• 제목/요약/키워드: Degree centrality analysis

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여성복지조직의 네트워크에 관한 연구 -네트워크 중심성(centrality)과 조직효과성을 중심으로- (A study on women's welfare organization's network -Focusing on network centrality and organizational effectiveness-)

  • 장연진
    • 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.

과학기술계 정부출연연구기관의 논문 성과에 좁은 세상 구조와 중심성이 미치는 영향 (The Influence of Small World and Centrality on the Paper Achievement of Government-Funded Research Institutes)

  • 이혜경;김소민;김정흠
    • 기술혁신연구
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    • 제29권1호
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    • pp.39-73
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    • 2021
  • 연구기관의 협력 네트워크 구조 및 특징은 기관의 학문적 성과에 영향을 미친다. 특히 한국의 정부출연연구기관은 선도적인 국가 연구개발 수행 주체로서 효율적인 협력 체제를 구축해야 할 필요가 있다. 본 연구는 효율적인 네트워크 구조로 논의되어 온 좁은 세상 구조와 노드 간 특징을 나타내는 중심성을 한국 과학기술계 정부출연연구기관 협력 네트워크에 적용하였다. 2010년~2019년 과학기술계 정부출연연구기관의 논문 데이터를 바탕으로 좁은 세상 구조적 특징 및 중심성과 논문 성과 간 관계를 네트워크 분석과 Feasible GLS 회귀모형을 이용하여 분석하였다. 그 결과, 정부출연연구기관 협력 네트워크는 좁은 세상 구조를 취할수록 학문적 성과에 유의미한 양의 성과를 거둘 수 있는 것으로 나타났다. 또한, 직접적인 연결 정도를 나타내는 중심성은 양의 유의성을 보였으나, 중개자 정도를 나타내는 중심성은 유의하지 않거나 음으로 유의했다. 교류 협력하는 기관의 수가 많을수록 논문 성과가 높았으며, 협력의 중심지 역할을 하는 기관과 협력 관계인 기관의 성과가 높다. 또한, 정부출연연구기관의 협력 네트워크가 좁은 세상의 특성을 강하게 가질수록 연구 성과 창출에 효과적이라는 것을 규명하였다. 본 연구는 기존에 효율적인 네트워크 구조로서 논의되던 좁은 세상 구조와 중심성을 정부출연연구기관 협력 네트워크에 적용하고 성과와의 관계를 실증 분석할 뿐 아니라 정부출연연구기관 간 연구개발 협력관련 정책 및 전략 수립에 시사점을 제시한다.

간호관련 국민청원 분석: 텍스트네트워크 분석 및 토픽모델링 (National Petition Analysis Related to Nursing: Text Network Analysis and Topic Modeling)

  • 고현정;정석희;이은지;김희선
    • 대한간호학회지
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    • 제53권6호
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    • pp.635-651
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    • 2023
  • Purpose: This study aimed to identify the main keyword, network structure, and main topics of the national petition related to "nursing" in South Korea. Methods: Data were gathered from petitions related to the national petition in Korea Blue House related to the topic "nursing" or "nurse" from August 17, 2017, to May 9, 2022. A total of 5,154 petitions were searched, and 995 were selected for the final analysis. Text network analysis and topic modeling were analyzed using the Netminer 4.5.0 program. Results: Regarding network characteristics, a density of 0.03, an average degree of 144.483, and an average distance of 1.943 were found. Compared to results of degree centrality and betweenness centrality, keywords such as "work environment," "nursing university," "license," and "education" appeared typically in the eigenvector centrality analysis. Topic modeling derived four topics: (1) "Improving the working environment and dealing with nursing professionals," (2) "requesting investigation and punishment related to medical accidents," (3) "requiring clear role regulation and legislation of medical and nonmedical professions," and (4) "demanding improvement of healthcare-related systems and services." Conclusion: This is the first study to analyze Korea's national petitions in the field of nursing. This study's results confirmed both the internal needs and external demands for nurses in South Korea. Policies and laws that reflect these results should be developed.

네트워크 분석을 활용한 유통농산물 잔류농약 부적합 현황 분석 (Evaluation of Results in Pesticide Residues on Incongruity Commercial Agricultural Commodities using Network Analysis Method)

  • 박재우;서준호;이동헌;나강인;조성용;배만재
    • 한국식품위생안전성학회지
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    • 제33권1호
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    • pp.23-30
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    • 2018
  • 본 논문에서는 유통 농산물 잔류농약 부적합 현황 분석을 위하여 네트워크 분석 기법을 적용하였다. 분석용 데이터는 "2017년도 식품안전관리지침"내 "유통농산물별 잔류농약 부적합 현황"을 참고하였으며, 주요 분석 기법으로는 중심성 분석(연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 적용하였다. 연결정도 중심성 분석결과 chlorpyrifos와 diazinon에서 "연결된 노드"가 가장 많은 것으로 확인되었다. 근접 중심성에서는 19종을 제외한 농약성분들 사이에서 유사한 정도를 보여주고 있었다. 매개 중심성 분석 결과에서는 fluioxonil과 chlorpyrifos가 가장 높은 경향을 보여주어 이들이 농약성분 네트워크에서 "가교" 역할을 수행 하는 것으로 파악되었다. 네트워크 분석 결과, 기존의 통계분석을 통해서는 분석 할 수 없었던 농약성분들 사이의 "관계" 데이터를 확인 할 수 있었다. 향후 이러한 분석기법은 최적화/정교화 과정을 통해서 보다 정밀하게 농약성분 부적합 현황 분석을 위한 도구로서 적용되리라 기대한다.

암유전자 연구주제 네트워크 분석 (Analysis of Research Subject Network in the Field of Oncogene)

  • 장혜란;강길원;이은정;김승렬;이영성
    • 기술혁신학회지
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    • 제15권2호
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    • pp.369-399
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    • 2012
  • 목적: 본 연구는 보건의료분야 연구주제 중 암유전자 분야의 지식지도를 구축하고 국내외 연구주제 네트워크를 시계열적으로 비교 분석함에 의해 국내 연구동향을 파악하고 향후 암유전자 분야에서 활발하게 연구될 영역을 확인하고자 하였다. 방법: 자료는 PubMed 데이터베이스의 Medical Subject Headings(MeSH) 검색기능을 이용하여 'Oncogene'을 주제로 하는 논문을 추출하였고, 교신저자 소속이 한국인인 논문을 분리한 후 추출된 논문의 키워드를 대상으로 하였다. 분석방법은 사회네트워크 분석 기법 중 가중치가 부여된 연결정도 중심성을 적용하여 연구주제 네트워크를 구축하였으며, 이를 시기별로 나누어 연구주제 변화를 확인하였다. 결과: 암유전자의 경우 국내외 모두 'Genes, ras'와 'Apoptosis', 'Signal Transdction' 등이 연결정도 중심성이 가장 높은 키워드였으며, 시기별로는 국내외 모두 'antineoplastic Agents', 'Prognosis', 'Tumor Markers, Biological' 등 암유전자를 대상으로 치료 및 진단, 예후와 관련된 연구가 활발해졌다. 결론: 암유전자 연구주제 네트워크 분석 결과 시기별로 연구주제에 대한 일정한 흐름이 있었다. 따라서 다양한 연구주제 네트워크 분석으로 각 질환별 연구단계가 확인된다면 다음 단계의 연구진행을 예측할 수 있을 것이며 그에 따른 연구개발 지원을 위한 전략을 수립할 수 있을 것이다.

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네트워크 텍스트 분석을 이용한 한국가정과교육학회지 논문의 연구 동향 분석 (Research Trend Analysis of Publications in the Journal of Home Economics Education Association Using Network Text Analysis)

  • 이윤정;김은정;김지선
    • 한국가정과교육학회지
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    • 제31권4호
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    • pp.1-18
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    • 2019
  • 이 연구는 네트워크 텍스트 분석을 이용하여 가정과교육 분야의 연구동향을 분석하였다. 2003년 7월부터 2018년 12월 사이에 한국가정과교육학회지에 게재된 586편의 논문의 주제를 소셜 네트워크 분석프로그램인 Netminer 4의 텍스트분석 도구를 이용하여 주제어들의 출현빈도와 중심성 분석(연결중심성, 근접중심성, 매개중심성), 시기별 LDA 분석 등을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 전반적으로 출현 빈도가 높은 단어들은 부모, 문화, 단원, 건강, 진로, 소비, 실천성 등이었다. 주제어 네트워크 분석 결과, 연결중심성은 부모, 관리가 가장 높았고, 근접중심성은 부모, 남학생, 매개중심성은 남학생, 단원 등이 가장 높게 나타났다. 둘째, 2003년부터 2018년까지의 연구를 4개 시기로 나누어 중심성 분석을 실시한 결과, 네 시기 모두 교육, 가정, 목적, 수업, 중학교, 학교 등 출현 빈도수가 높은 단어들은 유사하였으나, 시기별로는 제3, 제4시기에는 '목적'이라는 단어가, 제4시기에는 '과정' 이라는 단어가 두드러지게 나타났다. 셋째, 시기별 중심성 분석 결과 중심성의 종류와 무관하게 각 시기에 중요한 역할을 하는 단어들은 일정한 것으로 나타났다. 넷째, LDA 분석을 통한 토픽 변화를 분석하였을 때 교육과정, 교과서, 가족건강성, 교수학습, 평가, 식생활, 외모관리, 소비 등은 모든 시기에 지속적으로 등장하였다. 4개 시기의 토픽은 점차 다양화되고, 세분화되며, 심화되는 경향을 보였다. 연구를 통해 교육과정의 변화와 국가정책이 반영되어 새롭게 등장한 토픽인 교사연수와 안전이 주제어로 도출되었으며, 상대적으로 연구의 관심이 낮았던 토픽은 주거임이 드러나 학자들의 관심과 연구 활성화가 요구된다고 할 것이다. 이 연구는 2000년대 이후 한국가정과교육학계에서 이루어진 연구들의 주요 관심사를 파악할 수 있었다는 점과 관심사들의 순위를 제시하였다는 점에서 의미가 있다.

학술지 인용 네트워크의 중심성과 중개성 분석에 관한 연구 - KCI 등재 학술지를 중심으로 - (A Study on the Analysis of Centrality and Brokerage Measures of Journal Citation Network - Focusing on KCI Journals -)

  • 이수상
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제50권4호
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    • pp.77-100
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    • 2019
  • 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.

유전자 알고리즘을 활용한 소셜네트워크 기반 하이브리드 협업필터링 (Social Network-based Hybrid Collaborative Filtering using Genetic Algorithms)

  • 노희룡;최슬비;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제23권2호
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    • pp.19-38
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    • 2017
  • 본 연구는 사용자 평점 이외에 사용자 간 직접 간접적 신뢰 및 불신 관계 네트워크의 분석 결과를 추가로 반영한 새로운 하이브리드 협업필터링(Collaborative filtering, CF) 추천방법을 제안한다. 구체적으로 사용자 간의 유사도를 계산할 때 사용자 평가점수의 유사성만을 고려하는 기존의 CF와 다르게, 사용자 신뢰 및 불신 관계 데이터의 사회연결망분석 결과를 추가적으로 고려하여 보다 정교하게 사용자 간의 유사도를 산출하였다. 이 때, 사용자 간의 유사도를 재조정하는 접근법으로 특정 이웃 사용자가 신뢰 및 불신 관계 네트워크에서 높은 신뢰(또는 불신)를 받을 때, 추천 대상이 되는 사용자와 해당 이웃 간의 유사도를 확대(강화) 또는 축소(약화)하는 방안을 제안하고, 더 나아가 최적의 유사도 확대 또는 축소의 정도를 결정하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하였다. 본 연구에서는 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 특정 상품에 대한 사용자의 평가점수와 신뢰 및 불신 관계를 나타낸 실제 데이터에 추천 알고리즘을 적용하였으며 그 결과, 기존의 CF와 비교했을 때 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰 관계 정보보다는 불신 관계 정보를 반영했을 때 예측 정확도가 더 향상되는 것으로 나타났는데, 이는 사회적인 관계를 추적하고 관리하는 측면에서 사용자 간의 불신 관계에 대해 좀 더 주목해야 할 필요가 있음을 시사한다.

Understanding the Food Hygiene of Cruise through the Big Data Analytics using the Web Crawling and Text Mining

  • Shuting, Tao;Kang, Byongnam;Kim, Hak-Seon
    • 한국조리학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.34-43
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    • 2018
  • The objective of this study was to acquire a general and text-based awareness and recognition of cruise food hygiene through big data analytics. For the purpose, this study collected data with conducting the keyword "food hygiene, cruise" on the web pages and news on Google, during October 1st, 2015 to October 1st, 2017 (two years). The data collection was processed by SCTM which is a data collecting and processing program and eventually, 899 kb, approximately 20,000 words were collected. For the data analysis, UCINET 6.0 packaged with visualization tool-Netdraw was utilized. As a result of the data analysis, the words such as jobs, news, showed the high frequency while the results of centrality (Freeman's degree centrality and Eigenvector centrality) and proximity indicated the distinct rank with the frequency. Meanwhile, as for the result of CONCOR analysis, 4 segmentations were created as "food hygiene group", "person group", "location related group" and "brand group". The diagnosis of this study for the food hygiene in cruise industry through big data is expected to provide instrumental implications both for academia research and empirical application.

의료민영화 논의에 따른 이슈용어의 연결 중심성 분석 (Analysis of Connection Centrality Degree of Hot Terminologies According to the Discourses of Privatization of Health Care)

  • 김유호
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권8호
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    • pp.207-214
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    • 2012
  • 본 연구는 의료서비스의 질적 향상을 가져옴과 동시에 의료소외지역을 만들 수도 있는 의료민영화에 대해서 찬성과 반대 논리를 살펴보고, 아울러 최근 3년 동안 주요 일간지에 게재된 의료민영화 및 영리병원에 관한 신문 사설을 중심으로 내용분석의 일종인 언어네트워크 분석을 통해 핵심 키워드를 찾아내고, 핵심 키워드 간의 연결 중심성 분석을 통해 논란의 핵심이 무엇인지를 밝혀 보고자 하였다. 결론적으로, 연결중심성 분석 결과 "의료", "병원", "민영화", "의료민영화", "영리병원", "정부"가 가장 중심에 위치하고 있었다. 이는 의료민영화 또는 영리병원에 관한 최근 3년 동안의 주요일간지에 게재된 사설을 중심으로 하였기 때문에, 의료, 병원, 민영화, 의료민영화, 영리병원 등의 키워드가 중심에 위치하고 있는 것은 당연한 결과이다. 다음으로, 중요한 중심 키워드(단어)는 "국민", "건강", "건강보험"이다. 이는 의료민영화를 단순히 의료시장에 대한 개방으로만 보지 않고, 최근 3년 동안의 사설들은 국민의 건강과 건강보험과 관련된 중요한 이슈로 보고 있다는 것을 의미한다고 볼 수 있다. 또한, 그 다음으로 중요한 중심성이 높은 단어로는 "반대"와 "허용"이다. 이를 통해 볼 때, 최근 3년 동안의 사설을 내용 분석해 본 결과, 의료민영화에 반대하는 쪽과 허용하자는 쪽이 팽팽하다는 것을 연결중심성 분석 결과에서도 알 수 있다. 한편, 중심성 분석결과에서 주목할 만한 결과는 "미국", "한미", "FTA" 등의 키워드도 어느 정도 중심성이 나타나고 있다는 것이다. 이는 의료민영화를 미국과의 한미 FTA와 관련하여 사설에서 기술하고 있다는 것을 나타내주는 대목이다.