3년제 대학은 가시적인 성과를 강조한 소구를 빈번하게 사용하였다. 이 연구에서는 대구·경북을 중심으로 광고를 통해 대학과 신문의 관계를 파악하고, 급변하는 환경 속에 발맞춰 변화한 대학 광고의 메시지를 분석했다.
항공사 승무원 유니폼에 관한 선행연구와 실증적 연구를 살펴보고 항공사 승무원의 유니폼이 고객이 지각하는 소비정서에 미치는 영향을 규명하는 것이 연구의 목적이다. 연구방법은 항공 관광 관련학과 재학생을 대상으로 2018년 3월 11일부터 25일까지 15일간 설문조사를 하였고, 총 289부의 유효표본 수를 분석하였다. 연구결과는 고객들은 승무원의 유니폼에 대하여 대형항공사와 저비용항공사 간의 지각하는 소비정서에 대한 영향에서 차이가 있는 것을 연결망 관계를 통해 증명하였다. 또한 저비용항공사에 대해 고객이 지각하는 소비정서는 편안하고, 친숙하며, 활기찬 등이며, 이러한 결과는 대형항공사인 깔끔하고 세련된 등으로 저비용항공사와 차별화되었다는 것을 증명하였다. 항공사는 적절한 시기에 승무원 유니폼을 변화시켜왔고, 회사의 이미지 변화에 상당히 중요하게 여기는 마케팅 도구로 생각할 때, 본 연구결과가 의미가 있다고 볼 수 있다.
본 연구는 국내 언론에 나타난 '한류' 관련 이슈의 경향을 파악하기 위해 의제설정이론을 적용하였고, 빅데이터 분석기법인 토픽모델링과 의미연결망분석을 활용하여 언론 기사를 분석하였다. 이를 위해 2000년부터 2019년까지의 '한류' 관련 이슈에 대해 다룬 54개 언론 미디어 보도기사 197,992건의 제목, 부제, 본문, 키워드를 수집하여 핵심 토픽과 토픽 간의 관계를 파악하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 언론에 나타난 '한류'는 한류 관련 지역, 문화, 경제 등과 관련된 단어들이 주요하게 나타났다. 둘째, 한류 관련 이슈는 총 9개의 토픽이 도출되었으며, '방송한류', '한류 수출', '국내외정세', '한류 교육', '뷰티·패션 한류', '음악·공연 한류', '관광한류', '미디어(플랫폼)', '권역 및 지역' 순으로 나타났다. 셋째, 한류는 주로 문화적 차원과 경제적 차원에서 의미화되었고, '문화한류', '경제한류', '교육', '환경', '지리'와 같이 5개의 특성으로 클러스터링 되었다.
본 연구는 우리나라 중등교사 임용시험의 형태가 개편된 2014년도 이후부터 2018년도 현재까지 진행된 중등교사 임용시험 관련 선행연구들을 언어네트워크 분석 방법론을 활용하여, 그 연구동향을 분석하였다. 본 연구에서는 2014년도 이후 5년간 진행된 중등교사 임용시험 관련 연구 55건을 대상으로 주요 핵심어 추출 및 워드클라우드 제시, 주요 핵심어의 언어네트워크 전체 분석 및 3종 중심성(연결정도, 근접, 매개) 분석, 네트워크 값을 반영한 네트워크 그림 시각화 작업 등을 진행하였다. 중등교사 임용시험 관련 선행연구의 주요 핵심어는 분석, 문항, 출제, 인식, 임용후보자, 교과교육학, 국어과, 선정경쟁시험, 개선, 예비교사, 교과내용학, 기출문항, 임용교사, 제도, 탐색 등이었다. 이들 상위 빈도 핵심어들은 나름 높은 연결정도를 가지고 다른 핵심어들간의 의미연결망을 구축하고 있음을 확인하였다, 이런 연구결과는 중등교사 임용시험 주제 연구 진행을 할 때, 연구주제 선정 및 방향 설정에 도움을 줄 것으로 기대된다.
직물 및 직물 관련 제품에서 주로 사용되는 감성 어휘들의 관계 및 구조를 분석하기 위해 잡지 및 설문 조사 과정을 통해 어휘를 수집하였다. 수집된 어휘의 빈도를 조사하고, 어휘 적절성을 평가하여 감성어라고 생각될 수 있는 어휘들만을 정리하였다. 여기서 추출된 372개의 어휘는 직물 및 직물 관련 상황에서의 감성어로 사용될 수 있을 분만 아니라 유사 분야의 감성어 모형에 대한 기본 자료로 활용될 수 있을 것이다. 어휘들 간 관계구조에 대한 분석은 몇 가지 면에서 이뤄졌다. 자유연상 과제를 실시하여 어휘들 간 관계의 연결망(network)을 확인할 수 있었다. 어휘들이 내포하고 있는 의미의 여러 측면에서 어휘들 간 관계를 파악할 수 있도록 어휘들에 대해 다차원 분석을 실시한 결과 어휘 간 관계는 3차원이면 충분히 설명될 수 있는 것으로 나타났다. 두 개의 주차원을 중심으로 어휘들의 공간 분포를 그리고 이들 어휘를 범주로 분류한 결과 대략 11개의 범주로 어휘들을 나눠볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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