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검색어: centrality analysis, 검색결과: 4
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초록

과학기술분야 국제협력은 국가 경쟁력 확보를 위해서 필수적이다. 한국은 과학기술의 인적․물적 자원의 한계를 극복하고자 연구의 국제화를 추진하고 있으며 최근 아시아 국가와 연구협력에서 높은 성장률을 보여주었다. 본 연구에서는 네트워크 분석을 이용하여 한국과의 공동연구가 크게 증가한 아시아 국가 간 공동연구 현황을 공저논문 수와 주제범주로 구분하여 실증적으로 파악하였다. 최근 5년간 아시아 국가 간 공저논문 수 기반 네트워크를 살펴보면, 일본, 중국, 한국 등 동북아시아 국가들이 네트워크 중심부에 있었으며 국가 상호 간 공동연구가 활발하게 이루어졌다. 또한 아시아 지역별로 공동연구의 주제범주를 분석한 결과, 동북아시아 지역은 기초과학 분야에서, 남부아시아, 동남아시아, 서남아시아 지역은 의학 분야에서 공동연구가 활발하게 이루어진 것으로 나타났다.

Abstract

Recently, research community in Korea has shown a rapid growth in collaborating with Asian countries. In this study, we analyzed research collaboration among Asian countries using network analysis of co-authored papers as well as subject categories. The network of co-authored papers among Asian countries over the 5-year period since 2005 revealed that Japan, China, and Korea were positioned at the central part of the network and highly productive in collaborative research. In the analysis of the subject categories of co-authored papers in four different Asian regions with 2009 data, physics and material science were found the most productive subject fields in collaborative research in Northeast Asia. On the other hand, medical science was the most collaborative subject field in the remaining Asian regions.

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최근 다양한 주제 분야의 블로그가 이용자의 정보요구를 충족시켜주는 웹 정보원 중 하나로 활용되고 있다. 본 연구에서는 블로그 페이지의 검색 성능을 향상시키기 위하여 이용자가 부여한 태그 및 트랙백을 이용하여 블로그 페이지의 검색 실험을 수행하였다. 실험을 위해 4,908개의 블로그 페이지와 각 페이지에 트랙백으로 연결된 다른 블로그 페이지의 URL을 수집하였다. 검색 자질로 본문의 용어에 이용자 태그를 추가하였을 경우와 네트워크 중심성 값을 반영하였을 경우 모두 검색 성능이 향상되었고, 본문 용어와 이용자 태그를 검색 자질로 함께 사용하고 여기에 중심성 값을 반영하였을 경우 가장 좋은 성능을 보였다.

Abstract

Blogs are now one of the major information resources on the web. The purpose of this study is to enhance the performance of blog retrieval by means of user assigned tags and trackback information. To this end, retrieval experiments were performed with a dataset of 4,908 blog pages together with their associated trackback URLs. In the experiments, text terms, user tags, and network centrality values based on trackbacks were variously combined as retrieval features. The experimental results showed that employing user tags and network centrality values as retrieval features in addition to text words could improve the performance of blog retrieval.

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최일영(경희대학교) ; 이용성(경희대학교) ; 김재경(경희대학교) 2010, Vol.27, No.1, pp.25-40 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2010.27.1.025
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본 연구는 사회 네트워크 분석 기법을 통하여 K대학도서관의 학술DB 이용현황을 분석하고 이용자의 요구에 적합한 서비스를 개발 및 제공하고자 하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 K대학 도서관의 학술DB 로그 데이터를 이용하여 학문분야별, 신분별, 학문분야 및 신분별 학술DB 네트워크를 구성하고 실증 분석하였다. 본 연구의 결과, 전임교원의 학술DB 네트워크와 박사과정의 학술DB 네트워크는 특화된 학술DB를 중심으로 강한 결속력을 보이고 있으며 다른 신분의 학술DB 네트워크보다 밀도, 연결정도 집중도 및 연결정도 중심성이 높게 나타났다.

Abstract

The purpose of this study is to analyze the usage pattern between each academic database through social network analysis, and to support the academic database for users's needs. For this purpose, we have extracted log data to construct the academic database networks in the proxy server of K university library and have analyzed the usage pattern among each research area and among each social position. Our results indicate that the specialized academic database for the research area has more cohesion than the generalized academic database in the full-time professors' network and the doctoral students' network, and the density, degree centrality and degree centralization of the full-time professors' network and the doctoral students' network are higher than those of the other social position networks.

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Abstract

The knowledge sharing in a knowledge management process is much affecting generation and distribution of knowledge. Especially, the knowledge distribution is being revitalized with the center of social media service like twitter and library service 2.0 in the knowledge-based IT (Information Technology) environment. The present research analyzed the structure and characteristics of a social network inside an organization that is growing like an organism through self-organization through tools for SNA (Social Network Analysis) and multiple regression analysis of independent variables such as 1) a relationship between social network's structure and knowledge sharing, 2) a relationship between structural holes and knowledge sharing influence of centrality, 3) a relationship between individual ability and knowledge sharing of information technology and work recognition.

정보관리학회지