• 한국융합학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.169-178
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• 2017

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.

• 대한안전경영과학회지
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• 제15권2호
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• pp.161-166
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• 2013

The purpose of this research is to analyse the research subject in journal of Korean safety management and sciences. Total 1850 key words in 560 papers were analysed by the Pajek system which is one of well known social network analysis tool. Key words trend from 2008 to 2012 was examined. Then the relationship among each key words was visualized. There were five key words group which strongly connected among key words. The degree centrality, between centrality, proximity prestige on each key words were calculated to verify influence degree to other key words.

• 품질경영학회지
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• 제39권2호
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• pp.271-280
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• 2011

In this paper, the relationships between code-share networks and performances in airline industry were analyzed by using Social Network Analysis (SNA). We first analyzed the schedule data from OAG (Official Airline Guide) to obtain core-share information of airline industries. SNA was, then, applied to the code-share information. Finally, statistical analysis was conducted to analyze the relationships between code-share social networks and performances. The result shows that the size and out-degree centrality have relatively significant effects on the performance of airline industries, while in-degree and betweenness centrality has less significant effects.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.25-52
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• 2018

본 연구는 소비자들이 상권에 대하여 수행하는 웹 탐색 활동과 감성평가를 반영하는 데이터인 지역구 연관감성어휘를 기반으로 서울시 내 대형 상업 공간으로 정의할 수 있는 각 지역구 간의 연관 감성 네트워크에 대하여 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 나아가 도출한 소셜 네트워크 지표를 지역구 공공 데이터와 결합하여 보다 다각적 측면을 고려한 지역구 상권의 매출액에 영향을 미치는 요인들을 검증하였고 그 영향력의 변화 또한 확인해 보았다. 정적 데이터로 표현되는 공공 데이터만을 통해 구성된 모형으로도 높은 설명력을 가지는 것을 확인할 수 있었으나, 소셜 네트워크 분석 결과로 도출된 네트워크 지표와 결합된 모형에서는 그 설명력이 더욱 향상된 것이 확인되었다. 공공 데이터에 대한 회귀 분석 결과, 투입된 22개의 요인들 중 '골목 상권 수,' '1인당 거주면적,' '주거환경만족도,' '거래증감률,' '3년 이상 생존율'의 5개의 요인이 지역구 상권 매출액에 유의한 영향을 미치는 것이 확인되었다. 이후 공공 데이터와 네트워크 지표 결합 모형에서 투입된 지표들은 '에고 네트워크의 밀도,' '연결 중심성,' '근접 중심성,' '매개 중심성,' '아이겐벡터 중심성'이며, 이 중 '연결 중심성'과 '아이겐벡터 중심성'이 매출액에 유의한 영향을 미치며 모형 내에서 가장 높은 영향력을 보유한 것이 확인되었다. 본 연구는 각 상권이 소비자가 원하는 감성을 고려한 도시 전략 계획 수립과 이행의 실증적 근거로 활용될 수 있을 것이며, 상권에 진입하거나 재창업하는 자영업자나 잠재 창업자를 바탕으로 지역구 상권이 보유한 감성과 그 관계 구조를 고려한 상권 진입 방향성을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.137-146
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• 2018

축산시설 사이의 차량이동은 국내에서 가축전염병 확산의 주요 원인이다. 이 같은 상황에서 본 연구는 축산시설의 차량이동 네트워크에서 주요한 위치를 차지하는 허브시설을 도출하고, 그 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 본 연구는 농림축산검역본부의 KAHIS(Korea Animal Health Intergrated System)에서 제공하는 축산시설의 차량 진출입자료를 활용하였다. 허브시설의 도출에는 사회연결망 분석의 대표적인 중심성 지표인 연결정도 중심성과 매개 중심성 지표를 활용하였다. 본 연구의 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 축산시설의 차량이동 네트워크에는 다른 시설에 비하여 매우 높은 중심성 지표 값을 가지는 소수의 허브 시설이 존재한다. 둘째, 연결정도 중심성 기준의 허브시설은 사료공장, 집유장, 도축장, 도계장, 가축시장이다. 셋째, 매개 중심성 기준의 허브시설은 가축시장, 사료공장, 도축장이다. 넷째. 연결정도 중심성에 기반한 허브시설은 특정지역에 집중되어 입지하고 있으나, 매개 중심성에 따른 허브시설을 상대적으로 고르게 분포하고 있다. 다섯째, 중심성 지표에 따른 허브시설은 시간이 지나도 상당히 안정적으로 유지된다. 본 연구는 축산시설 사이의 차량 이동이 가축 전염병 전파의 주요 원인으로 지목되는 상황에서, 방대한 진출입 자료를 활용하여, 허브시설을 도출하였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 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.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.147-165
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• 2020

공유경제 서비스는 현재 숙박, 자동차, 자전거 등 다양한 분야에서 확산되고 있다. 특히 공유 자전거 서비스는 세계 각지에서 크게 인기를 끌고 있고, 서울시도 2015년 9월부터 '따릉이'라는 공공자전거 서비스를 제공하고 있다. 그러나 사용자의 자전거 이용이 증감함에 따라 지속적으로 대여소 간의 자전거 수 불균형이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2017년 1년간의 서울시 따릉이 공공자전거 데이터에 소셜 네트워크 분석에서 활용되는 연결 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 그리고 k-코어 분석을 적용하여 시간대별 '따릉이' 이용자들의 이동 패턴을 분석하였다. 그 결과, 연결 정도 중심성은 대중교통 환승과 밀접하게 연계된 곳으로 나타났다. 근접 중심성은 출발과 도착 빈도가 불균형하거나 대중교통 근접성이 미흡한 곳으로 나타났다. 매개 중심성은 출발과 도착의 빈도가 동시에 많이 발생하는 곳을 의미한다. 마지막으로 k-코어 분석 결과, 시간대별로 가장 핵심 집단으로 간주 되는 자치구는 마포구로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 서울의 자전거 정류장 재배치, 추가 설치 등에 대한 방안을 계획하는 데 기여할 수 있을 것으로 본다.

• Educational Technology International
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• 제21권2호
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• pp.193-216
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• 2020

This study investigated university students' perspectives on good class and instructional practices through social network analysis. The subjects were 321 students in the third and fourth academic years in a Korean university. The subjects completed four open-ended questions, asking about experience of good class, good instructors' teaching practice, and their feelings and attitudes when participating in good class. As social network analysis, KrKwic (Korea Key Words in Context) was used to compute word frequencies and analyze semantic network structures and Ucinet Netdraw to assess centrality in the social network, consisting of degree centrality, closeness centrality, and between centrality. The results are as follows. First, students showed 5 keywords to depict what good class is, including 'understanding', 'example', 'video', 'interest', and 'communication'. Second, the characteristics of teaching methods by professors who practice good class indicate 'assignments', 'questions', 'understanding', 'example', and 'feedback'. Third, the top 5 keywords of students' attitudes as participating in good class are 'active', 'participation', 'focus', 'listening', and 'asking'. Last, keywords depicting desirable class that students most wanted to take next time are 'assignments', 'rewards', 'understanding', 'difficulty', and 'interest'. The findings from this study include the meanings of the semantic network structures of words in the text making up messages. Also this study can provide empirical evidence for educators and educational practitioners in higher education to create effective learning environments.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.295-301
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• 2018

다양한 학문 분야에서 연구자 단독이 아닌 여러 연구자가 협동하여 같은 주제를 연구하는 경향을 보이고 있다. 여러 연구자가 협동 하는 형태를 소셜 네트워크 분석 방법을 통해 분석하려는 연구는 여러 분야에서 이루어지고 있으나 컴퓨터 분야에서 이러한 연구는 거의 없었다. 본 논문에서는 한국정보통신학회 논문지의 공저자의 네트워크를 소셜 네트워크 분석기법을 통해 네트워크의 특성과 다양한 연구자 그룹을 분석하며 연결 중심성, 사이 중심성, 에지 강도 등을 분석하고자 한다. 분석결과 공저자 네트워크 내 많은 그룹이 추출되었지만 상위 20개 그룹이 전체의 50% 이상을 차지하였고, 연결 중심성과 사이 중심성 모두 가장 높은 값을 가지는 연구자를 찾을 수 있었다. 또한, 매우 높은 빈도로 공동연구를 하는 연구자 쌍도 찾을 수 있었다. 이러한 공저자 네트워크는 향후연구를 통해 연구주제와 방향성에 대한 심층적인 연구의 토대가 될 것으로 기대된다.