Using network betweenness centrality we attempt to analyze the characteristics of Seoul metropolitan subway lines. Betweenness centrality highlights the importance of a node as a transfer point between any pairs of nodes. This 'transfer' characteristic is obviously of paramount importance in transit systems. For betweenness centrality, both traditional betweenness centrality measure and weighted betweenness centrality measure which uses monthly passenger flow amount between two stations are used. By comparing traditional and weighted betweenness centrality measures of lines characteristics of passenger flow can be identified. We also investigated factors which affect betweenness centrality. It is the number of passenger who get on or get off that significantly affects betweenness centrality measures. Through correlation analysis of the number of passenger and betweenness centrality, it is found out that Seoul metropolitan subway system is well designed in terms of regional distribution of population. Four measures are proposed which represent the passenger flow characteristics. It is shown they do not follow Power-law distribution, which means passenger flow is relatively evenly distributed among stations. It has been shown that the passenger flow characteristics of subway networks in other foreign cities such as Beijing, Boston and San Franciso do follow power-law distribution, that is, pretty much biased passenger flow traffic characteristics. In this study we have also tried to answer why passenger traffic flow of Seoul metropolitan subway network is more homogeneous compared to that of Beijing.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제20권2호
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pp.127-146
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2013
The online social networking services (SNS) have been growing as the means of communication. In this study, we investigated word-of-mouth (WOM) effect under the SNS environment and evaluated the impact of message sender's influence on the WOM effect. Especially, this study focused on the betweenness centrality calculated through the social network analysis (SNA) of SNS network information, and proposed it as the measure of WOM message sender's influence, SNA may provide more accurate and objective measures than subjective self-reporting survey method. Fifty-one Facebook users responded to each of their four Facebook friends, who had been selected based on their betweenness centrality, Statistical analyses were performed using the responses and the betweenness centralities of the Facebook friends. The results showed that the direction (positive vs, negative) of a WOM message in SNS had an impact on the attitude of the message receiver toward the product. Moreover, the betweenness centrality of the message sender as well as his/her opinion leadership had a moderating effect on the WOM effect. Opinion leadership is a measure that has been frequently used for indicating the influence of WOM message sender in the previous studies. Considering the result that the betweenness centrality of the message sender was Significantly correlated to his/her opinion leadership, the betweenness centrality can be used for indicating the influence of WOM message sender.
사회관계망 분석에 있어서 매개 중심도(Betweenness Centrality)는 네트워크를 구성하는 노드들의 상대적인 중요도를 파악하기 위한 척도로서 주로 사용되어 왔다. 그러나 매개 중심도를 측정하기 위한 시간 복잡도가 높기 때문에 대규모의 온라인 사회관계망 서비스에서 각 노드의 매개 중심도를 산출하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 그래서 본 연구팀에서는 과거에 네트워크를 구성하는 각각의 노드들마다 자신의 지역 정보를 활용하여 확장 자아 네트워크(Expanded Ego Network)를 정의하고 그 네트워크에서 확장 자아 매개 중심도(Expanded Ego Betweenness)를 산출하여 기존의 매개 중심도를 대체하려는 시도를 하였다. 본 논문에서는 지역정보 기반의 확장 자아 네트워크의 특징을 분석하여 확장 자아 매개 중심도를 빠르게 산출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 그리고 일반적인 사회관계망의 특성을 대표하는 Barab$\acute{a}$si-Albert 네트워크 모델을 사용한 가상 네트워크와 실제 사회관계망을 대표하는 페이스북 친구 관계 네트워크에서의 실험을 통하여 확장 자아 매개 중심도의 중요도 순위가 기존 매개 중심도의 중요도 순위와 거의 일치함을 보인다. 또한 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 확장 자아 네트워크에서의 확장 자아 매개 중심도를 더 빠르게 산출함을 보인다.
전통적인 사회관계망 분석에 있어서 각 노드의 매개 중심도는 메시지 전달 측면에서의 각 노드들의 상대적인 중요도를 파악하는 척도로 오랫동안 사용되어 왔다. 하지만, 매개 중심도를 산출하기 위한 계산 복잡도가 높기 때문에 노드의 수와 간선의 수가 매우 많은 대규모 사회관계망에서는 각 노드의 매개 중심도를 산출하기가 어렵다. 본 논문에서는 각 노드들마다 자신의 지역정보, 즉 이웃노드들이 지닌 각각의 이웃노드 정보를 활용하여 구성가능한 확장 자아 네트워크(Expanded Ego Network)를 새롭게 정의하고 이러한 네트워크를 기반으로 확장 자아 매개 중심도(Expanded Ego Betweenness Centrality)를 정의한다. 일반적인 사회관계망의 특성인 척도 없는 네트워크(Scale-free Network)를 생성할 수 있는 Barab$\acute{a}$si-Albert 네트워크 모델을 사용한 실험을 통하여 제안한 확장 자아 매개 중심도의 각 노드별 순위는 기존의 전통적인 방식으로 산출한 매개 중심도의 각 노드별 순위와 거의 일치함을 보인다.
The shortest path betweenness value of a node quantifies the amount of information passing through the node when all the pairs of nodes in the network exchange information in full capacity measured by the number of the shortest paths between the pairs assuming that the information travels in the shortest paths. It is calculated as the cumulative of the fractions of the number of shortest paths between the node pairs over how many of them actually pass through the node of interest. It's possible for a node to have zero or underrated betweenness value while sitting just next to the giant flow of information. These nodes may have a significant influence on the network when the normal flow of information is disrupted. We propose a betweenness centrality measure called collective betweenness that takes into account the surroundings of a node. We will compare our measure with other centrality metrics and show some applications of it.
본 연구에서는 네트워크 중심성 지표를 사용하여 지하철 네트워크의 개별 노드의 중요성을 분석하고 이로부터 한국 지하철 네트워크의 특성을 분석하였다. 중심성 측도로 매개, 근접 그리고 차수 중심성을 사용하였다. 본 연구에서는 기존에 제안된 매개 중심성 지표와 승객들의 실제 흐름양을 함께 고려한 가중 매개 중심성 지표를 새롭게 제안하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 여러 중심성 지표들 사이의 상관관계를 조사함으로서 서울 수도권 지하철과 승객 흐름의 구조적 특성 등을 조사하였다. 아울러 승객들 흐름의 편중 현상을 조사하기 위하여 멱분포(Power-law) 분석을 수행하여 결과 분석의 신빙성을 더하였다.
This study examines the influence of the betweenness centrality on tertius gaudens orientation, relationship commitment, and individual learning performance within the university environment. The betweenness centrality explored the antecedent factor of tertius gaudens orientation. The relationship commitment explored the consequence factor of tertius gaudens orientation, and the learning performance explored the consequence factor of the relationship commitment. This survey was carried out by university students. Data were obtained from 74 respondents who have been studying tourism data analytics at one of the leading universities, in Seoul, Korea. In order to validate the research model, social network analysis tool, UCINET 6.689, and a structural equation modeling tool, SmartPLS 3.3.2, were used. The empirical result showed that all antecedent factors (betweenness centrality position, tertius gaudens orientation, and relationship commitment) of the learning performance were significant. In conclusion, this study discusses the research findings and implications. Then the limitations and future directions of the study were suggested.
본 논문에서는 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크의 사이중심도 분석방법과 그에 따른 알고리듬을 제안한다. 기존의 워크플로우 소셜네트워크는 워크플로우 모델을 구성하는 단위업무를 처리하는 과정에서 수행자들간의 업무전달관계 유무를 이진 소셜네트워크 모델로 표현한 것이다. 그러나, 워크플로우 기반 조직을 구성하는 수행자들간의 업무전달관계를 효과적으로 분석하기 위해서는 기존의 수행자들간의 관계유무를 기본으로 하는 이진 소셜네트워크 정보 뿐 만 아니라 수행자들간의 정량적 업무전달관계와 그 업무전달관계의 방향성 또한 효과적인 분석결과를 획득하는데 있어서 매우 중요한 요인이다. 결과적으로, 본 논문에서는 수행자 그룹의 효과적인 업무전달관계 분석을 수행하기 위하여 정량적 업무전달관계 수준과 그의 방향성을 고려한 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크 개념과 수행자 그룹의 사이중심도 분석방법 및 알고리듬을 제안한다. 특히, 제안한 분석방법을 검증하기 위하여 기존의 이진 워크플로우 소셜네트워크에 대한 사이중심도 분석방법과 본 논문에서 제안한 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크에 대한 사이중심도 분석방법을 특정 워크플로우 모델에 적용하여 그 분석결과를 비교한다.
사회네트워크분석(social network analysis)은 l개 연결선을 갖는 n개 노드의 자료를 대상으로 한다. 기본적인 자료기술로서 노드 간 최단거리(shortest distance), 근접 중심성(closeness centrality), 중개 중심성(betweenness centrality) 등을 산출한다. 기존의 사회학적 연구에서 다룬 네트워크는 대개 노드 수 n이 수십 또는 수백 정도였으나 최근에는 그 크기가 수십만 또는 수백만에 이르는 경우가 드물지 않다. 이에 따라 사회네트워크분석에서도 자료 규모성(data scalability)의 이슈가 생겼다. 본 연구에서는 몬테칼로(Monte Carlo) 방법을 활용하여 n = 100,000 규모의 임의 네트워크의 작은 세상(small world) 성질을 실증적으로 탐구하고 그 정도 규모에서의 중개 중심성과 근접 중심성의 산출 방법을 제안하고자 한다.
상수관망의 기능은 정수처리 된 양질의 물을 수용가에게 안전하게 공급하는 것이며, 이를 위해 상수관내에는 수용가에 충분한 양의 물을 공급할 수 있는 적정 유량과 압력이 유지되어야하고 최소기준치 이상의 잔류염소농도 유지 등의 적절한 수질을 만족시켜야한다. 하지만 상수관망은 상수관 파괴에 따른 오염물질 유입이나 테러와 같은 인위적인 오염물 주입 등의 갑작스런 사고에 의한 수질오염에 언제나 노출되어 있다. 이러한 수질오염사고 발생 시 신속한 대처를 위해서는 상수관망의 모든 절점에 수질측정 센서를 설치하는 것이 바람직하겠지만, 이는 경제적 측면과 센서의 유지 관리측면에서는 이상적이지 않다. 또한 발생 가능한 모든 상황에 대한 시뮬레이션 기반의 수질모델링을 통하여 적절한 수질오염 측정지점을 선정할 수도 있겠지만, 이는 상당한 시간과 계산능력을 요한다. 따라서 본 연구에서는 네트워크 분석기법 (Network Analysis)인 Betweenness Centrality와 수리해석 모형인 EPANET을 이용하여 상수관망의 수질오염측정지점 선정기법을 제안하였다. Betweenness Centrality는 네트워크를 구성하는 한 절점과 다른 한 절점을 연결시키는 특정 절점의 매개정도로 중심성을 측정하는 기법이다. Betweenness Centrality는 상수관망의 특정절점에 수질오염 사고가 발생하였을 때 오염원의 이동 가능한 경로의 수에 따라 그 값이 달라지며, 결과값에 의하여 수질오염측정지점이 선정된다. 본 연구에 의한 결과는 상수관망이 복잡하여 시뮬레이션을 통한 분석이 어렵고 많은 시간과 계산능력이 요구 될 경우 대안기법으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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