• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.103-110
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• 2014

본 연구는 국회의원 구성에 있어서 큰 변화를 갖는 17대 국회의 입법발의 결과를 토대로 국회의원 네트워크 분석을 하였다. 각 개별 국회의원들의 입법활동을 넘어서 전체 입법활동에서 국회의원간 협업관계를 파악하고자 하였다. 17대 국회에서 국회의원들이 제출한 대표발의안 총 5728건을 수집하여 국회의원간 이원모드 네트워크를 프로젝션을 통해 분석하였다. 입법발의안을 매개로 국회의원 간의 네트워크 분석을 결과, 입법과정에서 영향력이 큰 국회의원은 물론 여당과 야당의 입법발의 과정에서의 다른 정당의 국회의원들과의 협업관계의 양상이 다름을 알 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.11-25
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• 2014

이 논문은 제 18대, 19대 국회의원들이 제출한 대표발의안을 토대로 국회내부의 국회의원, 상임위원회 간에 형성된 네트워크 분석을 통해 개별 국회의원과 정당, 상임위원회의 입법활동을 평가하는데 활용함을 목적으로 한다. 본 연구는 이원모드 네트워크 프로젝션(Bipartite Network Projection)의 방법으로 의원들이 상임위원회에 제출한 대표발의안을 토대로 어느 위원회가 중심적인 역할을 하는지와 위원회간의 관계를 파악한다. 두 번째는 같은 방법으로 국회의원들 중 대표발의안을 다양한 위원회에 제출하여 다른 의원들과의 활동 위원회의 교집합이 큰 의원을 찾을 수 있다. 제 18대, 19대 국회의원 중 여당과 제1야당을 분석대상으로 삼아 비교하였다. 본 연구를 통해 국회의원들의 발의안 제출 영역을 통한 협업 평가의 기준으로 활용이 가능함을 보인다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권8호
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• pp.2030-2052
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• 2023

Analysis of a bipartite (two-mode) network is a significant research area to understand the formation of social communities, economic systems, drug side effect topology, etc. in complex information systems. Most of the previous works talk about a projection-based model or latent feature model, which predicts the link based on singular similarity. The projection-based models suffer from the loss of structural information in the projected network and the latent feature is hardly present. This work proposes a novel method for link prediction in the bipartite network based on an ensemble of composite similarities, overcoming the issues of model-based and latent feature models. The proposed method analyzes the structure, neighborhood nodes as well as latent attributes between the nodes to predict the link in the network. To illustrate the proposed method, experiments are performed with five real-world data sets and compared with various state-of-art link prediction methods and it is inferred that this method outperforms with ~3% to ~9% higher using area under the precision-recall curve (AUC-PR) measure. This work holds great significance in the study of biological networks, e-commerce networks, complex web-based systems, networks of drug binding, enzyme protein, and other related networks in understanding the formation of such complex networks. Further, this study helps in link prediction and its usability for different purposes ranging from building intelligent systems to providing services in big data and web-based systems.