• 응용통계연구
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• 제29권4호
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• pp.613-625
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• 2016

과학 기술의 발전은 사회를 급격하게 변화시켜 왔다. 특허 자료 분석은 현대 과학 기술의 흐름을 이해하고 미래 유망기술을 예측할 수 있게 한다. 본 연구에서는 기술의 동향을 파악하고자 1985년과 2012년 사이에 미국 특허청에 등록된 특허를 중심으로 특허 인용 네트워크를 분석한다. 주요 기술군을 파악하기 위해 PageRank 알고리즘 외에 다양한 중심성 지표를 이용하고, 통계적 네트워크 모형을 통해 유사한 기술들의 군집을 찾아내고자 한다.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권2호
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• pp.1-6
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• 2023

This paper presents a comprehensive scheme for assessing the importance of multiple microgrids (MGs) network that includes distributed energy resources (DERs), renewable energy systems (RESs), and energy storage system (ESS) facilities. Due to the uncertainty of severe weather, large-scale cascading failures are inevitable in energy networks. making the assessment of the structural vulnerability of the energy network an attractive research theme. This attention has led to the identification of the importance of measuring energy nodes. In multiple MG networks, the energy nodes are regarded as one MG. This paper presents a modified PageRank algorithm to assess the importance of MGs that include multiple DERs and ESS. With the importance rank order list of the multiple MG networks, the core MG (or node) of power production and consumption can be identified. Identifying such an MG is useful in preventing cascading failures by distributing the concentration on the core node, while increasing the effective link connection of the energy flow and energy trade. This scheme can be applied to identify the most profitable MG in the energy trade market so that the deployment operation of the MG connection can be decided to increase the effectiveness of energy usages. By identifying the important MG nodes in the network, it can help improve the resilience and robustness of the power grid system against large-scale cascading failures and other unexpected events. The proposed algorithm can point out which MG node is important in the MGs power grid network and thus, it could prevent the cascading failure by distributing the important MG node's role to other MG nodes.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.435-455
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• 2023

본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.547-554
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• 2021

암을 유발하는 유전자는 모든 암 환자에게 공통적인 것은 아니며, 이러한 환자 특이적 암 유발 유전자의 탐색은 개인 맟춤형 암 치료 및 항암제 개발에 있어서 매우 중요하다. 환자 특이적 암 유발 유전자를 찾기 위한 생물 정보학 연구들이 있어왔지만, 아직 정확도 면에서는 발전의 여지가 있다. 본 논문에서는 환자 특이적 암 유발 유전자를 탐색하기 위하여 NPD (Network based Patient-specific Driver gene identification)라는 방법을 제안한다. NPD는 환자 특이적 유전자 네트워크를 구축하고, 여기에 수정된 PageRank 알고리즘을 적용하여 유전자에 점수를 부여한 후, 유전적 변이 데이터를 사용한 승률 계산 방법을 통하여 암 유발 유전자를 찾는 세 단계로 이루어진다. TCGA 데이터 베이스의 여섯 개의 암 데이터에 NPD를 적용한 결과, NPD가 기존의 환자 특이적 암 유발 유전자 탐색 방법들보다 전체적으로 높은 F1 점수를 보여줌을 확인할 수 있었다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권4호
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• pp.361-379
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• 2011

이 연구는 국내 인용 데이터베이스에서 저널 페이지랭크를 올바르게 측정할 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 국내 인용 데이터베이스는 해외 인용 데이터베이스에 비해서 인용 링크가 외부로 향하는 비율과 자기 인용 비율이 높다는 특성이 있다. 페이지랭크 공식은 반복 계산을 통해서 수렴하는 알고리즘이기 때문에 이런 특성을 감안하지 않으면 신뢰할만한 저널 페이지랭크 측정이 이루어질 수 없다. 따라서 국내 인용 데이터베이스에 적합한 저널 페이지랭크 측정 방안을 살펴보고 KSCD를 대상으로 측정한 결과를 분석하였다. 산출된 페이지랭크 지수에 대해서 상관분석과 회귀분석으로 검증해본 결과 SCImago 저널 랭크 공식을 적용하고 cr2 방식으로 저널 자기 인용을 조정하는 것이 국내 인용 색인 데이터베이스에서 저널 영향력을 평가하기에 적합한 방안인 것으로 확인되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.421-433
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• 2015

Recently, there have been fast-growing social network services based on the Internet environment and web technology development, the prevalence of smartphones, etc. Social networks also allow the users to convey the information and news so that they have a great influence on the public opinion formed by social interaction among users as well as the spread of information. On the other hand, these social networks also serve as perfect environments for rampant malware. Malware is rapidly being spread because relationships are formed on trust among the users. In this paper, an effective patch strategy is proposed to deal with malicious worms based on social networks. A graph is formed to analyze the structure of a social network, and subgroups are formed in the graph for the distributed patch strategy. The weighted directions and activities between the nodes are taken into account to select reliable key nodes from the generated subgroups, and the Incremental PageRanking algorithm reflecting dynamic social network features (addition/deletion of users and links) is used for deriving the high influential key nodes. With the patch based on the derived key nodes, the proposed method can prevent worms from spreading over social networks.

• 정보관리학회지
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• 제30권1호
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• pp.179-191
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• 2013

계량정보학자들이 학술논문을 통해 과학 연구 동향을 분석하기 시작한 이후 계량서지학, 과학계량학, 계량정보학, 웹계량학, 인용분석 등은 정보학의 주요 분야로 성장하였다. 계량정보학의 최근 동향을 분석하기 위하여 이 연구에서는 계량정보학 연구출판물을 기반으로 하여 이 분야 연구 발전에 기여한 국가, 기관, 논문을 파악하고자 네트워크 분석을 수행하였다. 데이터 수집을 위해서는 SCI 데이터베이스를 이용하였으며 2001년부터 2011년까지 출판된 논문을 대상으로 하였다. 분석기법으로 Pathfinder 네트워크 분석과 PNNC기법을 사용하고, 협력관계와 연구영향도를 측정하기 위한 지표로 PageRank와 h-index 기반의 지표들을 사용하였다. 협력연구네트워크에서 주요한 역할을 하는 국가는 미국과 영국인 것으로 조사되었으며 기관으로는 유럽의 암스테르담 대학과 루벤 카톨릭대학 그리고 미국의 인디아나 대학과 해군연구개발국이 기여를 하고 있는 것으로 나타났다. 개인 논문 수준에서는 PageRank와 single paper h-index 척도로 분석한 결과 Hirsch의 h-index 논문과 Ingwersen의 웹 영향력 지수 논문이 가장 영향력 있는 것으로 조사되었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제45권2호
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• pp.119-143
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• 2011

이 연구는 최근 발표된 단일 문헌에 대한 인용 영향력을 측정하는 여러 인용 지수에 대해서 각 지수의 특성과 지수 간 관계를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 분석 대상 인용 지수로는 페이지랭크, SCEAS Rank, CCI, f-값, 단일 논문 h-지수의 다섯 가지와 h-지수를 변형한 세 가지 지수를 더하여 8가지를 포함하였다. 우선 단일 문헌에 대한 인용 영향력을 측정하는 다섯 가지 인용지수에 대해서 살펴보고 단일문헌 h-지수를 변형한 단일문헌 $h_S$-지수, h1-지수, $h_S$1-지수의 세 가지를 추가로 제안하였다. 각 인용 지수의 특성을 파악하기 위해서 국내 인용 데이터베이스인 KSCI 데이터베이스를 대상으로 실제 네트워크 인용 지수를 측정해보았다. 상관관계 분석과 군집분석을 수행하여 8가지 인용 지수 사이의 관계를 분석한 결과, 유사한 측정 행태를 보이는 인용 지수 군을 파악할 수 있었다. 또한 인용빈도 요인과 각 인용 지수 간의 상관관계 분석을 통해서 각 지수의 특성을 설명하였다. 마지막으로 인용 지수의 적용을 위한 고려사항과 후속 연구 방향을 제안하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.61-68
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• 2018

암환자의 예후 예측에 기여하는 유전자를 찾는 것은 환자에게 보다 적합한 치료를 제공하기 위한 도전 과제 중 하나이다. 예후 유전자를 찾기 위해 유전자 발현 데이터를 이용한 분류 모델 개발 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 암의 이질성으로 인해 예후 예측의 정확도 향상에 한계가 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 유방암을 비롯한 6개의 암에 대한 암환자의 마이크로어레이 데이터와 생물학적 네트워크 데이터를 이용하여 페이지랭크 알고리즘을 통해 예후 유전자들을 식별하고, K-Nearest Neighbor 알고리즘을 사용하여 암 환자의 예후를 예측하는 모델을 제안한다. 그리고 페이지랭크를 사용하기 전에 K-Means 클러스터링으로 유전자 발현 패턴이 비슷한 샘플들을 나누어 이질성을 극복하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 유전자 바이오마커를 찾는 알고리즘보다 높은 예측 정확도를 보여 주었으며, GO 검증을 통해 클러스터에 특이적인 생물학적 기능을 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제32권4호
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• pp.205-221
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• 2015

학술지의 인용빈도를 특정하여 산출된 지수로 단일 논문의 영향력을 평가하는 것에 대한 비판으로 인해 단일 논문의 인용 영향력을 측정하는 인용지수에 대한 연구가 다양하게 시도되었다. 이 연구에서는 8개의 단일 논문 인용영향력 평가 지수를 살펴보고 KCI 논문 데이터베이스를 대상으로 각 인용지수의 분야별 편향성을 조사하여 보았다. 대상 지수는 단순 인용빈도, 페이지랭크, f-값, CCI, c-지수, 단일문헌 h-지수, 단일문헌 hs-지수, cl-지수였다. 분석결과 페이지랭크가 학문 분야별 균등성, 학문 분야 내에서 학술지별 균등성 영역에서 가장 편향성이 없는 것으로 나타났다. 반면에 단순 인용빈도는 특정 학문분야나 특정 학술지에 편향된 결과를 산출할 가능성이 높은 것으로 나타났다. KCI 데이터베이스에서는 논문의 단순 인용빈도만 제공하고 있는데, 분야별 균등성을 가장 잘 유지하는 지수인 논문 페이지랭크를 함께 제공할 필요가 있다. 아울러 인용한 문헌의 인용빈도만으로 산출이 가능해서 이용자의 검색 결과로부터 바로 산출할 수 있는 지역 네크워크 지수 중에서는 cl-지수가 가장 균등성을 잘 유지하므로 계산 과정과 서비스가 손쉬운 지수로 함께 제공하는 것도 검토해야 한다.