• 통상정보연구
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• 제19권1호
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• pp.23-42
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• 2017

1999년 창간된 이래 학술지 '통상정보연구'는 통상정보 및 시스템, 전자무역, 지역연구, 전자상거래, 서비스무역, 무역 관련 법규 등 관련 분야 연구자들의 우수한 연구 성과를 확산하는데 크게 기여하고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 통상정보연구에 게재된 연구 논문의 키워드 분석을 통해 통상정보 분야 주요 연구 동향 및 특징을 파악하였다. 학회 홈페이지를 통해 수집한 논문 키워드 자료를 분석에 맞도록 수정한 후 동시 출현 연구 키워드 네트워크 분석용 자료를 생성하였다. 네트워크 분석과 시각화를 위해 NodeXL Pro를 활용하였으며 클러스터링 분석을 통해 통상정보 분야 연구자들의 주요 연구 관심 분야 및 특징을 파악하였다. 또한 융복합 연구에 중개자 역할을 하는 주요한 연구 키워드들도 도출하였다.

• 해운물류연구
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• 제34권4호
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• pp.527-544
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• 2018

본 연구는 국내 연안해운의 승객이동변화를 살펴보기 위해 SNA 분석을 실시하였다. 기존연구에서 적용하지 않았던 가중치가 반영된 연결 중심성을 사용하여 중심성 순위도출의 타당성을 높였다. 연결 중심성 분석결과, 남해권역의 네트워크 구성비율이 높은 것으로 나타났고, 매개 중심성 결과도 남해권역에 속하는 항만이 높은 순위를 기록했다. 서 남해의 통로역할을 하는 제주도, 육지와 섬의 관문역할을 하는 목포, 지리적으로 육지와 가깝거나, 소규모 항만으로 원활히 연결되는 항만들이 높은 매개 중심성을 갖는 것으로 나타났다. 한편 아이겐벡터 중심성 분석결과로는 남해권 항만뿐 만 아니라 서해권 항만들도 상위순위에 많이 포함되었다. 결과를 활용하여 주무부처는 국내 연안해운의 주요 항만들을 파악하고, 지원 우선순위 결정, 항만 연결관계에 대한 현황파악 및 중점 개발지역 관리 등의 전략을 수립할 수 있다. 향후 연구에서는 일반승객과 도서민 승객을 분리하고, 운임, 거리 시간 등의 데이터를 활용한 경제적 측면의 연구가 필요하다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.117-133
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• 2021

본 연구는 SNA(Social Network Analysis) 분석을 사용하여 부산항 연구동향을 파악하는 것을 목표로 했다. 연구분석 결과, Degree 중심성 측면에서는 Busan port(0.223)가 가장 높은 중심성을 가지고 있는 키워드로 나타났으며, DEA(0.060), AHP(0.056), Container terminal 그리고 Port competitiveness(0.049)순으로 나타났다. Betweenness 중심성 분석결과에서도 Busan port(0.245)가 가장 높은 키워드로 나타났으며, DEA(0.048), Container terminal(0.044), AHP(0.039), Busan new port(0.032)순으로 나타났다. 동향분석에서는 부산항이 세계 항만과 경쟁에서 우위를 점하기 위한 효율성 분석(DEA), 전략선택 및 경쟁분석(AHP) 등이 상위 중심성을 가진다는 시사점을 도출하였다. 하지만 현재 중요한 이슈로 부각중인 4차 산업과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 향후 연구에서는 매스컴, SNS 등의 사회데이터를 병행 활용한 연구가 필요하다.

• 대한수의사회지
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• 제49권4호
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• pp.218-220
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• 2013

• 한국전자거래학회지
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• 제26권4호
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• pp.95-118
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• 2021

최근 AI 스피커 시장의 규모가 급속도 커지면서 AI 스피커의 다양한 활용 가능성이 크게 주목받고 있다. 소비자들이 다양한 채널을 통해 제품을 사용한 경험을 표현하고 공유하는 환경을 만들어 졌고, 그로 인하여 소비자가 제품을 이용한 경험에 대한 다양하고 솔직한 생각을 남긴 리뷰들의 양이 방대해졌는데, 이러한 리뷰데이터는 소비자의 생각을 분석하는 데에 매우 유용하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이 리뷰데이터를 활용하여 AI 스피커 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인에 대하여 분석하고자 하였다. 무엇보다 선행연구를 통하여 도출된 AI 사용의도에 영향을 미치는 7가지 요인들이 실제로 소비자들이 남기는 리뷰에서도 나타나는 요인인지를 확인하고자 하였다. 이를 위해, Amazon.com의 아마존 에코 제품에 대한 고객 리뷰데이터를 기반으로 하여 텍스트마이닝과 사회관계망 분석을 활용하여 분석하였다. 리뷰데이터를 긍정리뷰와 부정리뷰로 분류하고 전처리하여 도출된 단어들 간 연결성을 중심으로 AI 스피커의 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인을 분류하고자 연결 중심성 분석을 하였으며, 이를 통해 연결성의 위치가 비슷한 단어들 간 분류를 하기 위하여 CONCOR 분석을 하였다. 긍정 리뷰 연구 결과, 소비자들은 AI 스피커 지속적 사용에 영향을 미치는 요인으로 의인화와 친밀성을 가장 중요하게 보았다. 이 두 요인들은 다른 요인들과도 강한 연결 관계를 보여주었고, 선행연구에서 도출된 요인 외에 연결성도 중요한 요인임을 도출하였다. 또한 추가적으로 부정적인 리뷰 분석 결과, 인식오류와 호환성이 AI 스피커 사용에 있어서 소비자들에게 부정적인 영향을 주는 주요 요인들로 도출되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구에서는 소비자들이 아마존 에코 제품을 지속적으로 사용하게 하는 구체적인 방법에 대하여 제시하고자 한다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2013년도 춘계 학술논문 발표대회
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• pp.199-201
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• 2013

In a construction project in which cooperation among project members gets its importance, trust among construction site members should be foundation to enhance team spirit and achievement. This study analyzes the trust network among staff by using social network analysis (SNA) theory for organizations in apartment complex construction sites in Korea. The analysis illustrates higher level of trust for those positioning in the higher positions in hierarchy and having greater experiences. It might be attributable to own features of construction works where skills are acquired by site experience.

• 디지털융복합연구
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• 제18권1호
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• pp.111-119
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• 2020

본 연구에서는 한국을 방문한 개별 여행자들의 디지털 기록을 수집하여 정량적 통계 분석과 소셜 네트워크 분석(SNA)을 통해 한국을 방문하는 개별 중국 여행자들의 한국 관광 경로의 특징을 분석하였다. 연구결과 서울, 제주도, 부산 및 대구는 한국을 찾는 중국 여행자들의 주요 방문 장소이며, 중국의 청도, 천진, 심양, 홍콩, 포산 및 마카오는 한국을 찾는 중국 개별 여행자들의 주요 중계지 임을 알 수 있었다. 본 연구는 한국을 찾는 중국 개별 여행자들의 표본 특성과 각 여행 노드의 기능적 위치설정을 정확히 확인함으로써 정밀한 관광 마케팅과 관광 노선 개발에 활용할 수 있는데 의의가 있다. 향후 본 연구에 사용된 데이터의 추출 기간을 확대하고 더 많은 샘플을 확보하여 관광 경로의 연간 변동특성과 주요 방문지의 변동 특성을 분석할 필요가 있다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권1호
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• pp.17-28
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• 2016

본 연구는 SNA(Social Network Analysis)를 이용하여 아시아 지역 크루즈 항로의 네트워크 구조와 항만의 중심성 파악을 연구의 목적으로 하였다. 크루즈 항로의 네트워크 분석을 위해 아시아 항만을 운항하는 크루즈 선사 항로의 데이터를 Cruise Lines International Association 보고서를 통해 수집하였으며, 이를 활용하여 크루즈 항로의 네트워크를 구성하였다. 아시아 크루즈항로의 구조분석결과, 노드 수는 249개, 링크 수는 54, 밀도는 0.009, 평균거리는 2.180으로 분석되었다. 네트워크 중심성 분석결과, 연결 중심성의 경우 Out degree와 In degree 모두 Singapore가 1위를 기록했으며, 매개 중심성 분석결과, Singapore가 1위로 분석되었다, 아이겐 벡터 중심성이 가장 높은 항만은 Hong Kong으로 분석되었으며, 그 뒤로 Ho Chi Minh, Singapore, Shanghai, Danang이 분석되었다. 국내항만인 Incheon, Busan, Jeju의 경우 연결 중심성, 매개 중심성, 아이겐벡터 지표 모두 경쟁 항만이라 할 수 있는 동남아지역 항만과 중국항만보다 순위가 낮은 것으로 나타났다.

• 지식경영연구
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• 제22권4호
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• pp.1-26
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• 2021

무형자산의 가치에 대한 중요성이 대두되면서 이를 측정하는 것에 관한 다양한 연구가 진행되었다. 그러나 미디어 산업의 빠른 성장에도 불구하고 해당 산업 내 캐릭터 가치를 정량적으로 평가하는 데 많은 어려움이 존재한다. 최근에는 소셜 네트워크 분석 (Social Network Analysis) 방법론이 미디어 사용자의 행태를 분석하는 데 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 SNS 데이터를 통하여 미디어 작품의 캐릭터 네트워크 특징과 인간의 검색 행위 사이의 상관 관계를 분석하였다. 분석 결과 미디어 작품의 캐릭터 네트워크 중심성 척도와 검색 데이터 간 유의미한 상관 관계 및 인과성이 확인되었다. 본 연구 결과는 캐릭터 네트워크가 캐릭터 자산의 가치평가를 위한 단서로서 활용될 수 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.