This study examined the main factors for activating rural tourism of Jeollabuk-do using big data analysis. The tourism big data was gathered from public open data sources and social network services (SNS), and the analysis tools, 'Opinion Mining', 'Text Mining', and 'Social Network Analysis(SNA)' were used. The opinion mining and text mining analysis identified the key local contents of the 14 areas of Jeollabuk-do and the evaluations of customers on rural tourism. Social network analysis detected the relationships between their contents and determined the importance of the contents. The results of this research showed that each location in Jeollabuk-do had their specific contents attracting visitors and the number of contents affected the scale of tourists. In addition, the number of visitors might be large when their tourism contents were strongly correlated with the other contents. Hence, strong connections among their contents are a point to activate rural tourism. Social network analysis divided the contents into several clusters and derived the eigenvector centralities of the content nodes implying the importance of them in the network. Tourism was active when the nodes at high value of the eigenvector centrality were distributed evenly in every cluster; however the results were contrary when the nodes were located in a few clusters. This study suggests an action plan to extend rural tourism that develop valuable contents and connect the content clusters properly.
Within the worse of the environment, Climate change caused by global warming is becoming serious around the world, and green logistics to pursue sustainable development in the logistics sector are receiving more and more attention. Along with the acceleration of the global economy, eco-friendly issues are playing an increasingly important role in the logistics industry, and various policy measures are being pursued to establish the green logistics system. This study aims to analyze research trends in eco-friendly logistics, and the SNA methodology was applied by extracting keywords from 518 domestic and foreign papers from 2013 to August 2022. The period is divided into three stages: 2013-2015, 2016-2019, and 2020-2022, and 'logistics' and 'sustainable development' were derived as top logistics eco-friendly keywords at all stages. Besides, In the first stage(2013-2015), the term 'environmental performance' and 'freight transport' attracted the attention of scholars. In the second stage(2016-2019), keywords such as 'third-party logistics' and 'lean logistics' have attracted the attention of scholars. In the third stage(2020-2022), the 'internet of things' and 'circular economy' received the attention of scholars. In line with the growth of the economy, it was confirmed that research related to eco-friendly logistics is gradually expanding to a sustainable concept. Based on this study, it is possible to grasp the research trends of the academic community to cope with recent environmental changes and provides reference materials to consider future research directions.
Intermedia refers to the convergence of media. The advance of intermedia has not only facilitated the delivery of brand messages in contemporary fashion shows but also facilitated interactive communication. This study investigated the mediating roles played by various media in fashion and fashion shows, focusing on the phenomenon of intermedia in contemporary fashion shows. To investigate the impact of intermedia on contemporary fashion shows, we conducted a social network analysis-a promising approach for research into fashion trends. Analyzing 159 fashion-related articles published in the 2000s, we extracted intermedia-related words (n=253). The relation-ships between keywords made an analysis of between centrality, and cluster variables applied Clauset-Newman-Moore by using KrKwic and NodeXL programs. The results of the between centrality analysis indicated that the most important factors in contemporary fashion shows are "models" and "stages." We found that the impacts of intermedia on contemporary fashion shows can be divided into four categories: "model performance," "symbolic stage management," "new media utilization," and "convergence in arts." Our analysis thus identified considerable synergy between the characteristics of intermedia and contemporary fashion shows. These results have found intermedia-related commonalities in intermedia and fashion show, and this might increase customer interest in fashion, a positive outcome for the fashion industry.
이 연구의 목적은 이주노동자의 사회적 서비스의 접근실태와 연결망을 분석하는데 있다. 이론적 차원에서 이주노동자의 사회적 서비스에 대한 욕구와 지원체계를 검토하고, 사회적 서비스의 접근성과 연결망에 대해 논의한다. 그리고 실제적인 차원에서 이주노동자가 사회적 욕구상황에서 어떻게 대처하는지, 누구를 통해 문제를 해결하고 어떠한 연결망을 통해 사회적 서비스에 접근하는지를 사회연결망분석(Social Network Analysis)을 통해 파악한다. 분석결과, 이주노동자는 사회적 욕구상황에서 공식적인 지원조직에 접근하기 보다는 친구 및 직장동료 등과 같은 비공식적인 지원집단에 의존하는 것으로 나타났다. 특히 공식적인 지원조직간의 연결망에서 공공도서관은 다른 지원조직들과 전혀 연계를 맺지 못하고 지식과 정보제공자로서의 역할에 한계를 드러내고 있다.
Purpose: The purpose of this paper is to analyze the technology convergence and its characteristics, focusing on the defense technologies in South Korea. Methods: Patents applied by the Agency for Defense Development (ADD) during 1979~2019 were utilized in this paper. Information Entropy analysis has been conducted on the patents to analyze the usability and potential for development. To analyze the trend of technology convergence in defense technologies, Social Network Analysis(SNA) and Association Rule Mining Analysis were applied to the co-occurrence networks of International Patent Classification (IPC) codes. Results: The results show that sensor, communication, and aviation technologies played a key role in recent development of defense science and technology. The co-occurrence network analysis also showed that the convergence has gradually enhanced over time, and the convergence between different technology sectors largely emerged, showing that the convergence has been diversified. Conclusion: By analyzing the patents of the defense technologies during the last 30 years, this study presents the comprehensive perspectives on trends and characteristics of technology convergence in defense industry. The results of this study are expected to be used as a guideline for decision making in the government's R&D policies in defence industry.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3571-3587
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2021
For accurately analysing and forecasting the social networks of China's political, economic and social power elites, it is necessary to develop a database that collates their information. The development of such a database involves three stages: data definition, data collection and data quality maintenance. The present study recommends distinctive solutions in overcoming the challenges that occur in existing comparable databases. We used organizational and event factors to identify the Chinese power elites to be included in the database, and used their memberships, social relations and interactions in combination with flows data collection methodologies to determine the associations between them. The system can be used to determine the optimal relationship path (i.e., the shortest path) to reach a target elite and to identify of the most important power elite in a social network (e.g., degree, closeness and eigenvector centrality) or a community (e.g., a clique or a cluster). We have used three social network analysis tools (i.e., R, UCINET and NetMiner) in order to find the important nodes in the network. We compared the results of centrality rankings of each tool. We found that all three tools are providing slightly different results of centrality. This is because different tools use different algorithms and even within the same tool there are various libraries which provide the same functionality (i.e., ggraph, igraph and sna in R that provide the different function to calculate centrality). As there are chances that the results may not be the same (i.e. centrality rankings indicating the most important nodes can be varied), we recommend a comparison test using different tools to get accurate results.
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.
본 연구는 장거리 LCC인 AirAsia X의 네트워크 구축에 있어서의 특성을 FSC인 말레이시아 항공과 비교 분석하여 장거리 노선 진입 및 확대에 도움을 줄 수 있는 방향을 제시하고자 하였다. 이를 위해 장거리 노선 데이터를 OAG Schedule Analyser로부터 추출하여 SNA를 이용해 2개 시기 단위로 네트워크를 분석하였다. AirAsia X의 장거리 노선 진입 이후 말레이시아 항공은 유럽 및 중동 지역뿐만 아니라 전체적으로 꾸준히 노선이 축소된 것으로 나타났다. 반면 AirAsia X는 유럽 지역 등 초장거리 대신 중국을 중심으로 동북아시아 지역의 네트워크를 더욱 늘리면서 더욱 확대된 네트워크를 구축하고 있는 것으로 분석되었다. 연구 결과 LCC 또한 7,000km 이하 장거리 노선 시장에서 성장 가능성이 있음을 확인할 수 있었다. 그리고 안정적인 성장을 하기 위해서는 수익성 높은 일부 노선에 우선 진입한 뒤 보수적인 시각에서 단계적으로 노선을 확대하는 것이 매우 필요한 것으로 판단된다. 본 연구의 결과는 LCC의 장거리 시장 진입 및 네트워크 구축전략을 수립하는 것에 도움이 될 수 있을 것이다.
최근 보험사기는 의료인, 정비업체, 보험설계사 등 분야별 전문가와 보험가입자가 공모하여 조직화, 지능화되는 형태로 계획적이고 은밀하게 이루어지고 있어 그 혐의를 입증하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 자동차사고의 경우 고의를 입증하기가 쉽지 않으며 특히 수사권이 없는 보험사가 혐의를 입증하기는 현실적으로 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 공모형 보험사기 적발을 위한 Social Network Analysis(SNA), 혐의그룹 개체간 관계 시각화 기법 등 공모형 보험사기 혐의자 적발 기법을 통해 기존에는 알아내기 어려웠던 조직형, 공모형 보험사기 파악이 획기적으로 개선될 수 있다는 점을 살펴보고 조직적 공모형 보험사기 적발을 위한 데이터 분석기법의 발전적 연구 방향을 모색해 보고자 한다.
모바일 기반 온라인 쇼핑의 급성장과 COVID-19로 인해 시작된 비대면 비즈니스의 성장은 택배와 같은 물류 서비스 수요를 폭발적인 증가를 이끌어냈다. 급격하게 성장한 수요에 대응하기 위해 대부분의 물류·유통기업들은 도심 내 풀필먼트 센터 구축을 통한 고객 서비스 수준 향상을 위해 노력하고 있다. 그러나, 높은 지가와 교통 체증 등과 같은 사회적 요인에 의해 도심 내 풀필먼트 센터를 확보하는 데 큰 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 향후 고속도로에 스마트톨링 서비스가 전면 확대됨에 따라 유휴부지로 전환될 요금소 부지를 공유물류센터로 전환하기 위한 후보지 선정 방안을 제시한다. 이를 위해 사회연결망 분석을 통해 각 후보지들의 중심성을 분석하였으며, 중심성 평가의 특성에 따른 결과의 해석을 위한 네트워크 구조를 거리기반과 시간기반의 두 가지 방법으로 재설계하여 평가하였다. 누적된 중요도를 기준으로 적정 후보지 군을 선택하는데 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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