While many countries are implementing various policies regarding the logistics network in Eurasia, China has presented "the Belt and Road" Initiative, a development strategy that focuses on connectivity and close cooperation between China and Eurasia. With more than 60 countries participating in the project, China is expected to have a major influence on logistical infrastructure development in Eurasia. This study analyzed the railway stations network using social network analysis (SNA) methodology. We collected data from major railway lines in Eurasia (TAR, TEN-T, TRACECA, GMS) and established a network of 994 railway stations in 65 countries. This study presented the general characteristics of major railway stations from the perspective of SNA and compared the Chinese network with Eurasian networks. To review the railway networks in China and Eurasia, the top 30 stations were selected based on degree centrality and betweenness centrality. Top "degree centrality" stations included Bangkok (Thailand), Tbilisi (Georgia), Baku (Azerbaijan), Kunming (China), and Bucharest (Romania). Top "betweenness centrality" stations were Baku and Alyat (Azerbaijan), Baoji and Turpan (China), Qarshi (Uzbekistan), and Kas (Turkey). In China, Kunming, Nanning, and Gejiu stations have higher degree centrality while betweenness centrality was higher in Baoji, Kunming, and Lanzhou stations. "The Belt and Road" project advocated by China envisions expansion of transportation infrastructure connections throughout Eurasia, but more emphasis is likely to be placed on connectivity that benefits China. In this regard, studies on key bases of international logistics need to consider relative significance within the Chinese network.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.22
no.3
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pp.655-665
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2016
The meanings and roles of community have been changed. Traditional community theories hinged on the neighborhood have been threatened by the alternative concept of 'communities without propinquity'. Embracing unprecedented development of transportation, information and communication technologies, Propinquity of community has not been a precondition. This paper reviews the development of community theories with a frame of 'communities without propinquity'. Furthermore, applying social network analysis(SNA) approaches, it explores the communality of Topgol Comic Book Space, located in Goesan, Chungbuk and examines spatial characters. Visitors' networks of Topgol Comic Book Space builda up national coverage and expands. It functions as a field of testing various activities without explicit 'fixed purpose'. The case exemplifies a community, continuously enlarging the spatial and social boundaries, performing a series of activities, and connecting both the outside and the local.
Daejeon, encompassing Daedeok Science Town and Daedeok Innopolis, possesses the advantage of portraying relatively higher regional innovation capacity and facilitating network formation among regional professional research organizations. Applying the Social Network Analysis(SNA) techniques, this paper focuses on divulging structural and spatial characteristics of the Daejeon Information and Communication(ICT) industry network, analyzing co-research projects implemented by the Daejeon-based universities. For the analytical tool, it depends on NETMINER 3.0. Furthermore, based on the Systems Thinking approaches, this study suggests a couple of policy implications. Judging from the Korea Standard Industrial Classification principles, the existing ICT industry is subdivided into 11 sub-industries. The highest degree centralization value comes from the Mobile Communication sub-industry(188.668%), indicating that Mobile Communication sub-industry exerts the most significant impact on the regional innovation networking in Daejeon. Among various stakeholders, Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST) records the top ranking in most categories, conspicuously leading the institute-industry linkage. In terms of the ICT spatial distribution, the intra-regional cooperation examples present the strongest linkage values, followed by Daejeon-the Capital Region ones. Finally, as well shown in a series of causal loop analyses, this study recommends that Daejeon should put top policy priority in strengthening the internal ICT network within Daejeon proper. Here, Daejeon should keep in mind the fact that there exist reinforcing loops between Daejeon's attractiveness and the entering of new ICT firms.
In this paper, I study to determine the effect on patent applicants across the network characteristics of innovation in the ICT sector in Korea. For that, I use the Social Network Analysis(SNA) and the Negative Binomial Regression(NBR). The results about the innovation network in Korea ICT is very dense type. And the degree centrality and the closeness centrality had such a positive effect on innovation performance. Also, the efficiency had not reached a significant effect and the constraint was found to have a negative effect on innovation performance. In the future, based on these results, we need to plan a proper policy of the Korea Technology Innovation Policy.
Lee, Sang-Woo;Chon, Jinhyung;Kim, Sang-Bum;Kim, Eujin Julia
Journal of Korean Society of Rural Planning
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v.23
no.3
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pp.1-12
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2017
The purpose of this study is to reveal network potential among agricultural villages focused on landscape and amenity resources. For this study, we conducted Social Network Analysis (SNA) utilizing existing landscape resource database. As a result of the study, major landscape types shared among villages were found for each city. For example, agricultural and residential landscapes were identified as major types for Danjin city. Add to major landscape resources, in Dangjin city, Habduk village were recognized as a core. Seokmun, Daehoji, Woogang, and Sunseong villages were widely found as the sub core group. For Seosan city, Jigok, Palbong, and Kobuk villages were widely recognized as core group. Most of villages which indicated the highest degree centrality were superior in terms of the number of total landscape resources as well as landscape type diversity. These results can be useful for initial planning process when considering major theme for landscape-based network organization. Also, this information will be helpful for planning stage through the specification of the potential role of each village in overall network.
In the era of the 4th Industrial Revolution, it is important for companies to understand the changing environment by converging various technologies and to respond to the changing business environment. In this study, we conducted a social network analysis on 10 firms in the automotive industry, which have recently been accelerating their competition for technology development, by extracting convergence patents co-classified in two or more of the US registered patents in the last 6 years. As a result, it has been confirmed that the number of technology related to the convergence of the automotive field is greatly increasing, and the convergence between the technologies is becoming stronger. In addition, Volkswagen, Ford and Hyundai showed significant changes in technology convergence. They were analyzed as having a change in strategy in eco-friendly automotive technologies. This study suggests various ways for companies to utilize the results of network analysis more meaningfully.
As the need for the use of big data increases, various analysis activities using big data, including SNS data, are being carried out in individuals, companies, and countries. However, existing research on predicting technology market trends has been mainly conducted using expert-dependent or patent or literature research-based data, and objective technology prediction using big data is needed. Therefore, this study aims to present a model for predicting future technologies through decision tree analysis, visualization analysis, and percentage analysis with data from social network services (SNS). As a result of the study, percentage analysis was better able to predict positive techniques compared to other analysis results, and visualization analysis was better able to predict negative techniques compared to other analysis results. The decision tree analysis was also able to make meaningful predictions.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.39
no.4
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pp.215-239
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2022
Human networks can be an important means of solving various information problems including tacit knowledge, as an essential channel of knowledge sharing. Particularly, in the case of a teacher librarian(or librarian) of a school library composed of one person in the organization, the human networks for work can be more effective with people outside the organization who are in charge of the same duties than with members inside the organization. Thus, this study aims at exploring the characteristics of the personal networks related to the work of teacher librarians and understanding the effect of these network characteristics on job satisfaction and role ambiguity resolution. A survey was conducted on one of the teacher librarian associations in Seoul, and the collected data were analyzed using social network analysis(SNA) method. As a result, it was found that personal networking of teacher librarians is active in experienced teacher librarians, while those with shorter career have fewer channels of help-seeking. Also, the characteristics of personal networking do not affect job satisfaction and the resolution of role ambiguity. Based on these results, this study proposes the expansion of collaborating and networking among teacher librarians to solve information problems in a single-person workplace.
Journal of The Korean Digital Architecture Interior Association
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v.12
no.2
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pp.15-23
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2012
Today, rapid changes in technologies and everyday lives due to the Internet make it is difficult to make predictions about the future. Generally, the best way to predict the future has been proposed by experts. Although expert opinions are very important, they are liable to produce incorrect results due to human error, insufficient information regarding future outcomes and a state of connectedness between people, among other reasons. One of the ways to reduce these mistakes is to provide objective information to the experts. There are many studies that focus on the collection of objective material from papers, patents, reports and the Internet, among other sources. This research paper seeks to develop a forecasting method using World Wide Web search results according to the Google search engine and a network analysis, which is generally used to analyze a social network analysis(SNA). In particular, this paper provides a method to analyze a complexity network and to discover important technologies in the construction field. This approach may make it possible to enhance the overall performance of forecasting method and help us understand the complex system.
The study investigates the co-authorship networks of MIS Quarterly as one of the leading journals in IS field and examines patterns of collaboration networks of the intellectuals. These issues are addressed through a systematic Social Network Analysis (SNA) of 242 articles published from 1996 to 2004 in MIS Quarterly. Results of co-authorship network analysis indicate that the whole incomplete network has a low degree of density. Thus, we analyzed three biggest sub-networks to find out who the key players of each sub-network are. Then, following the keyword classification scheme, relevant data from the articles were collected and coded to analyze three major co-authorship networks of MIS Quarterly community. Some implications are drawn from different research keywords of each sub-network.
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