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.
This study aims to analyze international trade papers published in Korea during the past 2002-2022 years. Through this study, it is possible to understand the main subject and direction of research in Korea's international trade field. As the research mythologies, this study uses the big data analysis such as the text mining and Social Network Analysis such as frequency analysis, several centrality analysis, and topic analysis. After analyzing the empirical results, the frequency of key word is very high in trade, export, tariff, market, industry, and the performance of firm. However, there has been a tendency to include logistics, e-business, value and chain, and innovation over the time. The degree and closeness centrality analyses also show that the higher frequency key words also have been higher in the degree and closeness centrality. In contrast, the order of eigenvector centrality seems to be different from those of the degree and closeness centrality. The ego network shows the density of business, sale, exchange, and integration appears to be high in order unlike the frequency analysis. The topic analysis shows that the export, trade, tariff, logstics, innovation, industry, value, and chain seem to have high the probabilities of included in several topics.
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.
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.
본 연구의 목적은 네트워크 이론 관점에서 정기선 운항에 따른 해운네트워크 분석을 통한 세계 주요 항만의 중심성을 분석해 보고 항만경쟁력으로 대변되는 항만물동량에 미치는 영향에 대해 알아봄으로써 선사 중심의 항만경쟁력 평가 및 항만당국 및 항만운영자의 컨테이너항만 경쟁력 향상방안과 개발정책에 필요한 근거를 마련하는데 있다. 항만의 네트워크 중심성을 파악하기 위해 이용된 데이터는 Containerization Yearbook과 online의 2007년부터 2011년까지 6년간의 정기선사 서비스 및 항만 데이터를 활용하였으며 분석방법으로는 그래프 이론의 한 부문인 사회 네트워크 분석(SNA: Social Network Analysis)을 이용하였다. 또한 이를 통해 도출된 주요 항만의 중심성과 항만경쟁력에 영향을 미치는 요인을 선행연구를 통해 도출하여 항만물동량과의 패널 회귀분석을 실시하였다. 연구결과, 세계 주요항만의 중심성을 분석하여 시간에 흐름에 따른 항만 네트워크 내 역할에 대해 파악되었고, 고정효과모형(Fixed effect model)으로 선택된 패널회귀분석을 통해 거시경제변수인 GDP, 선석의 변화율 및 항만 중심성 중 위세 중심성(Eigenvector Centrality)이 정(+)의 영향을 미치는 변수로 분석되었다.
현재 인천항은 국내 컨테이너 처리물동량 3위 항만으로 2013년~2014년 컨테이너 처리 물동량 200만 TEU를 달성하였으며 국내 컨테이너 처리 물동량 2위인 광양항과의 물동량 차이를 줄이며 국내 2위 컨테이너 항만으로 도약하기 위해 노력하고 있다. 또한 지속적인 컨테이너 물동량 증가에 대비하여 2015년 6월 인천 송도에 인천 신항을 개장하며 국내 및 세계 주요 컨테이너항만으로 발전하기 위한 발판을 마련하였다. 이처럼 인천항의 컨테이너 항만으로서의 역할이 커지고 있어 인천항을 기항하고 있는 컨테이너 정기선 항로(항만 네트워크)의 역할과 향후 방향성 설정에 대한 관심이 늘어나고 있다. 본 연구는 인천항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로를 중심으로 하는 시계열 자료(2008년~2015년)를 분석하여 인천항 컨테이너 정기선 항로의 변화에 대해 확인 하였으며 이를 통해 남중국/동남아시아 항로의 증가세가 인천항 컨테이너 정기선 항로의 증가에 긍정적 영향을 미쳤다는 점과 2008년도에 비해 인천항 컨테이너 정기선 항로의 다변화가 이루어지고 있음을 확인하였다. 그리고 최근 해운 항만 분야에 도입되고 있는 사회연결망분석(Social Network Analysis)을 통해 인천항 컨테이너 정기선 항로상의 중앙성(Centrality) 분석을 시행하였다. 인천항 컨테이너 정기선 항로상에 연결정도 중앙성(degree centrality), 인접 중앙성(closeness centrality), 사이 중앙성(betweenness centrality)이 높은 항만 및 그 변화를 확인하였으며, 이를 통해 국내에는 부산항이 국외에는 홍콩항이 높은 중심성(Centrality)을 가지는 것으로 나타났다. 이를 통해 인천항의 네트워크상 허브 항만은 세계 컨테이너 물동량 순위(14년 기준) 1위, 2위를 차지하는 상해, 싱가포르가 아님을 확인하였으며, 또한 중국 동부 항만의 중심성이 상대적으로 낮은 점에서 현재까지 중국 동부 항만이 인천항의 네트워크상 허브 역할을 하지 않고 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 대규모 워크플로우 기반 소셜 네트워크를 위한 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하고, 그에 대한 성능 분석을 수행한다. 기존의 근접 중심도 분석 방법은 특정 노드와 다른 모든 노드들 간의 최단거리를 구하므로 네트워크의 크기가 커짐에 따라 근접 중심도 분석 시간이 기하급수적으로 증가하는 문제점을 가진다. 이로 인해 대규모 소셜 네트워크의 근접 중심도 랭킹 과정에도 계산시간 문제를 가진다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 논문에서는 추정기법을 활용한 근접 중심도 랭킹 알고리즘을 구현하며 기존 알고리즘과의 성능 분석을 수행한다. 이는 약 50%의 계산 시간 단축 결과를 보여주었다.
This study tried to analyze the keywords of the papers published in the Korea Safety Management Science by using the social network analysis. In order to extract the keywords, information on journal articles published from 2018 to 2021 was extracted from the SCIENCE ON. Among the keywords extracted from a total of 129 papers, the keywords with similar meanings were standardized. The keywords used in the same paper were visualized by connecting them through a network. Four centrality indicators of the social network analysis were used to analyze the effect of the keyword. Safety, Safety management, Apartment, Fire hose, SMEs, Virtual reality, Machine learning, Waterproof time, R&D capability, and Job crafting were selected as the keywords analyzed with high influence in the four centrality indicators.
The cruise industry in the Mediterranean region increased from 2000-2018, being the second most important region after the Caribbean. The purpose of this study was to analyze the networks and hub ports of the Mediterranean. This paper used the SNA (Social Network Analysis) methodology, which includes Hub and Authority Combined Centrality (HACC) that has been used to analyze cruise port centrality, as well as degree centrality such as In-Degree, Out-Degree, and Betweenness. This empirical study suggests that the top three ports of the Mediterranean ports' network in terms of hub index are Barcelona, Civitavecchia, and Palma de Mallorca. The academic implications are the suggestion for data integration based on real itineraries and numbers of POC (Port of Calls), as well as the selection of the hubs of the targeted areas. The practical implications are suggested such as a clear requirement for cruise industry, as a way to widen the scope for the Mediterranean region and a valuable reference for cruise ship companies to select the best fit home ports.
본 연구의 목적은 네트워크분석을 통하여 전문대학생들의 학급 내 친구관계 네트워크를 구조화하고 네트워크 중심성 지수가 개인의 학습성과에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위해 학습 네트워크와 오락 네트워크 각각에 대한 네트워크 데이터를 수집하여 네트워크를 구조화하고 중심성 지수를 추출하였다. 이를 독립변수로, 학습성과 변수를 종속변수로 하여 친구관계 네트워크 중심성이 학습성과에 미치는 영향을 검증하였다. 연구결과 1,2학년 모두 학습 네트워크의 개인별 중심성과 학습성과와의 관계는 유의미하였으며 오락 네트워크의 중심성과의 학습성과와의 상관관계는 유의미하지 않았다. 학습 네트워크의 개인별 중심성과 학습성과와의 회귀분석 결과 1,2학년 모두 학습 네트워크의 중심성 지수는 개인의 학습성과를 예측하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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