협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.
Keyword indexed in multidisciplinary journals show trends about science and technology innovation. Nature and Science were selected as multidisciplinary journals for our analysis. In order to reduce the effect of plurality of keyword, stemming algorithm were implemented. After this process, we fitted growth curve of keyword (stem) following bass model, which is a well-known model in diffusion process. Bass model is useful for expressing growth pattern by assuming innovative and imitative activities in innovation spreading. In addition, we construct keyword co-occurrence network and calculate network measures such as centrality indices and local clustering coefficient. Based on network metrics and yearly frequency of keyword, time series analysis was conducted for obtaining statistical causality between these measures. For some cases, local clustering coefficient seems to Granger-cause yearly frequency of keyword. We expect that local clustering coefficient could be a supportive indicator of emerging science and technology.
목 적: 본 연구는 방사선 종양학과의 학술적 네트워크의 구조적 특성과 네트워크의 형성에 영향을 미치는 요인을 밝히고자 하였다. 대상 및 방법: KoreaMed 데이터베이스에서 1986년부터 2010년 4월 30일까지 국내에서 발간된 논문 중 방사선종양학과가 저자와 기관으로 참여한 논문 1,512편을 발표 연도에 따라 구분하여 네트워크 중심성 및 key player 인덱스를 구하여 비교하였다. 네트워크 분석은 UCINET 6.0을 이용하였고 sociogram을 작성하기 위해 Netdraw 2.090을 사용하였으며, key player 분석은 KeyPlayer 1.44 프로그램을 사용하였다. 결 과: 방사선종양학 분야의 네트워크 집중도는 1986~1990 기간 8.29%에서 2006~2010 기간 1.84%로 현저하게 낮아졌으나 의학물리학회지를 제외하고 임상분야만을 보면 2001~2005년 2.32%에서 2006~2010년 3.80%로 최근 들어 다시 높아졌다. 기관별 중심성 분석에서는 서울대학교가 중심성 7.9%로 가장 높은 지역 중심성을 보이고 있었다. 외향 중심성과 내향 중심성도 모든 기간에 걸쳐 서울대학교가 가장 높았으며(6.50%, 8.54%), 사이 중심성(14.94%)과 위상 중심성(135.234%)도 같은 결과가 나타났다. Key player는 1986~2010 기간에서 인하대학교로(0.491) 나타났으며 의학물리학회지를 제외하면 연세대학교가 0.584로 가장 높게 나타났다. 결 론: 방사선종양학 분야의 네트워크는 각 연구기관의 참여가 확산되고 네트워크 내에 특정 기관으로의 쏠림 현상이 완화되어 중심성이 낮아진 반면 그룹간 교류는 많지 않다. 방사선종양학 분야의 학술적 발전을 위해서는 연구 그룹간 교류를 개선시킬 수 있는 연구 체계의 제도적 보안이 필요하다.
개인정보 분야에서의 다양한 정보 보안 이슈가 발생함에 따라 해당 분야의 전문가를 확인하기 위한 프레임워크는 매우 중요한 영역이 되었다. 전문가 탐색과정은 주로 연구 업적 등을 통한 주관적인 평가가 일반적이지만 보다 객관적인 방식을 통한 선정이 매우 중요하다. 소셜 네트워크 분석기법의 응용이 다양한 영역에서 활용됨에 따라 본 연구는 개인정보보호분야의 전문가를 확인하고 해당 전문가들의 연구실적을 판단하기 위한 분석 프레임워크를 제시하고자 하였다. 본 연구는 연구 목적에 따라 개인정보보호 연구영역의 연구성과 자료를 바탕으로 소셜 네트워크 분석을 실시하고 핵심연구자의 성과를 분석하였다. 수집된 데이터는 연구의 공저자, 발행기관, 소속기관 등의 네트워크 구성에 활용되어 핵심전문가 집단을 관리하기 위한 프레임워크를 제시하였다. 본 연구는 NDSL에서 최근 5년 동안 발표된 논문들을 중심으로 자료를 수집하였다. 연구자들이 학술 정보를 교환하는 정기 간행물인 학술지를 바탕으로 연구 네트워크를 형성하는 네트워크 자료를 수집함으로써 연구활동에 대한 정보를 분석할 수 있었다. 일반적으로 연구자들은 연구 결과를 논문으로 발표하고, 발표된 논문들이 다수의 관련 분야 전문가들에게 공유된다는 점에서 학술연구지는 연구자들의 지식관련 의사소통 공간이며 지식의 구조화에 핵심적인 역할을 수행한다. 그에 따라 본 연구의 연구 대상 분야로 설정한 개인정보보호 분야의 연구 구조를 이해하기 위해 국내에서 발표된 관련 분야의 논문들을 연구 대상으로 자료가 수집되었다. 특히 자료의 선별 기준은 국내 최대의 데이터베이스를 보유하고 있는 NDSL에서 개인정보보호 관련 키워드를 보유한 논문 데이터를 수집 및 정제하여 분석 자료로 사용하였다. 2005년부터 2013년까지 약 2,000개의 연구결과 중 주제 관련성, 공저자 추출 등을 수집하였다. 데이터 수집 이후 연구 분석을 위한 데이터 처리를 통하여 통해 총 784개의 논문을 선정하고 분석대상으로 확정하였다. 분석 결과, 개인정보보호 연구영역의 전문가 집단을 이용한 연구논문 성과에 대한 분석은 핵심 연구자들을 추출해내고 전문가 집단을 관리하는 데 도움을 제공할 수 있다. 특히 소속집단 및 연구논문 발행기관을 분석함으로써 개인정보보호 연구영역에서 확인되지 않았던 연구자들의 연구 논문 게재의 공저자 네트워크가 매우 밀접함을 확인할 수 있다. 또한 연구논문의 발행기관 및 소속집단의 특성을 추출함으로써 개인정보보호 영역의 전문가 평가지표로서 소셜 네트워크 지표들의 활용가능성을 확인하였다.
Purpose: This study tried to understand discourses of life-sustaining treatments in general daily and healthcare newspapers. Methods: A text-network analysis was conducted using the NetMiner program. Firstly, 572 articles from 11 daily newspapers and 258 articles from 8 healthcare newspapers were collected, which were published from August 2013 to October 2016. Secondly, keywords (semantic morphemes) were extracted from the articles and rearranged by removing stop-words, refining similar words, excluding non-relevant words, and defining meaningful phrases. Finally, co-occurrence matrices of the keywords with a frequency of 30 times or higher were developed and statistical measures-indices of degree and betweenness centrality, ego-networks, and clustering-were obtained. Results: In the general daily and healthcare newspapers, the top eight core keywords were common: "patients," "death," "LST (life-sustaining treatments)," "hospice palliative care," "hospitals," "family," "opinion," and "withdrawal." There were also common subtopics shared by the general daily and healthcare newspapers: withdrawal of LST, hospice palliative care, National Bioethics Review Committee, and self-determination and proxy decision of patients and family. Additionally, the general daily newspapers included diverse social interest or events like well-dying, euthanasia, and the death of farmer Baek Nam-ki, whereas the healthcare newspapers discussed problems of the relevant laws, and insufficient infrastructure and low reimbursement for hospice-palliative care. Conclusion: The discourse that withdrawal of futile LST should be allowed according to the patient's will was consistent in the newspapers. Given that newspaper articles influence knowledge and attitudes of the public, RNs are recommended to participate actively in public communication on LST.
최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.
본 연구는 무역 자유화 추세에 따라 국가 간 농식품 무역 구조의 특성이 어떻게 변화하는가를 규명한 것이다. 이를 위해 2000-2014년 동안 HS 코드 기준 농식품 4개 품목의 45개국 간 수출액 통계를 이용하고 사회네트워크 분석방법을 적용하여 교역 네트워크의 중심성 및 응집구조 등을 파악하였다. 분석결과 첫째, 지역 간 연계는 확대되고 있으나 여전히 역내 네트워크의 연결정도가 강하게 나타난다. 둘째, 경제통합 정도가 가장 높은 유럽국가들이 농식품 교역의 중심국가 위상을 차지한다. 셋째, 아시아 지역 농식품 교역에서 통합정도가 강화되는 품목은 채소 및 각종 가공식품이다. 이는 역내 경제통합이 유사한 문화권에서 비롯된 농식품 교역을 활성화시킬 것이라는 것을 유추하게 한다. 넷째, 한국이 RCEP과 TPP 등 메가 FTA에 참여할 경우 한국 농식품 교역의 네트워크 지위가 강화되며, 특히 가공식품의 경우 그 효과가 현저하게 나타난다. 이는 상이한 지역 간의 경제통합 환경을 반영하여 한국 농식품 교역의 공간정책을 수립하는 것이 무엇보다 필요함을 시사한다.
본 연구 목적은 마리나항만법을 대상으로 언어 네트워크 방법을 적용하여 법조문에 대한 내용을 분석하고 법률 특징과 구조적 모습을 계량적으로 제시하는데 있다. 언어 네트워크 분석은 단어와 단어사이의 네트워크 구조를 파악하여 그 구조와 형태를 파악할 수 있으며, 전통적 내용 분석이 지닌 단점을 보완하는데도 용이하다. 분석 대상은 최근 개정된 마리나항만법 전문(1~4장)이며 부분적으로는 구분된 장중 분석에 의미가 있는 일부(제2장, 제3장, 제4장)로 설정하였다. 분석 결과 마리나항만법은 마리나항만개발에 집중된 구조적 특징을 지니고 있고 마리나산업의 육성에 관한 종합적 관점보다는 하드웨어적 시설적 설치에 집중된 구조를 지니고 있었다. 또한, 사업체 및 인력 양성 등이 일부 포함되었으나 시설 설치보다는 상대적 중요성이 다소 낮은 것으로 나타났다. 다만, 연구 방법상 법구조적 시각에 국한된 결과만을 도출하는 한계도 있으나, 현재 법률의 구조와 특징을 파악하고 진단함으로써 후속 연구의 기초자료로 활용될 수 있다는데 의의가 있다. 향후 연구에서는 본 연구 결과를 토대로 마리나 정책에 대한 정부 성과나 추진 실적과 비교 등이 진행되기를 기대한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.105-115
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2013
인구의 감소로 대학 입학생들이 줄어듦으로써 입학생 모집을 위해서 각 대학들은 나름대로의 대책을 강구하고 있고, 교육과학기술부에서는 몇몇의 지표들을 적용하여 대학평가를 하여 대학구조 조정을 실시하고 있다. 평가지표 중에 하나인 '충원률'의 지표를 높이기 위한 방법으로 대부분의 대학에서는 학과들 간의 전과 (전출과 전입)의 폭을 넓혀 대학 내에서 학과 간에 학생들의 전과를 허용하고 있다. 이러한 전입과 전출문제는 성적이 낮은 학과로 입학하여 성적이 높은 학과로 이동하는 현상을 낳아 학과로 입학생을 모집하고 있는 현재의 학사 운영상에 잘못된 결과를 낳을 수 있다. 또한 전과율을 높이는 문제는 대학을 운영하는 입장에서는 학생들의 손실은 없지만 전출이 많은 학과의 입장은 학생의 부족현상으로 매우 어려운 처지에 놓일 수 있다. 본 연구에서는 D대학교의 사례를 중심으로 일반적인 통계분석과 사회연결망분석을 통하여 전과의 특성을 분석한다. 분석결과, 이공계열에서 인문사회계열로, 입학성적이 낮은 학과에서 높은 학과로, 취업률이 낮은 학과에서 높은 학과로 전과를 하고 있는 것으로 나타났다.
해상과 육상운송의 접점인 항만은 생산, 거래, 물류 및 정보 교류의 필수적인 플랫폼으로 각 항만을 교차하는 공급사슬 시스템의 노드이다. 또한, 항만은 이를 이용하는 선사와 화주에게 경쟁우위를 확보할 수 있도록 하며, 국가 경제에 큰 영향을 미치고 있다. 지금까지 이루어진 항만에 대한 선행연구에서는 항만의 경쟁력을 TEU 단위의 항만처리물동량(Throughput)으로 평가하여 왔다. 그러나 최근 컨테이너 처리물동량이 허브항만으로서의 주된 혹은 유일한 조건인가에 대한 의문이 제기되고 있으며 항만과 항만을 연결하는 해운선사들에 의한 주변 항만들과의 연결성 정도가 지역 내 확실한 허브 항만인지에 대한 판단을 할 수 있는 요인으로 부각되고 있다. 본 연구는 사회네트워크분석(SNA: Social Network Analysis)을 이용하여 2006년부터 2011년까지 19개 선사의 기항패턴과 선박투입량을 대상으로 전 세계 항만 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과로 좁은세상, 멱함수 법칙 등과 같은 항만 네트워크의 구조적인 특성을 파악하고 네 가지 항만중심성을 나타냈으며 시계열 자료(2006년~2011년)를 이용하여 연도별 중심성 추이를 나타내고 있다. 이를 통해 항만운영자 및 선사의 항만개발계획 및 선대운영시 항만물동량만을 기준으로 계획을 세우는 것이 아닌 새로운 개선 정책이 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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