• 디지털융복합연구
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• 제18권5호
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• pp.179-186
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• 2020

본 연구는 코로나19의 세계적 대유행(Pandemic)으로 인한 동북아시아 공항 네트워크의 구조적 변화를 분석하고 공항 경쟁력 향상에 도움을 줄 수 있는 정책 제언을 도출하고자 하였다. 이를 위해 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis; SNA)을 이용하여 코로나19 전후 네트워크의 중심성 분석을 시행하고 네트워크를 시각화하였다. 이를 위해 2019년 3월 4~10일 및 2020년 3월 9~15일 각 일주일간의 동북아시아 공항 국제선 전체를 대상으로 출발·도착하는 노선을 OAG(Official Airline Guide)의 Schedules Analyzer Database를 통해 추출하였다. 분석 결과 코로나19 사태 이후 동북아 공항 네트워크의 노드와 링크, 밀도가 감소한 것으로 나타났다. 전반적인 네트워크 밀도 감소 속에서도 인천공항의 중심성은 상대적으로 덜 감소한 것으로 확인되었다. 수요 급감을 겪고 있는 항공운송산업의 위기 극복을 위해 정부 및 공항의 적극적 지원이 필요할 것이다. 본 연구 결과는 코로나19 확산이 동북아시아 공항 네트워크의 중심성 지수에 미친 영향을 분석하여 향후 수요 회복 시 전략 수립에 필요한 실무적 시사점을 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다.

• Ocean and Polar Research
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• 제38권3호
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• pp.209-224
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• 2016

The purpose of this study is to analyze research activities related to Antarctic science through a bibliographic study and to understand and evaluate the implications. This study is based on 78,445 articles which were retrieved from the Science Citation Index(SCI) database during the period 1998-2015. Through a quantitative analysis and a Social Network Analysis, we made several findings and drew out the implications. First, many countries, in general, have increased multi-national research cooperation in order to enhance research productivity. However, Korea's cooperative research activity is below the average level. Second, considering the 4 centrality indexes, which are derived from the SNA, Korea had a lower score in terms of centrality indexes. Based on these findings, Korea should formulate a more dynamic or proactive strategy in order to enhance its participation in international research cooperation efforts. Korea, the 10th country to build two or more research bases in Antarctica, should make greater efforts to bring the appropriate level of the phase.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.159-172
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• 2010

협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국시스템다이내믹스연구
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• 제10권2호
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• pp.103-120
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• 2009

Using various data derived from the regional innovation projects in the IT and BT-sectors within Chungbuk Province, this study tries to observe formation processes of network connecting structure and their spill-over effects. Considering the dynamic nature of key issues, it applies both social network analysis and causal loop methods. After a series of simulation exercises, we find that so-called extroverted regional innovation projects, that is, ones financially supported by the central government, reveal a higher tendency in the centrality, heavily depending on a handful of well reputed organizations. It is quite similar to the reinforcing mechanism, resulting in the rich-get-richer and the poor-get-poorer. Compared with the existing documents, nonetheless, it shows relatively weak in the mechanism strength, implying the fact that regional innovation projects have significantly contributed to ameliorating the unequal distribution of innovation organizations within Chungbuk Province. On the other hand, this study concludes that all the brokerage organizations related to the regional innovation projects have settled in Chungbuk Province. Whereas the Capital Region-based organizations present a higher tendency in the knowledge-network, it seems that the regional innovation projects have significantly contributed to upgrading direct and indirect competitiveness of the local organizations.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.606-615
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• 2015

본 연구는 기존의 서양 중심 세계사를 바탕으로 한 암기식 교육의 문제를 개선 하고자 거대사 관점의 새로운 역사 교육 콘텐츠 개발 방향을 제시하는 것이 목적이다. 연구의 범위는 인류문화가 시작된 농업혁명부터 산업혁명까지의 역사적 사건으로 설정하였다. 전문가들을 대상으로 한 델파이 기법을 통해 총 56개의 주요 역사적 콘텐츠를 도출하였고, 이를 사회연결망 분석의 데이터로 활용하였다. 사회연결망 분석을 통한 개별 콘텐츠의 영향력 분석 결과, 총 56개의 역사적 핵심사건 가운데 가장 영향력이 큰 사건의 키워드는 문명의 발생으로 나타났다. 또한 역사적 사건 키워드 네트워크를 구축하여 시각적으로 응집 분석한 결과 7개의 그룹으로 키워드가 분류되는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 현행 교과과정의 시대별 분류기준과는 다른 새로운 분류기준으로 본 연구에서 제안한 역사 교육 콘텐츠 개발 체계는 거대사 관점에서 역사교육 콘텐츠 네트워크를 구성한 새로운 역사 해석 방법이 될 것으로 기대한다.

• 한국항만경제학회지
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• 제32권1호
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• pp.97-122
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• 2016

현재 인천항은 국내 컨테이너 처리물동량 3위 항만으로 2013년~2014년 컨테이너 처리 물동량 200만 TEU를 달성하였으며 국내 컨테이너 처리 물동량 2위인 광양항과의 물동량 차이를 줄이며 국내 2위 컨테이너 항만으로 도약하기 위해 노력하고 있다. 또한 지속적인 컨테이너 물동량 증가에 대비하여 2015년 6월 인천 송도에 인천 신항을 개장하며 국내 및 세계 주요 컨테이너항만으로 발전하기 위한 발판을 마련하였다. 이처럼 인천항의 컨테이너 항만으로서의 역할이 커지고 있어 인천항을 기항하고 있는 컨테이너 정기선 항로(항만 네트워크)의 역할과 향후 방향성 설정에 대한 관심이 늘어나고 있다. 본 연구는 인천항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로를 중심으로 하는 시계열 자료(2008년~2015년)를 분석하여 인천항 컨테이너 정기선 항로의 변화에 대해 확인 하였으며 이를 통해 남중국/동남아시아 항로의 증가세가 인천항 컨테이너 정기선 항로의 증가에 긍정적 영향을 미쳤다는 점과 2008년도에 비해 인천항 컨테이너 정기선 항로의 다변화가 이루어지고 있음을 확인하였다. 그리고 최근 해운 항만 분야에 도입되고 있는 사회연결망분석(Social Network Analysis)을 통해 인천항 컨테이너 정기선 항로상의 중앙성(Centrality) 분석을 시행하였다. 인천항 컨테이너 정기선 항로상에 연결정도 중앙성(degree centrality), 인접 중앙성(closeness centrality), 사이 중앙성(betweenness centrality)이 높은 항만 및 그 변화를 확인하였으며, 이를 통해 국내에는 부산항이 국외에는 홍콩항이 높은 중심성(Centrality)을 가지는 것으로 나타났다. 이를 통해 인천항의 네트워크상 허브 항만은 세계 컨테이너 물동량 순위(14년 기준) 1위, 2위를 차지하는 상해, 싱가포르가 아님을 확인하였으며, 또한 중국 동부 항만의 중심성이 상대적으로 낮은 점에서 현재까지 중국 동부 항만이 인천항의 네트워크상 허브 역할을 하지 않고 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권3호
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• pp.165-176
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• 2012

최근 사용자들이 생성한 콘텐츠들이 크게 늘어나고 커뮤니티 기반 웹 사이트가 발전함으로 인하여 사용자들에게 인터넷 자원을 추천하는 시스템이 큰 각광을 받고 있다. 그러나 대부분의 인터넷 자원 추천 시스템들은 사용자의 특징을 충분하게 반영하지 못하는 한계를 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자의 특징이 충분히 반영되는 자원의 추천을 위하여 FOAF와 SNA를 사용한 추천 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) FOAF를 통해 사용자의 특징 데이터와 태그 데이터를 취득한다. 2) 취득한 데이터를 세 종류의 행렬에 삽입하고 통합한 후 사용자, 사용자의 특징, 태그를 나타내는 그래프를 생성한다. 3) 소셜 네트워크 분석을 통해 추천 항목의 일반 특징과 핫태그(Hot tag)를 선정하여 인터넷 자원을 추천한다. 본 논문의 검증을 위하여 우리는 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법과 아이템 기반 추천 방법을 비교하였다. 이를 통해 보다 많은 사용자가 참여할수록 아이템 기반 추천 방법보다 본 논문에서 제안한 방법에 의한 추천 결과의 품질이 우수함을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 활용하면 사용자들에게 보다 적합한 자원을 추천하는 것이 가능하다. 그리고 제안하는 방법은 폭발적으로 늘어나는 인터넷 자원을 검색하는데 있어 효율적으로 활용될 수 있다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제8권3호
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• pp.64-76
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• 2020

Scientometrics and social network analysis (SNA) measures were used to analyze the international scientific collaboration (ISC) of All India Institute of Medical Sciences (AIIMS) for a period of 10 years (2009-2018). The dataset consists of 19,622 records retrieved from the Scopus database. The mean degree of collaboration 0.95 implied that researchers of AIIMS tend to collaborate domestically (80.29%) and internationally (14.67%). The data exhibits a hyper authorship pattern, and a medium-size research team consists of 4 to 10 authors who contributed a maximum of 62.08% (12,182) publications. 71.97% of research findings are scattered in journal articles. The most preferred journals published 58.55% of medical literature. An undirected collaboration network is constructed in Pajek to study the ISC of AIIMS during the period 2009-2018 which consists of 179 vertices (Vn) and 11,938 edges. The degree centrality (Dc) identified that the United States of America (Dc - 54; CC - 0.99) and United Kingdom (Dc - 41; 0.98) are the most collaborative countries in the whole network as well as the most influential countries. The Louvain community detection method is used to detect influential research groups of AIIMS. The temporal evolution of ISC of AIIMS studied through scientometrics and SNA measures shed light on the structure and properties of ISC networks of AIIMS. It revealed that AIIMS, India has taken keen steps to enrich the quality of research by extending and encouraging the collaboration between institutions and industries at the international level.

• 한국IT서비스학회지
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• 제14권3호
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• pp.49-65
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• 2015

As South Korean large business groups, also known as Chaebol, have broadened their influence in the domestic economy, it is important to analyze the influence of internal transactions among Chaebol affiliates on their performance. In this paper, relationship between internal transactions and efficiency of Chaebol affiliates has been analyzed. Top five Chaebol groups in South Korea are selected; they include Samsung, Hyundai Motors, LG, SK, and Lotte group. Based on internal transactions among affiliates, social networks are constructed for each Chaebol group to analyze centrality, network structures and cliques. Data Envelopment Analysis (DEA) was conducted to examine the efficiency of the Chaebol affiliates. Then, correlations between the degree centrality and the efficiency of Chaebol affiliates were analyzed, and the network structures of Chaebol groups are presented. The result shows that positive correlations between degree centrality and efficiency are observed among four Chaebol Groups. This paper shows that the Social Network Analysis (SNA) techniques can be used in the empirical research for the analysis of internal transactions of Chaebol groups.

• 한국IT서비스학회지
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• 제17권2호
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• pp.179-190
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• 2018

This study is about the influence of authors' centrality on research outcomes in a large-scale collaborative research network. Using the social network analysis method, five types of centralities were derived. Six research outcomes of individual researchers were also derived through bibliographic information of the social science field for the last 10 years. A multivariate regression analysis was conducted to examine the causal relationship between the centrality and research outcome, and the effect of centrality on research outcomes was found to be statistically significant. The result of this study shows that the revised citation and H-index significantly influenced the authors' centrality. This result can imply that the centrality of the researcher can expect a considerable influence of the thesis as well as a certain level of productivity. The meaning of this study is to analyze the effect of centrality on the research outcomes of the large-scale collaborative research network in the past decade, and is carefully to suggest a guideline in order to support new research information services for active researchers and the advancement of collaborative research. This study has its limitation for interpreting the diverse academic fields of the social sciences in a uniform way. In future study, it is necessary to conduct studies using various weighted indices for network centrality in order to measure the influence of research.