This study analyzed keyword networks and Author's Affiliation networks of hydrogen-related papers published in Korea Citation Index (KCI) journals from 2016 to 2020. The study investigated co-occurrence patterns of institutions over time to examine collaboration trends of hydrogen scholars. The study also conducted frequency analysis of keyword networks to identify key topics and visualized keyword networks to explore topic trends. The result showed Collaborative research between institutions has not yet been extensively expanded. However, collaboration trends were much more pronounced with local universities. Keyword network analysis exhibited continuing diversification of topics in hydrogen research of Korea. In addition centrality analysis found hydrogen research mostly deals with multi-disciplinary and complex aspects like hydrogen production, transportation, and public policy.
We exhibit a one-to-one correspondence between 3-colored graphs and subarrangements of certain hyperplane arrangements denoted ${\mathcal{J}}_n$, $n{\in}{\mathbb{N}}$. We define the notion of centrality of 3-colored graphs, which corresponds to the centrality of hyperplane arrangements. Via the correspondence, the characteristic polynomial ${\chi}{\mathcal{J}}_n$ of ${\mathcal{J}}_n$ can be expressed in terms of the number of central 3-colored graphs, and we compute ${\chi}{\mathcal{J}}_n$ for n = 2, 3.
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가 수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크분석으로 나뉜다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 소셜네트워크분석 기법을 활용하여 특허 인용을 기반으로 한 기업 간의 네트워크를 도출하고 특허 인용 네트워크에서 차지하는 기업의 위치적 특성이 기업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 미국 S&P500에 등록된 IT 및 통신서비스 기업 가운데 74개 기업을 표본으로 선정하였다. 소셜네트워크분석을 통하여 개별 기업들의 아웃디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성(구조적 공백)을 측정하여 네트워크 상에서의 위치적 우위를 나타내는 독립변수로서 이용하였으며, 기업성과 변수로는 순이익을 사용하였다. 실증 분석 결과, 각각의 네트워크 지표는 기업성과인 순이익에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 중심성 지표는 기업성과에 정(+)의 영향을 미친 반면, 구조적 공백으로 인한 위치적 우위를 나타내는 효율성은 기업성과에 부정적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 가지 네트워크 지표를 동시에 고려할 경우에는 매개 중심성만이 기업성과에 대해 통계적 유의성을 보였다. 분석 결과를 토대로 연구의 발견점을 토의하고 시사점을 논의하였다.
본 연구는 SNA(Social Network Analysis)를 이용하여 아시아 지역 크루즈 항로의 네트워크 구조와 항만의 중심성 파악을 연구의 목적으로 하였다. 크루즈 항로의 네트워크 분석을 위해 아시아 항만을 운항하는 크루즈 선사 항로의 데이터를 Cruise Lines International Association 보고서를 통해 수집하였으며, 이를 활용하여 크루즈 항로의 네트워크를 구성하였다. 아시아 크루즈항로의 구조분석결과, 노드 수는 249개, 링크 수는 54, 밀도는 0.009, 평균거리는 2.180으로 분석되었다. 네트워크 중심성 분석결과, 연결 중심성의 경우 Out degree와 In degree 모두 Singapore가 1위를 기록했으며, 매개 중심성 분석결과, Singapore가 1위로 분석되었다, 아이겐 벡터 중심성이 가장 높은 항만은 Hong Kong으로 분석되었으며, 그 뒤로 Ho Chi Minh, Singapore, Shanghai, Danang이 분석되었다. 국내항만인 Incheon, Busan, Jeju의 경우 연결 중심성, 매개 중심성, 아이겐벡터 지표 모두 경쟁 항만이라 할 수 있는 동남아지역 항만과 중국항만보다 순위가 낮은 것으로 나타났다.
웹에 존재하는 악성코드 배포 네트워크에는 악성코드 배포를 위해 핵심 역할을 수행하는 중심 노드가 있다. 이노드를 찾아 차단하면 악성코드 전파를 효과적으로 차단할 수 있다. 본 연구에서는 복잡계 네트워크에서 위험 분석이 적용된 centrality 검색 방법을 제안하였고, 이 방식을 통해 악성코드 배포 네트워크 내에서 핵심노드를 찾는 방법을 소개한다. 그 외에, 정상 네트워크와 악성 네트워트는 in-degree와 out-degree 측면에서 큰 차이가 있고, 네트워크 레이아웃 측면에서도 서로 다르다. 이 특징을 통해 우리는 악성과 정상 네트워크를 분별할 수 있다.
본 연구는 현재 우리나라의 혁신클러스터 역할을 수행하고 있는 대덕특구와 7개 산업단지 혁신클러스터를 대상으로 이들 클러스터간의 기술혁신활동의 연계관계를 대덕특구를 중심으로 분석하고자 한다. 이를 위해 대덕특구가 기술혁신 역량을 가지고 있는 것으로 보이는 주요 기술을 도출하며, 이 기술분야를 대상으로 한국의 최근 등록특허 중 공동발명을 통해 이루어진 특허를 추출하고 연계행렬을 구성하여 지역간 혁신활동의 연계관계를 계량적 시각적으로 도출하고자 한다. 이를 통해 대덕특구의 주요 기술분야별로 타 클러스터와의 기술혁신 연계관계를 계량적으로 분석하고, 이러한 분석에 기초하여 타 를러스터와의 기술협력 방향을 제시하고자 한다.
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.
본 연구는 전문지식을 갖지 않은 건설기술자와 건설사업 참여자가 건설 실무에서 중요도가 높은 단어와 단어 간의 상호 연관관계를 쉽게 이해할 수 있도록 정보서비스를 개선하고자 하였다. 이를 위해 텍스트마이닝과 네트워크 중심성을 이용하여 건설기술정보시스템에서 가장 많이 사용하고 있는 기술정보, 사례정보 및 원가절감 등 건설실무정보에 대해 단어의 출현 빈도, 주제 모형화, 네트워크 중심성을 분석하였다. 이러한 분석을 통해 도로, 포장, 교량, 터널 등 도로공사와 관련한 설계, 시공, 사업관리, 시방·기준, 유지관리 등이 건설 실무에서 중요한 정보로 파악되었다. 또한, 연결 중심성과 고유벡터 중심성 측정을 통해 중요도가 높은 단어 간의 상관도를 분석하였다. 상관도 분석을 통해 기술정보를 확충한다면 보다 유용한 정보를 제공할 수 있다는 결과를 얻었다. 끝으로, 연구 결과가 갖는 제약과 이에 따른 추가적인 연구를 제시하였다.
본 연구의 목적은 ICT 스타트업과 투자 유치에 대한 네트워크 분석을 통하여 한국의 ICT 스타트업 투자 현황을 살펴보고 스타트업과 벤처캐피탈 간의 관계를 연구하는 것이다. 한국의 ICT 스타트업 투자 특성을 파악하기 위해 Gephi를 통한 네트워크 속성값을 추출하여 그 결과를 토대로 각 중심성의 결과를 비교 분석하였다. 분석 결과, 상위권에는 IMM investment, Altos Ventures, Smilegate Investment 등이 위치해 있으며, 매개 중심성, 인접 중심성, 위세 중심성에서 상위권에 위치해 있는 벤처캐피탈사가 2014년부터 2019년까지 유니콘으로 성장하는 스타트업에 지속해서 벤처 투자를 진행해 왔음을 알 수 있다. 이러한 결과는 향후 벤처캐피탈로부터 자금조달을 받고 싶은 스타트업이 업계 투자 현황을 고려하여 벤처캐피탈 간의 관계성을 파악할 수 있는 자료로 활용할 수 있다. 정책적 관점에서 창업 초기에 스타트업이 죽음의 계곡을 지나 성장, 발전하는 데 필요한 육성 전략 수립과 민간 및 정부 자금 지원과 관련 정책 방향성 마련에 기초자료로 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 간호단위의 사회연결망을 과업조언 연결망과 친교연결망으로 구분하여 구조적 특성을 파악하고, 간호사의 조직몰입, 이직의도와의 관계를 분석하기 위해 시도되었다. 4개 병원, 30개 간호단위에서 근무하는 420명의 일반간호사를 대상으로 하였으며, 자료는 UCINET 6.0, SPSS 20.0과 HLM 7.0을 이용하여 분석되었다. 과업조언 연결망에서는 수간호사의 연결정도 중심성이 조직몰입에, 간호단위의 밀도가 이직의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 친교연결망에서는 수간호사의 근접중심성과 책임간호사의 매개중심성이 조직몰입에, 간호단위의 밀도와 책임간호사의 매개중심성이 이직의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과를 통한 간호사들 사이에 형성되는 사회연결망에 대한 이해를 바탕으로, 적절한 인력 배치를 위한 연결망 구조와 기회, 조건을 개발하고 다양한 형태의 전략을 수립하기 위한 이론적 근거를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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