• 한국항해항만학회지
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• 제41권3호
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• pp.155-164
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• 2017

유라시아의 지역 내 인프라 연결과 협력에 관하여 많은 국가들이 다양한 정책을 추진하고 있는 가운데 중국은 일대일로 사업을 제시했으며, 60여 개국 이상이 사업에 참여하면서 중국은 유라시아 물류 인프라 개발에서 매우 큰 영향력을 행사하게 될 것으로 예상되고 있다. 본 연구는 사회네트워크 방법론을 통해 주요 철도역에 대한 네트워크를 분석했다. 유라시아 대륙의 대표적 철도노선인 TAR, TEN-T, TRACECA, GMS 경로를 통해 65개 국가, 994개 철도역에 대한 네트워크를 구성했으며, SNA의 측면에서 주요 철도역에 대한 특징을 제시하고, 중국과 전체 유라시아 네트워크를 비교했다. 유라시아 및 중국 네트워크에 대한 분석을 통해 연결중심성과 매개중심성에서 각각 상위 30개 역을 제시했으며, 연결성 측면에서 태국 방콕, 조지아의 트빌리시, 아제르바이젠의 바쿠, 중국의 쿤밍, 루마니아의 부쿠레슈티 등이, 매개성 측면에서 아제르바이젠의 바쿠, 알야트, 중국의 바오지, 투르판, 우즈베키스탄의 카르시, 터키의 카스 등이 높은 순위를 보였다. 또한, 중국 네트워크에서는 쿤밍, 난닝, 거쥬역의 연결성과 바오지, 쿤밍, 란저우역 등의 매개성이 높게 도출되었다. 중국에서 추진하는 일대일로 사업은 유라시아 전체의 인프라 연결 확충을 기본 전제로 하고 있지만, 중국과의 연계성 강화를 위한 인프라 개발에 높은 비중이 예상되며, 이런 관점에서 국제 물류 거점에 대한 연구는 중국 네트워크에서 차지하는 중요성을 병행해서 검토할 필요가 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권1호
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• pp.79-95
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• 2016

본 연구에서는 세계 해운경제관련 국제저널에 게재된 논문을 대상으로 5년 주기의 연도 기간별로 2000년~2004년, 2005년~2009년, 2010년~2014년 세 단계로 나누고 저자키워드를 추출하여 네트워크 분석방법인 연결중심성과 매개중심성 방법론을 활용하여 세계 해운경제의 연구동향을 양적인 관점에서 살펴본다. 빈도로 추출한 본 연구의 자료는 Zipf's의 법칙을 따르고 있으며, 키워드 노드들이 멱함수 분포를 가지므로 해운경제 키워드가 네트워크분석에 적합하다는 것을 보여주었다. 연도시기별로 공유되는 키워드 분석에 설명력을 더해 주기 위하여 Delta-C 알고리즘을 만들어서 시간에 따른 키워드의 변화 경향을 설명하고자 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 해운경제 키워드를 세 개의 연도시기별로 분석한 결과 두 개의 서로 다른 패턴을 발견하였다. 첫 번째 패턴은 세 개의 모든 기간에 공유되는 키워드이고 두 번째 패턴은 두 개 시기에 연속적으로 혹은 불연속적으로 나타나는 키워드였다. 모든 시기에 연속적으로 사용된 키워드는 연결중심성 값이 불규칙하게 변화하는 양상을 보인다. 주기가 연속인 경우는 세 가지이다. 첫 번째 경우는 2000년~2004년과 2005년~2009년 연속으로 걸쳐서 사용된 키워드의 특징은 처음에 사용된 키워드의 중심성이 다음 연도기간에 사용될 때에는 낮은 연결중심성을 가졌다. 두 번째 경우는 2005년~2009년과 2010년~2014년 연속으로 걸쳐서 나타난 키워드에서는 후반기에 사용된 키워드가 더 높은 연결중심성을 보였다. 세 번째 경우는 2000년~2004년과 2010년~2014년의 불연속으로 나타난 경우인데 과거에 사용된 모든 키워드의 연결중심성은 가장 최근에는 모두가 낮은 연결 중심성 값을 가졌다. 매개중심성을 사용한 연도시기별 키워드분석결과 이 방법은 연결중심성에 비해서 더 많은 비공유 키워드를 상위에 나타났다. 이러한 연구의 결과의 의의는 네트워크분석을 통하여 향후 연구동향 예측의 기초 자료로 활용할 수 있다는 점이다. 즉, 연결중심성은 연도 기간별 주요 연구주제를 파악할 수 있는데 도움을 줄 수 있고 매개중심성은 특정기간에 등장하는 특이한 주제 파악에 도움이 된다는 것이다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제18권4호
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• pp.83-95
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• 2019

It is becoming more and more difficult to cope with new knowledge and technology required by society by the efforts of one person or organization according to the development of science and technology. As a method to overcome this, collaborative research is becoming important. This tendency is increasing in the government R&D projects as well, and the 'A' test research institute, which is the subject of this paper, is also increasing a collaborative research. The purpose of this study is to analyze the network characteristics among the participating researchers in the government R&D project conducted by the institution A, and to ascertain how the network characters of the researchers actually affect the financial performance of the team. The results of the analysis show that 'closeness centrality' and 'degree of centrality' contribute positively to the financial performance of the team. On the other hand, 'betweenness centrality' and 'eigenvector centrality' have a negative effect on the financial performance of the team because they are not directly related to financial performance.

• 한국항해항만학회지
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• 제38권6호
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• pp.607-614
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• 2014

세계적으로 해양산업은 크루즈산업에 많은 관심과 연구가 대폭적으로 이루어지고 있고 우리나라도 미래의 잠재력 있는 국가동력산업의 하나로 인식하고는 있으나 크루즈산업의 연구동향 분석 연구는 국내외에 활발히 이루어지고 있지 않다. 따라서 우선 세계 크루즈산업을 연구하고 이해하기 위해서는 최근에 다양한 산업에 대한 연구동향을 분석한 방법을 활용하여 크루즈산업에도 적용할 필요가 있다. 본 논문의 목적은 외국 유명저널에 발표된 크루즈산업과 관련된 학술논문에서 제시하고 있는 키워드와 논문을 매개로 한 키워드 네트워크를 구축하여 복잡계의 네트워크 분석에서 사용하는 연결 중심성과 매개 중심성 분석방법으로 시대별로 나누어 시각화하여 살펴봄으로써 세계 크루즈산업의 연구동향을 심층적으로 관찰하여 논의하는 것이다. 본 연구에서 제시된 키워드 빈도는 Zipf의 법칙을 따르고 노드의 연결정도는 멱함수 분포를 보여주고 있어 언어네트워크에서 분석하는 키워드 네트워크와 동일함을 관찰한다. 연구방법론으로는 키워드 네트워크 분석을 위하여 사회연결망 프로그램인 넷마이너 4.0을 사용하여 여러 가지 중심성 측정방법 중 키워드 상위 20개의 빈도순위를 비교하여 빈도순위와 가장 가까운 중심성 측정방법을 선택하여 크루즈산업의 연구동향을 분석한다. 특히 크루즈산업의 연구동향이 연도 기간별로 어떠한 변화를 가져왔는지를 살펴보기 위해 2000년 이전과 2000년 이후로 크게 대별하여 나누고 2000년 이후에는 5년 주기로 각 기간별 공통적으로 나타나는 연결 중심성이 높은 최상위의 키워드인 cruise와 tourism 노드를 중심으로 매개 중심성이 높은 것들의 키워드 네트워크를 시각화하여 논의한다. 연구결과에서 흥미롭게도 2010-2014의 기간에 새로운 노드로 China가 등장하여 최상위의 키워드들을 연결하고 있는 것은 최근 급성장하고 있는 중국의 크루즈산업의 발전 양상을 보여준다. 그러므로 본 연구에서 사용하는 키워드 네트워크 분석은 각 연도 기간별 네트워크의 다른 종류의 숫자와 크고 작은 중심축 군집 네트워크의 숫자의 증감뿐 아니라 중심축 군집 네트워크의 중심에 있는 키워드 간의 연결 분석을 용이하게 해주어 기간별 연구동향을 파악하는데 유용한 방법임을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.582-591
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• 2015

고려 공민왕에서부터 조선이 건국되는 과정을 다양한 시각에서 기록된 네 가지 다른 역사서로부터 등장인물을 추출하여 서로 다른 네트워크를 구축하였다. 본 연구에서 구축한 모든 네트워크는 일반적인 사회네트워크와 마찬가지로 척도 없는 네트워크의 특성을 보여주었다. 다른 역사서와는 달리 태조 총서는 이성계와 그 가문 중심으로 주관적으로 기록된 역사임을 네트워크 기반으로 확인할 수 있었다. 이는 이미 잘 알려져 있는 사실이지만 네트워크 연구를 통해서 확인할 수 있다는 것에 의의가 있다. 또 다른 사실은 정도전이 조선건국의 설계자로 알려져 있으나 네트워크 연구에서는 조선건국에 있어서 실제 그의 역할이 두드려지지 않았는데, 이 사실은 다양한 역사적 기록에서도 확인할 수 있었다. 따라서 네트워크를 기반으로 하는 본 연구는 고려말과 조선건국 사이의 역사적 사실을 좀 더 객관적으로 바라볼 수 있는 정보를 제공할 수 있는데 의의가 있다. 네트워크 연구에서 중심인물 또는 허브 노드를 결정하는 구조인자는 연결계수다. 응집 중심성은 네트워크상에서 위치의 중요성을 나타내는 척도다. 본 연구에서는 연결계수 값에 응집 중심성 값을 추가하여 상호 비교함으로써 중심인물을 결정하는데 보완할 수 있는 방법론을 도입하였으며, 역사네트워크에서 주관성과 편향성을 반영하는 척도로 활용할 수 있음을 제시하였다. 향후 네트워크 연구에서 연결계수와 응집 중심성을 동시에 고려하는 알고리즘을 개발한다면 허브 노드를 결정하는 새로운 방법으로 활용할 수 있을 것이다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.157-171
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• 2014

A organization of social enterprises is to achieve various goals such as private interests, the public nature, and social policy. For fulfilling these goals, we have to understand the various success factors. These success factors were shared among peoples. This study explored a position of structure of social network formed by success factors of Social Enterprises with importance. A position within social network defined a number of link connected other nodes. A position is closely associated with to individual's behaviors, opinions and thinking. We used social network analysis with two mode method for explaining feathers of structure of social network formed by success factors shared among peoples. We choose degree centrality for determining a position within social network. Centrality is a key measure in social network analysis. Results is that shared success factors are operation capital(15.15%) totally, and by Buying experience of products of Social Enterprises, Business Compliance(14.39%) and planning(12.88%), and by usage time of smart devices, Business Support(17.05%) and planning(16.10%). and the dominant success factor was not explored.

• 한국IT서비스학회지
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• 제14권3호
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• pp.49-65
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• 2015

As South Korean large business groups, also known as Chaebol, have broadened their influence in the domestic economy, it is important to analyze the influence of internal transactions among Chaebol affiliates on their performance. In this paper, relationship between internal transactions and efficiency of Chaebol affiliates has been analyzed. Top five Chaebol groups in South Korea are selected; they include Samsung, Hyundai Motors, LG, SK, and Lotte group. Based on internal transactions among affiliates, social networks are constructed for each Chaebol group to analyze centrality, network structures and cliques. Data Envelopment Analysis (DEA) was conducted to examine the efficiency of the Chaebol affiliates. Then, correlations between the degree centrality and the efficiency of Chaebol affiliates were analyzed, and the network structures of Chaebol groups are presented. The result shows that positive correlations between degree centrality and efficiency are observed among four Chaebol Groups. This paper shows that the Social Network Analysis (SNA) techniques can be used in the empirical research for the analysis of internal transactions of Chaebol groups.

• 품질경영학회지
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• 제47권2호
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• pp.315-325
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• 2019

Purpose: The purpose of this study was to propose useful standards evaluation method using standards networks by analyzing the relationship between normative references citation information list. Methods: The collected data through the survey were analyzed using social network analysis. The measurement tools used for this study were divided into three dimensions such as certificate standard, normative reference and degree centrality. Results: The results of this study are as follows; regarding the influence of standard information, It is meaningful that the research using normative reference item among the bibliography information that the standard itself possesses. The analysis of social network analysis data of population standard, normative reference and the correlation analysis with sales, a variable representing actual utilization performance, suggested the importance of the standard and how to evaluate it. Conclusion: In prioritizing standard maintenance, more efficient management will be possible if centrality figures of standard network information are analyzed and used for standard maintenance.

• 한국의류산업학회지
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• 제20권5호
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• pp.533-547
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• 2018

The objective of this study is to examine the perception of golfwear and related trends based on major keywords and associated words related to golfwear utilizing big data. For this study, the data was collected from blogs, Jisikin and Tips, news articles, and web $caf{\acute{e}}$ from two of the most commonly used search engines (Naver & Daum) containing the keywords, 'Golfwear' and 'Golf clothes'. For data collection, frequency and matrix data were extracted through Textom, from January 1, 2016 to December 31, 2017. From the matrix created by Textom, Degree centrality, Closeness centrality, Betweenness centrality, and Eigenvector centrality were calculated and analyzed by utilizing Netminer 4.0. As a result of analysis, it was found that the keyword 'brand' showed the highest rank in web visibility followed by 'woman', 'size', 'man', 'fashion', 'sports', 'price', 'store', 'discount', 'equipment' in the top 10 frequency rankings. For centrality calculations, only the top 30 keywords were included because the density was extremely high due to high frequency of the co-occurring keywords. The results of centrality calculations showed that the keywords on top of the rankings were similar to the frequency of the raw data. When the frequency was adjusted by subtracting 100 and 500 words, it showed different results as the low-ranking keywords such as J. Lindberg in the frequency analysis ranked high along with changes in the rankings of all centrality calculations. Such findings of this study will provide basis for marketing strategies and ways to increase awareness and web visibility for Golfwear brands.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.47-53
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• 2016

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.