Kyungeun Oh;Sulim Kim;HanByeol Stella Choi;Heeseok Lee
Information Systems Review
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v.24
no.4
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pp.1-22
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2022
The transition to a non-face-to-face consumer society has rapidly occurred since Covid-19. The need for a subdivided urban logistics policy centered on courier delivery, a life-friendly last-mile logistics service, has been raised. This study proposes a SNS-based method that can analyze the demand relationship by region and product, respectively. We extend the market basket network (MBN) and co-purchased product network (CPN), find product category patterns, and confirm regional differences by using delivery order data. Our results imply that SNA analysis can be effectively applied to inventory distribution or product (SKU) selection strategies in urban logistics.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.1
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pp.79-86
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2021
In order to increase the probability of success in big data projects, quantified techniques are required to analyze the root cause of risks from complex causes and establish optimal countermeasures. To this end, this study measures risk factors and relationships through SNA analysis and presents a way to respond to risks based on them. In other words, it derives a dependency network matrix by utilizing the results of correlation analysis between risk groups in the big data projects presented in the preliminary study and performs SNA analysis. In order to derive the dependency network matrix, partial correlation is obtained from the correlation between the risk nodes, and activity dependencies are derived by node by calculating the correlation influence and correlation dependency, thereby producing the causal relationship between the risk nodes and the degree of influence between all nodes in correlation. Recognizing the root cause of risks from networks between risk factors derived through SNA between risk factors enables more optimized and efficient risk management. This study is the first to apply SNA analysis techniques in relation to risk management response, and the results of this study are significant in that it not only optimizes the sequence of risk management for major risks in relation to risk management in IT projects but also presents a new risk analysis technique for risk control.
Ports play a crucial role in the complex global supply chain. While many researchers have used social network analysis (SNA) to study active networks, there is a lack of SNA cohesion analysis specifically related to logistics and trade. Therefore, this study aims to identify time-series structural changes in all domestic import and export logistics networks, including regions, ports, and airports, by utilizing techniques such as k-core and community analysis. To carry out this analysis, we rely on data from the Korea Customs Service's Import and Export Logistics Statistical Yearbook spanning from 2004 to 2022. The findings from the k-core and community analysis indicate that the cohesion of the domestic import and export logistics network has continuously strengthened over time. Moreover, it reveals that regions, ports, and airports are becoming more cohesive and homogeneous, with Busan Port emerging as the central hub of a large community. These insights are expected to enhance our understanding of global logistics dynamics and contribute to the development of policies and sustainable import and export logistics processes.
Though the SNA (social network analysis ; SNA) has been used for various fields, esp. social science field, ig. politics, journalism, and science of public administration as well as natural science field, there are few studies about the introduction of analysis tools. In order to perform the SNA, collecting data which are fit for the purpose, statistical values deduction and visualized results made by analysis tool are necessary, but the studies, which explain them systematically, are not sufficient yet. So, in this study, we are intended to introduce the analytic process, from the data input to the interpretation, with proven data. using the R program, which is free, in order to help researchers who have any plan to study using the SNA. The proven data in this study are quoted ones in the domestic scientific journals of food, which are those supplied citation index DB of Korean scientific journals. As a study methodology, the SNA is a new paradigm to substitute existing research methods as well as a complement of statistical analysis. Therefore, this study would contribute to vitalization of the SNA.
This study aims to prevent the serious threat from dangerous person or group by responding or blocking or separating illegal activities by use of SNA: Social Network Analysis. SNA enables to identify the complex social relation of suspect and individuals in order to enhance the effectiveness and efficiency of investigation. SNS has rapidly developed and expanded without restriction of physical distance and geo-location for making new relation among people and sharing large amount of information. As rise of SNS(facebook and twitter) related crimes, terrorist group 'ISIS' has used their website for promotion of their activity and recruitment. The use of SNS costs relatively lower than other methods to achieve their goals so it has been widely used by terrorist groups. Since it has a significant ripple effect, it is imperative to stop their activity. Therefore, this study precisely describes criminal and terrorist activities on SNS and demonstrates how effectively detect, block and respond against their activities. Further study is also suggested.
Large business groups typically have central firms through which their controlling families establish (or acquire) new firms and maintain control over other member firms. Research on corporate governance has developed metrics to identify those central firms and investigated an impact of the centrality on ownership structure and firm's financial performance. This paper introduces centrality metrics used in social network analysis (SNA) to measure how crucial a role each firm plays in the ownership structure of its business group. Then, the SNA centrality metrics are compared with the metrics developed in corporate governance field. Also, we test the relationship between the SNA centrality metrics and firm's value. Experimental results show that the SNA centrality metrics are closely correlated with the centrality metrics used in corporate governance and are significantly correlated with firm's value.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.6
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pp.165-174
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2019
Naval ship maintenance generally produces various issues for effective maintenance methods and procedures, because they have been composed by numerous modules and systems, and manual-oriented maintenance needed well-trained technicians who always busy to do many other works. In this paper, we adapt SNA scheme to the service procedure and trends of ROK naval ships' equipments. Various SNA algorithms are deployed which show lots of operating options, and we show analysis results that have enough potential improvement points for the maintainers.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.7
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pp.125-133
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2019
Because military weapons systems for special purposes are small and complex, they are not easy to maintain. Therefore, it is very important to maintain combat strength through quick maintenance in the event of a breakdown. In particular, naval ships are complex weapon systems equipped with various equipment, so other equipment must be considered for maintenance in the event of equipment failure, so that skilled maintenance personnel have a great influence on rapid maintenance. Therefore, in this paper, we analyzed maintenance data of defense equipment maintenance information system through text mining and social network analysis(SNA), and tried to identify the naval ship maintenance expertise. The defense equipment maintenance information system is a system that manages military equipment efficiently. In this study, the data(2,538cases) of some naval ship maintenance teams were analyzed. In detail, we examined the contents of main maintenance and maintenance personnel through text mining(word cloud, word network). Next, social network analysis(collaboration analysis, centrality analysis) was used to confirm the collaboration relationship between maintenance personnel and maintenance expertise. Finally, we compare the results of text mining and social network analysis(SNA) to find out appropriate methods for finding and finding naval ship maintenance expertise.
It has been pointed out as a limitation that the rank of some efficient DMUs(decision making units) cannot be discriminated due to the relativity nature of efficiency measured by DEA(data envelopment analysis), comparing the production structure. Recently, to solve this problem, a DEA-SNA(social network analysis) model that combines SNA techniques with data envelopment analysis has been studied intensively. Several models have been proposed using techniques such as eigenvector centrality, pagerank centrality, and hypertext induced topic selection(HITS) algorithm, but DMUs that cannot be ranked still remain. Moreover, in the process of extracting latent information within the DMU group to build effective network, a problem that violates the basic assumptions of the DEA also arises. This study is meaningful in finding the cause of the limitations by comparing and analyzing the characteristics of the DEA-SNA model proposed so far, and based on this, suggesting the direction and possibility to develop more advanced model. Through the results of this study, it will be enable to further expand the field of research related to DEA.
Although there has been a great change in the Chinese logistics industry, there have been few studies on the research trends of logistics in China. Existing research has been conducted on subdivision topics such as transportation efficiency, warehouse location and port efficiency. In this study, the research trends of logistics in China from 2000 to 2017 were analyzed using SNA method. The data were collected from foreign journals and a total of 82 related papers were used for analysis. The first period (2000-2008) was derived from the top keywords such as "Globalization", "Hong Kong", "FDI" and "outsousing". The results of the second period (2009-2013) were derived from keywords such as "international trade" and "reverse logistics", and in the third period (2013-2017) "3PL", "warehousing", "railways" "supply chain", "economic", "port" and "Belt and Road" The analysis of China's logistics using SNA method shows that the research trend of China's logistics is evolving as China is changing rapidly under the globalization context.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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