• 제목/요약/키워드: Social matrix

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워크플로우 기반 인적 자원 소속성 분석을 위한 업무-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘 (An Activity-Performer Bipartite Matrix Generation Algorithm for Analyzing Workflow-supported Human-Resource Affiliations)

  • 안현;김광훈
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제14권2호
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    • pp.25-34
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    • 2013
  • 본 논문에서는 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성 분석을 위한 업무-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘을 제안한다. 워크플로우 기반 인적 자원은 워크플로우 관리 시스템에 의해 관리되는 조직의 모든 수행자들을 말하며, 워크플로우 모델의 실행 과정에서 특정 업무 집합에 참여하게 된다. 이러한 워크플로우 모델에 정의된 수행자들과 업무들과의 소속성을 나타내는 소셜 네트워크를 업무-수행자 소속성 네트워크라 정의하였으며, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 워크플로우 모델로부터 발견된 업무-수행자 소속성 네트워크 모델(APANM)에 대한 이분 행렬을 생성하기 위한 알고리즘이다. 결론적으로, 알고리즘에 의해 생성된 업무-수행자 이분 행렬은 중심성(centrality), 밀집도(density), 상관 관계(correlation)와 같은 다양한 소셜 네트워크 관련 속성들을 분석하는데 적용될 수 있으며, 이를 통해 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성에 대한 유용한 지식을 획득할 수 있다.

인적 자원 소속성 분석을 위한 역할-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘 (A Role-Performer Bipartite Matrix Generation Algorithm for Human Resource Affiliations)

  • 김학성
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.149-155
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    • 2018
  • 본 논문에서는 BPM기반 인적 자원 소속성 분석을 위한 역할-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 정보제어넷 기반의 비즈니스 프로세스 모델로부터 역할-수행자 소속 관계를 추출하는 단계와 이로부터 역할-수행자 이분 행렬을 생성하는 단계로 구성된다. 결론적으로 생성된 행렬은 역할-수행자 소속성 네트워킹 지식을 발견하기 위한 데이터 구조로서 활용될 뿐 아니라 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 BPM 기반 인적 자원 소속성 분석 결과를 도출할 수 있다.

IPA를 적용한 장애인거주시설 종사자의 인권에 대한 탐색적 연구 -부산지역 장애인거주시설 종사자를 중심으로- (An Exploratory Study on Human Right of Social Workers Who Works at the Disabled Residential Facilities - Focused on Busan Area -)

  • 김선주
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권11호
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    • pp.461-469
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    • 2017
  • 본 연구는 장애인거주시설 종사자의 인권의 중요도 인식과 현재 실행도와의 차이를 비교하여 향후 시설에서 해결되어 할 인권문제의 기초자료를 도출하는데 그 목적이 있다. 이를 부산지역 장애인거주시설 종사자 539명을 대상으로 장애인거주시설 인권의 인식 수준과 실행수준은 어느 정도인지, 중요도 인식과 현재 실행도 간의 차이가 존재하는지에 대한 연구를 수행하였다. 연구결과 첫째, 장애인거주시설 종사자의 인권 실천의 중요도와 실행도의 기술통계 결과, 중요도(전체 평균 6.27)에 비해 실행도(전체 평균 6.07)가 낮게 나타났다. 둘째, 장애인 인권 실천 항목들에 대해서 장애인거주시설 종사자가 인식하고 있는 중요도와 실제 실천 정도는 차이를 보였다. 셋째, 인권 실천 하위영역별로 보았을 때 정치권/법 절차적 권리를 제외하고 자유권, 생존권, 사회권의 중요도와 실행도의 평균차이는 통계적으로 유의미하게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 실천적 함의와 향후 과제를 제언하였다.

실대칭 행력의 고유쌍에 대한 수치해법 (Numerical Method for Eigen Pairs of a Real Valued Symmetric Matrix)

  • 최성;조영식;백청호
    • 한국정보처리학회논문지
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    • 제5권1호
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    • pp.97-102
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    • 1998
  • 사회과학 분야에 응용되는 고유치 문제의 대상 행렬은 실대칭 행렬인 경우가 대부분이다. 또한, 이 분야에서의 고유치 문제는 데이터에 대한 잠재 구조를 파악하기 위해, 절대치의 크기 순으로 2∼4개의 고유쌍만을 필요로 하는 경우가 대부분이다. 컴퓨터에 의한 수치 계산으로 고유쌍을 구하는 방법들은 행렬에 대한 계산이기 때문에 마무리 오차의 문제가 필연적으로 대두된다. 본 논문은, 실대칭 행렬에 대해서 멱수법을 이용하여, 절대치가 큰 순서로 필요한 만큼의 고유쌍을 구하는 수치해법에 관하여 논술한 것으로서, 고유쌍 전체를 구하는 기존의 방법들에 비해서 계산 횟수를 줄일 수 있다는 이점이 있다.

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A Theoretical Framework for Closeness Centralization Measurements in a Workflow-Supported Organization

  • Kim, Min-Joon;Ahn, Hyun;Park, Min-Jae
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권9호
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    • pp.3611-3634
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    • 2015
  • In this paper, we build a theoretical framework for quantitatively measuring and graphically representing the degrees of closeness centralization among performers assigned to enact a workflow procedure. The degree of closeness centralization of a workflow-performer reflects how near the performer is to the other performers in enacting a corresponding workflow model designed for workflow-supported organizational operations. The proposed framework comprises three procedural phases and four functional transformations, such as discovery, analysis, and quantitation phases, which carry out ICN-to-WsoN, WsoN-to-SocioMatrix, SocioMatrix-to-DistanceMatrix, and DistanceMatrix-to-CCV transformations. We develop a series of algorithmic formalisms for the procedural phases and their transformative functionalities, and verify the proposed framework through an operational example. Finally, we expatiate on the functional expansion of the closeness centralization formulas so as for the theoretical framework to handle a group of workflow procedures (or a workflow package) with organization-wide workflow-performers.

메시지의 상관관계를 이용한 분산병렬처리 기반의 소셜 네트워크 서비스 시각화 방법 (Visualization Method of Social Networks Service using Message correlations based on Distributed Parallel Processing)

  • 김용일;박선;류갑상
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.1168-1173
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    • 2013
  • 본 논문은 소셜 네트워크상의 내부관계와 외부관계를 반영하여 사용자간의 관계를 사용자 중심으로 계층적 시각화하는 새로운 클라우드 기반의 방법을 제안한다. 본논문의 시각화방법은 상관관계 행렬을 이용하여 사용자의 내부관계를 계산하여 소셜 네트워크상 사용자 중심의 관계 계층을 잘 나타내며, 소셜 네트워크의 외부 관계를 이용하여 사용자의 계층 관계에 접근 노드의 중요도를 반영한다. 제안방법의 사용자들은 소셜 네트워크상의 사용자 노드 관계가 계층적으로 시각화되기 때문에 사용자 관계를 잘 이해할 수 있다. 이외에 제안된 방법은 하둡(hadoop)과 하이프(hive)를 이용하여 분산저장 및 병렬로 계산하며, 계산 결과는 D3를 이용하여 계층적 그래프로 시각화한다.

산학협력 및 기술이전 촉진을 위한 텍스트마이닝과 사회 네트워크 분석 기반의 특허 분석 방법 (Text Mining and Social Network Analysis-based Patent Analysis Method for Improving Collaboration and Technology Transfer between University and Industry)

  • 이지형;김종우
    • 한국전자거래학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.1-28
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    • 2017
  • 지식기반 경제에서 산학협력의 중요성이 커짐에 따라 산학협력에 대한 지원과 연구들이 증가함에도 불구하고 산학협력의 특허 성과인 기술이전 및 기술료 수입은 낮은 편인데, 그 이유는 사업화 가치가 없는 특허들을 과도하게 출원하였기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 산학협력 및 기술이전이 가능한 특허를 분석하는 방법을 제안한다. 분석을 위한 특허데이터는 WIPSON을 통하여 4개 대학, 1,061개 특허정보를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 방법은 대학이 보유한 산학협력단의 미국 특허를 대상으로 Quality-Strategy Matrix를 작성하고, Matrix의 Advanced Quality Technology 영역의 특허를 대상으로 텍스트마이닝과 사회네트워크 분석을 실시한 뒤, 핵심 키워드와 IPC 코드를 도출하여 대학별 핵심특허를 분석하였다. 분석결과, H 대학은 4개의 핵심특허와 2개의 핵심 IPC 코드를 도출하였으며, K 대학의 경우 4개의 핵심특허와 2개의 핵심 IPC 코드, Y 대학의 경우 6개의 핵심특허와 1개의 핵심 IPC 코드, 마지막으로 S 대학의 경우 14개의 핵심특허와 2개의 핵심 IPC 코드를 각각 도출하였다. 본 연구는 산학협력 및 기술이전이 가능한 특허와 IPC 코드를 분석하여 대학의 산학협력의 활성화에 기여하는데 그 의의가 있다.

A Study on the Analysis of Museum Gamification Keywords Using Social Media Big Data

  • Jeon, Se-won;Choi, YounHee;Moon, Seok-Jae;Yoo, Kyung-Mi;Ryu, Gi-Hwan
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제13권4호
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    • pp.66-71
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    • 2021
  • The purpose of this paper is to identify keywords related to museums, gamification, and visitors, and provide basic data that the museum market can be expanded by using gamification. That used to collect data for blogs, news, cafes, intellectuals, academic information by Naver and Daum which is Web documents in Korea, and Google Web, news, Facebook, Baidu, YouTube, and Twitter for analysis. For the data analysis period, a total of one year of data was selected from April 16, 2020 to April 16, 2021, after Corona. For data collection and analysis, the frequency and matrix of keywords were extracted through Textom, a social matrix site, and the relationship and connection centrality between keywords were analysed and visualized using the Netdraw function in the UCINET6 program. In addition, We performed CONCOR analysis to derive clusters for similar keywords. As a result, a total of 25,761 cases that analysing the keywords of museum, gamification and visitors were derived. This shows that the museum, gamification, and spectators are related to each other. Furthermore, if a system using gamification is developed for museums, the museum market can be developed.

FSM을 이용한 노인학대 발생요인에 대한 사회복지사의 의식구조 분석 (Analysis of Consciousness Structure of Social Workers for the Casual Factors of Elderly Abuse Using FSM)

  • 장윤정
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제26권6호
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    • pp.458-463
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    • 2016
  • 본 논문에서는 노인학대 발생요인에 대한 사회복지사의 의식구조에 관해 퍼지구조모델을 도출하고 이를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째, 최상층의 노인학대행위는 중간층의 노인에 대한 태도, 업무과중과 연결되어 있는 것으로 나타났다. 둘째, 중간층의 노인에 대한 태도, 업무과중은 하층의 사회복지사의 성격, 클라이언트의 신체적 정신적 의존성, 클라이언트의 성격과 관련되는 것으로 나타났다. 셋째, 하층의 사회복지사의 성격, 노인에 대한 지식, 클라이언트의 성격, 클라이언트의 신체적 정신적 의존성은 중간층을 거치지 않고 최상층의 노인학대행위에 관여하는 것으로 나타났다. 넷째, 업무과중과 노인에 대한 태도는 같은 중간층에 위치하지만 업무과중이 노인에 대한 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 사회복지사의 연령, 직업이미지, 교육, 처벌규정은 독립층으로 존재하여 노인학대행위 및 관련요인 간에 연관성이 없는 것으로 나타났다.

POI Recommendation Method Based on Multi-Source Information Fusion Using Deep Learning in Location-Based Social Networks

  • Sun, Liqiang
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제17권2호
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    • pp.352-368
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    • 2021
  • Sign-in point of interest (POI) are extremely sparse in location-based social networks, hindering recommendation systems from capturing users' deep-level preferences. To solve this problem, we propose a content-aware POI recommendation algorithm based on a convolutional neural network. First, using convolutional neural networks to process comment text information, we model location POI and user latent factors. Subsequently, the objective function is constructed by fusing users' geographical information and obtaining the emotional category information. In addition, the objective function comprises matrix decomposition and maximisation of the probability objective function. Finally, we solve the objective function efficiently. The prediction rate and F1 value on the Instagram-NewYork dataset are 78.32% and 76.37%, respectively, and those on the Instagram-Chicago dataset are 85.16% and 83.29%, respectively. Comparative experiments show that the proposed method can obtain a higher precision rate than several other newer recommended methods.