빅데이터 시대에 발맞추어, 데이터에 기반한 실효성 있는 국토공간 개편의 바람직한 방향을 제시하기 위해 교통 데이터를 활용한 국토개발에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 현재 교통 데이터에 대한 연구는 데이터 정리 혹은 보정하는 수준에만 머물고 있다. 본 연구는 여기서 더 나아가 데이터를 가공함으로써 국토공간에 존재하는 숨겨진 가치를 제시하고자 한다. 이에 교통 데이터가 네트워크 구조와 유사하다는 점에 착안하여, 네트워크 분석에 사용되는 알고리즘을 통하여 국토공간에 존재하는 가치를 찾고자 하였다. 본 연구는 중심지를 파악하기 위해 PageRank와 HITS알고리즘을 활용하였다. 알고리즘의 거점 평가 지표로서의 성능을 확인하기 위해 TCS데이터를 이용하여 단순교통량과 비교하여 성능을 확인하였다. 이를 통해 단순히 교통량에만 의지하여 제시되었던 중심지들을 더 세분화된 특성에 맞추어 파악할 수 있었다. 알고리즘을 이용하여 찾은 중심지는 시간적, 기능적 특성을 세분화하여 담고 있으므로 경제권 내의 중심지를 판단하는 객관적인 근거로서 지역 거점 선정과 같은 정책적 결정을 위한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.
다양한 연구 분야에서, 광범위한 텍스트 분석을 이용한 연구 동향파악과 관련 패턴의 도출은 중요한 의미를 가진다. 본 연구에서는 키워드 네트워크 분석을 통해, 1997년부터 2016년까지의 항공관련 글로벌 연구 동향을 조사하였다. 이를 위해 스코퍼스 등재 학술지 논문 25,959편을 대상으로 키워드 네트워크 모델을 설정하고 중심성(연결, 매개) 분석을 수행하였다. 연구 결과는 항공관련 연구동향이 키워드 네트워크 분석을 통해 계량적으로 설명될 수 있음을 보여준다. 최근 20년간 항공관련 연구가 가장 활발히 이루어진 분야는 공학 분야와 사회과학 분야인 것으로 확인되었으며, 연결중심성이 높은 키워드들이 매개중심성 또한 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 항공과 관련된 정책 수립 및 새로운 연구개발 주제를 탐색하는 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
현재 노인 문제가 심각한 수준에 이르고 있다. 본 논문에서는 노인의 재활과 운동 문제를 ICT와 헬스케어 관점에서 해결하고자 하는 노력의 일환으로 이 분야에 대한 세계 연구자들의 노력을 키워드를 기반으로 하여 그래프 기반의 계량 정보 분석 수행한다. 이를 위해 먼저 키워드 연계관계 분석을 수행하고 이를 기반으로 네트워크의 차수 분포 분석한 후 매개 중심성, 근접 중심성, 조화 중심성을 기반으로 한 네트워크의 중심성 분석을 수행한다. 이를 통하여 ICT와 헬스케어 분야에서의 핵심 키워드를 통한 지금까지의 연구 동향과 미래의 연구 진행 방향을 알아본다.
본 연구는 SNA(Social Network Analysis) 분석을 사용하여 부산항 연구동향을 파악하는 것을 목표로 했다. 연구분석 결과, Degree 중심성 측면에서는 Busan port(0.223)가 가장 높은 중심성을 가지고 있는 키워드로 나타났으며, DEA(0.060), AHP(0.056), Container terminal 그리고 Port competitiveness(0.049)순으로 나타났다. Betweenness 중심성 분석결과에서도 Busan port(0.245)가 가장 높은 키워드로 나타났으며, DEA(0.048), Container terminal(0.044), AHP(0.039), Busan new port(0.032)순으로 나타났다. 동향분석에서는 부산항이 세계 항만과 경쟁에서 우위를 점하기 위한 효율성 분석(DEA), 전략선택 및 경쟁분석(AHP) 등이 상위 중심성을 가진다는 시사점을 도출하였다. 하지만 현재 중요한 이슈로 부각중인 4차 산업과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 향후 연구에서는 매스컴, SNS 등의 사회데이터를 병행 활용한 연구가 필요하다.
Customer retention has been a pressing issue for companies to get and maintain the loyal customers in the competing environment. Lots of researchers make effort to seek the characteristics of the churning customers and the loyal customers using the data mining techniques such as decision tree. However, such existing researches don't consider relationships among customers. Social network analysis has been used to search relationships among social entities such as genetics network, traffic network, organization network and so on. In this study, a customer network is proposed to investigate the differences of network characteristics of churning customers and loyal customers. The customer networks are constructed by analyzing the real purchase data collected from a Korean cosmetic provider. We investigated whether the churning customers and the loyal customers have different degree centralities and densities of the customer networks. In addition, we compared products purchased by the churning customers and those by the loyal customers. Our data analysis results indicate that degree centrality and density of the churning customer network are higher than those of the loyal customer network, and the various products are purchased by churning customers rather than by the loyal customers. We expect that the suggested social network analysis is used to as a complementary analysis methodology with existing statistical analysis and data mining analysis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3571-3587
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2021
For accurately analysing and forecasting the social networks of China's political, economic and social power elites, it is necessary to develop a database that collates their information. The development of such a database involves three stages: data definition, data collection and data quality maintenance. The present study recommends distinctive solutions in overcoming the challenges that occur in existing comparable databases. We used organizational and event factors to identify the Chinese power elites to be included in the database, and used their memberships, social relations and interactions in combination with flows data collection methodologies to determine the associations between them. The system can be used to determine the optimal relationship path (i.e., the shortest path) to reach a target elite and to identify of the most important power elite in a social network (e.g., degree, closeness and eigenvector centrality) or a community (e.g., a clique or a cluster). We have used three social network analysis tools (i.e., R, UCINET and NetMiner) in order to find the important nodes in the network. We compared the results of centrality rankings of each tool. We found that all three tools are providing slightly different results of centrality. This is because different tools use different algorithms and even within the same tool there are various libraries which provide the same functionality (i.e., ggraph, igraph and sna in R that provide the different function to calculate centrality). As there are chances that the results may not be the same (i.e. centrality rankings indicating the most important nodes can be varied), we recommend a comparison test using different tools to get accurate results.
The purpose of this study was to visualize the semantic network with big data related to food exhibition at convention center. For this, this study collected data containing 'coex food exhibition/bexco food exhibition' keywords from web pages and news on Google during one year from January 1 to December 31, 2016. Data were collected by using TEXTOM, a data collecting and processing program. From those data, degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality and eigenvector centrality were analyzed by utilizing packaged NetDraw along with UCINET 6. The result showed that the web visibility of hospitality and destinations was high. In addition, the web visibility was also high for convention center programs, such as festival, exhibition, k-pop and event; hospitality related words, such as tourists, service, hotel, cruise, cuisine, travel. Convergence of iterated correlations showed 4 clustered named "Coex", "Bexco", "Nations" and "Hospitality". It is expected that this diagnosis on food exhibition at convention center according to changes in domestic environment by using these web information will be a foundation of baseline data useful for establishing convention marketing strategies.
본 연구에서는 기업에 이미 전산화되어 표준적인 형태로 존재하는 거래데이터를 이용하여 상품을 노드(node)로 놓고 동일 고객이 구매한 상품을 연결선(edge)으로 이은 상품 네트워크를 구성하였다. 사회 네트워크 분석에 널리 이용되는 중심성(Centrality)과 집중도(Centralization)를 구해서 고객의 구매패턴에서 중심이 되는 상품을 파악하였으며, 다른 상품들과 직간접적으로 연계되어 판매되는 상품관계의 총체적 흐름을 파악하고자 하였다. 또한성별, 연령별, 판매지역, 그리고 계절별 고객의 구매활동으로부터 도출되는 상품 네트워크에서 어떤 차이가 나타나는지 네트워크의 관점에서 밝히고자 하였다. 본 연구의 결과는 상품간의 구매관계 정보를 이용하여 교차판매, 상향판매, 그리고 추가판매 등을 보다 적극적으로 유도함으로써 기업의 매출증대와 더불어 판매상품의 다양성을 확보하기 위한 전략구축 방법과 평가 방법을 제시한다.
본 논문에서는 대규모 워크플로우 기반 소셜 네트워크를 위한 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하고, 그에 대한 성능 분석을 수행한다. 기존의 근접 중심도 분석 방법은 특정 노드와 다른 모든 노드들 간의 최단거리를 구하므로 네트워크의 크기가 커짐에 따라 근접 중심도 분석 시간이 기하급수적으로 증가하는 문제점을 가진다. 이로 인해 대규모 소셜 네트워크의 근접 중심도 랭킹 과정에도 계산시간 문제를 가진다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 추정기법을 활용한 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하며 기존 알고리즘과의 성능 분석을 수행한다. 이는 약 50%의 계산 시간 단축 결과를 보여주었다.
이 연구는 텍스트 마이닝 분야의 국내 학술논문들을 대상으로 학술지 단위에서 인용 네트워크를 구성하고, 중심성과 중개성을 분석하고 비교하는 것을 목적으로 한다. 분석대상의 학술논문들은 KCI에서 검색한 2018년도 논문 193건이며, 이들을 수록한 136종의 학술지들 간에 형성된 인용-피인용 관계 데이터로 학술지 인용 네트워크를 구성하였다. 이 네트워크의 기본속성, 중심성, 중개성과 관련된 지표들을 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 구성된 학술지 인용 네트워크는 전체 136개 노드와 413개 링크로 구성되며, 방향성과 가중치를 가지는 네트워크였다. 둘째, 5가지 중심성(외향연결정도, 내향연결정도, 외향근접, 내향근접, 매개 중심성) 분석의 결과, 수록 논문수가 많고 사회과학, 공학, 복합학으로 분류되는 학술지들에서 중심성의 순위가 높았다. 셋째, 학술지의 5가지 중개역할 유형(조정자, 문지기, 대리인, 상담자, 연락자)을 파악하는 중개성 분석에서는 사회과학, 공학, 복합학 분야 학술지에서 중개역할이 높게 나타났다. 넷째, 중심성과 중개성의 상관분석에서는 중심성이 높은 학술지는 중개성도 높았다. 이 연구는 특정 주제의 학술논문들로부터 학술지의 인용 네트워크를 구성하는 방법을 제시하였으며, 네트워크에서 학술지의 중개성 분석을 시도하고 중심성 분석과 비교한 것에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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