• 제목/요약/키워드: 네트워크 군집 분석

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개인화 영양정보 제공을 위한 소셜 네트워크 서비스 활용방안 (Implementation of Social Network Services for Providing Personalized Nutritious Information on Facebook)

  • 안효진;최재원
    • 한국전자거래학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.21-30
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    • 2014
  • 소셜 네트워크 서비스 사용자의 개인 데이터를 활용하는 것은 개인화된 영양정보의 제공을 위한 새로운 자원으로서 활용 가능하다. 기존 영양정보 제공 방식과 비교하여 사용자가 입력한 소셜 네트워크 서비스의 기록을 바탕으로 맞춤화된 정보를 제공하는 방법 및 개인화된 영양정보를 어떻게 제공할 것인지에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 본 연구는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 페이스북의 사용자들이 입력한 텍스트 데이터를 바탕으로 개인화된 영양정보를 제공하기 위한 방안을 확인하고자 하였다. 이를 위하여 사용자의 페이스북 게시정보를 분석하여 개인별 영양정보를 효과적으로 제공하는 방식을 제시하였다. 연구의 목적에 따라, 본 연구는 수집된 데이터를 이용하여 데이터마이닝 기법 중 군집화를 수행하였다. 사용자 데이터에 대한 군집분석 결과, 나트륨과 당류가 사용자의 식단에서 중요한 변수로 추출되었다. 추가적으로 판매원/제조원에 따라 사용자의 식단과 관련하여 변수의 중요도에 차이가 있음을 확인하였다.

집합점의 신뢰성을 이용한 네트워크 자기상관 모델의 연구 (An Application of Network Autocorrelation Model Utilizing Nodal Reliability)

  • 김영호
    • 한국경제지리학회지
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    • 제11권3호
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    • pp.492-507
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    • 2008
  • 일반적으로 사용되는 많은 네트워크 분석방법들은 비공간적인 측면에서 네트워크를 인식하는 경향이 있다. 가령 네트워크의 신뢰성(reliability)을 측정하고 중요한 집합점(node)을 찾는 기본적인 문제에 있어서도, 이러한 분석방법들은 집합점의 속성이나 연결선(edge)의 거리와 같은 네트워크의 공간적인 요소를 배제한 채, 네트워크요소들의 위상적인 접합 여부만을 고려한다. 그에 따라 이러한 네트워크 분석은 실제 공간에서의 네트워크 특성을 반영하지 못하는 제한적인 결과만을 도출하게 한다. 그러나 본 연구는 국지네트워크의 자기상관 (local network autocorrelation measure) 값을 이용하여 이러한 문제의 해결을 시도하였다. 국가자기상관 값은 공간객체들의 유사성이나 군집성을 개별적으로 측정하여 각 객체들의 중요도를 나타낸다. 본 연구는 미국의 주요 인터넷 네트워크를 disjoint product method와 Getis-Ord의 G 수치를 이용하여 분석하였으며 그 과정에서 인구와 신뢰도를 변수로서 이용하였다. 그 결과 국지네트워크의 자기상관값은 주요한 집합점들의 국지적인 군집정도를 나타냈고, 이러한 연구 결과는 연구 촛점이 국지네트워크의 범위나 그 영향일 경우, 국지자기상관값의 이용이 더 실용적이고 현실적임을 보여준다.

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지적 구조 분석을 위한 새로운 클러스터링 기법에 관한 연구 (A novel clustering method for examining and analyzing the intellectual structure of a scholarly field)

  • 이재윤
    • 정보관리학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.215-231
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    • 2006
  • 패스파인더 네트워크를 사용하여 지적 구조의 분석과 규명을 시도한 여러 연구가 발표되었다. 패스파인더 네트워크는 다차원척도법에 비해서 여러 장점을 가지고 있지만 구축 알고리즘의 복잡도가 매우 높아서 실행 시간이 오래 걸리며, 전통적인 지적 구조 분석에 유용하게 사용되어온 군집분석을 함께 적용하기가 어려운 것이 단점이다. 이 연구에서는 이와 같은 패스파인더 네트워크의 약점을 보완할 수 있는 새로운 기법으로 병렬최근접이웃클러스터링(PNNC) 기법을 제안하였다. PNNC 기법의 클러스터링 성능을 전통적인 계층적 병합식 클러스터링 기법들과 비교해본 결과 효과성과 효율성 양면에서 기존 기법보다 우세한 것으로 확인되었다.

이용자 관련 연구논문에 대한 주제어 분석 (A Keyword analysis on the 'user' related research papers : In Library and Information Science)

  • 박선미;오경묵
    • 한국정보관리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보관리학회 2013년도 제20회 학술대회 논문집
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    • pp.43-46
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    • 2013
  • 본 연구에서는 국내 문헌정보학 분야의 연구 논문 중 이용자 관련 연구 논문 125편을 대상으로 논문에 부여된 주제어간의 연결 관계를 분석 하였다. 사전 작업을 통하여 정리된 226개의 주제어에 대한 연결 관계를 네트워크 분석을 통하여 분석하고 시각화 하였다. 그래프를 통하여 주제어간 연결 강도를 확인하였고, 다른 주제어와 연결성이 높은 상위 20개의 주제어를 제시하였다. 주제어간 근접성이 높은 주제어를 군집화한 결과 14개의 군집으로 정리되었다. 다른 주제어와 연결이 없이 고립된 군집이 8개, 연결된 군집이 6개였다.

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네트워크 카메라 영상에서 원근감 효과를 고려한 군집 움직임 분석 (The Crowd Activity Analysis based on Perspective Effect in Network Camera)

  • 이상걸;박현준;차의영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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    • pp.415-418
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    • 2008
  • 본 논문에서는 특정 지역을 연속해서 촬영하는 고정된 카메라 영상에서 사람들의 움직임을 검출하고 움직임을 분석하여 정량화 하는 방법을 제안한다. 먼저 배경 영상을 획득하기 위하여 일정 시간동안의 입력 영상을 누적하고 평균값으로 정규화 한다. 그리고 영상을 계속 누적하여 배경 영상을 실시간으로 갱신한다. 다음으로 획득된 배경 영상과 현재 영상에 대하여 차영상과 이진화를 수행하고 팽창 연산과 연결 성분 분석으로 잡영을 제거한다. 그리고 잡영이 제거된 영상에서 원근감 효과를 고려하는 가중치를 적용하여 움직임이 있는 객체를 클러스터링 하는 수정된 ART2 클러스터링 방법을 제안한다. 마지막으로 클러스터링 결과 정보를 이용하여 움직임을 정량화 한다. 제안하는 방법을 실내 환경에 설치된 네트워크 카메라로부터 영상을 획득하여 실험한 결과, 영상의 원근감 효과에 따라 군집 크기가 차이남에도 강인하게 분석할 수 있음을 확인하였다.

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지적 구조의 시각화를 위한 네트워크 형성 방식에 관한 연구 (A Study on the Network Generation Methods for Visualizing Knowledge Domain's Intellectual Structure)

  • 이재윤
    • 한국정보관리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보관리학회 2005년도 제12회 학술대회 논문집
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    • pp.349-356
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    • 2005
  • 지적 구조 분석을 위해서 계량서지적 자료를 시각적으로 표현하는 다양한 네트워크 형성 방식에 대해서 사례와 함께 각각의 특성을 살펴보았다. 동시인용을 비롯한 계량서지적 자료의 시각적인 표현은 지적구조의 분석에 있어서 매우 효과적인 방법으로 인식되어왔다. 시각화를 위해서는 전통적으로 다차원척도법이나 군집분석, 대응일치분석 등의 다변량통계 분석 기법이 사용되어왔다. 최근 들어 패스파인더 네트워크를 비롯한 새로운 네트워크 형성 기법이 전통적인 기법의 대체 도구로 제시되고 있으나, 사실상 네트워크의 형태로 지적 구조를 분석하는 것은 인용분석 연구의 초기부터라고 할 수 있다. 다양한 네트워크 형성 방식의 특성에 대해서 살펴봄으로써 계량서지적 분석을 활성화하는데 도움이 되리라고 기대한다.

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기술의 진보와 혁신, 그리고 사회변화: 특허빅데이터를 이용한 정량적 분석 (Innovation of technology and social changes - quantitative analysis based on patent big data)

  • 김용대;정상조;장원철;이종수
    • 응용통계연구
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    • 제29권6호
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    • pp.1025-1039
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    • 2016
  • 본 논문에서는 특허빅데이터를 분석하여 기술적 혁신과 사회변화의 관계를 규명하는 다양한 방법에 대하여 소개를 한다. 특히, 미국특허청에 1985년부터 2015년까지 등록된 4백만개 이상의 특허자료를 분석하였다. 먼저, 특허법의 변천사를 살펴보고 특허법의 발전이 특허활동에 미차는 영향에 대해서 살펴보았다. 두 번째로는, 국가별 기술군별 등록특허수를 바탕으로 군집분석을 이용하여 기술혁신 패턴이 비슷한 국가들로 군집을 만들고 각 군집의 기술혁신 특징들을 살펴보았다. 세번째로는 특허간의 인용정보를 바탕으로 특허간의 네트워크를 구축하고 page-rank 알고리즘을 이용하여 주요특허를 탐지하는 방법을 설명하였다. 마지막으로, 정준상관분석을 이용하여 기술혁신과 사회변화와의 관계를 규명하였다.

커넥티드 기반 자율주행차 환경에서 동적 군집그룹 제어 방안 (Dynamic grouping scheme for platooning in automated connected vehicle systems)

  • 정영욱
    • 전기전자학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.1099-1103
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    • 2018
  • 군집주행은 교통흐름을 개선하고 연료소비와 환경개선 효과도 얻을 수 있는 효율적인 교통운영모델이다. 특히 커넥티드 기반의 자율주행차 시스템에서는 중앙 시스템의 계산량과 네트워크 트래픽을 크게 줄여줄 수 있어 도입이 필수적이다. 효율적인 군집주행 운영을 위해서는 군집그룹의 규모를 적절하게 유지하는 것이 중요하기 ?문에, 본 연구에서는 동적으로 군집그룹 규모를 제어하는 방안을 제안하였다. 제안한 방안은 마코프 체인에 기반한 수학적 모델에 의해 분석되었다. 성능평가 결과 제안한 방안이 군집그룹의 규모를 적절하게 잘 제어하는 것을 확인할 수 있었다.

네트워크 분석을 통한 융합연구 구조 분석: 첨단융합기술개발사업을 중심으로 (Applying Network Analysis in Convergent Research Relationships: The Case of High-Tech Convergence Technology Development Program)

  • 허정은;양창훈
    • 기술혁신학회지
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    • 제16권4호
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    • pp.883-912
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    • 2013
  • 최근 경쟁우위 확보를 위한 급격한 경쟁 환경 속에서 과학기술혁신 분야의 경쟁력 제고를 위해서는 미래 주도형 원천 융합기술 개발 및 융합신산업을 육성할 수 있는 환경이 구축되어야 한다는 논의가 활발히 진행되고 있다. 이에 융합기술에 대한 지원 확대는 선택이 아닌 필수로 간주되고 있으며, 규모가 커지고 있는 융합기술 관련 R&D에 대한 투자의 효율적인 방향 모색의 필요성도 크게 대두되고 있다. 본 연구에서는 네트워크 분석을 통해서 연구 분야간에 어떤 유기적 관계를 형성하면서 융합연구가 이루어지고 있는지를 분석하였다. 대표적인 융합연구 사업인 첨단융합기술개발사업에 대한 네트워크 분석 결과, 연구 분야들간에 융합이 고르게 연계되어 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 그러나 연계의 응집성을 나타내는 밀도분석 결과, 핵심군집에 속한 연구 분야들간에는 강한 연계성을 보이는 반면 핵심과 주변군집간의 연계 분포성은 상대적으로 미약한 것으로 나타났다. 또한 중심성과 연구 분야간 융합과제 비율에 대한 상관관계 분석결과, 연결 중심성이 낮은 분야들에서도 융합연구에 필요한 연구 역량이나 지식 자원을 보유하고 있는 것으로 나타났으며, 중심성이 높더라도 융합연구에 대한 지원 미비로 융합연구 활동이 활성화되지 못하는 경우가 있음을 본 연구결과는 제시하고 있다.

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뉴스 빅데이터를 활용한 한국의 자살현상 분석 (Exploring the Suicide Phenomena in Korea Using News Big Data Analysis)

  • 이정은;유지영
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권3호
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    • pp.33-46
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    • 2021
  • 본 연구는 우리 사회의 자살현상을 알아보고, 자살예방대책의 사회현상 반영여부 및 적절성에 대해 알아보고자 뉴스 빅데이터를 활용한 네트워크 분석을 실시하였다. 이를 위해 2000년부터 2018년까지 8개 중앙지에서 자살을 키워드로 9,142개의 뉴스기사 제목을 수집하였고, 명사를 중심으로 단어를 추출하여 데이터 정제를 거쳐 네트워크 분석을 실시하였다. 총 기간은 1, 2차 자살예방대책을 기준으로 4개의 구간으로 나누었고, 상위 50개의 빈출 주제어와 CONCOR분석을 통해 각 구간의 자살현상의 특징을 파악하였다. 분석결과 1구간(2000~2003년)은 6개의 군집(군, 인터넷 환경, 경제적 문제, 비관, 학교, 비리), 2구간(2004~2008)은 8개의 군집(사회고위층, 학교, 경제적 문제, 자살시도, 가정문제, 사회적 문제, 군, 책임), 3구간(2009~2013)은 6개 군집(학교, 가정문제, 자살시도, 직업별, 군, 조사), 4구간(2014~2018)은 8개 군집(군, 자살보험금, 가정문제, 자살시도, 직업별, 업무스트레스, 연예인, 비리)이 분석되었다. 이와 같은 네트워크 분석을 통해 우리 사회의 자살현상의 특징을 알아보았으며, 이러한 연구결과를 토대로 2차에 걸쳐 실시된 자살예방대책의 적절성 여부를 논의하였다.