This study examines the cruise course network structure in the Asian regions and the centrality of ports using social network analysis (SNA). For network analysis of Asian cruise courses, a data network of cruise courses was constructed using data on courses of cruise ships operating in Asian ports collected from the reports of the Cruise Lines International Associations.There are 249 nodes or ports of ship companies that provide cruise courses to Asia between from October 2015 to June 2016, and these nodes connect 545 ports. Density analysis based on ports where cruise ship companies operated cruise ships showed that, from October 2015 to June 2016, the density was 0.009, which was lower than the average of global port network density (2006 to 2011) and railroad network density. In addition, was calculated to be, which means that connection with all ports was possible through 2,180 steps. In the analysis of the Asian cruise course network centrality, Singapore ranked first in both out-degree and in-degree in connection centrality, followed by Hong Kong, Shanghai, Ho Chi Minh, and Keelung. Singapore also ranked first in the result betweenness centrality analysis, followed by Penang, Dubai, and Hong Kong. From October 2015 to June 2016, the port with the highest Eigenvector centrality was Hong Kong, followed by Ho Chi Minh, Singapore, Shanghai, and Danang. In the case of the domestic ports Incheon, Busan, and Jeju, connection centrality, betweenness centrality, and Eigenvector centrality all ranked lower than their competitor Chinese ports.
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.
The aim of this study is to examine the factors influencing network centrality on women's welfare organizations, and to investigate how the level of network centrality influence the effectiveness of the organization. To achieve this goal, this study conducted a survey on women's welfare organizations in Seoul from March to June, 2009. Network analysis method was used to get each organization's network centrality value. Also, through the Structural Equation Modelling, organizational characteristics predicting network centrality and effect of network centrality on organizational effectiveness. The main results are as follows. First, the significant affecting factors were different between three types of centralities with regards to the type of organization, recognition of resource dependency, attitude of top manager, and established year. Second, the common factors affecting three network centralities were the number of informal ties, accepting feminism as the main organizational philosophy, and the number of qualified staffs. Third, only closeness centrality positively predicted the level of organizational effectiveness among three types of centralities. The faster the organization reaches to other organizations in a network, the organizational effectiveness becomes higher, which means high closeness centrality is more important factor than high degree centrality or high betweenness centrality to increase organizational effectiveness. This result shows social welfare organization should consider changing inter-organizational network strategy from quantity-focused to quality-focused.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2013.06a
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pp.146-148
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2013
본 연구는 지속가능한 물류활동에서 관심을 받고 있는 내항해운(연안해운)의 물류네트워크를 파악하기위한 기초분석으로서 연안여객항로에 관하여 네트워크를 파악하였다. 최근에 기존의 계량적 통계분석방법을 뛰어넘어 존재하고 있는 구조와 실체를 파악하기위해 사회연결망분석이 도입되고 있는 상황에서, 우리나라 연안해운항로의 네트워크를 파악하고자 하였다. 내항해운은 화물운송과 여객운송으로 구별되나 본 연구에서는 화물선만 고려하였다. 국가물류통합정보센터와 해운항만물류정보시스템을 활용하여 한국의 내항해운의 중심성을 분석하였다. 중심성 분석을 위해서 화물선 출입항 척수와 화물처리량을 변수로 사용하여 Pajek과 UCINET 등의 SNA 프로그램을 이용한 결과 내항해운 네트워크를 도식화하고 파악하였다. 결과적으로 네트워크의 node에 해당하는 항만 중에서 어떤 항만이 가장 중요한 노드인지를 찾고, 네트워크 구조가 얼마나 소수의 중요한 항만에게 집중되는 것인지를 확인하기 위하여 중심성 분석을 통해 파악하였다.
This study identifies themes and trends in maritime economics and logistics by examining 303 papers published in international journals from 2000 to 2014 using keyword network analysis. Network analysis can be used because the collected data follow Zipf's law and the power law. Utilizing the degree centrality and betweenness centrality, we find the important keywords in each five year period and determine the importance of shared keywords. To further explain keyword centralities, we invented a Delta-C algorithm to show the trends of keywords over time. We found that degree centrality is useful for identifying important research themes in each period because it is mainly concerned with the number of connections. On the other hands, betweenness centrality is useful to determine the unique themes that emerge in each of the specific periods.
This study aims to investigate an importance of Author keyword with analysis the position of author keyword. An analysis was carried out on the position of author keyword. we examined an importance of Author keyword by using degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality. In the next stage, we performed analysis on correlation between network centrality measures and the position of keyword. As a result, degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality both has a high value in 4th author keyword order. eigenvector centrality was the comparatively effective method to separate of author keyword order method than other 3 centrality. Correlation analysis result shows that the network analysis value are increasing in order. This study has significance in that it was able to examine the author keyword behavior. Future research is needed to identify and supplement future situational factors, behavior, and psychology.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.23
no.2
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pp.63-73
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2018
Academia and research institutes mainly use qualitative methods that rely on expert judgments to understand and predict research trends and science and technology trends. Since such a technique has the disadvantage of requiring much time and money, in this study, science and technology trends were predicted using keyword network analysis. To that end, 13,618 AI (Artificial Intelligence) patent abstracts were analyzed using keyword network analysis in three separate lots based on the period of the submission of each abstract: analysis period 1 (January 1, 2002 - December 31, 2006), analysis period 2 (January 1, 2007 - December 31, 2011), and analysis period 3 (January 1, 2012 - December 31, 2016). According to the results of frequency analyses, keywords related to methods in the field of AI application appeared more frequently as time passed from analysis period 1 to analysis period 3. In keyword network analyses, the connectivity between keywords related to methods in the field of AI application and other keywords increased over time. In addition, when the connected keywords that showed increasing or decreasing trends during the entire analysis period were analyzed, it could be seen that the connectivity to methods and management in the field of AI application was strengthened while the connectivity to the field of basic science and technology was weakened. According to analysis of keyword connection centrality, the centrality value of the field of AI application increased over time. According to analysis of keyword mediation centrality during analysis period 3, keywords related to methodologies in the field of AI application showed the highest mediation value. Therefore, it is expected that methods in the field of AI application will play the role of powerful intermediaries in AI hereafter. The technique presented in this paper can be employed in the excavation of tasks related to regional innovation or in fields such as social issue visualization.
This study was intended to analyze the effect of port decentralization on port management and port development, analyze whether port site centrality has mediated effect in relation between port decentralization and port management and port development. This study surveyed public officials and researchers who plan and execute port policies, and analyzed the influence relationship of variables and the mediating effect using multiple regression analysis. Results are as follows, First, it was analyzed that the port authority decentralization and regional-centered port policy have a positive influence on the port site centrality, and the port authority decentralization has a positive influence on port management and port development. Second, the port site centrality was confirmed to have a positive influence on port management and port development. Third, port site centrality was shown to mediate the relationship between port decentralization and port management and port development. This study suggested the positive effect of port decentralization to local government on efficient port management and port development, and the need to draw up port site-oriented policies.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.44
no.3
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pp.405-428
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2013
This study tried to explore the relation between research networks(coauthor network, author co-citation network, author bibliographic coupling network) and research performance of Records and Archives Management study in Korea. For the analysis, three basic types of network centrality and three indicators of research performance are used. The summary of this study is as follows: Firstly, there are relations between three centralities and three indicators of research performance in the coauthor network. Secondly, there are relations between betweenness centrality and research performance in the author co-citation/author bibliographic coupling networks. Thirdly, there are relations between three centralities in the each research network. Fourthly, there are not high relations between all centralities of the three research networks.
Writing high-quality papers and publishing them at prestigious academic journals would be something that every scholar strives for. This study made a network with nine academic journals in South Korea in the field of public administration and public policy and analyzed the influence of academic journals through social network analysis. Using centrality measures, such as degree centrality, beta centrality, and eigenvector centrality, this study found that Korean Public Administration Review has the highest influence on the journal network, followed by Korean Public Studies Review. However, different choice of centrality measure led to different ranking of journals in terms of their influence.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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