본 연구는 의료서비스의 질적 향상을 가져옴과 동시에 의료소외지역을 만들 수도 있는 의료민영화에 대해서 찬성과 반대 논리를 살펴보고, 아울러 최근 3년 동안 주요 일간지에 게재된 의료민영화 및 영리병원에 관한 신문 사설을 중심으로 내용분석의 일종인 언어네트워크 분석을 통해 핵심 키워드를 찾아내고, 핵심 키워드 간의 연결 중심성 분석을 통해 논란의 핵심이 무엇인지를 밝혀 보고자 하였다. 결론적으로, 연결중심성 분석 결과 "의료", "병원", "민영화", "의료민영화", "영리병원", "정부"가 가장 중심에 위치하고 있었다. 이는 의료민영화 또는 영리병원에 관한 최근 3년 동안의 주요일간지에 게재된 사설을 중심으로 하였기 때문에, 의료, 병원, 민영화, 의료민영화, 영리병원 등의 키워드가 중심에 위치하고 있는 것은 당연한 결과이다. 다음으로, 중요한 중심 키워드(단어)는 "국민", "건강", "건강보험"이다. 이는 의료민영화를 단순히 의료시장에 대한 개방으로만 보지 않고, 최근 3년 동안의 사설들은 국민의 건강과 건강보험과 관련된 중요한 이슈로 보고 있다는 것을 의미한다고 볼 수 있다. 또한, 그 다음으로 중요한 중심성이 높은 단어로는 "반대"와 "허용"이다. 이를 통해 볼 때, 최근 3년 동안의 사설을 내용 분석해 본 결과, 의료민영화에 반대하는 쪽과 허용하자는 쪽이 팽팽하다는 것을 연결중심성 분석 결과에서도 알 수 있다. 한편, 중심성 분석결과에서 주목할 만한 결과는 "미국", "한미", "FTA" 등의 키워드도 어느 정도 중심성이 나타나고 있다는 것이다. 이는 의료민영화를 미국과의 한미 FTA와 관련하여 사설에서 기술하고 있다는 것을 나타내주는 대목이다.
네트워크 분석이 확산되면서 매개중심성이나 연결정도중심성과 같은 다양한 중심성 지수가 개발되어 활용되고 있으나, 가중 네트워크에서 지역중심성을 측정할 수 있는 지수로는 최근접이웃중심성 이외에는 거의 알려져 있지 않다. 이 연구에서는 가중 네트워크를 위한 일반화된 지역중심성 지수인 이웃중심성 지수를 새롭게 제안한다. 이웃중심성 지수는 파라미터 ${\alpha}$를 사용하여 이진 네트워크를 위한 연결정도중심성 지수와 가중 네트워크를 위한 최근접이웃중심성 지수를 일반화한 것이다. 6가지 실제 네트워크 데이터를 대상으로 하여 제안된 지수의 특징과 적정 파라미터 값을 살펴보는 실험을 수행하고 결과를 보고하였다.
공유경제 서비스는 현재 숙박, 자동차, 자전거 등 다양한 분야에서 확산되고 있다. 특히 공유 자전거 서비스는 세계 각지에서 크게 인기를 끌고 있고, 서울시도 2015년 9월부터 '따릉이'라는 공공자전거 서비스를 제공하고 있다. 그러나 사용자의 자전거 이용이 증감함에 따라 지속적으로 대여소 간의 자전거 수 불균형이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2017년 1년간의 서울시 따릉이 공공자전거 데이터에 소셜 네트워크 분석에서 활용되는 연결 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 그리고 k-코어 분석을 적용하여 시간대별 '따릉이' 이용자들의 이동 패턴을 분석하였다. 그 결과, 연결 정도 중심성은 대중교통 환승과 밀접하게 연계된 곳으로 나타났다. 근접 중심성은 출발과 도착 빈도가 불균형하거나 대중교통 근접성이 미흡한 곳으로 나타났다. 매개 중심성은 출발과 도착의 빈도가 동시에 많이 발생하는 곳을 의미한다. 마지막으로 k-코어 분석 결과, 시간대별로 가장 핵심 집단으로 간주 되는 자치구는 마포구로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 서울의 자전거 정류장 재배치, 추가 설치 등에 대한 방안을 계획하는 데 기여할 수 있을 것으로 본다.
본 연구에서는 협업필터링의 두 가지 근본적인 문제인 신규고객 추천(cold-start recommendation)과 희박성(sparsity) 문제를 해결하고자 한다. 먼저, 사회 네트워크 분석에서 가장 많이 활용 되고 있는 세 가지 중심성 지표인 연결중심성(degree centrality), 근접중심성(closeness centrality), 매개중심성(betweenness centrality)을 결합한 다양한 중심성 지표들을 만든 후 이를 기반으로 신규고객의 잠재 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 새로운 방법을 제시한다. 다음으로 희박성 문제를 해결하기 위하여, 구매정보가 충분한 고객에게는 협업필터링을, 그렇지 않은 고객에게는 협업필터링 대신 제시한 신규고객 추천방법을 적용하는 하이브리드 추천 방법을 제안한다. 제시한 추천 방법의 효과성을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 구매 트랜잭션 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험결과로부터 근접중심성과 매개중심성을 결합한 지표를 신규고객 추천 시에 사용할 경우 추천 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며, 제안한 하이브리드 추천 방법이 기존의 협업필터링의 성능을 상당히 개선함으로써 희박성 문제를 해결할 수 있는 새로운 대안임이 입증되었다.
본 논문은 2010년부터 2018년 동안 청소년학연구 학술지에 게재된 연구 논문의 연구동향을 살펴봄으로써청소년 관련 연구의 지식구조를 파악하고자 하였다. 논문의 초록에서 추출한 키워드를 활용하여 NetMiner 프로그램의 키워드 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)의 중심성(Centrality)분석 및 응집성(Cohesion)분석을 사용하였다. 연결 정도 중심성 분석에서 '관계'가 가장 중심성이 높게 나타났고, 학교와 청소년이 그 다음으로 높았으며, 부모, 폭력의 순으로 높게 나타났다. 매개 중심성도 '관계'가 가장 높게 나타났고, 청소년, 학교, 필요, 교육, 부모, 아동, 학대/정서(같은 수준), 기관, 지역, 휴대폰/예방/복지(같은 수준), 초등, 애착, 자살, 중독, 사회, 폭력, 자녀, 봉사, 지원/정책/재학/교사(같은 수준)의 순으로 높게 나타났다. 응집성 분석 결과, 학교생활과 정책, 중독, 부모 & 또래 관계, 시민 교육 & 복지지원, 정서와 사고, 대학, 학대 & 자살로 총7개의 하위 주제로 구분되었다.
워크플로우 소속성 네트워크는 워크플로우 기반 조직의 수행자와 업무 사이의 연관관계를 나타내는 소셜 네트워크의 한 형태이며, 이를 기반으로 연결 중심도, 근접 중심도, 사이 중심도, 위세 중심도 등과 같은 다양한 분석 기법들이 제안되었다. 특히, 전사적 워크플로우 모델을 기반으로 하는 소속성 네트워크의 근접 중심도 분석은 워크플로우 소속성 네트워크의 규모가 증가함에 따라, 중심도 및 랭킹 계산의 시간 복잡도 문제점을 가진다는 것을 발견하였다. 본 논문에서는 근접 중심도 분석의 시간 복잡도 문제를 개선하기 위해, 근사치 추정 방법을 이용한 워크플로우 기반 소속성 네트워크의 추정 근접 중심도 기반 랭킹 알고리즘을 제안한다. 노드의 타입이 수행자인, 워크플로우 예제 모델을 추정 근접 중심도 기반 랭킹 알고리즘에 적용한 성능 분석을 실시하였다. 수행 결과, 네트워크 규모 관점에서의 정확도는 평균적으로 47.5% 향상되었고, 샘플 모집단 비율 관점에서는 평균적으로 9.44%정도의 향상된 수치를 보였다. 또한, 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘의 평균 계산 시간은 네트워크의 노드 수가 2400개, 샘플 모집단의 비율이 30%일 때, 기존 근접 중심도 랭킹 알고리즘의 평균 계산 시간보다 82.40%의 높은 성능을 보였다.
본 연구는 최근 15년간의 연구데이터 관련 연구 현황을 파악하기 위하여 2010년부터 2024년까지의 연구데이터 학술논문의 연구 동향을 분석하고자 하였다. 목적을 달성하고자 Scopus DB에 게재된 학술논문 14,921편을 대상으로 키워드 빈도 분석 및 네트워크 중심성 분석을 수행하였다. 학술지 게재 시기에 따라 1기(2010-2014년), 2기(2015-2019년), 3기(2020-2024년)로 구분하여 UCINET을 활용한 키워드 네트워크 분석을 수행한 결과, 시기에 상관없이 연구되는 주요 키워드와 기간별로 주목받는 키워드, 시간이 지나면서 관심이 줄어드는 키워드를 도출하였다. 최근 15년간 연구데이터 관련 연구가 가장 활발히 이루어진 주제는 데이터 공유인 것으로 확인되었으며, 연결 중심성이 높은 키워드들이 대부분 매개 중심성 또한 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 국내 연구데이터 분야의 연구 방향성을 제시하는 기초자료로서 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
주5일제 시행과 여가 활동으로서 여행에 대한 관심이 높아짐에 따라서 연안여객의 활용도는 높아질 것으로 예상된다. 하지만, 국내 연안여객 이용의 실태는 항로 부족, 항구의 노후화 등 개선해야할 과제가 많이 있다. 이러한 상황에서 연안여객의 대중교통화의 필요성이 제기되었다. 본 논문은 현재 연안여객의 항로 네트워크를 분석하여 대중교통화로 나아갈 수 있는 현재의 실태를 확인했다. 사용된 네트워크 분석지수는 지역중심성(degree centrality), 연결중심성(betweenness centrality)이다. 두 가지 지수에 따라 대중교통화에 기여하고 있는 항구의 순위를 확인했다. 분석결과가 연안여객의 대중교통화에 조금이나마 기여할 수 있기를 기대한다.
본 연구는 코로나19의 세계적 대유행(Pandemic)으로 인한 동북아시아 공항 네트워크의 구조적 변화를 분석하고 공항 경쟁력 향상에 도움을 줄 수 있는 정책 제언을 도출하고자 하였다. 이를 위해 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis; SNA)을 이용하여 코로나19 전후 네트워크의 중심성 분석을 시행하고 네트워크를 시각화하였다. 이를 위해 2019년 3월 4~10일 및 2020년 3월 9~15일 각 일주일간의 동북아시아 공항 국제선 전체를 대상으로 출발·도착하는 노선을 OAG(Official Airline Guide)의 Schedules Analyzer Database를 통해 추출하였다. 분석 결과 코로나19 사태 이후 동북아 공항 네트워크의 노드와 링크, 밀도가 감소한 것으로 나타났다. 전반적인 네트워크 밀도 감소 속에서도 인천공항의 중심성은 상대적으로 덜 감소한 것으로 확인되었다. 수요 급감을 겪고 있는 항공운송산업의 위기 극복을 위해 정부 및 공항의 적극적 지원이 필요할 것이다. 본 연구 결과는 코로나19 확산이 동북아시아 공항 네트워크의 중심성 지수에 미친 영향을 분석하여 향후 수요 회복 시 전략 수립에 필요한 실무적 시사점을 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다.
본 연구에서는 "플렉시블 태양 전지(Flexible Solar Cell)"에 대한 학술 문헌(논문) 데이터 베이스를 대상으로 네트워크 분석을 진행하고 이를 바탕으로 "플렉시블 태양 전지(Flexible Solar Cell)"의 최근 연구 동향을 분석하였다. 네트워크 분석에 사용된 데이터는 2013년부터 2017년까지의 최근 5년 간의 학술 논문을 대상으로 하였으며, 주요 분석 기법으로는 키워드 빈도 수 출현 기반 분석 및 중심성 분석 (연결 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 적용하였다. 네트워크 분석 결과, "전지(cell)"은 중심성 척도가 0.8 이상으로, 전체 키워드 중 80% 이상과 연결되어 있어, 플렉시블 태양 전지 (Flexible Solar Cell) 분야의 연구 중심으로 식별이 되었다. "페로브스카이트(Perovskite)"와 "CIGS(CuInGaSe2)"는 "전지(cell)"의 하위 그룹의 중심으로 식별되었다. 이러한 분석 결과는 최신 기술인 "CIGS/페로브스카이트 탠덤 태양 전지"를 의미하고 있음을 확인 할 수 있었다. 향후 분석 기법을 보다 최적화/정교화하게 된다면 현재의 기술 동향 예측을 통해서 관련 연구 분야의 기술기획 및 연구 방향성 제시에 큰 도구로 활용 될 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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