• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.508-515
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• 2020

본 연구에서는 식품 미세플라스틱에 대한 연구 동향을 파악하고자 최근 10년 동안 발표된 학술 문헌 데이터베이스를 바탕으로 네트워크 중심성 분석을 수행하였다. 연구에 사용된 데이터는 "미세플라스틱"과 "식품" 카테고리로 추출되는 2011 ~ 2020년 사이의 발표 논문을 대상으로 하였다. 분석 방법은 키워드 기반의 빈도수 출현 분석 및 중심성 분석(연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 적용하였다. 분석결과, 전체 키워드 중 "해양(marine)", "오염(pollution)" 키워드의 중심성 척도가 0.3 이상으로 나타났는데, 이는 발표된 논문의 30 % 이상이 미세플라스틱 오염이 생태계에 미치는 영향에 대한 연구로 현재 주로 연구되는 내용임을 확인할 수 있었다. 반면 "유독성(toxicity)", "섭취(ingestion)" 키워드는 중심성 척도가 0.06으로 단 6 %만이 식별되어 생물축적에 기인한 미세플라스틱 또는 식품 내 존재하는 미세플라스틱의 섭취로 인해 인체에 미치는 유해성 연구는 미흡한 것으로 확인하였다. 이번 연구결과가 식품 중 미세플라스틱의 유해성에 대한 연구의 방향성 예측과 더불어 식품 안전 기반 마련을 위한 정책적 의사결정을 위한 기초자료로써 활용되기를 기대한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권3호
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• pp.1454-1466
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• 2016

This paper implements an estimated ranking algorithm of closeness centrality measures in large-scale workflow-supported social networks. The traditional ranking algorithms for large-scale networks have suffered from the time complexity problem. The larger the network size is, the bigger dramatically the computation time becomes. To solve the problem on calculating ranks of closeness centrality measures in a large-scale workflow-supported social network, this paper takes an estimation-driven ranking approach, in which the ranking algorithm calculates the estimated closeness centrality measures by applying the approximation method, and then pick out a candidate set of top k actors based on their ranks of the estimated closeness centrality measures. Ultimately, the exact ranking result of the candidate set is obtained by the pure closeness centrality algorithm [1] computing the exact closeness centrality measures. The ranking algorithm of the estimation-driven ranking approach especially developed for workflow-supported social networks is named as RankCCWSSN (Rank Closeness Centrality Workflow-supported Social Network) algorithm. Based upon the algorithm, we conduct the performance evaluations, and compare the outcomes with the results from the pure algorithm. Additionally we extend the algorithm so as to be applied into weighted workflow-supported social networks that are represented by weighted matrices. After all, we confirmed that the time efficiency of the estimation-driven approach with our ranking algorithm is much higher (about 50% improvement) than the traditional approach.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제20권2호
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• pp.127-146
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• 2013

The online social networking services (SNS) have been growing as the means of communication. In this study, we investigated word-of-mouth (WOM) effect under the SNS environment and evaluated the impact of message sender's influence on the WOM effect. Especially, this study focused on the betweenness centrality calculated through the social network analysis (SNA) of SNS network information, and proposed it as the measure of WOM message sender's influence, SNA may provide more accurate and objective measures than subjective self-reporting survey method. Fifty-one Facebook users responded to each of their four Facebook friends, who had been selected based on their betweenness centrality, Statistical analyses were performed using the responses and the betweenness centralities of the Facebook friends. The results showed that the direction (positive vs, negative) of a WOM message in SNS had an impact on the attitude of the message receiver toward the product. Moreover, the betweenness centrality of the message sender as well as his/her opinion leadership had a moderating effect on the WOM effect. Opinion leadership is a measure that has been frequently used for indicating the influence of WOM message sender in the previous studies. Considering the result that the betweenness centrality of the message sender was Significantly correlated to his/her opinion leadership, the betweenness centrality can be used for indicating the influence of WOM message sender.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.53-62
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• 2023

Effects-Based Operations (EBO) refers to a process for achieving strategic goals by focusing on effects rather than attrition-based destruction. For a successful implementation of EBO, identifying key nodes in an adversary network is crucial in the process of EBO. In this study, we suggest a network-based approach that combines network centrality and optimization to select the most influential nodes. First, we analyze the adversary's network structure to identify the node influence using degree and betweenness centrality. Degree centrality refers to the extent of direct links of a node to other nodes, and betweenness centrality refers to the extent to which a node lies between the paths connecting other nodes of a network together. Based on the centrality results, we then suggest an optimization model in which we minimize the sum of the main effects of the adversary by identifying the most influential nodes under the dynamic nature of the adversary network structure. Our results show that key node identification based on our optimization model outperforms simple centrality-based node identification in terms of decreasing the entire network value. We expect that these results can provide insight not only to military field for selecting key targets, but also to other multidisciplinary areas in identifying key nodes when they are interacting to each other in a network.

• 무역학회지
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• 제47권4호
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• pp.137-159
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• 2022

This study aims to analyze international trade papers published in Korea during the past 2002-2022 years. Through this study, it is possible to understand the main subject and direction of research in Korea's international trade field. As the research mythologies, this study uses the big data analysis such as the text mining and Social Network Analysis such as frequency analysis, several centrality analysis, and topic analysis. After analyzing the empirical results, the frequency of key word is very high in trade, export, tariff, market, industry, and the performance of firm. However, there has been a tendency to include logistics, e-business, value and chain, and innovation over the time. The degree and closeness centrality analyses also show that the higher frequency key words also have been higher in the degree and closeness centrality. In contrast, the order of eigenvector centrality seems to be different from those of the degree and closeness centrality. The ego network shows the density of business, sale, exchange, and integration appears to be high in order unlike the frequency analysis. The topic analysis shows that the export, trade, tariff, logstics, innovation, industry, value, and chain seem to have high the probabilities of included in several topics.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.11-25
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• 2024

This study aims to analyze research trends in digital twin focusing on Germany, the US, and Korea. In Elsevier's Scopus, we collected 4,657 papers about digital twin published in from 2019 to 2023. Keyword frequency and centrality analysis were conducted on the abstracts of the collected papers. Through the obtained keyword frequencies, we tried to identify keywords with high frequency of occurrence and through centrality analysis, we tried to identify central research keywords for each country. In each country, 'digital_twin', 'machine_learning', and 'iot' appeared as research keywords with the highest interest. As a result of the centrality analysis, research on digital twin, simulation, cyber physical system, Internet of Things, artificial intelligence, and smart manufacturing was conducted as research with high centrality in each country. The implication for Korea is that research on virtual reality, digital transformation, reinforcement learning, industrial Internet of Things, robotics, and data analysis appears to have been conducted with low centrality, and intensive research in related areas appears to be necessary.

• 사회복지연구
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• 제41권4호
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• pp.313-343
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• 2010

본 연구는 여성복지조직의 네트워크 중심성에 영향을 미치는 요인과, 네트워크 중심성 수준이 개별 조직의 효과성에도 영향을 미치는지를 규명하고자 하는 연구이다. 이를 위해 서울 지역 여성복지 조직들을 대상으로 조직간 네트워크에 관한 설문조사를 실시한 후, 네트워크 분석 방법을 활용하여 네트워크 중심성 지수를 도출하였고, 구조방정식 모형 분석을 통해 네트워크 중심성(연결정도, 근접, 매개)에 영향을 미치는 요인과 네트워크 중심성이 조직효과성에 미치는 영향에 대한 통계적 유의성을 검증하였다. 분석 결과, 네트워크 중심성 유형별로 유의미한 영향을 미치는 요인들은 조직유형, 자원의존도, 최고관리자의 태도, 설립기간에 따라 서로 달랐고, 세 가지 유형의 네트워크 중심성에 공통적으로 영향을 미치는 요인은 인맥수, 여성주의운동 활동지향점 1순위 여부, 전문인력수로 나타났다. 또한, 세 가지 유형의 네트워크 중심성 중에서는 근접 중심성만이 조직효과성에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 네트워크에서 중심적 위치를 어떻게 해석하느냐에 따라 영향요인이 달라질 수 있으며, 무조건 많은 수의 조직들과 관계를 맺는 것보다는, 핵심 조직과의 연계를 통해 얼마나 빨리 네트워크 내의 다른 조직과 연계되는지가 조직효과성 증진에 더 중요하다는 것을 의미한다. 연구결과를 바탕으로, 여성복지조직의 네트워크 중심성과 조직효과성을 향상시키는 데 필요한 실천적 전략들을 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.37-44
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• 2015

사회관계망 분석에 있어서 매개 중심도(Betweenness Centrality)는 네트워크를 구성하는 노드들의 상대적인 중요도를 파악하기 위한 척도로서 주로 사용되어 왔다. 그러나 매개 중심도를 측정하기 위한 시간 복잡도가 높기 때문에 대규모의 온라인 사회관계망 서비스에서 각 노드의 매개 중심도를 산출하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 그래서 본 연구팀에서는 과거에 네트워크를 구성하는 각각의 노드들마다 자신의 지역 정보를 활용하여 확장 자아 네트워크(Expanded Ego Network)를 정의하고 그 네트워크에서 확장 자아 매개 중심도(Expanded Ego Betweenness)를 산출하여 기존의 매개 중심도를 대체하려는 시도를 하였다. 본 논문에서는 지역정보 기반의 확장 자아 네트워크의 특징을 분석하여 확장 자아 매개 중심도를 빠르게 산출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 그리고 일반적인 사회관계망의 특성을 대표하는 Barab$\acute{a}$si-Albert 네트워크 모델을 사용한 가상 네트워크와 실제 사회관계망을 대표하는 페이스북 친구 관계 네트워크에서의 실험을 통하여 확장 자아 매개 중심도의 중요도 순위가 기존 매개 중심도의 중요도 순위와 거의 일치함을 보인다. 또한 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 확장 자아 네트워크에서의 확장 자아 매개 중심도를 더 빠르게 산출함을 보인다.

• 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.