전 세계적으로 국가경쟁력, 효용성, 중요성 등의 이유로 메가시티가 속속 등장하고 있으며, 점차 각 국가의 중심지로 자리를 잡아가고 있다. 또한, 메가시티는 현존, 잠재적, 초국가, 비군사 등 다양한 위협에 노출될 수밖에 없다. 특히, 최근 우크라이나-러시아 전쟁에서 볼 수 있듯이 국가기반체계는 적대 및 위협세력의 주요 목표가 되고 있다. 하지만 메가시티의 막대한 규모, 다양한 위협의 양상, 한정된 자원 등을 고려할 때 모든 국가기반체계를 완벽하게 방호하는 것은 현실적으로 어렵다. 따라서 여러 국가기반체계 중 핵심노드를 식별하여 중점적으로 방호하는 접근이 필요하다. 핵심노드는 다양한 국가기반시설이 연결된 국가기반체계의 중요도가 매우 높면서도 동시에 급소에 해당한다. 이를 위해 본 연구에서는 핵심노드를 논리적·체계적으로 식별하기 위해 네트워크 이론인 노드 중심성(Centrality) 분석방법과 군사이론인 중심(Center of Gravity) 분석방법을 제시하였다.
단백질 상호작용 네트워크는 허브(hub)라 할 수 있는 상호작용 수가 많은 소수의 단백질과 상호작용수가 적은 다수의 단백질들로 구성된다. 최근 들어 여러 연구들에서 허브 단백질이 비 허브(non-hub) 단백질보다 상호작용 네트워크에 필수적인 단백질일 가능성이 높다고 보고되고 있다. 이러한 현상을 중심-치명 룰(centrality-lethality rule)이라 하는데, 이는 복잡계 네트워크에서 허브단백질의 중요성 및 네트워크 구조의 중요성을 설명하기 위한 방법으로 폭넓게 신뢰받고 있다. 이에 본 논문에서는 중심-치명 룰이 항상 옳게 적용되는지를 확인하기 위해 Uetz, Ito, MIPS, DIP, SGD, BioGRID와 같은 효모에 관한 공개된 모든 단백질 상호작용 데이터베이스들을 분석하였다. 흥미롭게도, 상호작용 데이터가 적은 데이터베이스들(Uetz, Ito, DIP)에서는 중심-치명 룰을 잘 나타냈지만 상호작용 데이터가 대용량인 데이터 베이스들(SGD, BioGRID)에서는 중심-치명 룰이 잘 맞지 않음을 확인하였다. 이에 따라 SGD와 BioGRID 데이터베이스로 부터 얻은 상호작용 네트워크의 특징을 분석하고 DIP 데이터베이스의 상호작용 네트워크와 비교하였다.
이 연구는 가로망 폭을 반영하여 가로망 중심성을 측정하고 그 효과를 토지가격을 통해 규명한다. 그동안 도시공간구조를 분석한 도시경제와 정책에 대한 연구는 단핵도시구조에서 다핵도시구조로 발전하여 왔다. 그러나 이러한 시각은 여전히 도시현상을 설명하는 데 한계가 있으므로 미시공간수준의 가로망 분석이 새로운 연구영역으로 자리잡고 있다. 특히, 최근에 가로망 중심성을 다양한 방법으로 측정하고 도시현상에 대한 효과를 경험적으로 분석하는 연구가 많아지고 있다. 이 연구는 기존의 시각을 확장하기 위해 가로망 폭을 반영한 중심성을 측정한 후 주거용과 비주거용 토지가격에 대한 효과를 분석하였다. 이 연구의 다층회귀분석모형 결과는 대체로 주거용 토지의 경우 폭이 넓은 가로망에 도달하는 경유 빈도가 많고 이러한 가로망에 가까이 있으면 가격이 높은 것으로 나타났다. 비주거용 토지는 넓은 가로망에 도달하는 경유 빈도가 높고 가시성이 높은 가로망에 가까이 있으면 가격 수준이 높았다. 이러한 연구 결과는 가로망 폭을 고려한 보다 현실적인 가로망 중심성이 토지 시장에 미치는 효과를 경험적으로 검증한 것이다. 이를 통해 가로망 중심성이 향후 토지가격에 미치는 영향을 규명하고 장기적으로 토지시장의 변화를 예측할 수 있는 기초 자료가 될 것이다.
본 연구는 코로나 이전과 코로나 이후의 강의평가를 비교 분석하여, 코로나 이후 시대에 대학수업에서 고려해야 되는 사항은 무엇인지를 도출하고자 하였다. 이를 위해 서울시 소재 A대학의 4개년도 자료를 이용하였고, 코로나 이전은 2018년~2019년까지, 코로나 이후는 2020년~2021년까지 자료를 이용하였다. 연구결과에 의하면, 교양의 경우에는 "과제"가 코로나 이전과 이후와 상관없이 빈도 및 연결중심성(DC)이 가장 가장 높은 단어로 나타났으나, 전공에서는 "이해"가 가장 중요한 단어로 나타났다. 에코 네트워크의 분석결과, "동영상" 및 "비대면수업"의 경우에는 어렵다고 느끼고 있으며, 교수와 학생간의 "상호작용"이 중요하다고 생각하고 있었다. 결론적으로 코로나 이후의 교양 수업에서는 과제에 대한 비중을 낮추고, 학생과의 상호작용을 높이는 것이 중요하며, 전공의 경우에는 비대면 수업보다는 대면수업으로 운영하고, 동영상도 어렵지 않게 내용을 구성하는 것이 필요하다는 것을 확인하였다.
본 연구는 코로나19로 촉발된 뉴노멀 시대의 예술정책에 관한 이론과 국내외 정책 동향을 바탕으로 언어네트워크 분석을 시도하였다. 이를 위해 2020년 3월부터 9월까지의 '코로나'와 '예술'의 키워드가 들어간 자료를 구글(Google)뉴스와 웹(web)문서에서 수집하여 227개의 정제된 주제어를 추출하였고, 추출된 주제어를 넷마이너 프로그램을 통해 주제어 빈도분석과 중심성을 지표로 분석하였다. 또한 각 주제어 간의 관계 분석을 위해 언어네트워크의 시각화 분석을 시도하였다. 분석결과 가장 많은 빈도수를 드러낸 주제어는 '코로나'였고, '문화예술', '예술', '공연', '온라인', '지원'이 최다 빈도수를 기록한 그룹에 포함되었다. 중심성 분석에서는 '코로나'가 가장 빈도가 높았고, '시대', '이후', '포스트', '예술', '문화예술' 순으로 나타나 빈도수가 높은 '코로나'와 '예술', '문화예술'은 대부분의 중심성에서도 우위를 차지했다. 특히, 주제어 빈도수와 중심성 분석에서 공통으로 상위를 차지하는 주제어는 '온라인'과 '지원' '정책'이다. 이는 코로나19로 인해 사회적 거리두기의 일상화에 따라 비대면·온라인콘텐츠의 급부상과 예술계에 대한 지원정책이 필요함을 나타내고 있다고 볼 수 있다.
Objectives : The aim of this study was to perform network analysis and analysis using the K-HERB database on inflammatory bowel disease (IBD), to verify the similarity between the derived networks and existing prescriptions, and to explore the possibility of developing new IBD prescriptions preliminarily. Methods : We conducted a comprehensive literature search on July 6, 2024, utilizing databases such as ScienceON, RISS, and OASIS. Clinical studies assessing the efficacy of herbal medicine in treating Crohn's disease and ulcerative colitis were identified and compiled into a structured database. This dataset, which included related prescriptions and herbal formulations, was subsequently analyzed using NetMiner 4 for centrality and Louvain clustering analyses. We then compared the networks derived from the K-HERB database with existing therapeutic prescriptions to assess their similarity. Results : A total of 24 prescriptions and 66 herbs were identified across the surveyed studies on IBD. Paeoniae Radix Alba(白芍藥) emerged as the most frequently utilized herb for both Crohn's disease and ulcerative colitis. Prominent herb combinations included Paeoniae Radix Alba-Angelicae Sinensis Radix (白芍藥-當歸), Angelicae Sinensis Radix-Coptidis Rhizoma (當歸-黃連), and Coptidis Rhizoma-Scutellariae Radix (黃連-黃芩) for ulcerative colitis. Centrality analysis revealed that Poria cocos (茯苓) and Paeoniae Radix Alba (白芍藥) had high centrality in the Crohn's disease, while Angelicae Sinensis Radix (當歸) and Paeoniae Radix Alba (白芍藥) had high centrality in the ulcerative colitis, indicating their prominent roles within the networks. Cohesion analysis resulted in 7 networks for Crohn's disease and 16 networks for ulcerative colitis. After excluding networks with a single herb, three networks related to Crohn's disease and two related to ulcerative colitis were examined using the K-HERB database. Among the 14 derived prescriptions for Crohn's disease and seven for ulcerative colitis, all except Oryeong-san (五苓散) were non-traditional in the context of IBD treatment. Conclusion : This preliminary study may provide a basis for the understanding and application of herbal prescriptions for IBD based on network analysis and the K-HERB database.
As a period of pluralism, today's museum architecture has been expanding social and cultural meaning. So, Various expressions are appearing in museum architecture. Accordingly, the museum must be very reproducible and comply with aesthetic requirements. At the same time, museum construction in urban design and features must satisfy professional requirements. SANAA is one of contemporary architects has been decisively deleted existing fixed and functional layout type of program through 'The new hierarchy'. Thus, the experience of the space will vary. Now, museum space is urgently needed than ever before crustal movements. Thus, this study aims to contribute an alternative to the museum space configuration according to the trend of the times through 'The new hierarchy' of SANAA. This paper is limited to the cases of the SANAA's museum architecture. We analyze the characteristics of representation on 'The new hierarchy' appear in the museum space configuration and then, examine the value of the spatial. SANAA's 'New Hierarchy' is going to set the cognitive boundary by expression targeting plane and the surface. It is completely different than the previous boundaries. Characteristics of the expression represents non-centrality, decentrally, non-oriented, uncertainty, non-territorialization, uniformity. It is steady that identity of Space, Human, Environment in Museum. They have a relationship each concept of Independence, autonomy, equality.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1207-1219
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2014
본 연구의 목적은 1) 보험전문가인 보험회사에 근무하는 임직원들이 가지고 있는 채널의 유형, 채널평가 항목, 보험 상품과 보험판매 시 요구되는 채널특성들간의 적합성에 대한 의견을 가지고 생명보험업계와 손해보험업계 각각 2-mode 소셜네트워크 데이터를 구성하고 2) 생명보험업계와 손해보험업계 2-mode 소셜 네트워크 데이터를 1-mode 소셜 네트워크 데이터로 변환하여 생명보험업계와 손해보험업계 두 소셜 네트워크의 구조와 네트워크 특성 변수들을 찾아 비교 분석하고, 소셜 네트워크 기반 측면에서의 생명보험사와 손해보험사의 판매채널 전략의 방향을 제시하고자 한다. 보험 판매채널의 평가에 의한 소셜 네트워크를 비교한 결과, 생명보험업계 소셜 네트워크가 손해보험업계 소셜 네트워크보다 더욱 강한 연결을 보였다. 즉 생명보험업계의 소셜 네트워크의 중심성 변수들이 손해보험업계의 것 들 보다 모두 높게 나타나 생명보험회사들은 채널전략 운영 측면에서 한 방향으로 움직이기가 수월함을 보이는 반면, 손해보험사들은 회사의 규모나 처한 환경에 따라 판매채널 전략이 다를 수 있어 각사의 개별적인 보험 판매 채널전략을 운영해야 함을 의미한다.
건설사고는 근로자의 부주의, 안전장비 미착용, 안전규칙 미준수 등 다양한 요인이 복합적으로 작용해 발생할 수 있다. 건설사고를 유발하는 여러 요인 중 야외작업이 많은 건설업의 특성상 기상 조건은 건설사고 발생 요인 중 하나가 될 수 있다. 과거 발생한 건설사고 데이터는 사고예방을 위한 좋은 자료로 활용될 수 있지만, 건설업 재해사례 데이터는 자연어로 기술된 텍스트형태로 제공되기 때문에 건설업 재해사례 데이터에서 건설공사 위험요소(Hazard)를 추출하는 것은 많은 시간과 비용이 발생한다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트마이닝을 이용해 국내에서 발생한 2,026건의 건설업 재해사례 텍스트데이터에서 건설공사 위험요소를 추출하고 빈도 분석(Frequency analysis)과 중심성 분석(Centrality analysis)을 통해 건설공사 위험요소의 계절별 중요도분석을 수행했다. 국토교통부에서 정의한 254개 건설공사 위험요소 중 51개 위험요소를 건설사고 텍스트데이터에서 추출했으며, 분석결과 봄, 가을은 거푸집, 여름은 비계, 겨울은 크레인이 계절별 가장 중요한 위험요소로 나타났다. 제안방법은 날씨, 계절, 기후 관련 건설사고 안전대책 마련에 활용될 수 있다.
단백질 상호작용 네트워크는 허브(Hub)라 할 수 있는 상호작용 수가 많은 소수의 단백질과 상호작용 수가 적은 다수의 단백질들로 구성된다. 최근 들어 여러 연구들에서 허브 단백질이 비 허브(Non-hub) 단백질보다 상호작용 네트워크에 필수적인 단백질일 가능성이 높다고 설명하고 있다. 이러한 현상을 중심-치명 룰(Centrality-lethality Rule)이라 하는데, 이는 복잡계 네트워크에서 허브단백질의 중요성 및 네트워크 구조의 중요성을 설명하기 위한 방법으로 폭넓게 신뢰받고 있다. 이에 본 논문에서는 중심-치명 룰이 항상 옳게 적용되는지를 확인하기 위해 Uetz, Ito, MIPS, DIP, SGD, BioGRID와 같은 효모에 관한 공개된 모든 단백질 상호작용 데이터베이스들을 분석하였다. 흥미롭게도, 상호작용 데이터가 적은 데이터베이스들(Uetz, Ito, DIP)에서는 중심-치명 룰을 잘 나타냈지만 상호작용 데이터가 대용량인 데이터베이스들(SGD, BioGRID)에서는 중심-치명 룰이 잘 맞지 않음을 확인하였다. 이에 따라 SGD와 BioGRID 데이터베이스로 부터 얻은 상호작용 네트워크의 특징을 분석하고 DIP 데이터베이스의 상호작용 네트워크와 비교해보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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