• 한국IT서비스학회지
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• 제16권3호
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• pp.167-183
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• 2017

The rapid growth of information technology and mobile service platforms, i.e., internet, google, and facebook, etc. has led the abundance of data. Due to this environment, the world is now facing a revolution in the process that data is searched, collected, stored, and shared. Abundance of data gives us several opportunities to knowledge discovery and data mining techniques. In recent years, data mining methods as a solution to discovery and extraction of available knowledge in database has been more popular in e-commerce service fields such as, in particular, movie recommendation. However, most of the classification approaches for predicting the movie popularity have used only several types of information of the movie such as actor, director, rating score, language and countries etc. In this study, we propose a classification-based support vector machine (SVM) model for predicting the movie popularity based on movie's genre data and social network data. Social network analysis (SNA) is used for improving the classification accuracy. This study builds the movies' network (one mode network) based on initial data which is a two mode network as user-to-movie network. For the proposed method we computed degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality as centrality measures in movie's network. Those four centrality values and movies' genre data were used to classify the movie popularity in this study. The logistic regression, neural network, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier, and decision tree as benchmarking models for movie popularity classification were also used for comparison with the performance of our proposed model. To assess the classifier's performance accuracy this study used MovieLens data as an open database. Our empirical results indicate that our proposed model with movie's genre and centrality data has by approximately 0% higher accuracy than other classification models with only movie's genre data. The implications of our results show that our proposed model can be used for improving movie popularity classification accuracy.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권1호
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• pp.17-28
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• 2016

본 연구는 SNA(Social Network Analysis)를 이용하여 아시아 지역 크루즈 항로의 네트워크 구조와 항만의 중심성 파악을 연구의 목적으로 하였다. 크루즈 항로의 네트워크 분석을 위해 아시아 항만을 운항하는 크루즈 선사 항로의 데이터를 Cruise Lines International Association 보고서를 통해 수집하였으며, 이를 활용하여 크루즈 항로의 네트워크를 구성하였다. 아시아 크루즈항로의 구조분석결과, 노드 수는 249개, 링크 수는 54, 밀도는 0.009, 평균거리는 2.180으로 분석되었다. 네트워크 중심성 분석결과, 연결 중심성의 경우 Out degree와 In degree 모두 Singapore가 1위를 기록했으며, 매개 중심성 분석결과, Singapore가 1위로 분석되었다, 아이겐 벡터 중심성이 가장 높은 항만은 Hong Kong으로 분석되었으며, 그 뒤로 Ho Chi Minh, Singapore, Shanghai, Danang이 분석되었다. 국내항만인 Incheon, Busan, Jeju의 경우 연결 중심성, 매개 중심성, 아이겐벡터 지표 모두 경쟁 항만이라 할 수 있는 동남아지역 항만과 중국항만보다 순위가 낮은 것으로 나타났다.

• 사회복지연구
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• 제41권4호
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• pp.313-343
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• 2010

본 연구는 여성복지조직의 네트워크 중심성에 영향을 미치는 요인과, 네트워크 중심성 수준이 개별 조직의 효과성에도 영향을 미치는지를 규명하고자 하는 연구이다. 이를 위해 서울 지역 여성복지 조직들을 대상으로 조직간 네트워크에 관한 설문조사를 실시한 후, 네트워크 분석 방법을 활용하여 네트워크 중심성 지수를 도출하였고, 구조방정식 모형 분석을 통해 네트워크 중심성(연결정도, 근접, 매개)에 영향을 미치는 요인과 네트워크 중심성이 조직효과성에 미치는 영향에 대한 통계적 유의성을 검증하였다. 분석 결과, 네트워크 중심성 유형별로 유의미한 영향을 미치는 요인들은 조직유형, 자원의존도, 최고관리자의 태도, 설립기간에 따라 서로 달랐고, 세 가지 유형의 네트워크 중심성에 공통적으로 영향을 미치는 요인은 인맥수, 여성주의운동 활동지향점 1순위 여부, 전문인력수로 나타났다. 또한, 세 가지 유형의 네트워크 중심성 중에서는 근접 중심성만이 조직효과성에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 네트워크에서 중심적 위치를 어떻게 해석하느냐에 따라 영향요인이 달라질 수 있으며, 무조건 많은 수의 조직들과 관계를 맺는 것보다는, 핵심 조직과의 연계를 통해 얼마나 빨리 네트워크 내의 다른 조직과 연계되는지가 조직효과성 증진에 더 중요하다는 것을 의미한다. 연구결과를 바탕으로, 여성복지조직의 네트워크 중심성과 조직효과성을 향상시키는 데 필요한 실천적 전략들을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.141-148
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• 2016

In this paper, we propose a topic network analysis approach which integrates topic modeling and social network analysis. We collected 2,039 scientific papers from five top journals in the field of data mining published from 1996 to 2015, and analyzed them with the proposed approach. To identify topic trends, time-series analysis of topic network is performed based on 4 intervals. Our experimental results show centralization of the topic network has the highest score from 1996 to 2000, and decreases for next 5 years and increases again. For last 5 years, centralization of the degree centrality increases, while centralization of the betweenness centrality and closeness centrality decreases again. Also, clustering is identified as the most interrelated topic among other topics. Topics with the highest degree centrality evolves clustering, web applications, clustering and dimensionality reduction according to time. Our approach extracts the interrelationships of topics, which cannot be detected with conventional topic modeling approaches, and provides topical trends of data mining research fields.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권5호
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• pp.209-216
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• 2013

전통적인 사회관계망 분석에 있어서 각 노드의 매개 중심도는 메시지 전달 측면에서의 각 노드들의 상대적인 중요도를 파악하는 척도로 오랫동안 사용되어 왔다. 하지만, 매개 중심도를 산출하기 위한 계산 복잡도가 높기 때문에 노드의 수와 간선의 수가 매우 많은 대규모 사회관계망에서는 각 노드의 매개 중심도를 산출하기가 어렵다. 본 논문에서는 각 노드들마다 자신의 지역정보, 즉 이웃노드들이 지닌 각각의 이웃노드 정보를 활용하여 구성가능한 확장 자아 네트워크(Expanded Ego Network)를 새롭게 정의하고 이러한 네트워크를 기반으로 확장 자아 매개 중심도(Expanded Ego Betweenness Centrality)를 정의한다. 일반적인 사회관계망의 특성인 척도 없는 네트워크(Scale-free Network)를 생성할 수 있는 Barab$\acute{a}$si-Albert 네트워크 모델을 사용한 실험을 통하여 제안한 확장 자아 매개 중심도의 각 노드별 순위는 기존의 전통적인 방식으로 산출한 매개 중심도의 각 노드별 순위와 거의 일치함을 보인다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제47권3호
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• pp.95-114
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• 2016

이 연구의 목적은 특정한 독후감 사례들을 수집하고, 독후감 텍스트를 구성하는 키워드들을 대상으로 언어 네트워크를 구성하여, 독후감에 담겨있는 의미적 특성을 파악하는데 있다. 분석대상의 독후감은 전체 23편이며, 중등부 6편, 고등부 9편, 일반부 8편으로 구성된다. 3집단과 전체, 그리고 특정한 개별 독후감을 대상으로 키워드들을 선정하고, 동시출현관계를 바탕으로 하는 5가지 키워드 네트워크들을 구성하고 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 각 집단 및 개별 독후감의 키워드 네트워크들은 서로 다른 구조적인 특성을 나타내었다. 둘째, 3가지 중심성(연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)의 분석 결과 각 네트워크마다 중심성이 높은 키워드들이 다르게 나타났다. 이러한 특성은 독후감의 키워드 네트워크 분석이 개별 독후감뿐만 아니라 집단별 독후감들의 특성을 파악하는데 유용하다는 의미가 된다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권1호
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• pp.97-122
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• 2016

현재 인천항은 국내 컨테이너 처리물동량 3위 항만으로 2013년~2014년 컨테이너 처리 물동량 200만 TEU를 달성하였으며 국내 컨테이너 처리 물동량 2위인 광양항과의 물동량 차이를 줄이며 국내 2위 컨테이너 항만으로 도약하기 위해 노력하고 있다. 또한 지속적인 컨테이너 물동량 증가에 대비하여 2015년 6월 인천 송도에 인천 신항을 개장하며 국내 및 세계 주요 컨테이너항만으로 발전하기 위한 발판을 마련하였다. 이처럼 인천항의 컨테이너 항만으로서의 역할이 커지고 있어 인천항을 기항하고 있는 컨테이너 정기선 항로(항만 네트워크)의 역할과 향후 방향성 설정에 대한 관심이 늘어나고 있다. 본 연구는 인천항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로를 중심으로 하는 시계열 자료(2008년~2015년)를 분석하여 인천항 컨테이너 정기선 항로의 변화에 대해 확인 하였으며 이를 통해 남중국/동남아시아 항로의 증가세가 인천항 컨테이너 정기선 항로의 증가에 긍정적 영향을 미쳤다는 점과 2008년도에 비해 인천항 컨테이너 정기선 항로의 다변화가 이루어지고 있음을 확인하였다. 그리고 최근 해운 항만 분야에 도입되고 있는 사회연결망분석(Social Network Analysis)을 통해 인천항 컨테이너 정기선 항로상의 중앙성(Centrality) 분석을 시행하였다. 인천항 컨테이너 정기선 항로상에 연결정도 중앙성(degree centrality), 인접 중앙성(closeness centrality), 사이 중앙성(betweenness centrality)이 높은 항만 및 그 변화를 확인하였으며, 이를 통해 국내에는 부산항이 국외에는 홍콩항이 높은 중심성(Centrality)을 가지는 것으로 나타났다. 이를 통해 인천항의 네트워크상 허브 항만은 세계 컨테이너 물동량 순위(14년 기준) 1위, 2위를 차지하는 상해, 싱가포르가 아님을 확인하였으며, 또한 중국 동부 항만의 중심성이 상대적으로 낮은 점에서 현재까지 중국 동부 항만이 인천항의 네트워크상 허브 역할을 하지 않고 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.401-409
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• 2011

사회네트워크분석(social network analysis)은 l개 연결선을 갖는 n개 노드의 자료를 대상으로 한다. 기본적인 자료기술로서 노드 간 최단거리(shortest distance), 근접 중심성(closeness centrality), 중개 중심성(betweenness centrality) 등을 산출한다. 기존의 사회학적 연구에서 다룬 네트워크는 대개 노드 수 n이 수십 또는 수백 정도였으나 최근에는 그 크기가 수십만 또는 수백만에 이르는 경우가 드물지 않다. 이에 따라 사회네트워크분석에서도 자료 규모성(data scalability)의 이슈가 생겼다. 본 연구에서는 몬테칼로(Monte Carlo) 방법을 활용하여 n = 100,000 규모의 임의 네트워크의 작은 세상(small world) 성질을 실증적으로 탐구하고 그 정도 규모에서의 중개 중심성과 근접 중심성의 산출 방법을 제안하고자 한다.

• 생태와환경
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• 제50권4호
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• pp.478-482
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• 2017

In order to identify key nations and bird species of conservation concern we described multinational collaborations as defined using network analysis linked by birds that are found in all nations in the network. We used network analysis to assess the patterns in bird occurrence for 10,422 bird inventories from 244 countries and territories. Nations that are important in multinational collaborations for bird conservation were assessed using the centrality measures, closeness and betweenness centrality. Countries important for the multinational collaboration of bird conservation were examined based on their centrality measures, which included closeness and betweenness centralities. Comparatively, the co-occurrence network was divided into four groups that reveal different biogeographical structures. A group with higher closeness centrality included countries in southern Africa and had the potential to affect species in many other countries. Birds in countries in Asia, Australia and the South Pacific that are important to the cohesiveness of the global network had a higher score of betweenness centrality. Countries that had higher numbers of bird species and more extensively distributed bird species had higher centrality scores; in these countries, birds may act as excellent indicators of trends in the co-occurrence bird network. For effective bird conservation in the world, much stronger coordination among countries is required. Bird co-occurrence patterns can provide a suitable and powerful framework for understanding the complexity of co-occurrence patterns and consequences for multinational collaborations on bird conservation.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.37-44
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• 2015

사회관계망 분석에 있어서 매개 중심도(Betweenness Centrality)는 네트워크를 구성하는 노드들의 상대적인 중요도를 파악하기 위한 척도로서 주로 사용되어 왔다. 그러나 매개 중심도를 측정하기 위한 시간 복잡도가 높기 때문에 대규모의 온라인 사회관계망 서비스에서 각 노드의 매개 중심도를 산출하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 그래서 본 연구팀에서는 과거에 네트워크를 구성하는 각각의 노드들마다 자신의 지역 정보를 활용하여 확장 자아 네트워크(Expanded Ego Network)를 정의하고 그 네트워크에서 확장 자아 매개 중심도(Expanded Ego Betweenness)를 산출하여 기존의 매개 중심도를 대체하려는 시도를 하였다. 본 논문에서는 지역정보 기반의 확장 자아 네트워크의 특징을 분석하여 확장 자아 매개 중심도를 빠르게 산출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 그리고 일반적인 사회관계망의 특성을 대표하는 Barab$\acute{a}$si-Albert 네트워크 모델을 사용한 가상 네트워크와 실제 사회관계망을 대표하는 페이스북 친구 관계 네트워크에서의 실험을 통하여 확장 자아 매개 중심도의 중요도 순위가 기존 매개 중심도의 중요도 순위와 거의 일치함을 보인다. 또한 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 확장 자아 네트워크에서의 확장 자아 매개 중심도를 더 빠르게 산출함을 보인다.