본 연구는 그동안 우리나라에서 발표된 BTS 관련연구의 동향을 분류 하여 보다 체계적이고 발전적인 연구방향을 제시하기 위한 목적으로 실 시되었다. 분석대상 논문은 다양한 학문분야별 영역에서 BTS의 학문적 가치를 증명하기 위해 수행되었다는 전제로 2007년부터 2024년 2월까지 국내학술지에 게재된 논문 167편을 분석하였다. 선행연구 기반의 논문분 석 준거 틀에 따라 출처 및 연도별, 연구방법별, 연구분야별, 주제어 네 트워크 분석을 실시하였다. 연구동향 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 연 구의 출처 및 연구별 연구동향에서는 2019년부터 본격적인 연구증가 추 세를 보였고, 2020∼2022년에 가장 많은 논문이 발표되었다. 둘째, 연구 방법별 동향에서는 질적연구가 128편(77%),으로 가장 많았고, 셋째, 연 구분야별 동향에서는 복합학분야가 50편(30%)으로 가장 높게 나타났다. 넷째, 주제어 네트워크 분석에서 가장 빈도가 높은 주요 키워드는 ‘방탄 소년단’, 케이팝‘, ’팬덤‘, ’한류‘로 나타났다. 이러한 연구결과를 토대로 K-팝 관련연구에서 BTS 연구가 주는 시사점과 연구방향을 논의하였다.

본 연구의 목적은 국내 학술지에 게재된 크리스천 코칭과 관련된 논문을 대 상으로 키워드 네트워크과 토픽을 분석하여 연구 동향을 살펴보는 것이다. 이를 위하여 KCI에서 2008년부터 2024년까지 한국연구재단 등재지와 등재후보지에 게재된 36건의 크리스천 코칭 관련 논문을 분석하였다. 키워드 네트워크와 토픽 모델링을 분석하기 위하여 넷마이너(NetMiner) 4.0 프로그램을 활용하였다. 키 워드 네트워크 분석은 빈도분석과 키워드 동시 출현분석, 중심성 분석(연결 중 심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 하였다. 토픽모델링 분석은 LDA 기법을 활 용하여 논문에 잠재된 토픽과 키워드를 추출하였다. 키워드 네트워크 분석 결과 ‘코칭’, ‘연구’, ‘크리스천’, ‘프로그램’, ‘교회’, ‘리더십’ 등이 주요 키워드로 나타났 다. 토픽모델링 분석 결과 Topic-1(상담활동), Topic-2(목회 활동), Topic-3(코 칭 활동), Topic-4 (크리스천 신앙), Topic-5(코칭 연구), Topic-6(연구 활동), Topic-7(교수 활동)으로, 총 7개의 토픽으로 구성되었다. 연구 결과 ‘코칭’, ‘연 구’, ‘교회’, ‘크리스천’ 등의 키워드가 높은 연결 중심성을 보였음이 확인되었다. ‘코칭’은 연결 중심성, 근접 중심성과 매개 중심성 모두에서 높은 값을 보여, 크 리스천 코칭 연구의 핵심적인 역할을 하고 있음이 나타났다. 본 연구의 결과는 크리스천 코칭 연구에 유용한 기초자료를 제공하고 크리스천과 교회 성장에 도 움을 줄 수 있는 방안 마련에 기여 할 것이다.

이 연구는 구강보건정책 연구 동향을 파악하여 구강보건정책 개선에 활용할 기초자료를 제공하고자 하였다. 2010년부터 2024년까지 RISS에 게재된 구강보건정책 관련 연구 97편의 주제어를 Net-Miner 4.0 프로그 램으로 네트워크 분석한 결과는 다음과 같다. 구강보건정책 연구 주제어 의 출현 빈도는 노인, 구강관리, 구강보건인식이 높게 나타났다. 연결 중 심성이 높은 주제어는 구강관리, 융복합, 삶의 질이었다. 구강보건정책 연구 응집구조분석 결과 1집단은 유아 청소년 구강보건정책, 2집단은 성 인 구강보건 정책, 3집단은 노인 구강보건정책, 4집단은 치주 및 보험 구강보건정책, 5집단은 삶의 질 관련 구강정책 영향요인 연구로 구성되 었다. Modularity 값은 0.257로 모듈화됨을 확인하였다. 구강보건정책 연구는 대상자, 중대구강질환, 삶의 질 중심으로 진행되었고 고령화 사회 시대적 흐름을 반영한 정책연구 확대가 요구되었다.

최근 원자력 지진 PSA(Probabilistic Safety Assessment)를 토대로 산업시설물의 지진 PSA를 수행하는 연구가 진행되었다. 해당 연 구는 원자력 발전소와 산업시설물의 차이를 파악하고, 최종적으로 운영정지를 목표로 하는 고장수목(Fault Tree)를 구축한 후 시각적 확률도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)으로 변환하였다. 본 연구는 선행연구를 기반으로 지진으로 유발된 구조손상 으로 인해 발생 가능한 화재･폭발에 대해 PSA를 수행하고자 하였다. 이를 위해 화재･폭발을 사건수목(Event Tree)으로 표현하고, BN 으로 변환하였다. 변환된 BN은 화재･폭발 모듈로서 선행연구에서 제시된 고장수목 기반 BN과 연계되어 최종적으로 지진 유발 화재･ 폭발 PSA를 수행할 수 있는 BN 기반 방법론이 개발되었다. 개발된 BN을 검증하기위해 수치예제로서 가상의 가스플랜트 Plot Plan을 생성하였고, 가스플랜트의 설비 종류가 구체적으로 반영된 대규모 BN을 구축하였다. 해당 BN을 이용하여 지진 규모에 따른 전체시 스템의 운영정지 확률 및 하위시스템들의 고장확률 산정과 더불어 역으로 전체시스템이 운영 정지되었을 때 하위시스템들의 영향도 분석과 화재･폭발 가능성을 산정하여 다양한 의사결정을 수행할 수 있음을 제시함으로써 그 우수성을 확인하였다.

본 연구는 난온대림에 속한 도서지역에서 조사한 대량의 식생 데이터로 식물사회네트워크 분석을 통해 식물군락의 수종간 상호관계를 파악하고자 했다. 상록활엽수 성숙림에 출현하는 교목성 후박나무·구실잣밤나무·생달나무·광나무, 관목성 돈나무·자금우, 덩굴성 마삭줄·멀꿀이 서로 강한 양성결합(+)을 보였다. 이 수종들은 낙엽활엽수종과는 음성결 합(-)하거나 친소관계가 없었는데 이는 입지환경 차이가 크기 때문이다. 식물사회네트워크 소시오그램에서 4개의 그룹 으로 묶어 상록활엽수종인 그룹Ⅰ과 낙활엽수종인 그룹Ⅱ의 수종간에는 중심성과 연결성이 높게 나타났다. 소시오그램 의 수종(노드) 배치와 연결정도(그룹화)는 DCA분석와 같이 환경요인과 식물군집의 특성을 간접적으로 추정 가능한 것으로 분석됐다. 식물사회네트워크상 중심성과 영향력이 큰 수종은 마삭줄·사스레피나무·생강나무·때죽나무 등이었 다. 이 수종은 생태적 지위의 범위가 넓은 일반종이면서 숲틈과 훼손지 등에 흔히 출현하는 기회종의 특성과 생존전략을 갖는 것으로 보인다. 이 수종들이 식물군집의 종간 상호작용과 군집의 구조와 기능 변화에 그 역할이 클 것이다. 하지만 실제 식물사회에서 어떤 상호작용을 통해 식물군집 변화에 영향을 미치는지는 장기적인 연구와 심도 있는 논의가 필요하다.

본 연구에서는 구조물의 재료, 구조물의 단면, 지진 하중등의 불확실성을 고려한 저형 전단벽의 최대 전단력를 예측하는 뉴 런-네트워크 모델을 개발하였다. 이를 위해 실험 데이터를 통해 검증된 박스타입 저형 전단벽 수치해석 모델을 구축하였고, 가정된 분 포를 통해 200개의 구조물의 재료, 단면변수를 라틴 하이퍼 큐브 샘플링을 통해 추출하였다. 또한 이전 연구에서 사용된 인공지진파를 데이터를 기반으로 10개의 다른 PGA 레벨별 총 200개의 인공지진파 데이터를 구축하였다. 뉴런-네트워크 모델의 Training 및 testing을 위해 200개의 데이터셋에 상응 수치해석 모델을 구축하고 최대 전단력을 산출하였다. 이렇게 구축된 데이터셋을 이용하여 최종적으로 뉴런-네트워크 모델을 확정하였다. 마지막으로 구축된 모델로부터 얻어진 취약도와 기존에 사용되는 방법들로부터 얻은 취약도를 비교, 분석하여 본 연구에서 구축된 모델의 정확도를 보여주었다.

본 연구는 OSM 데이터를 활용하여 북한 도시별 도로망 데이터를 수집하고 OSMnx을 적용하여 도로망 네트워크의 공간패턴을 분석하였다. 분석 결과, 도로망의 특성에 있어서 도시 간의 격차를 확인하였다. 이와 함께 도로 밀도를 이용한 군집분석을 통해 유사한 특징을 갖는 도시들을 확인하였고, 도로망의 방향성 분석을 이용해서 많은 도시가 무질서함이 높은 방사형 패턴을 확인하였 다. 그동안 분석이 어려웠던 북한의 도로망에 대해, 본 연구는 OSM 데이터를 이용하여 자료를 수집하고 북한 도시들의 도로망 패턴을 분석했다는 점에서 연구의 의미가 있다.

This study quantitatively analyzes the inter-sectoral linkages of emerging security based on the network of Sustainable Development Goals (SDGs) in North Korea's Voluntary National Review Report (VNR) using Social Network Analysis (SNA). As a result of the analysis, North Korea's overall linkage score for each emerging security sector was high in the following order: health security (7.8), environmental security (5.9), food security (5.4), and energy security (4.0). This refers to the degree of interconnectivity with other security sectors. The ranking of security with high connectivity by the emerging security sector is as follows. Food security was in the order of environment > health > energy security, health security was in the order of environment > food security, energy security was in the order of health > environment > food security, and environmental security was highly connected in the order of health > energy > food security. This quantitative analysis indicates the importance of emerging security sectors and the need for mutual linkage in North Korea's SDGs implementation strategy. This will help set priorities for future cooperation in emerging security areas between North and South Korea and seeking organic linkage plans for each security sector.

본 연구에서는 빅데이터를 통해 교사의 융합교육역량에 대한 사회적 인식을 살펴봄으로써 교사의 융합 교육역량 증진 방안 마련을 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있었다. 본 연구목적을 달성하기 위해 Textom에서 제공하는 빅데이터를 활용하여 􍾧교사 + 융합교육 + 역량􍾨을 키워드로 rawDATA를 수집하였 다. 수집된 데이터는 1차􌝆2차 정제과정을 마친 데이터들 중 빈도분석 결과를 바탕으로 200개 핵심 키워드 를 선정하였으며, 이를 1-모드 매트릭스 데이터 셋으로 변환하여 키워드 네트워크 분석을 실시하였다. 연 구결과는 다음과 같다: 첫째, 빈도분석에서는 교육, 인공지능, 강화, 연수, 수업이 가장 빈번하게 출현하는 것으로 나타났다. 둘째, 전체 네트워크 분석에서는 교육, 학생, 연수, 강화, 대상이 모든 중심성에서 높게 나타났다. 셋째, 에고 네트워크 분석에서는 교사, 융합교육, 역량을 중심으로 다양하게 논의되고 있음을 확 인할 수 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 교사의 융합교육역량과 관련된 후속연구 및 증진방안에 대해 제 언하였다.

해상교통관제센터(VTS)의 관제사는 구역 내 교통 상황을 빠르고 정확하게 파악하여 관제가 필요한 선박에게 정보를 제공하는 역할을 수행한다. 그러나 교통량이 급격히 증가하는 경우 관제사의 업무 부하로 인해 관제 공백이 발생하기도 한다. 이러한 이유에서 관 제사의 업무 부하를 줄이고, 일관성 있는 관제 정보를 제공할 수 있는 관제 지원 기술의 개발이 필요한 실정이며, 본 논문에서는 구역 내 이상 운항 선박을 자동으로 식별하는 모델을 제안하였다. 제안하는 이상 운항 식별 모델은 규칙 기반 모델, 위치 기반 모델, 맥락 기반 모 델로 구성되며, 대상 해역의 교통 특성에 최적화된 교통 네트워크 모델을 사용하는 특징이 있다. 구현된 모델은 시범센터(대산항 VTS)에 서 수집되는 실해역 데이터를 적용하여 실험을 수행하였다. 실험을 통해 실해역의 다양한 이상 운항 상황이 자동으로 식별됨을 확인하였 고, 전문가 평가를 통해 식별 결과를 검증하였다.

본 논문에서는 대규모 실시간 매칭의 생존 게임에서 플레이를 위한 유저들의 소셜 관계에 대해 연구한다. 특 히 “사전 팀 구성”을 통한 자의적인 팀 구성이 어떤 방식으로 유저들을 연결하는 지 연구하고자 한다. 다수 의 사람 간 집단 역학에서 나타나는 특성이나 패턴에 대한 조사를 중심으로 하였으며, 개인의 특성은 보조적 인 수단으로만 사용된다. 이번 연구에서는 게임을 플레이하는 유저들의 익명화 된 대규모 데이터를 활용하며 이에 대한 간소화된 집계 방법을 제안한다. 데이터 세트에는 사전 팀 구성에 관한 11,259만 줄의 속성이 포 함되어 있으며, 데이터에서 우리는 250만개의 노드와 1,182만개의 무방향 에지가 있는 협업 네트워크를 구성 하여 대규모 게임 내 협동 네트워크를 만듭니다. 연결 정도, 경로 길이, 클러스터링 및 소속 하위 컴포넌트의 크기 등 네트워크에 관한 수치를 통해 게임내 소셜 활동에 대한 이해를 높이고자 한다. 본 논문에서는 다음 의 두가지 특성을 중심으로 결론을 제시한다. 첫째, 네트워크 내에는 대규모로 연결된 2개(전체의 44% 및 2%)와 나머지의 파편화된 하위 컴포넌트로 구성 되어있다. 이 대규모 컴포넌트 중 작은 쪽은 한국 유저로만 구성되어 있다. 둘째, 컴포넌트 크기 별 평균 연결 거리와 군집화 계수, k-core를 확인함으로써 기타 다른 네 트워크 대비 이웃 간 연결이 강하면서 전체적으로는 비교적 멀리 떨어져 있음을 확인한다.

본 연구는 네트워크 이상 감지 및 예측을 위해 벡터 자기회귀(VAR) 모델의 사용을 비교 분석한다. VAR 모 델에 대한 간략한 개요를 제공하고 네트워크 이상 체크로 사용 가능한 두 가지 버전을 검토하며 두 종류의 VAR 모델을 통한 경험적인 평가를 제시한다. VAR-Filtered moving-common-AR 모델이 단일 노드 이상 감지 성능에서 우수하며, VAR-Adaptive Learning 버전은 몇 개의 노드 간 이상을 효과적으로 식별하는 데 특히 효 과적이며 두 가지 주요VAR 모델의 전반적인 성능 차이에 대한 근본적인 이유도 분석한다. 각 기술의 장단점 을 개요로 제공하고 성능 향상을 위한 제안도 제시하고자 한다.

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.

본 연구의 목적은 재료분야 국내 공동특허의 공동 출원인 정보를 이용하여 연구협력 네트워크의 구조, 특징, 진화를 탐구하는 것이다. 이를 위해 재료 기술분야(금속, 세라믹, 고분자 등 6개 기술분야) 및 혁신주체(산업계, 학계, 연구계)의 네트워크 구조 및 동태를 정량적으로 분석하며, 2010년∼2021년까지 한국의 공동특허 데이터를 활용하여 소셜 네트워크 분석(SNA)을 사용한다. 분석결과, 재료분야는 세부기술별로 네트워크의 차별점이 존재하며, 산업계, 학계, 연구계 등 혁신주체별 협력 강도의 명백한 단계별 특성을 가진다. 연구협력 네트워크의 규모는 점차 확장되어 ‘작은 세계’ 구조를 보여주고 있다. 본 연구를 통해 재료 정책 관점에서 지금까지 시행된 재료분야 산학연 협력 정책의 효과를 파악하는데 정책적 시사점을 제공함과 동시에, 보다 효과적인 재료 혁신주체 간의 네트워크를 구축하기 위한 근거 기반의 정책 수립에 도움이 될 수 있다.

목적 : 본 연구는 소셜네트워크서비스(Social Network Service; SNS) 이용 여부에 따른 장애인의 장애수용, 우울, 자아 존중감과 삶의 만족도를 비교하고 SNS를 이용하는 장애인의 삶의 만족도에 장애수용, 자아존중감, 우울, SNS 활용도가 어떠한 영향을 미치고 있는지 알아보고자 한다. 연구방법 : 본 연구는 한국장애인개발원의 장애인삶 3차 패널조사(2020년)를 활용하였다. SNS 이용 여부에 따른 장애인 의 장애수용, 우울, 자아존중감, 삶의 만족도를 비교하기 위해서 독립표본 t-검정을 실시하였다. SNS를 이용하는 장애 인의 삶의 만족도와 장애수용, 우울, 자아존중감, SNS 활용도의 상관관계를 분석하기 위해서 피어슨 상관분석을 실시하 였다. SNS를 이용하는 장애인의 삶의 만족도에 영향을 주는 요인을 분석하기 위해서 다중회귀분석을 실시하였다. 결과 : SNS를 이용하는 장애인이 이용하지 않은 장애인보다 장애수용, 자아존중감, 삶의 만족도는 높고 우울은 낮은 것 으로 나타났으며, SNS를 이용하는 장애인의 삶의 만족도는 장애수용, 우울, 자아존중감, SNS 활용도, 삶의 만족도와 상 관관계를 보였다. 또한, SNS를 이용하는 장애인의 삶의 만족도에 영향을 주는 요인으로는 성별, 우울, 자아존중감, SNS 활용도로 나타났다. 결론 : SNS는 장애인의 삶의 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 따라서, 장애인의 삶의 만족도를 높이 기 위해 SNS의 접근성과 활용성을 높일 수 있는 중재 전략과 보조기기의 개발이 필요할 것으로 보인다.