• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.53-62
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• 2023

Effects-Based Operations (EBO) refers to a process for achieving strategic goals by focusing on effects rather than attrition-based destruction. For a successful implementation of EBO, identifying key nodes in an adversary network is crucial in the process of EBO. In this study, we suggest a network-based approach that combines network centrality and optimization to select the most influential nodes. First, we analyze the adversary's network structure to identify the node influence using degree and betweenness centrality. Degree centrality refers to the extent of direct links of a node to other nodes, and betweenness centrality refers to the extent to which a node lies between the paths connecting other nodes of a network together. Based on the centrality results, we then suggest an optimization model in which we minimize the sum of the main effects of the adversary by identifying the most influential nodes under the dynamic nature of the adversary network structure. Our results show that key node identification based on our optimization model outperforms simple centrality-based node identification in terms of decreasing the entire network value. We expect that these results can provide insight not only to military field for selecting key targets, but also to other multidisciplinary areas in identifying key nodes when they are interacting to each other in a network.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.25-31
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• 2016

There are many methods to describe the importance of a node, centrality, in a graph. In this paper, we focus on the eigenvector centrality. In this paper, an analytical method to estimate the difference of centrality with an additional edge in a graph is proposed. In order to validate the analytical method to estimate the centrality, two problems, to decide an additional edge that maximizes the difference of all centralities of all nodes in the graph and to decide an additional edge that maximizes the centrality of a specific node, are solved using three kinds of random graphs and the results of the estimated edge and observed edge are compared. Though the estimated centrality difference is slightly different from the observed real centrality in some cases, it is shown that the proposed method is effective to estimate the centrality difference with a short running time.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권2호
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• pp.121-126
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• 2022

The shortest path betweenness value of a node quantifies the amount of information passing through the node when all the pairs of nodes in the network exchange information in full capacity measured by the number of the shortest paths between the pairs assuming that the information travels in the shortest paths. It is calculated as the cumulative of the fractions of the number of shortest paths between the node pairs over how many of them actually pass through the node of interest. It's possible for a node to have zero or underrated betweenness value while sitting just next to the giant flow of information. These nodes may have a significant influence on the network when the normal flow of information is disrupted. We propose a betweenness centrality measure called collective betweenness that takes into account the surroundings of a node. We will compare our measure with other centrality metrics and show some applications of it.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.39-47
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• 2015

그래프에서 각 노드에 대해 그래프 내의 중요도를 나타내는 중심성(centrality)을 계산할 수 있고, 그 값에 따라 각 노드는 중요도 순위(ranking)를 갖는다. 중심성을 나타내는 방법으로는 여러 척도가 있는데, 본 연구에서는 연결도(degree) 중심성, 밀접도(closeness) 중심성, 특성벡터(eigenvector) 중심성, betweenness 중심성에 국한하여 연구를 수행하였다. 본 연구는 그래프에서 에지를 하나 추가할 경우, 그래프 내 노드 전체에 미치는 노드의 중심성 및 순위의 변화를 실험계산을 통해 확인한다. 그리고, 추가되는 에지가 노드 전체의 중심성 및 순위에 미치는 영향은 그래프의 형태에 따라 달라진다는 것을 PCA(Principal Component Analysis)를 통해 밝혔다. 이 사실은 그래프의 구조적 특성을 구분하는 방법으로도 사용될 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제30권4호
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• pp.241-264
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• 2013

이 연구에서는 공개된 가중 네트워크 분석용 소프트웨어인 Opsahl의 tnet과 이재윤의 WNET에서 지원하는 가중 네트워크 중심성 지수를 비교 분석해보았다. tnet은 가중 연결정도중심성, 가중 근접중심성, 가중 매개중심성을 지원하고, WNET은 최근접이웃중심성, 평균연관성, 평균프로파일연관성, 삼각매개중심성을 지원한다. 가상 데이터를 대상으로 한 분석에서 tnet의 중심성 지수는 링크 가중치의 선형변화에 민감한 반면 WNET의 중심성 지수는 선형 변화에 영향을 받지 않았다. 실제 네트워크 6종을 대상으로 가중 네트워크 중심성을 측정하고 결과를 비교하여 두 소프트웨어의 가중 네트워크 중심성지수들의 특징을 파악하고 중심성 지수 간 관계를 살펴보았다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권1호
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• pp.37-44
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• 2015

사회관계망 분석에 있어서 매개 중심도(Betweenness Centrality)는 네트워크를 구성하는 노드들의 상대적인 중요도를 파악하기 위한 척도로서 주로 사용되어 왔다. 그러나 매개 중심도를 측정하기 위한 시간 복잡도가 높기 때문에 대규모의 온라인 사회관계망 서비스에서 각 노드의 매개 중심도를 산출하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 그래서 본 연구팀에서는 과거에 네트워크를 구성하는 각각의 노드들마다 자신의 지역 정보를 활용하여 확장 자아 네트워크(Expanded Ego Network)를 정의하고 그 네트워크에서 확장 자아 매개 중심도(Expanded Ego Betweenness)를 산출하여 기존의 매개 중심도를 대체하려는 시도를 하였다. 본 논문에서는 지역정보 기반의 확장 자아 네트워크의 특징을 분석하여 확장 자아 매개 중심도를 빠르게 산출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 그리고 일반적인 사회관계망의 특성을 대표하는 Barab$\acute{a}$si-Albert 네트워크 모델을 사용한 가상 네트워크와 실제 사회관계망을 대표하는 페이스북 친구 관계 네트워크에서의 실험을 통하여 확장 자아 매개 중심도의 중요도 순위가 기존 매개 중심도의 중요도 순위와 거의 일치함을 보인다. 또한 제안하는 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 확장 자아 네트워크에서의 확장 자아 매개 중심도를 더 빠르게 산출함을 보인다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권1호
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• pp.47-54
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• 2022

We analyze and compare the structure of the networks of Netflix, Disney+, and OCN, which are forerunners in OTT market, on Twitter. This study employs NodeXL pro as a visualization software package for social network analysis. As a result of the comparison with values of Vertices, Connected Components, Average Geodesic Distance, Average Betweenness Centrality, and Average Closeness Centrality. Netflix has comparative advantages at Vertices, Connected Components, and Average Closeness Centrality, OCN at Average Geodesic Distance, and Disney+ at Average Betweenness Centrality. Netflix has a more appropriate social network for influencer marketing than Disney+ and OCN. Based on the analysis results, the purpose of this study is to explain the structural differences in the social networks of Netflix, Disney+, and OCN in terms of influencer marketing.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권5호
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• pp.209-216
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• 2013

전통적인 사회관계망 분석에 있어서 각 노드의 매개 중심도는 메시지 전달 측면에서의 각 노드들의 상대적인 중요도를 파악하는 척도로 오랫동안 사용되어 왔다. 하지만, 매개 중심도를 산출하기 위한 계산 복잡도가 높기 때문에 노드의 수와 간선의 수가 매우 많은 대규모 사회관계망에서는 각 노드의 매개 중심도를 산출하기가 어렵다. 본 논문에서는 각 노드들마다 자신의 지역정보, 즉 이웃노드들이 지닌 각각의 이웃노드 정보를 활용하여 구성가능한 확장 자아 네트워크(Expanded Ego Network)를 새롭게 정의하고 이러한 네트워크를 기반으로 확장 자아 매개 중심도(Expanded Ego Betweenness Centrality)를 정의한다. 일반적인 사회관계망의 특성인 척도 없는 네트워크(Scale-free Network)를 생성할 수 있는 Barab$\acute{a}$si-Albert 네트워크 모델을 사용한 실험을 통하여 제안한 확장 자아 매개 중심도의 각 노드별 순위는 기존의 전통적인 방식으로 산출한 매개 중심도의 각 노드별 순위와 거의 일치함을 보인다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.81-94
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• 2023

본 연구는 2022년 Skytrax가 실시한 항공사 평가 중 최상위 등급에 해당하는 카타르 항공, 싱가포르 항공, 에미레이트 항공, ANA 항공과 9위인 대한항공을 대상으로 Twitter 상의 소셜 네트워크 구조를 비교 분석하여 그 차이점을 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 소셜 네트워크 분석 프로그램인 NodeXL를 활용하였다. 항공사별 소셜 네트워크의 차이를 비교하기 위한 지표로 Vertex, Unique Edges, Single-Vertex Connected Components, Maximum Geodesic Distance, Average Geodesic Distance, Average Degree Centrality, Average Closeness Centrality, 그리고 Average Betweenness Centrality를 활용한 결과, 종합적으로 싱가포르 항공의 소셜 네트워크가 다른 항공사의 것이 비해 강한 연결망을 형성하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 항공사별 소셜 네트워크내에서 정보 및 자원의 흐름뿐만 아니라 상호작용에 큰 영향을 미치는 유력자(Influencer)가 누구이며, 어떤 역할을 하는지를 확인 결과에서도 카타르 항공과 싱가포르 항공이 다른 항공사에 비해 우수한 것으로 평가되었다. 본 연구는 이런 분석 결과를 토대로, 항공사의 소셜 네트워크 활용 필요성과 유용성 제고 차원에서 시사점을 제시하였다.

• 한국경영과학회지
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• 제40권4호
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• pp.107-121
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• 2015

Diffusion of innovation is the process in which an innovation is communicated through certain channels over time among the members of a social system. The literatures have emphasized the importance of interpersonal network influences on individuals in convincing them to adopt innovations and thereby promoting its diffusion. In particular, the behavior of opinion leaders who lead in influencing others' opinion is important in determining the rate of adoption of innovation in a system. Centrality has been recognized as a good indicator that quantifies a node's influences on others in a given network. However, recent studies have questioned its relevance on various different types of diffusion processes. In this regard, this study aims at examining the effect of a node exhibiting high centrality on expediting diffusion of innovations. In particular, we considered the situation where two innovations compete with each other to be adopted by potential adopters who are personally connected with each other. In order to analyze this competitive diffusion process, we developed a simulation model and conducted regression analyses on the outcomes of the simulations performed. The results suggest that the effect of a node with high centrality can be substantially reduced depending upon the type of a network structure or the adoption thresholds of potential adopters in a network.