The purpose of this study is to identify the major peacekeeping activities that the Korean armed forces has performed from the past to the present. To do this, we collected 692 press releases from the National Defense Daily over the past 20 years and performed topic modeling and social network analysis. As a result of topic modeling analysis, 112 major keywords and 8 topics were derived, and as a result of examining the Korean armed forces's peacekeeping activities based on the topics, 6 major activities and 2 related matters were identified. The six major activities were 'Northeast Asian defense cooperation', 'multinational force activities', 'civil operations', 'defense diplomacy', 'ceasefire monitoring group', and 'pro-Korean activities', and 'general troop deployment' related to troop deployment in general. Next, social network analysis was performed to examine the relationship between keywords and major keywords related to topic decision, and the keywords ‘overseas’, ‘dispatch’, and ‘high level’ were derived as key words in the network. This study is meaningful in that it first examined the topic of the Korean armed forces's peacekeeping activities over the past 20 years by applying big data techniques based on the National Defense Daily, an unstructured document. In addition, it is expected that the derived topics can be used as a basis for exploring the direction of development of Korea's peacekeeping activities in the future.

본 연구는 천관산도립공원의 식물사회 특성을 파악하고 지속가능한 식생관리와 도립공원 연구에 필요한 기초자료를 구축하 기 위해 수행되었다. 천관산도립공원을 대상으로 126개의 방형구를 설치하여 출현한 목본수종을 조사하였고 희소종을 제외한 종을 중심으로 종간결합분석을 실시하였다. 그 결과를 Gephi 0.10 프로그램을 이용하여 소시오그램으로 작성하였으며, 인접 한 노드 간 그룹을 나누어주는 모듈화 분석과 네트워크 중심성 및 구조분석을 실시하였다. 분석 결과, 조사된 방형구 내 출현빈도는 청미래덩굴이 가장 높게 나타났고, 졸참나무, 사스레피나무, 때죽나무, 조릿대 등의 순으로 높게 나타났다. 희소종 을 제외한 69종에 대해 종간결합분석을 실시하였고, 양성결합을 토대로 식물사회네트워크를 시각화하였다. 식물사회네트워크 는 69개의 노드와 396개의 연결선으로 구성되어 있으며, 한 수종이 평균 약 17.9종과 종간결합을 맺으며 2.3단계 만에 서로 간 연결되었다. 69종은 모듈화 분석을 통해 3개의 그룹으로 나뉘었으며, 1그룹은 주로 상록활엽수 및 난온대 지역에서 출현하는 수종으로 이루어졌으며, 2그룹은 낙엽활엽수 위주로 이루어졌다. 3그룹은 주로 햇빛이 잘 들고 건조한 양지에서 잘 자라는 수종으로 나뉘었다.

Using Social Network Analysis methodology, specifically the Network of Similarity and Response Time Testing as a survey method, we measured and examined, based on conviction strength, the relationships between beliefs in various conspiracy theories. We employ Social Network Analysis (SNA) to uncover conspiracy thinking patterns. SNA facilitates the disclosure of interdependencies among variables and intricate direct and indirect relationships. The network of conspiracy convictions is mapped and scrutinized to discern the clustering of variables, which is achieved using greedy-modularity algorithms. Structural properties, such as nodal and subgroup density, are subsequently calculated to assess the quality of the clusters. A qualitative evaluation explores the semantic meanings underlying the observed patterns. Our analysis revealed strong correlations between the items, indicating that individuals who believe in one conspiracy theory are highly likely to believe in others. Furthermore, Response Time Testing allowed for measuring the level of people's conviction in these beliefs. We discuss the implications of these findings, suggesting that conspiracy theories may serve as a means for individuals to confirm their positions and feelings in society. This insight calls for a reassessment of strategies to address the spread and impact of conspiracy theories, focusing on understanding the psychological and social factors driving belief in multiple conspiracies and the strength of these convictions.

본 연구의 목적은 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 활용한 소비자 맞음새 평가의 주요 특징을 규명하는 것이다. 이를 위해 SNS에서 수집된 소비자의 2,000여건의 의복 맞음새 평가 후기로부터 의복 맞음새 관련된 텍스트 데이터를 추출하고 의미연결망 분석과 CONCOR 분석을 수행하였다. 연구 결과, '팬츠'와 '스커트'가 많은 맞음새평가 어를 공유하며 다양한 형태로 평가되는 것을 확인하였고 의복의 길이가 가장 많이 평가되었다. 인체부위 중 '허리'는 다양한 의복의 맞음새를 평가하는 가장 중요한 부분이며 의복 맞음새평가어 중 '넓은', '큰', '와이드한', '긴' 등이 가장 많이 사용되는 것으로 나타났다. 본 연구는 소비자 맞음새 평가에 사용된 언어의 구조적 관계와 의미를 구체적으로 규명하고 의복 맞음새의 향상을 위한 실증적 기초 자료를 제공하는데 의의가 있다.

식물사회를 이해하기 위한 새로운 방법으로 식물사회와 사회 연결망 분석을 결합한 식물사회네트워크 분석이 시도되고 있다. 본 연구는 부산 태종대를 대상으로 식물사회네트워크 분석을 활용하여 종간 관계를 살펴보고 이를 관리에 활용하기 위한 기초자료 구축의 목적으로 수행하였다. 우리나라 난온대림에 위치한 태종대는 부산광역시의 대표적인 해안림으로 곰솔-사스레피나무군락이 폭넓게 분포하고 있다. 태종대를 대상으로 100㎡ 크기의 방형구 100개소를 설치하여 출현 수종을 조사하였고, 주요 종을 중심으로 종간결합 분석을 실시하였다. 그 결과를 바탕으로 Gephi 0.9.2를 활용하여 소시오그램을 작성하였으며, 네트워크 중심성 및 구조를 분석하였다. 연구결과, 곰솔, 사스레피나무, 졸참나무, 팥배나무, 광나무, 때죽나무 순으로 출현빈도가 높았으며, 대상지의 환경적 특성상 상록활엽수가 다수 출현하였다. 태종대 식물 사회네트워크는 노드수가 50개, 연결정도가 172개의 소규모 네트워크로 구축되었으며, 모듈화를 통해 4개그룹으로 나누어졌다. 구축된 소시오그램을 통해 천이계열을 살펴보면, 현재 곰솔, 사스레피나무가 포함된 그룹은 벚나무, 개옻 나무를 매개자로 하여 졸참나무, 개서어나무가 우점하는 낙엽활엽수군락으로, 후박나무를 매개자로 하여 후박나무, 참식나무가 우점하는 상록활엽수군락으로 천이될 가능성이 높았고, 일부지역에서는 생강나무, 팽나무를 매개자로 하여 팽나무, 굴참나무, 느티나무가 우점하는 낙엽활엽수군락으로 천이가 예상된다.

목적 : 본 연구에서는 2019년 생활시간조사 자료를 분석 대상으로 작업치료 분야에서 최초로 작업연결망 (occupational network)을 구성하여 전기고령자와 후기고령자의 24시간 작업(occupation)들 간의 관계 를 분석하여 특성을 분석하고 파악하는데 목적이 있다. 연구방법 : 분석 대상은 통계청의 2019년 생활시간조사 자료의 전기고령자 331명과 후기고령자 331명의 24시 간 행동 항목들을 키워드 네트워크 분석 방법으로 분석하여 작업연결망(occupational network)을 구성하고 네트워크 분포의 지표로서 고립 정도, 밀도, 포괄성과 연결 중심성, 근접 중심성을 NetMiner 4.0으로 분석하였 다. 일반적 특성은 SPSS ver.25.0으로 독립표본 t 검정(two-sample t-test), 기술통계를 실시하였다. 결과 : 네트워크 분포 분석결과 전기고령자와 후기고령자의 밀도는 0.793, 0.649, 포괄성은 100%로 나타 났으며, 평균 거리는 1.207, 1.351이며, 고립된 노드는 나타나지 않았다. 중심성 지표 분석 결과 연결 중심성과 근접 중심성이 높은 작업으로는 전기고령자는 교제활동, 스포츠 및 레포츠, 미디어를 이용한 여가활동, 음식준비, 개인위생 및 외모 관리, 후기고령자 미디어를 이용한 여가활동, 개인위생 및 외모관 리, 식사 및 간식 섭취, 수면, 청소 및 정리 순으로 나타났다. 결론 : 본 연구는 2019년 생활시간 조사 자료를 키워드 네트워크 분석 방법을 적용하여 최초로 작업연결 망을 구성하여 전기고령자와 후기고령자 집단 간의 작업 수행의 차이를 분석하고 시각적으로 파악하여 제시 및 분석하였다는 점에 학문적인 의의를 가지며, 이를 통해 작업치료 분야에서 사회연결망 분석 방 법을 사용할 수 있도록 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

정보통신기술의 급격한 발전에 따라 우리는 디지털 기술사용역량, 정보관리능력, 커뮤니케이션, 컴퓨터 및 매체의 사용능력을 함양해야 하는 디지털 환경에 처했다. 본 논문에서는 현재 중국의 디지털 리터러시에 대한 사회적 인식을 토대로 미래의 트렌트를 찾고자 관련 빅데이터를 수집하여 분석하였다. 이에 따라 실증분석을 위해 Textom을 이용, 2015년~2020년까지의 중국 인터넷 채널에서 디지털 리터러시를 주 제어로 자료를 수집하였으며, 텍스트 마이닝을(빈도분석, TF-IDF분석, 연결중심성분 석) 진행하고, 네트워크 분석(CONCOR)을 수행하였다. 분석결과는 첫째, 중국의 디 지털 리터러시가 정부의 선도를 바탕으로 안정적으로 추진되고 있음을 알 수 있었 다. 둘째, 국가교육 관점에서 디지털 리터러시의 접근역량, 비판적 이해 역량, 사회적 참여 역량 등에 관한 교육과정을 구축할 필요가 있음을 확인하였다.

식물사회네트워크란 식물사회를 이해하기 위한 기존의 식물사회학적 방법과 사회과학에서 최근에 주목받고 있는 사회연결 망 분석 방법을 접목하여 식물사회연결망을 시각화하고 분석하는 것을 말한다. 구축 및 분석 과정은 조사구 설정 및 출현 수종 조사, 종간결합분석, 소시오그램 작성, 네트워크 구조 및 중심성 분석 순으로 진행된다. 식물사회네트워크를 구축하기 위해 본 연구는 해안식생과 내륙식생을 동시에 볼 수 있는 부산광역시를 중심으로 다양한 상관우점식생이 포함되도록 708개 조사구를 설치하여 출현 수종을 조사하였다. 조사 결과, 출현한 수종은 모두 195종이었으며, 상록수 42종, 낙엽수 151종, 반상록수 2종으로 나탔으며, 전체 출현수종을 중심으로 종간결합분석을 실시하였다. 종간결합 분석 결과, 친화종수는 사스레피 나무(47종), 마삭줄(46종), 감태나무(44종), 팥배나무(44종), 광나무(41종) 순으로 나타났으며, 이를 바탕으로 gephi 0.9.2. program을 활용하여 소시오그램을 작성하였다. 작성된 소시오그램은 해안에서 주로 출현하는 그룹과 그렇지 않은 그룹으로 나뉘어져 있어 부산광역시 산림식생의 지리적 분포특성을 반영하고 있었다. 네트워크 구조를 분석한 결과, 1,709개의 연결선 (link)이 나타났고, 한 수종과 종간결합을 갖는 종수의 평균은 약 17.5개였다. 밀도는 0.09, 지름은 5, 평균 경로거리는 2.268로 분석되었는데, 사회과학분야의 네트워크 특성과 정밀한 비교 분석을 위해 앞으로 다양한 식물사회네트워크 구축이 진행되어야 할 것으로 판단되었다. 부산광역시 식물사회네트워크에서는 사스레피나무, 감태나무, 광나무, 마삭줄 등이 중심성 이 높은 것으로 나타났다.

This study investigates passenger-authored online reviews of airline services using social network analysis to compare the differences in customer perceptions between full service carriers (FSCs) and low cost carriers (LCCs). While deriving words with high frequency and weight matrix based on the text analysis for FSCs and LCCs respectively, we analyze the semantic network (betweenness centrality, eigenvector centrality, degree centrality) to compare the degree of connection between words in online reviews of each airline types using the social network analysis. Then we compare the words with high frequency and the connection degree to gauge their influences in the network. Moreover, we group eight clusters for FSCs and LCCs using the convergence of iterated correlations (CONCOR) analysis. Using the resultant clusters, we match the clusters to dimensions of two types of service quality models (Grönroos, Brady & Cronin (B&C)) to compare the airline service quality and determine which model fits better. From the semantic network analysis, FSCs are mainly related to inflight service words and LCCs are primarily related to the ground service words. The CONCOR analysis reveals that FSCs are mainly related to the dimension of outcome quality in Grönroos model, but evenly distributed to the dimensions in B&C model. On the other hand, LCCs are primarily related to the dimensions of process quality in both Grönroos and B&C models. From the CONCOR analysis, we also observe that B&C model fits better than Grönroos model for the airline service because the former model can capture passenger perceptions more specifically than the latter model can.

4차 산업혁명의 시대에 기업들은 다양한 기술들이 복잡하게 융합하면서 진 화하는 기술 환경을 이해하고 이로 인한 비즈니스 환경의 변화에 대응하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 기술개발 경쟁이 가속화되고 있는 자동차 분야의 10대 기업을 대상으로, 이들의 최근 6년간 미국등록특허 중 2개 이상의 이종 기술 분야에 동시 분류된 융합특허를 추출하여 소셜네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 자동차 분 야의 융합에 관계된 기술의 수가 크게 증가하고 있으며, 기술간 융합이 더욱 강하게 이루어지고 있음을 확인하였다. 또한 Volkswagen, Ford, Hyundai 등 3개 기업은 기술융합 의 변화가 큰 기업으로, 특히 친환경 자동차 관련 기술에서 전략의 변화가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 기업들이 네트워크 분석의 결과를 더욱 의미있게 활용할 수 있는 다양한 방법을 제시한 점에서 연구의 의의가 있다.

As brands’ use of social media to connect with customers becomes increasingly important, there is a need to continually monitor and examine activities in social networks. An important aspect of the social network communications is its unique ways of concentrating and dispersing information among participants (actors) – density and centrality of the network. By looking at both density and centrality, the relationships among actors and their ability to influence others are revealed, allowing deeper understanding into networked behaviors. In this manner, examining whole and ego network patterns, the unique roles of individual actors, can provide brands significant insight in understanding how influencers form and how users connect and spread information. Based on the social network analysis, which represents a combination of theory and analytical methods of networked relationships, this study analyzed Twitter networks of two multi-brand cosmetics and beauty retailers, Sephora (global brand) and Ulta Beauty (U.S. domestic brand). Using NodeXL, daily Twitter data for both brands were gathered to investigate network activities. By examining both ego-networks and the whole networks, the results showed that while ego-networks for brands were quite similar to one another, there was a big difference between the ego-networks and whole networks in regards to the number of actors, type of connectivity, as well as the prominence of brands. Sephora was often not an important part of its hashtag network, and thus was not able to maintain strong control over communications and messages in these networks whereas Ulta maintained its control over its networks. The findings from analyzing these network patterns, the unique roles of individual actors, and the brands within the networks provide significant insights in understanding how influencers form and develop the ability to connect and spread information.

Using social network analysis, the current study examines the image of a unique festival in a well-established tourist destination on the East coast of the United State of America, the Myrtle Beach area of South Carolina. Social Network Analysis (SNA) emphasizes the importance of constructing interconnectedness among concepts and knowledge networks in respondents’ minds (Hanneman & Riddle, 2011; Scott & Carrington, 2011). The technique visualizes complicated perception of tourists in a most simple but scientific way. Using concept maps and degree centralities derived from social network analysis as well as dendrograms, this study provides insights on wine and food festival in Myrtle Beach Area. Together with cluster analysis, the SNA suggests unique contributions to the understanding of tourist behaviour in tourism destination research.

The major purpose of this study is to find and analyze the characteristics of Fisheries Business Administration Research based on using social network analysis. This study examines every paper of The Journal of Fisheries Business Administration from 2007 to 2016. This study analyzes fisheries business administration research through bibliometric data including research trends, researcher characteristics, and key words. The 229 source articles are all papers published from 2007 to 2016 in The Journal of Fisheries Business Administration in Korea. Comparing with previous research, the major research areas of Korean fisheries business administration have a little changed and the topics of recent research are much diversified. Through basically based on frequency analysis and SNA(Social Network Analysis) method, most of the bibliographical characteristics were founded. And based on the result of this study showed that 1) increasement on number of researcher and organization 2) climate change and economic related topics are most popular terms 3) DEA is most adopted methodology in recent papers 4) joint research among the organizations has somewhat been increased 5) human resource management, history of fisheries management and education still have been conducted in terms of sustainability.