In a new age of smart tourism, free independent travelers (FITs) choose their travel routes in a more diversified and less predictable way with the aid of smart services. This paper focuses on the movements of Chinese outbound FITs in the U.S. in the year of 2018. 110 places to visit (destinations) extracted from 122 travel routes recommendations on Qyer.com, a major online travel community in China, are analyzed with social network analysis (SNA). Based on the results of SNA, employing degree centrality, eigenvector centrality, betweenness centrality, network visualization, and cluster diagram methods, some preferred cities and natural attractions outside city centers (i.e., New York City (NYC), Los Angeles, San Francisco, Washington D.C., and Niagara Falls) are identified. Moreover, it is found that NYC in the East and Los Angeles in the West play a major role in the movements of Chinese FITs. This study contributes to the body of knowledge on tourist destination movements and provides valuable implications for smart service development in the tourism and hospitality industry.
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.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제29권4호
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pp.487-498
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2022
Social network analysis (SNA) techniques have recently been developed to monitor and detect abnormal behaviors in social networks. As a useful tool for process monitoring, control charts are also useful for network monitoring. In this paper, the degree and closeness centrality measures, in which each has global and local perspectives, respectively, are applied to an exponentially weighted moving average (EWMA) chart and a multinomial cumulative sum (CUSUM) chart for monitoring undirected weighted networks. In general, EWMA charts monitor only one variable in a single chart, whereas multinomial CUSUM charts can monitor a categorical variable, in which several variables are transformed through classification rules, in a single chart. To monitor both degree centrality and closeness centrality simultaneously, we categorize them based on the average of each measure and then apply to the multinomial CUSUM chart. In this case, the global and local attributes of the network can be monitored simultaneously with a single chart. We also evaluate the performance of the proposed procedure through a simulation study.
This study aims to analyze the International trade network of Water transport service using Social Network Analysis for defining the status of Korean Water transport industry. This study use World Input-Output Table of Asian Development Bank from 2000 to 2020 and build the International trade matrix of Water transport service from that. Therefore, this study analyze Out-degree centrality, In-degree centrality and betweenness centrality of Korea and other main countries in the matrix of World Water transport industry. As a result, Korea rank above 10th in the all centralities and the total output also rank 8th in the world, therefore, this study show the importance of Korean Water transport industry in the world. However, Singapore has the highest centrality in the world, even though China has the largest Total output among 63 countries.
상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.
유라시아의 지역 내 인프라 연결과 협력에 관하여 많은 국가들이 다양한 정책을 추진하고 있는 가운데 중국은 일대일로 사업을 제시했으며, 60여 개국 이상이 사업에 참여하면서 중국은 유라시아 물류 인프라 개발에서 매우 큰 영향력을 행사하게 될 것으로 예상되고 있다. 본 연구는 사회네트워크 방법론을 통해 주요 철도역에 대한 네트워크를 분석했다. 유라시아 대륙의 대표적 철도노선인 TAR, TEN-T, TRACECA, GMS 경로를 통해 65개 국가, 994개 철도역에 대한 네트워크를 구성했으며, SNA의 측면에서 주요 철도역에 대한 특징을 제시하고, 중국과 전체 유라시아 네트워크를 비교했다. 유라시아 및 중국 네트워크에 대한 분석을 통해 연결중심성과 매개중심성에서 각각 상위 30개 역을 제시했으며, 연결성 측면에서 태국 방콕, 조지아의 트빌리시, 아제르바이젠의 바쿠, 중국의 쿤밍, 루마니아의 부쿠레슈티 등이, 매개성 측면에서 아제르바이젠의 바쿠, 알야트, 중국의 바오지, 투르판, 우즈베키스탄의 카르시, 터키의 카스 등이 높은 순위를 보였다. 또한, 중국 네트워크에서는 쿤밍, 난닝, 거쥬역의 연결성과 바오지, 쿤밍, 란저우역 등의 매개성이 높게 도출되었다. 중국에서 추진하는 일대일로 사업은 유라시아 전체의 인프라 연결 확충을 기본 전제로 하고 있지만, 중국과의 연계성 강화를 위한 인프라 개발에 높은 비중이 예상되며, 이런 관점에서 국제 물류 거점에 대한 연구는 중국 네트워크에서 차지하는 중요성을 병행해서 검토할 필요가 있다.
This study is about the influence of authors' centrality on research outcomes in a large-scale collaborative research network. Using the social network analysis method, five types of centralities were derived. Six research outcomes of individual researchers were also derived through bibliographic information of the social science field for the last 10 years. A multivariate regression analysis was conducted to examine the causal relationship between the centrality and research outcome, and the effect of centrality on research outcomes was found to be statistically significant. The result of this study shows that the revised citation and H-index significantly influenced the authors' centrality. This result can imply that the centrality of the researcher can expect a considerable influence of the thesis as well as a certain level of productivity. The meaning of this study is to analyze the effect of centrality on the research outcomes of the large-scale collaborative research network in the past decade, and is carefully to suggest a guideline in order to support new research information services for active researchers and the advancement of collaborative research. This study has its limitation for interpreting the diverse academic fields of the social sciences in a uniform way. In future study, it is necessary to conduct studies using various weighted indices for network centrality in order to measure the influence of research.
본 연구는 사회 연결망 분석 기법(SNA)을 통하여 최근 10년간 중국대학의 과학연구 및 개발의 효율성 평가현황과 연구동향을 파악하는데 목적이 있다. 분석에 사용된 자료는 중국의 CNKI 학술 자료집에서 589개의 논문을 추출하여 과학 연구 개발 효율성 평가와 직접적으로 관련된 190개의 논문을 선택하여 분석하였다. 분석 결과 중국대학의 과학기술 연구 효율성 평가 현황, 연구 트렌드 파악, 과학 연구개발에 미치는 주요 요인 및 과학연구의 교류를 촉진하는 주요 요인을 확인할 수 있었다. 본 연구는 대학의 과학 연구 개발을 촉진하고, 과학 연구 관리를 강화하며 지식 교류를 촉진하는 긍정적인 의미를 제공할 수 있다. 이 연구는 실제 중국 연구 환경의 과학 연구 동향을 종합적으로 분석하는 데 한계가 있다. 후속 연구는 중국과 다른 나라의 동향을 비교할 필요가 있다.
본 논문은 효율적인 컨테이너 터미널의 영향력을 평가하기 위해 광양항과 부산항 컨테이너 터미널을 분석대상으로 선정하였다. 연구방법은 DEA분석(CCR, BCC모형) 후 DMU를 노드로 하고, DEA(BCC모형)의 참조집단과 람다값을 이용하여 사회 네트워크를 생성하고 아이겐벡터 중심성 분석에 의해 효율적인 DMU들의 영향력을 분석하였다. 분석결과는 첫째, DEA분석 결과 CCR효율성은 부산항의 PNC, HJNC, HPNT 컨테이너 터미널이 효율성 1이고, BCC효율성은 부산항의 신감만부두, 우암부두, PNC, HJNC, HPNT, BNCT 컨테이너 터미널이 효율성 1이다. 둘째, SNA분석 결과 아이겐벡터 중심성 분석에 의하면 HJNC터미널이 0.515로 가장 많이 참조되고 있는 컨테이너 터미널로 영향력이 가장 높은 것으로 볼 수 있다. PNC터미널이 0.512, 우암부두가 0.379, 순이고 광양항의 CJ대한통운 전체 영향력에서는 4위이나, 광양항 컨테이너 터미널 중에서는 0.256으로 가장 영향력있는 컨테이너 터미널이다.
본 연구는 코로나19의 세계적 대유행(Pandemic)으로 인한 동북아시아 공항 네트워크의 구조적 변화를 분석하고 공항 경쟁력 향상에 도움을 줄 수 있는 정책 제언을 도출하고자 하였다. 이를 위해 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis; SNA)을 이용하여 코로나19 전후 네트워크의 중심성 분석을 시행하고 네트워크를 시각화하였다. 이를 위해 2019년 3월 4~10일 및 2020년 3월 9~15일 각 일주일간의 동북아시아 공항 국제선 전체를 대상으로 출발·도착하는 노선을 OAG(Official Airline Guide)의 Schedules Analyzer Database를 통해 추출하였다. 분석 결과 코로나19 사태 이후 동북아 공항 네트워크의 노드와 링크, 밀도가 감소한 것으로 나타났다. 전반적인 네트워크 밀도 감소 속에서도 인천공항의 중심성은 상대적으로 덜 감소한 것으로 확인되었다. 수요 급감을 겪고 있는 항공운송산업의 위기 극복을 위해 정부 및 공항의 적극적 지원이 필요할 것이다. 본 연구 결과는 코로나19 확산이 동북아시아 공항 네트워크의 중심성 지수에 미친 영향을 분석하여 향후 수요 회복 시 전략 수립에 필요한 실무적 시사점을 제시하였다는 점에서 의의를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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