• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.25-31
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• 2016

There are many methods to describe the importance of a node, centrality, in a graph. In this paper, we focus on the eigenvector centrality. In this paper, an analytical method to estimate the difference of centrality with an additional edge in a graph is proposed. In order to validate the analytical method to estimate the centrality, two problems, to decide an additional edge that maximizes the difference of all centralities of all nodes in the graph and to decide an additional edge that maximizes the centrality of a specific node, are solved using three kinds of random graphs and the results of the estimated edge and observed edge are compared. Though the estimated centrality difference is slightly different from the observed real centrality in some cases, it is shown that the proposed method is effective to estimate the centrality difference with a short running time.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.9-14
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• 2018

본 연구는 학술논문의 출현순서에 따른 저자키워드의 중요도를 측정해보고자 하는 연구이다. 이를 위해 학술논문 저자키워드의 출현순서를 측정한 후 네트워크 분석 방법의 연결정도중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세중심성 지수를 사용하여 저자키워드의 중요도를 측정해보았으며 다음으로 각각의 네트워크지수 값과 저자키워드의 출현순서와의 상관관계 분석을 수행하여 출현순서의 특징을 살펴보고자 하였다. 연구결과 연결정도중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세중심성 모두 4번 째 출현순서가 높은 군집의 논문수가 많은 것으로 나타났다. 다음으로 상관관계 분석결과 근접중심성을 제외한 연결정도중심성, 매개중심성, 위세중심성의 경우 출현순서의 뒷부분으로 갈수록 지수 값이 모두 높아지는 것을 볼 때 네트워크 상에서 상대적으로 중요한 용어가 뒷부분에 위치한다는 것을 알 수 있다. 본 연구는 대략적으로 연구자들의 저자키워드 부여 행태를 살펴볼 수 있었다는 점에서 의의를 지닌다. 향후 저자키워드의 전개양상을 심층적으로 살펴 보기 위해서는 상황적 요인, 행동, 심리 등을 파악하여 보완하는 후속 연구가 반드시 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.371-382
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• 2017

본 연구는 콘텐츠산업정책을 포괄하는 문화정책에 대한 학술적 연구의 동향을 알고자 언어네트워크분석을 통해 국내의 가장 대표적인 문화정책 분야 전문학술지인 '문화정책논총'에 수록된 186편의 논문 주제어 832개를 대상으로 분석을 시도하였다. 시간적 범위는 한국연구재단 한국학술지인용색인 홈페이지(www.kci.go.kr)에 수록되어 있는 2008년 10월부터 2017년 1월까지로 하였다. 언어네트워크 분석은 주제어 빈도수, 밀도분석과 중심성을 지표로 분석하였으며, 이를 바탕으로 Netdraw 프로그램에 의한 시각화를 시도하였다. 언어네트워크분석 결과 가장 많은 빈도수를 기록한 주제어는 '문화'였고, '문화정책/행정', '문화산업/문화콘텐츠', '정책'이 최다의 빈도수를 기록한 그룹에 포함되었다. 빈도수가 높은 '문화정책/행정'과 '문화산업/문화콘텐츠'는 대부분의 중심성에서 우위를 차지했으나, 매개중심성은 낮아 다른 주제어들과의 중매 역할에는 한계를 드러냈다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.39-47
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• 2015

그래프에서 각 노드에 대해 그래프 내의 중요도를 나타내는 중심성(centrality)을 계산할 수 있고, 그 값에 따라 각 노드는 중요도 순위(ranking)를 갖는다. 중심성을 나타내는 방법으로는 여러 척도가 있는데, 본 연구에서는 연결도(degree) 중심성, 밀접도(closeness) 중심성, 특성벡터(eigenvector) 중심성, betweenness 중심성에 국한하여 연구를 수행하였다. 본 연구는 그래프에서 에지를 하나 추가할 경우, 그래프 내 노드 전체에 미치는 노드의 중심성 및 순위의 변화를 실험계산을 통해 확인한다. 그리고, 추가되는 에지가 노드 전체의 중심성 및 순위에 미치는 영향은 그래프의 형태에 따라 달라진다는 것을 PCA(Principal Component Analysis)를 통해 밝혔다. 이 사실은 그래프의 구조적 특성을 구분하는 방법으로도 사용될 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권9호
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• pp.301-308
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• 2016

양질의 논문을 생산하고 자신의 논문이 저명한 학술지에 게재되어 보다 큰 영향력을 가지는 것은 모든 연구자들이 원하는 바라고 할 수 있다. 이 논문은 사회연결망분석을 통해 행정학과 정책학 분야의 일반학술지 9개를 선정하여 네트워크를 구성하고 이 9개 학술지들 간의 상호인용분석을 통해 각 학술지들이 네트워크상에서 가지는 영향력을 분석하였다. 네트워크상에서의 영향력에 대해 각각 의미하는 바가 다른 연결중심성, 베타중심성, 고유벡터중심성의 3개 중심성지수를 통해 분석한 결과 한국행정학보가 행정학과 정책학분야를 통틀어 가장 큰 영향력을 가지는 학술지로 나타났고 한국정책학회보가 그 뒤를 이었다. 그리고 중심성지수의 선택이 달라질 때 마다 학술지들이 가지는 영향력 순위가 달라지는 경향을 보였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제28권2호
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• pp.99-117
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• 2017

본 연구는 국내 도서관 유형별 웹사이트의 하이퍼링크 네트워크 구조분석을 위하여 총 32개 웹사이트의 하이퍼링크를 실증적으로 분석하였다. 크롤러를 이용하여 하이퍼링크 데이터를 수집한 후, 도서관 유형별 웹사이트를 대상으로 네트워크 내에서 나타나는 전체적인 특성과 도서관이 특히 집중하고 있는 웹사이트가 무엇인지, 중심성 값이 높은 도서관 웹사이트는 어디인지를 다양한 측면에서 분석을 시도하였다. 그 결과 첫째, 분석 대상 전체 도서관 중 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 연결정도중심성, 매개중심성, 근접중심성, 아이겐벡터중심성 값이 가장 높게 나타났다. 둘째, 도서관 유형별로 살펴보면, 국가도서관은 국립세종도서관, 공공도서관은 서울도서관, 대학도서관은 연세대학교 학술정보원 웹사이트가 네트워크 내에서 상대적으로 영향력 있는 것으로 나타났다. 이러한 분석 결과를 토대로 앞으로 도서관 웹사이트의 효율성과 효과성을 제고시키기 위한 운영 전략 수립에 기초 자료로 활용할 수 있을 것이다.

• 보건행정학회지
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• 제29권2호
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• pp.138-145
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• 2019

Background: The purpose of this study is supposed to figure out the keyword network from 2009 to 2018 with social network analysis and provide the research data that can help the Korea government's policy making on smoking cessation. Methods: First, frequency analysis on the keyword was performed. After, in this study, I applied three classic centrality measures (degree centrality, betweenness centrality, and eigenvector centrality) with R 3.5.1. Moreover, I visualized the results as the word cloud and keyword network. Results: As a result of network analysis, 'smoking' and 'smoking cessation' were key words with high frequency, high degree centrality, and betweenness centrality. As a result of looking at trends in keyword, many study had been done on the keyword 'secondhand smoke' and 'adolescent' from 2009 to 2013, and 'cigarette graphic warning' and 'electronic cigarette' from 2014 to 2018. Conclusion: This study contributes to understand trends on smoking cessation study and seek further study with the keyword network analysis.

• Human Ecology Research
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• 제60권1호
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• pp.1-20
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• 2022

This paper presents a social network analysis of changes in Home Economics education content loaded on YouTube before and after the outbreak of COVID-19. From January 1, 2008 to June 30, 2021, a basic analysis was conducted of 761 Home Economics education videos loaded on YouTube, using NetMiner 4.3 to analyze important keywords and the centrality of video titles and full texts. Before COVID-19, there were 164 Home Economics education videos posted on YouTube, increasing significantly to 597 following the emergence of the pandemic. In both periods, there was more middle school content than high school content. The content in the child-family field was the most, and the main keywords were youth and family. Before COVID-19, a performance evaluation indicated that the proportion of student content was high, whereas after the outbreak of the disease, teacher content increased significantly due to the effect of distance learning. However, compared with video use, the self-expression and participation of users were lower in both periods. The centrality analysis indicated that in the title, 'family' exhibited a high degree of both centrality and eigenvector centrality over the entire period. Degree centrality of the video title was found to be high in the order of class, online, family, management, etc. after the outbreak of COVID-19, and the connection of keywords was strong overall. Eigenvector centrality indicated that career, search, life, and design were influential keywords before COVID-19, while class, youth, online, and development were influential keywords after COVID-19.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.517-524
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• 2020

Recently, many researches have been conducted to automatically recognize license plates of vehicles and use the analyzed information to manage stolen vehicles and track the vehicle. However, such a system must eventually be investigated by people through direct monitoring. Therefore, in this paper, the system of tracking a vehicle is implemented by sharing the information analyzed by the vehicle image among cameras registered in the IoT environment to minimize the human intervention. The distance between cameras is indicated by the node and the weight value of the weighted-graph, and the eigenvector centrality is used to select the camera to search. It demonstrates efficiency by comparing the time between analyzing data using weighted graph searching algorithm and analyzing all data stored in databse. Finally, the path of the vehicle is indicated on the map using parsed json data.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제45권4호
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• pp.187-194
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• 2024

In this study, text network analysis was performed using PMS(Post-Marketing Surveillance) data collected from the FDA's MAUDE(Manufacturer and User Facility Device Experience) database to evaluate the usability of the central monitoring system. Based on the data reported from January 1, 2021 to June 30, 2023, keywords related to the central monitoring system were extracted and visualized with a text network. By analyzing the eigenvector centrality of text network, we identified hazards and types of hazardous situations related to usability of the central monitoring system. Eigenvector centrality was chosen because it is relatively more accurate than other centralities. In addition, we derived an appropriate use scenario to evaluate the usability of the central monitoring system. The research results provide more realistic and valuable insights through data derived based on actual adverse event cases, and are expected to contribute to improving safety and reliability by identifying user requirements for improved usability and reducing use errors in the future.