이 연구의 목적은 공동연구 네트워크에서 연구자의 영향력과 입지를 분석하는데 사용되는 중심성 지수들의 특징에 대해서 고찰하는 것이다. 전통적인 이진 네트워크 중심성 지수로는 연결정도중심성, 매개중심성, 근접중심성, 페이지랭크를 다루었고, 공동연구 네트워크에서의 중심성을 측정하기 위해서 개발되었거나 사용된 가중 네트워크 중심성 지수로는 삼각매개중심성, 평균연관성, 가중페이지랭크, 공동연구 h-지수와 공동연구 hs-지수, 복합연결정도중심성, c-지수에 대해서 살펴보았으며, 새로운 지수로 제곱근합 지수 SSR을 제안하였다. 이들 12종의 중심성 지수를 건축학, 문헌정보학, 마케팅 분야의 세 가지 공동연구 네트워크에 적용해본 결과 각 지수들의 특성과 지수 간 관계를 파악할 수 있었다. 분석 결과 공동연구 네트워크에서 공동연구 범위와 공동연구 강도를 모두 고려하기 위해서는 가중 네트워크 중심성 지수를 사용해야 하는 것으로 나타났다. 특히 공동연구 범위와 강도를 모두 고려하는 전역중심성을 측정하기 위해서는 삼각매개중심성 지수를 사용하고, 지역중심성을 측정하기 위해서는 SSR 지수를 사용하는 것이 바람직하다고 제안하였다.
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.
이 연구에서는 공개된 가중 네트워크 분석용 소프트웨어인 Opsahl의 tnet과 이재윤의 WNET에서 지원하는 가중 네트워크 중심성 지수를 비교 분석해보았다. tnet은 가중 연결정도중심성, 가중 근접중심성, 가중 매개중심성을 지원하고, WNET은 최근접이웃중심성, 평균연관성, 평균프로파일연관성, 삼각매개중심성을 지원한다. 가상 데이터를 대상으로 한 분석에서 tnet의 중심성 지수는 링크 가중치의 선형변화에 민감한 반면 WNET의 중심성 지수는 선형 변화에 영향을 받지 않았다. 실제 네트워크 6종을 대상으로 가중 네트워크 중심성을 측정하고 결과를 비교하여 두 소프트웨어의 가중 네트워크 중심성지수들의 특징을 파악하고 중심성 지수 간 관계를 살펴보았다.
본 연구는 학술논문의 저자키워드 출현순서에 따른 저자키워드의 중요도를 측정해보고자 하는 연구이다. 먼저 출현순서에 따른 저자키워드의 특징을 분석한 후 네트워크 분석 방법의 연결정도중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세중심성, 그리고 네트워크의 구조적공백성의 효과크기와 같은 지수를 사용하여 학술논문의 저자키워드 출현순서에 따른 저자키워드의 중요도를 측정해보았으며 각각의 네트워크 지수와 저자키워드의 출현순서와의 상관관계분석을 수행하였다. 네트워크 분석 지수 중 연결정도중심성 지수, 매개중심성 지수의 경우 각 학문분야별 저자키워드의 출현순서와의 상관관계의 결과에서의 유의한 분야의 수가 비교적 다른 지수에 비해 많았다. 이와 같은 결과를 통해 저자키워드의 중요도를 단지 출현빈도만으로 판단했던 것에서 벗어나 저자키워드의 중요도 측정을 위한 방법으로 연결정도중심성 지수, 매개중심성 지수도 고려해 볼 수 있음을 알 수 있었다.
막대한 예산이 소요되는 거점물류시설의 경우 물류네트워크에 대한 이해를 통한 효율적이고 최적화된 네트워크 구축이 필요하다. 최근 다양한 분야에 많은 관심을 끌고 있는 사회연결망분석은 페이스북과 같은 복잡한 네트워크를 보다 이해하기 쉽게 만들어 주는 도구로 각광을 받고 있다. 본 연구는 네트워크 분석기법을 활용해서 전국 시도별 물류중심지수를 도출하고, 이를 활용하기 위한 방안을 모색했다.
본 논문에서는 인간 생리 및 생활에 가장 기본이 되는 온도, 상대습도를 기초로 하여 인간의 열긴장도를 측정하여 우리나라의 열감분포의 특성을 파악하였다. 연구 방법은 열지수 분석을 중심으로 하였다. 열지수는 습도계산도에서, 월별 열지수 및 연누적 열지수를 계산하여 한국의 연누적 열지수 분포도를 작성하였다. 연누적 열지수 분포의 분석 결과는 우리 나라의 대부분 지역이 한랭긴장도가 나타나는 지역이고 남쪽에서 북쪽으로, 해안에서 내륙으로 갈수록 한랭긴장도가 높아지고 있다. 특히 삼지연. 풍산, 장진을 중심으로 한 개마고원 지역이 높은 한랭긴장도 지역이고, 제주와 서귀포룰 포함한 제주도 지역이 가장 낮은 긴장도를 보이고 있다. 전자는 겨울에 시베리아 기단의 영향을 직접 받고. 고도가 매우 높은 내륙 산지 지역이기 때문이고, 후자는 위도와 바다의 영향으로 특히 겨울에 온화한 지역이기 때문이다.
가뭄은 강수, 증발산, 대기온도, 토양수분 등 다양한 수문기상학적 인자들이 복합적으로 작용하여 발생되기 때문에 가뭄의 정확한 사상을 분석하는 것은 매우 어렵다. 또한 어떤 요인을 중심으로 고려하느냐에 따라 가뭄은 다양한 시각으로 정의되고 있다. 일정기간 평균 강수량보다 적은 강수로 인해 건조한 날이 지속되는 것, 즉 기상요소를 중심으로 가뭄을 정의하는 것을 기상학적 가뭄이라 하며, 작물의 생육에 필요한 수분을 중심으로 고려하는 것을 농업적 가뭄이라 한다. 또한 하천유량, 댐 저수량 등 전반적인 수자원 공급원의 부족을 수문학적 가뭄이라 한다. 이와 같이 다양하게 나타는 가뭄의 발생특성을 정량적으로 해석하기 위해 다양한 가뭄지수가 개발되어 왔다. 그러나 현재까지 개발된 가뭄지수들은 공통적으로 정형데이터를 활용하여 산정한다. 하지만 최근에는 비정형데이터를 활용하여 지수(Index)를 산정하거나, 재난관리에 적용하는 등 비정형 데이터의 활용이 급증하고 있다. 따라서 본 연구에서는 비정형 데이터(뉴스 데이터)를 활용하여 가뭄지수를 산정하고 기존의 가뭄지수들과의 상관성 분석을 실시 한 뒤, 지수결합을 통해 가뭄사상 분석의 새로운 방안을 제시하고자 하였다. 본 연구의 공간적범위는 2014~2015 충남서북부가뭄 지역 중 가장 큰 피해를 입었던 보령지역으로 선정하였으며 시간적범위는 2013~2016년으로 설정하였다. 비정형 데이터의 구축은 크롤링(Crawling)을 활용하여 네이버 뉴스의 기사를 수집하였으며 자료의 신뢰성을 위해 URL이 동일한 중복기사 및 '보령', '가뭄' 단어가 없는 기사는 제거하였다. 구축된 데이터를 기반으로 월별 빈도를 산출하고 표준점수(Z-score)로 환산하여 가뭄지수를 산정하였다. 산정된 가뭄지수가 어떤 가뭄의 유형(기상학적, 농업적, 수문학적)을 보이는지 확인하기 위해 기존의 가뭄지수들과 상관성분석을 실시하였으며, 가장 높은 상관성을 보이는 가뭄지수와 결합을 통해 새로운 가뭄 사상을 분석하였다. 본 연구에서 진행한 가뭄사상 분석은 향후 가뭄만이 아니라 다양한 재난분야에서 비정형 데이터를 활용한 분석의 기초로자료로 활용될 수 있을 것이다.
가뭄은 인간이 극복하기 힘든 자연재해로 사회, 경제, 환경등에 막대한 피해를 가져온다. 따라서, 이를 극복하기 위해 지속적인 가뭄 모니터링이 필요한데, 현재 가뭄의 모니터링은 대부분 기상학적 인자를 고려한 가뭄지수의 심도에 의해 이루어지고 있다. 본 연구는 이러한 가뭄모니터링 방법을 좀 더 현실적으로 개선시키고자 가뭄심도를 근거로 가뭄발생 빈도와 가뭄발생 시 취약인자의 선정을 통해 가뭄위험평가기법을 제안하였다. 이를 위해 가뭄의 위험정도를 정량화하고 가뭄발생으로 인해 발생 가능한 피해 요소들을 정량화하여 가뭄재해지수(Drought Hazard Index)와 가뭄취약성지수(Drought vulnerability Index)를 산정하고, 두 지수의 결합으로 가뭄위험지수(Drought Risk Index)를 산정하였다. 가뭄재해지수는 가뭄지수 EDI를 바탕으로 가뭄심도에 따른 발생확률을 근거로 산정하였으며, 가뭄취약성지수는 가뭄 발생 시 취약한 인자를 선정하여 이를 지수화 하였다. 가뭄위험평가의 적용을 위해 2001년의 경상도 지역의 가뭄을 평가하였다. 가뭄위험지수를 바탕으로 경상도 지역의 가뭄의 위험정도를 평가할 수 있는 가뭄위험지도를 작성한 결과 경상북도 지역이 경상남도 지역보다 가뭄발생빈도와 취약정도가 컸음을 확인할 수 있었으며, 경상도 내륙지방을 중심으로 가뭄의 위험이 높음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 요인분석과 주성분분석을 이용해 수도권 지자체별 삶의 질 지수 측정하고 공간통계 및 지리적 탐색 기법을 이용하여 공간연관성 관점에서 수도권 삶의 질의 공간적 연관성을 분석하고자 하였다. 이를 위하여 2002년, 2005년, 2009년 수도권 삶의 질 지수 대상으로 전역적 Moran's I를 이용한 분석을 실시하였다. 또한 공간 연관성의 유형을 파악하고 실제 높은 삶의 질 지수를 나타내는 지역을 판별하기위해 모란산점도와 국지적 Moran's I 지수를 이용한 국지적 분석을 시행하였다. 삶의 질 지수의 분석 결과 서울시를 중심으로 높은 삶의 질 지수를 나타내었고 경기도 지역의 신도시를 중심으로 삶의 질 지수가 높은 양상을 보였다. 특히 서울강남3구(강남구, 서초구, 송파구)와 경기도 성남시에서 높은 삶의 질 지수를 나타내었는데, 이는 지방세 징수 상위지역으로 공공재 공급의 원천인 지역별 재정력의 차이가 삶의 질의 차이와 격차에 중요한 요인이 됨을 알 수 있다. 또한 수도권의 삶의 질 분포는 정적(+)공간연관성을 나타내며 국지적 규모의 분석결과, 서울시를 중심으로 H-H 클러스터가 경기도, 인천시를 중심으로 L-H 클러스터가, 그리고 경기도 외곽지역으로 L-L 클러스터가 형성되었고 그 패턴에 시간상의 큰 변화는 없었다. 하지만 대규모 인구유입이 있는 신도시를 중심으로 H-H 및 L-H 군집의 확산을 볼 수 있었다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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