대중교통 네트워크가 점점 더 복합수단화됨에 따라 네트워크의 연계성이 중요한 개념으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 복합수단 대중교통 네트워크의 연계성을 평가하는 계량모형을 제시하였다. 이를 위하여 우선 대중교통 노선의 평가지표로 노선연장, 수송용량, 통행속도를 선정하고 이들의 곱을 노선의 연계강도로 정의하였다. 또한 사회 네트워크 분석에서 사용되는 노드의 중심성 지표 중 하나인 degree centrality 개념을 대중교통 네트워크에 적합하게 수정하였다. 노선의 연계강도와 그 노선이 서비스하는 정류장의 degree centrality를 접목하여 정류장의 연계정도를 나타내는 지수를 개발하였다. 이를 토대로 복합수단 대중교통 네트워크 내의 노선 및 지역의 연계성 지수도 도출하였다. 또한 정류장의 연계성 지수와 이용자수용비율 함수를 이용하여 환승센터의 연계성을 평가하는 방법도 제시하였다. 사례연구 결과 본 연구에서 개발된 연계성 평가 모형은 복합수단 대중교통 네트워크의 특성을 제대로 반영하고 있으며, 대중교통 네트워크 내의 정류장, 노선, 지역의 연계성을 적절하게 평가할 수 있고, 또한 환승센터의 서비스수준 산정에 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 키워드 네트워크를 통해 국내 초등수학교육 분야의 대표적인 학술지인 『한국초등수학교육학회지』에 수록된 논문의 키워드를 대상으로 본 학술지의 연구 동향을 살펴보았다. 자료수집은 창간호부터 2018년까지 총 378편의 논문을 대상으로 하였으며, 논문에 포함된 총 1140개의 키워드들에 대하여 Krkwic 프로그램과 NodeXL 프로그램을 활용하여 빈도 분석 및 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과 첫째, 빈도분석 결과 최소 5회 이상 출현하여 나타난 키워드는 48개로 수학과교육과정, 수학교과서, 학교수학, 수학문제해결, 수학영재 등이 있었다. 둘째, 키워드 네트워크 분석 결과에서 중요성이 높게 나타난 키워드는 수학교과서, 학교수학, 수학과교육과정, 수학문제해결, 수학적의사소통 등이 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 본 학술지의 연구의 주요한 연구 주제어를 파악하고 연구 동향을 논의하였으며 연구의 제한점을 바탕으로 제언을 할 수 있었다.
본 논문은 11,938명의 당뇨환자 의료데이터를 그래프 모델로 변환하고 중심성 분석 기법으로 처방과 검사결과 간 상관관계를 추출해내는 과정에 대해 다루고 있다. 관계형 데이터베이스로 저장되어있는 데이터를 RDB2Graph 프레임워크를 사용하여 유의미한 그래프로 변환하였다, 변환된 그래프에 Personalized PageRank를 적용하여 처방과 검사 간 상관관계를 분석했다. 사용된 그래프 모델에는 환자 별 의료 기록 모델과 의료 기록의 시간적 간격을 고려한 모델이 있다. 분석 결과 기존의 의학적 지식에 부합하는 상관관계를 다수 발견할 수 있었으며, 본 논문에서는 발견한 상관관계 중 주요 사례를 소개하여 본 분석 방법의 유효함을 보인다.
본 연구는 난독증과 학습장애 관련 연구 동향과 키워드 네트워크 분석을 통한 관련 변인의 중심성을 알아보는데 그 목적이 있다. 2008년부터 2018년까지 학술교육학술정보원에서 제공하는 학술연구정보서비스 사이트 데이터베이스를 활용하여 연구 목록을 수집하였다. 분석대상으로 선정된 407편의 연구 주제는 키워드 클렌징 작업을 거쳐 KrKwic 프로그램을 이용하여 주요 키워드를 추출하였고 키워드 간 연결중심성을 시각화를 하기 위해 NodeXL프로그램을 활용하였다. 분석결과 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 난독증과 학습장애 연구주제 총 72개의 키워드가 추출되었고 주요키워드에는 학습장애, 읽기장애, 난독증, 중재반응모형 순으로 제시하고 있었다. 둘째, 난독증과 학습장애의 관련 매개 키워드 중심성을 분석한 결과 학습장애가 국내 난독증 및 학습장애 관련 연구에서 주요한 키워드로 볼 수 있다. 이러한 연구결과를 통해 난독증과 학습장애와 관련해 정량적 분석과 정성적 분석을 절충한 연구동향 분석방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다고 할 수 있다.
도메인이 여러 개로 구성된 멀티 네트워크를 운영하는 조직에서는 단일 화면 상에 다수의 네트워크 토폴로지를 시각화하여 전체 노드들과 링크들을 감시할 수 있는 기능이 필요한데, 도메인간의 연결점이 없는 토폴로지를 단일 화면 상에 표시하는 것은 간단하지가 않다. 게다가, 다수의 네트워크 형상들을 단일 화면 상에 실제와 같은 물리적 모습으로 표시하는 것은 어렵기 때문에, 멀티 도메인 네트워크를 하나의 화면을 통해 관리하는데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 멀티 도메인 환경에서 노드간의 최소 연결 정보만을 이용하여 토폴로지를 시각화하는 효율적인 방법을 제안한다. 이 방법은 네트워크를 구성하는 노드들의 중심성 지수를 활용하여 도메인별 중심 노드를 찾고, 자식 노드들과의 연결정보를 재귀적으로 탐색하여 토폴로지를 생성한다. 화면 상의 도메인별 토폴로지 표시 영역은 자식 노드들의 가중치의 합으로 계산 및 동적 분할되고, 가상의 Root 노드를 활용하여 3D 공간 상에 전체 노드들을 배치함으로써 멀티 도메인 토폴로지를 시각화한다. 이 방법은 노드간의 최소 연결 정보만을 이용하는 단순한 방법이지만, 멀티 도메인 네트워크의 물리적 형상을 유지하면서 하나의 화면에 표시할 수 있는 효율적인 토폴로지 시각화 방법이다.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권4호
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pp.1911-1930
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2017
Overlay routing has emerged as a promising approach to improve reliability and efficiency of the Internet. The key to overlay routing is the placement and maintenance of the overlay infrastructure, especially, the selection and placement of key relay nodes. Spurred by the observation that a few relay nodes with high betweenness centrality can provide more optimal routes for a large number of node pairs, we propose a resilient routing overlay network construction method by introducing Super-Relay nodes. In detail, we present the K-Minimum Spanning Tree with Super-Relay nodes algorithm (SR-KMST), in which we focus on the selection and connection of Super-Relay nodes to optimize the routing quality in a resilient and scalable manner. For the simultaneous path failures between the default physical path and the overlay backup path, we also address the selection of recovery path. The objective is to select a proper one-hop recovery path with minimum cost in path probing and measurement. Simulations based on a real ISP network and a synthetic Internet topology show that our approach can provide high-quality overlay routing service, while achieving good robustness.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.269-276
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2022
The robustness of a supply chain (i.e., the ability to cope with external and internal disruptions and disturbances) becomes more critical in ensuring the success of a construction project because the supply chain of today's construction project includes more and diverse suppliers. Previous studies indicate that topological features of the supply chain critically affect its robustness, but there is still a great challenge in characterizing and quantifying the impact of network topological features on its robustness. In this context, this study aims to identify network measures that characterize topological features of the supply chain and evaluate their impact on the robustness of the supply chain. Network centrality measures that are commonly used in assessing topological features in social network analysis are identified. Their validity in capturing the impact on the robustness of the supply chain was evaluated through an experiment using randomly generated networks and their simulations. Among those network centrality measures, the PageRank centrality and its standard deviation are found to have the strongest association with the robustness of the network, with a positive correlation coefficient of 0.6 at the node level and 0.74 at the network level. The findings in this study allows for the evaluation of the supply chain network's robustness based only on its topological design, thereby enabling practitioners to better design a robust supply chain and easily identify vulnerable links in their supply chains.
본 논문에서는 유통 농산물 잔류농약 부적합 현황 분석을 위하여 네트워크 분석 기법을 적용하였다. 분석용 데이터는 "2017년도 식품안전관리지침"내 "유통농산물별 잔류농약 부적합 현황"을 참고하였으며, 주요 분석 기법으로는 중심성 분석(연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 적용하였다. 연결정도 중심성 분석결과 chlorpyrifos와 diazinon에서 "연결된 노드"가 가장 많은 것으로 확인되었다. 근접 중심성에서는 19종을 제외한 농약성분들 사이에서 유사한 정도를 보여주고 있었다. 매개 중심성 분석 결과에서는 fluioxonil과 chlorpyrifos가 가장 높은 경향을 보여주어 이들이 농약성분 네트워크에서 "가교" 역할을 수행 하는 것으로 파악되었다. 네트워크 분석 결과, 기존의 통계분석을 통해서는 분석 할 수 없었던 농약성분들 사이의 "관계" 데이터를 확인 할 수 있었다. 향후 이러한 분석기법은 최적화/정교화 과정을 통해서 보다 정밀하게 농약성분 부적합 현황 분석을 위한 도구로서 적용되리라 기대한다.
세계적으로 해양산업은 크루즈산업에 많은 관심과 연구가 대폭적으로 이루어지고 있고 우리나라도 미래의 잠재력 있는 국가동력산업의 하나로 인식하고는 있으나 크루즈산업의 연구동향 분석 연구는 국내외에 활발히 이루어지고 있지 않다. 따라서 우선 세계 크루즈산업을 연구하고 이해하기 위해서는 최근에 다양한 산업에 대한 연구동향을 분석한 방법을 활용하여 크루즈산업에도 적용할 필요가 있다. 본 논문의 목적은 외국 유명저널에 발표된 크루즈산업과 관련된 학술논문에서 제시하고 있는 키워드와 논문을 매개로 한 키워드 네트워크를 구축하여 복잡계의 네트워크 분석에서 사용하는 연결 중심성과 매개 중심성 분석방법으로 시대별로 나누어 시각화하여 살펴봄으로써 세계 크루즈산업의 연구동향을 심층적으로 관찰하여 논의하는 것이다. 본 연구에서 제시된 키워드 빈도는 Zipf의 법칙을 따르고 노드의 연결정도는 멱함수 분포를 보여주고 있어 언어네트워크에서 분석하는 키워드 네트워크와 동일함을 관찰한다. 연구방법론으로는 키워드 네트워크 분석을 위하여 사회연결망 프로그램인 넷마이너 4.0을 사용하여 여러 가지 중심성 측정방법 중 키워드 상위 20개의 빈도순위를 비교하여 빈도순위와 가장 가까운 중심성 측정방법을 선택하여 크루즈산업의 연구동향을 분석한다. 특히 크루즈산업의 연구동향이 연도 기간별로 어떠한 변화를 가져왔는지를 살펴보기 위해 2000년 이전과 2000년 이후로 크게 대별하여 나누고 2000년 이후에는 5년 주기로 각 기간별 공통적으로 나타나는 연결 중심성이 높은 최상위의 키워드인 cruise와 tourism 노드를 중심으로 매개 중심성이 높은 것들의 키워드 네트워크를 시각화하여 논의한다. 연구결과에서 흥미롭게도 2010-2014의 기간에 새로운 노드로 China가 등장하여 최상위의 키워드들을 연결하고 있는 것은 최근 급성장하고 있는 중국의 크루즈산업의 발전 양상을 보여준다. 그러므로 본 연구에서 사용하는 키워드 네트워크 분석은 각 연도 기간별 네트워크의 다른 종류의 숫자와 크고 작은 중심축 군집 네트워크의 숫자의 증감뿐 아니라 중심축 군집 네트워크의 중심에 있는 키워드 간의 연결 분석을 용이하게 해주어 기간별 연구동향을 파악하는데 유용한 방법임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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