• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.177-193
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• 2014

개인정보 분야에서의 다양한 정보 보안 이슈가 발생함에 따라 해당 분야의 전문가를 확인하기 위한 프레임워크는 매우 중요한 영역이 되었다. 전문가 탐색과정은 주로 연구 업적 등을 통한 주관적인 평가가 일반적이지만 보다 객관적인 방식을 통한 선정이 매우 중요하다. 소셜 네트워크 분석기법의 응용이 다양한 영역에서 활용됨에 따라 본 연구는 개인정보보호분야의 전문가를 확인하고 해당 전문가들의 연구실적을 판단하기 위한 분석 프레임워크를 제시하고자 하였다. 본 연구는 연구 목적에 따라 개인정보보호 연구영역의 연구성과 자료를 바탕으로 소셜 네트워크 분석을 실시하고 핵심연구자의 성과를 분석하였다. 수집된 데이터는 연구의 공저자, 발행기관, 소속기관 등의 네트워크 구성에 활용되어 핵심전문가 집단을 관리하기 위한 프레임워크를 제시하였다. 본 연구는 NDSL에서 최근 5년 동안 발표된 논문들을 중심으로 자료를 수집하였다. 연구자들이 학술 정보를 교환하는 정기 간행물인 학술지를 바탕으로 연구 네트워크를 형성하는 네트워크 자료를 수집함으로써 연구활동에 대한 정보를 분석할 수 있었다. 일반적으로 연구자들은 연구 결과를 논문으로 발표하고, 발표된 논문들이 다수의 관련 분야 전문가들에게 공유된다는 점에서 학술연구지는 연구자들의 지식관련 의사소통 공간이며 지식의 구조화에 핵심적인 역할을 수행한다. 그에 따라 본 연구의 연구 대상 분야로 설정한 개인정보보호 분야의 연구 구조를 이해하기 위해 국내에서 발표된 관련 분야의 논문들을 연구 대상으로 자료가 수집되었다. 특히 자료의 선별 기준은 국내 최대의 데이터베이스를 보유하고 있는 NDSL에서 개인정보보호 관련 키워드를 보유한 논문 데이터를 수집 및 정제하여 분석 자료로 사용하였다. 2005년부터 2013년까지 약 2,000개의 연구결과 중 주제 관련성, 공저자 추출 등을 수집하였다. 데이터 수집 이후 연구 분석을 위한 데이터 처리를 통하여 통해 총 784개의 논문을 선정하고 분석대상으로 확정하였다. 분석 결과, 개인정보보호 연구영역의 전문가 집단을 이용한 연구논문 성과에 대한 분석은 핵심 연구자들을 추출해내고 전문가 집단을 관리하는 데 도움을 제공할 수 있다. 특히 소속집단 및 연구논문 발행기관을 분석함으로써 개인정보보호 연구영역에서 확인되지 않았던 연구자들의 연구 논문 게재의 공저자 네트워크가 매우 밀접함을 확인할 수 있다. 또한 연구논문의 발행기관 및 소속집단의 특성을 추출함으로써 개인정보보호 영역의 전문가 평가지표로서 소셜 네트워크 지표들의 활용가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.101-123
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• 2013

최근 경제 패러다임의 변화로 인해 기업이 글로벌 경쟁우위 및 미래 성장동력 확보하기 위해서는 기술과 경영을 통합적으로 이해할 수 있는 학제적 지식을 바탕으로 기술연구의 동향을 파악하고 융합기술 및 유망기술 예측하여 지속적 혁신, 핵심역량 강화, 핵심기술 보유, 기술 융합 등을 통해 새로운 가치를 창출할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 기술경영관련 연구의 거시적인 흐름을 분석하기 위해 동시단어 분석기반의 계량서지학적 방법론을 사용하였다. 즉, 최근 10년 동안 기술경영분야의 주요 해외 저널에 게재된 논문의 키워드를 수집한 다음, 빈도 분석, 초기 키워드 네트워크의 구조 분석, 시간이 지남에 따른 새로 생성된 키워드의 선호적 연결 및 성장 분석, 전체 네트워크에 대한 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 수행하였다. 이를 통해 기술경영분야의 논문에 대한 구체적인 연구 주제를 파악할 수 있고, 이들 간의 관계를 파악함으로써, 학제적 연구와 통섭을 위한 구체적인 연구주제들의 조합을 제시할 수 있다. 본 연구결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 논문 별 키워드는 1개~23개의 분포를 지니고 있으며, 평균적으로 논문 당 4.574개의 키워드가 있다. 또한 키워드 중 90%가 10년 동안 3번 이하로 사용되었다. 특히 1번만 사용된 키워드는 약 75%의 비중을 차지하고 있음을 확인하였다. 둘째, 키워드 네트워크는 좁은 세상 네트워크 및 척도 없는 네트워크의 특징을 따르고 있음을 확인하였다. 특히 기술경영관련 논문에 사용된 키워드 중 소수의 키워드의 독점화 경향이 높음을 확인할 수 있었다. 셋째, 선호적 연결 및 성장 분석을 통해 기술경영분야의 키워드는 시간이 지남에 따라 선호적 연결을 통한 생존과 소멸 과정에 의해 부익부 빈익빈 현상이 고착되고 있고 있음을 확인하였다. 또한 신규 키워드의 선호적 연결 정도 분석을 통해 신규 연구분야 또는 새로운 연구영역을 창출할 가능성이 있는 키워드 관련 연구 주제에 대한 관심이 시간이 지남에 따라 증가하다가 일정 시점이 지나면 감소함을 확인하였다. 넷째, 컴포넌트 분석 및 중심성 분석을 통해 기술경영관련 연구 동향을 확인하였다. 특히 중심성 분석을 통해 Innovation(혁신), R&D(연구개발), Patent(특허), Forecast(예측), Technology transfer(기술이전), Technology(기술), SME(중소기업) 등의 키워드가 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성이 높음을 확인하였다. 본 연구의 분석결과는 기술경영의 연구 동향, 타 학문과의 통섭 및 신규 연구주제 선정 시 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 융합보안논문지
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• 제17권1호
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• pp.15-30
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• 2017

보안을 위한 기술들은 꾸준히 발전하고 점점 다양화되고 있다. 국내에서 이러한 흐름에 걸 맞는 보안기술들 중 하나로 지문인식을 꼽을 수 있다. 지문인식역시 꾸준히 성장하고 있는 분야로 많은 연구자들의 관심을 받고 있으며 다양한 분야와 장비들에 적용되어 보안기술로서 착실히 성장하고 있다. 관련 논문들 역시 증가하고 있으며 이는 지문인식 기술 분야의 발전을 이룩한 토대가 되어왔다. 하지만 대부분의 논문들은 기술발전과 적용을 위한 연구에 치중되어 있고 지문인식의 전체적인 흐름을 파악하고 현재까지 이룩된 연구 성과들을 객관적으로 제시해주는 연구는 소수에 불과하다 지문인식 연구동향 관련 논문들은 대체로 시장 현황, 특허 현황, 기술 현황, 적용 현황과에 집중되어 있다. 출간된 논문들을 대상으로 지문인식관련 연구들이 어떤 식으로 이루어져 왔는지를 파악한 연구는 전무하다고 할 수 있다. 앞으로의 지문인식관련 연구의 방향성을 제시하고 효과적인 연구를 이끌어내기 위해서는 그동안의 연구 성과들을 객관적으로 살펴볼 필요가 있다. 이에 본 연구는 그동안 발간된 논문들을 통해 지문인식분야의 연구동향을 분석하고자 한다. 주관적인 관점에서 오는 오류를 최대한 배제하기 위해 계량분석방식인 네트워크 분석방법을 사용했다. 네트워크 분석을 위해 1990년부터 2015년까지 발간된 지문인식관련 논문들 중 '등재학술지'와 '등재후보학술지' 122편을 수집한 후 초록을 추출하여 데이터로 사용했다. 논문의 검색은 '한국연구정보서비스 RISS'를 이용했고 전처리를 통한 주제어 추출을 위해 Kwords와 R을 사용했다. 동시출현단어 행렬을 만들기 위해서는 Ktitle을 사용했고 근접 중심성 분석을 위해 Netminer를 활용했다. 분석한 자료들을 통해 1990년 ~ 2000년, 2001년 ~ 2005년, 2006년 ~ 2010년, 2011년 ~ 2015년 4구간으로 시기를 구분하고 연구영역, 연구목적, 연구대상을 기준으로 연구동향을 분석했다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권9호
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• pp.529-537
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• 2014

조선왕조실록에 기록된 역사를 네트워크 과학과 접맥시켜 조선 역사를 객관적으로 해석하고자 조선왕조실록에 등장하는 인물로 구성된 네트워크를 구축하였다. 조선왕조실록 인물 네트워크는 일반적인 사회 네트워크와 같은 척도 없는 네트워크 특성을 보여주고 있다. 인물 네트워크는 1,379 노드와 3,874 링크로 구성되어 있으며 네트워크 지름은 14였다. 네트워크의 동적 분석을 위하여 27명의 왕과 인물로 구성된 각 왕 중심 27개 인물 네트워크를 만들고, 초대 왕 네트워크에 그 다음 왕 네트워크를 단계적으로 추가하면서 전체 네트워크를 구축하고 네트워크가 확장되는 동적 변화를 분석하였다. 네트워크가 확장됨에 따라 노드간 중심성과 접근 중심성 계수는 점진적으로 감소하는데 반해, 응집 중심성 계수는 증가하였다. 이 결과는 네트워크가 성장함에 따라 정보의 흐름은 느려지고 허브 노드는 점진적으로 중심에 위치하게 된다는 것을 의미한다. 역사적 사건이나 사실을 인물과 함께 연결 지어 네트워크를 구축함으로써 당대에 중심이 되는 사건이나 사실이 어떤 인물과 연결되는지를 확인할 수 있었다. 복잡한 네트워크를 단순화 시켜 핵심이 되는 왕 및 그 왕과 연결되는 인물을 알아보기 위해 핵심 네트워크를 만드는 기법인 k-코어와 MCODE 알고리즘을 사용하여 분석하였다. 한권으로 요약된 조선왕조실록을 중심으로 분석하여 데이터의 양적인 측면에서 한계는 있지만, 이 연구결과는 네트워크 동력학적 분석을 통해서 유용한 역사적 사실, 인물을 분석할 수 있으며 동시에 역사에 대한 통찰력과 역사 네트워크에 내재되어있는 사건, 사실, 인물을 도출하는데 유용한 도구로 사용될 수 있음을 시사하고 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.89-108
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• 2022

본 연구의 목적은 현재 국내의 코로나19 관련 조직 간 협력 네트워크의 구체적인 현재의 모습과 미래의 모습을 밝히는 데 있다. 이를 위해, 본 연구에서는 국내 36개의 코로나19 관련 조직의 73명의 전문가들의 응답 데이터를 바탕으로 소셜 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 결과, 연결, 매개, 근접 중심성 분석 모두에서 질병관리청이 코로나19 대응에 있어 컨트롤타워 기관으로서 중추적인 역할을 하고 있음을 확인할 수 있었다. 또한, 분석을 통해 현재와 미래의 협력 네트워크를 구성하는 민·관 분야의 참여 조직들 간의 구체적인 협력 관계들의 모습을 구체적으로 밝힐 수 있었다. 본 연구는 현재의 협력 네트워크와 향후 구축되어야 할 네트워크 간의 비교분석을 통해 향후 구체적으로 어떤 조직들과 관계들이 협력 네트워크 구축의 초점이 되어야 하는지도 제시하였다. 본 연구의 분석 결과와 논의는 향후 새로운 질병으로 인한 재난에 효과적으로 대응할 수 있는 협력 네트워크 관련 정책개발에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권4호
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• pp.95-118
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• 2021

최근 AI 스피커 시장의 규모가 급속도 커지면서 AI 스피커의 다양한 활용 가능성이 크게 주목받고 있다. 소비자들이 다양한 채널을 통해 제품을 사용한 경험을 표현하고 공유하는 환경을 만들어 졌고, 그로 인하여 소비자가 제품을 이용한 경험에 대한 다양하고 솔직한 생각을 남긴 리뷰들의 양이 방대해졌는데, 이러한 리뷰데이터는 소비자의 생각을 분석하는 데에 매우 유용하다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이 리뷰데이터를 활용하여 AI 스피커 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인에 대하여 분석하고자 하였다. 무엇보다 선행연구를 통하여 도출된 AI 사용의도에 영향을 미치는 7가지 요인들이 실제로 소비자들이 남기는 리뷰에서도 나타나는 요인인지를 확인하고자 하였다. 이를 위해, Amazon.com의 아마존 에코 제품에 대한 고객 리뷰데이터를 기반으로 하여 텍스트마이닝과 사회관계망 분석을 활용하여 분석하였다. 리뷰데이터를 긍정리뷰와 부정리뷰로 분류하고 전처리하여 도출된 단어들 간 연결성을 중심으로 AI 스피커의 지속적인 사용에 영향을 미치는 요인을 분류하고자 연결 중심성 분석을 하였으며, 이를 통해 연결성의 위치가 비슷한 단어들 간 분류를 하기 위하여 CONCOR 분석을 하였다. 긍정 리뷰 연구 결과, 소비자들은 AI 스피커 지속적 사용에 영향을 미치는 요인으로 의인화와 친밀성을 가장 중요하게 보았다. 이 두 요인들은 다른 요인들과도 강한 연결 관계를 보여주었고, 선행연구에서 도출된 요인 외에 연결성도 중요한 요인임을 도출하였다. 또한 추가적으로 부정적인 리뷰 분석 결과, 인식오류와 호환성이 AI 스피커 사용에 있어서 소비자들에게 부정적인 영향을 주는 주요 요인들로 도출되었다. 이러한 연구 결과를 토대로 본 연구에서는 소비자들이 아마존 에코 제품을 지속적으로 사용하게 하는 구체적인 방법에 대하여 제시하고자 한다.

• 농촌계획
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• 제27권4호
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• pp.13-24
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• 2021

This study used big data to analyze visitors' experiences in Fishing Experience Recreation Village. Through the portal site posting data for the past six years, the experience of visiting Fishing Experience Villages in Baekmi and Susan was analyzed. The analysis method used Text mining and Social Network Analysis which are Big data analysis techniques. Data was collected using Textom, and experience keywords were extracted by analyzing the frequency and importance of experience texts. Afterwards, the characteristics of the experience of visiting the Fishing Experience Village were identified through the analysis of the interaction between the experience keywords using 'U cinet 6.0' and 'NetDraw'. First, through TF and TF-IDF values, keywords such as "Gungpyeong Port", "Susan Port", and "Yacht Marina" that refer to the name of the port and the port facilities appeared at the top. This is interpreted as the name of the port has the greatest impact on the recognition of the Fishing Experience Villages, and visitors showed a lot of interest in the port facilities. Second, focusing on the unique elements of port facilities and fishing villages such as "mud flat experience", "fishing village experience", "Gungpyeong port", "Susan port", "yacht marina", and "beach" through the values of degree, closeness, and betweenness centrality interpreted as having an interaction with various experiences. Third, through the CONCOR analysis, it was confirmed that the visitor's experience was focused on the dynamic behavior, the experience program had the greatest influence on the experience of the visitor, and that the experience of the static and the dynamic behavior was relatively balanced. In conclusion, the experience of visitors in the Fishing Experience Villages is most affected by the environment of the fishing village such as the tidal flats and the coast and the fishing village experience program conducted at the fishing port facilities. In particular, it was found that fishing port facilities such as ports and marinas had a high influence on the awareness of the Fishing Experience Villages. Therefore, it is important to actively utilize the scenery and environment unique to fishing villages in order to revitalize the Fishing Experience Villages experience and improve the quality of the visitor experience. This study is significant in that it studied visitors' experiences in fishing village recreation villages using big data and derived the connection between fishing village and fishing village infrastructure in fishing village experience tourism.