• 근관절건강학회지
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• 제22권1호
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• pp.13-19
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• 2015

Purpose: The purpose of this study was to identify the relationships among network centrality, psychological well-being (PWBS), and intention to exercise maintenance in participants of an aquatic exercise program. Methods: Using a single-experimental design, 17 osteoarthritis patients participated in an aquatic exercise program. The questionnaire to connect the network of members was used to peer nomination by Moreno (1953). Data were analyzed with the UCINET using centrality (degree, closeness, betweenness) and SPSS using descriptive statistics, wilcoxon signed ranked test, and spearman's rho. Results: Closeness centrality, PWBS, and intention to exercise maintenance were significantly different between 4 weeks and 8 weeks. At 4 weeks, PWBS was positively correlated with closeness centrality. Intention to exercise maintenance was positively correlated with degree, closeness, and betweenness centrality. At 8 weeks, PWBS was positively correlated with closeness centrality. Intention to exercise maintenance was positively correlated with closeness centrality. Conclusion: The aquatic exercise program can be effective in increasing closeness centrality, psychological well-being, and intention to exercise maintenance. This was the first study attempted to analyze construction of member relationships in osteoarthritis patients participating an exercise program by using social network analysis.

• 디지털융복합연구
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• 제14권9호
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• pp.301-308
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• 2016

양질의 논문을 생산하고 자신의 논문이 저명한 학술지에 게재되어 보다 큰 영향력을 가지는 것은 모든 연구자들이 원하는 바라고 할 수 있다. 이 논문은 사회연결망분석을 통해 행정학과 정책학 분야의 일반학술지 9개를 선정하여 네트워크를 구성하고 이 9개 학술지들 간의 상호인용분석을 통해 각 학술지들이 네트워크상에서 가지는 영향력을 분석하였다. 네트워크상에서의 영향력에 대해 각각 의미하는 바가 다른 연결중심성, 베타중심성, 고유벡터중심성의 3개 중심성지수를 통해 분석한 결과 한국행정학보가 행정학과 정책학분야를 통틀어 가장 큰 영향력을 가지는 학술지로 나타났고 한국정책학회보가 그 뒤를 이었다. 그리고 중심성지수의 선택이 달라질 때 마다 학술지들이 가지는 영향력 순위가 달라지는 경향을 보였다.

• 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.

• 한국IT서비스학회지
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• 제16권3호
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• pp.167-183
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• 2017

The rapid growth of information technology and mobile service platforms, i.e., internet, google, and facebook, etc. has led the abundance of data. Due to this environment, the world is now facing a revolution in the process that data is searched, collected, stored, and shared. Abundance of data gives us several opportunities to knowledge discovery and data mining techniques. In recent years, data mining methods as a solution to discovery and extraction of available knowledge in database has been more popular in e-commerce service fields such as, in particular, movie recommendation. However, most of the classification approaches for predicting the movie popularity have used only several types of information of the movie such as actor, director, rating score, language and countries etc. In this study, we propose a classification-based support vector machine (SVM) model for predicting the movie popularity based on movie's genre data and social network data. Social network analysis (SNA) is used for improving the classification accuracy. This study builds the movies' network (one mode network) based on initial data which is a two mode network as user-to-movie network. For the proposed method we computed degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality as centrality measures in movie's network. Those four centrality values and movies' genre data were used to classify the movie popularity in this study. The logistic regression, neural network, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier, and decision tree as benchmarking models for movie popularity classification were also used for comparison with the performance of our proposed model. To assess the classifier's performance accuracy this study used MovieLens data as an open database. Our empirical results indicate that our proposed model with movie's genre and centrality data has by approximately 0% higher accuracy than other classification models with only movie's genre data. The implications of our results show that our proposed model can be used for improving movie popularity classification accuracy.

• 국제교류와 융합교육
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• 제2권1호
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• pp.15-28
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• 2022

대학생들의 사회적 책임 인식은 국가의 발전과 직접적인 관련을 맺고 있다. 사회의 발전에 따라 대학생들의 사회적 책임이 중요해지고 있으니 중국에서 그에 대한 연구가 적극적으로 진행하고 있다. 본 연구는 중국 대학생을 대상으로 한 사회적책임 교육의 현 연구 상황을 파악할 수 있도록 2015년 1월투터 2021년 12월까지 관련 연구 중의 나타난 핵심단어 중의 상위 개의 언어 네트워크를 통하여 그의 연구 동향을 분석하였다. 결과로써, 대학생사회책임감(563), 사회책임교육(340회), 대학생(191)회, 사회책임감(197회), 책임감(133회) 등 핵심단어가 많이 나온 편이다. 연결 중심성의 경우에는 사회적책임교육, 대학생사회적책임, 대학생, 사회책임감 등의 연결 중심성은 높게 나타났다. 근접 중심성의 경우에는 대학생사회책임감, 사회책임교육, 대학생, 사회책임감의 근접 중심성은 높게 나타났으며 매개 중심성의 경우에는 대학생, 사회책임교육, 대학생 사회책임감 교육 방법 등의 매개 중심성은 높게 나타났다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.157-171
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• 2014

A organization of social enterprises is to achieve various goals such as private interests, the public nature, and social policy. For fulfilling these goals, we have to understand the various success factors. These success factors were shared among peoples. This study explored a position of structure of social network formed by success factors of Social Enterprises with importance. A position within social network defined a number of link connected other nodes. A position is closely associated with to individual's behaviors, opinions and thinking. We used social network analysis with two mode method for explaining feathers of structure of social network formed by success factors shared among peoples. We choose degree centrality for determining a position within social network. Centrality is a key measure in social network analysis. Results is that shared success factors are operation capital(15.15%) totally, and by Buying experience of products of Social Enterprises, Business Compliance(14.39%) and planning(12.88%), and by usage time of smart devices, Business Support(17.05%) and planning(16.10%). and the dominant success factor was not explored.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.65-71
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• 2016

본 논문에서는 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크의 사이중심도 분석방법과 그에 따른 알고리듬을 제안한다. 기존의 워크플로우 소셜네트워크는 워크플로우 모델을 구성하는 단위업무를 처리하는 과정에서 수행자들간의 업무전달관계 유무를 이진 소셜네트워크 모델로 표현한 것이다. 그러나, 워크플로우 기반 조직을 구성하는 수행자들간의 업무전달관계를 효과적으로 분석하기 위해서는 기존의 수행자들간의 관계유무를 기본으로 하는 이진 소셜네트워크 정보 뿐 만 아니라 수행자들간의 정량적 업무전달관계와 그 업무전달관계의 방향성 또한 효과적인 분석결과를 획득하는데 있어서 매우 중요한 요인이다. 결과적으로, 본 논문에서는 수행자 그룹의 효과적인 업무전달관계 분석을 수행하기 위하여 정량적 업무전달관계 수준과 그의 방향성을 고려한 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크 개념과 수행자 그룹의 사이중심도 분석방법 및 알고리듬을 제안한다. 특히, 제안한 분석방법을 검증하기 위하여 기존의 이진 워크플로우 소셜네트워크에 대한 사이중심도 분석방법과 본 논문에서 제안한 가중치 및 방향성 워크플로우 소셜네트워크에 대한 사이중심도 분석방법을 특정 워크플로우 모델에 적용하여 그 분석결과를 비교한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권10호
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• pp.3571-3587
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• 2021

For accurately analysing and forecasting the social networks of China's political, economic and social power elites, it is necessary to develop a database that collates their information. The development of such a database involves three stages: data definition, data collection and data quality maintenance. The present study recommends distinctive solutions in overcoming the challenges that occur in existing comparable databases. We used organizational and event factors to identify the Chinese power elites to be included in the database, and used their memberships, social relations and interactions in combination with flows data collection methodologies to determine the associations between them. The system can be used to determine the optimal relationship path (i.e., the shortest path) to reach a target elite and to identify of the most important power elite in a social network (e.g., degree, closeness and eigenvector centrality) or a community (e.g., a clique or a cluster). We have used three social network analysis tools (i.e., R, UCINET and NetMiner) in order to find the important nodes in the network. We compared the results of centrality rankings of each tool. We found that all three tools are providing slightly different results of centrality. This is because different tools use different algorithms and even within the same tool there are various libraries which provide the same functionality (i.e., ggraph, igraph and sna in R that provide the different function to calculate centrality). As there are chances that the results may not be the same (i.e. centrality rankings indicating the most important nodes can be varied), we recommend a comparison test using different tools to get accurate results.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.71-77
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• 2015

본 논문에서는 대규모 워크플로우 기반 소셜 네트워크를 위한 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하고, 그에 대한 성능 분석을 수행한다. 기존의 근접 중심도 분석 방법은 특정 노드와 다른 모든 노드들 간의 최단거리를 구하므로 네트워크의 크기가 커짐에 따라 근접 중심도 분석 시간이 기하급수적으로 증가하는 문제점을 가진다. 이로 인해 대규모 소셜 네트워크의 근접 중심도 랭킹 과정에도 계산시간 문제를 가진다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 추정기법을 활용한 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하며 기존 알고리즘과의 성능 분석을 수행한다. 이는 약 50%의 계산 시간 단축 결과를 보여주었다.

• Educational Technology International
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• 제21권2호
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• pp.193-216
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• 2020

This study investigated university students' perspectives on good class and instructional practices through social network analysis. The subjects were 321 students in the third and fourth academic years in a Korean university. The subjects completed four open-ended questions, asking about experience of good class, good instructors' teaching practice, and their feelings and attitudes when participating in good class. As social network analysis, KrKwic (Korea Key Words in Context) was used to compute word frequencies and analyze semantic network structures and Ucinet Netdraw to assess centrality in the social network, consisting of degree centrality, closeness centrality, and between centrality. The results are as follows. First, students showed 5 keywords to depict what good class is, including 'understanding', 'example', 'video', 'interest', and 'communication'. Second, the characteristics of teaching methods by professors who practice good class indicate 'assignments', 'questions', 'understanding', 'example', and 'feedback'. Third, the top 5 keywords of students' attitudes as participating in good class are 'active', 'participation', 'focus', 'listening', and 'asking'. Last, keywords depicting desirable class that students most wanted to take next time are 'assignments', 'rewards', 'understanding', 'difficulty', and 'interest'. The findings from this study include the meanings of the semantic network structures of words in the text making up messages. Also this study can provide empirical evidence for educators and educational practitioners in higher education to create effective learning environments.