의미연결망 분석을 통한 혁신행동 연구동향

김승곤,설현도 한국기업경영학회 2020 기업경영연구 Vol.27 No.6

본 연구는 의미연결망 분석을 통해 혁신행동 연구동향을 제시하였다. 국내에서 혁신행동은 지난 21년 동안 학술적으로 실무적으로 많은 관심을 받아 온 연구 주제이다. 그런데 아직 그 연구 내용과 결과가 종합적으로 정리된 바 없다. 혁신행동은 다의적이며, 다양한 학문 분야에서 접근하고 있다. 따라서 혁신행동이 어떠한 연구 개념들과 함께 연구되고 있는지 그 의미적 연관성을 이해할 때 혁신행동의 연구결과는 더 명확해질 수 있다. 1999년 1월부터 2019년 12월까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 혁신행동을 주제로 연구된 논문을 596편 수집 하였으며, 이중 연구목적에 부적합한 40편을 제외한 556편을 연구대상으로 선정했다. 키워드 정제를 하여 743 개의 키워드를 추출하였으며, 혁신행동을 제외한, 3회 이상 출현빈도를 보인 124개의 키워드를 최종 분석대상 으로 선정했다. 의미연결망 분석은 특정 연구 분야에서 사용된 세부 개념 간의 상호관계에 기초하여 전체 연구 성과를 네트워크 형태로 요약 제시해줄 뿐 아니라 키워드 간의 상호연관성에 기초한 세부 연구영역을 도출해준 다. 의미연결망 분석의 세부 기법인 키워드 빈도분석, 연결중심성 분석 및 구조적 등위성에 의한 응집집단분석 을 시행하였다. 먼저 빈도분석 결과 조직몰입, 변혁적 리더십, 자기효능감, 직무열의, 셀프리더십의 순으로 빈도 가 높게 나타났다. 연결중심성 분석을 시행한 결과 조직몰입, 자기효능감, 조직지원인식, 셀프리더십의 순서로 연결중심성 지수가 높게 나타났다. 혁신행동 연구에서 중점 연구 개념은 조직몰입, 변혁적 리더십, 자기효능감 이라는 사실을 알 수 있었다. 콘커분석을 통해 8개 세부 연구영역을 도출하였으며 영역별 네트워크 분석을 실시하여 영역별 키워드 간 미시적 연결 관계를 바탕으로 세부적인 지식구조를 형성하고 있음을 발견하였다. 이상의 분석결과를 바탕으로 본 연구는 혁신행동 연구동향 및 방법론에 대한 시사점을 제시하였으며, 향후 연구에서 해결해야 할 연구 과제와 방향을 제언하였다. This study presented research trends in innovative work behavior through semantic network analysis. Innovation work behavior is a research topic that has received a lot of academic and practical attention over the past 21 years in Korea. However, the research contents and results have not been comprehensively organized yet. Innovative work behavior is multidisciplinary, and studied in various academic fields, so the results of the study on innovative behavior may become clearer when identifying its semantic association with which research concepts are being studied. The semantic network analysis not only summarizes the overall research performance in the form of a network but also derives subordinate research fields based on the interrelationships between keywords used in specific research areas. Keyword frequency analysis, centrality degree analysis, and CONCOR analysis, which are the detailed technique of semantic network analysis were performed. As a result of frequency analysis and centrality degree analysis, key research concepts of innovative work behavior research were derived as organizational commitment, transformational leadership, self- efficacy and so on. From CONCOR analysis were eight subordinate research fields drived. By conducting network analysis on keywords by subordinate research field, detailed knowledge structure was identified. innovative work behavior is not conceptual or abstract, unlike creativity. It is expressed through visible actions, and the success or failure is clear. Specific examples of innovative behavior, studies of how they are applied to tasks, or field-oriented research trends were presented to enhance innovative work behavior at organizational sites.

사회연결망 분석을 이용한 사회복지조직 연결망의 구조적 특성에 관한 연구

박현주 인문사회 21 2022 인문사회 21 Vol.13 No.1

사회연결망 분석을 이용한 사회복지조직 연결망의 구조적 특성에 관한 연구박 현 주* 요약: 본 연구는 사회연결망분석 기법을 사용하여 사회복지조직의 연결망의 구조적 특성과 중심성 지표들을 분석하고자 한다. 연구 방법 및 내용으로 D광역시의 사회복지조직들과 각 조직들간의 연결의 정도와 중심성을 준연결망 기법을 적용하여 분석하였다. 연구의 결과, 사회복지조직 즉 참여 노드는 총 869개이며, 디그리의 총합은 2,844개이며, 평균디그리는 3.273이다. 전체 연결망의 특성을 나타내는 중심성지표로 연결정도중심성, 매개중심성, 근접중심성을 분석하였다. 연결정도중심성과 매개중심성에는 복지행정조직이 상위였고, 근접중심성에는 민간지원조직들이 상위였다. 결론 및 시사점으로 사회복지조직의 사회연결망 분석은 각 사회복지조직들이 어떻게 연결되고 기능하는지는 보여주는 지표로 활용할 수 있다. 핵심어: 사회연결망 분석, 사회복지조직, 연결망의 구조적 특성, 노드와 디그리, 중심성값 □ 접수일: 2022년 1월 18일, 수정일: 2022년 2월 6일, 게재확정일: 2022년 2월 20일* 충남대학교 사회복지학과 박사수료(Completion of Doctoral Course, Chungnam National Univ., Email: joopark@cnu.ac.kr) A Study on the Structural Characteristics of Social WelfareOrganization Networks Using SNAHyunjoo Park Abstract: This study intends to analyze the structural characteristics and centrality indicators of the networks of social welfare organizations by using the social network analysis technique. As a research method and content, the degree and centrality of connection between social welfare organizations in D metropolitan city and each organization were analyzed by applying the quasi-network technique. As a result of the study, there are a total of 869 social welfare organizations, that is, participating nodes, and the total number of degrees is 2,844, and the average degree is 3.273. As the centrality index indicating the characteristics of the entire network, the degree centrality, the betweenness centrality, and the closeness centrality were analyzed. Welfare administration organizations ranked higher in degree centrality and betweenness centrality, and private support organizations ranked higher in closeness centrality. As a conclusion and implications, the SNA of social welfare organizations can be used as an indicator to show how each social welfare organization is connected and functions. Key Words: Social Network Analysis, Social Welfare Organization, Structural Characteristics of Network, Node and Degree, Centrality Value

의미연결망 분석을 통한 에니어그램 키워드 중심 국내 학술지 연구 동향 분석

지미선 한국에니어그램학회 2018 에니어그램연구 Vol.15 No.2

본 연구는 에니어그램 키워드 중심 국내 학술지에 대한 연구동향 분석으로 의미연결망분석 기법을 활용하여 분석하였다. 주된 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 핵심단어의 빈도를 살펴본 결과 “에니어 그램”이 가장 높았고, 다음으로는 “성격유형”, “연구”, “활용”, “분석”, “프로그램”, “효과”, “개발” 순 으로 빈도가 높았다. 둘째, 핵심 키워드 네트워크 중심성을 살펴보았을 때 연결중심성, 매개중심성, 위 세중심성의 상위에 “에니어그램”, “성격유형”, “연구”, “활용”, “프로그램” 등의 단어가 나타났다. 이는 관련 연구에서 추출된 키워드 중 상위 빈도 단어의 순서와 비슷하다. 의미네트워크 특성을 파악하기 위해 CONCOR 분석을 실시한 결과 8가지 하위 집단으로 분류되었다. 1)‘에니어그램‘ 키워드와 함께 ‘한국형에니어그램’이 하나의 그룹으로 형성 되었고, 2) 성격 특성 및 차이에 대한 연구 3) 측정 주요 변수에 대한 연구 4) 사례연구 5) 캐릭터 분석, 6) ‘타당화 및 상관성’, 7) ‘에니어그램심리역동’, 8) ‘중심’ 등이 각각의 유사 그룹에 포함 되었다. 세부적인 특성을 살펴보기 위해 2가지 사례를 제시했는 데 힘의 중심(머리, 가슴, 장)에서 가슴중심이, 부모(어머니, 아버지)에서 어머니에 대한 연구가 많이 이루어지고 있었다. 이를 통해 에니어그램에 대한 다양한 사례 및 질적 연구가 필요하며, 각 유형별 세부접근과 다양한 계층에 대한 연구가 더 필요함을 알 수 있었다. 또한 이 연구는 빅데이터 분석방 법의 하나인 의미연결망 분석((Semantic Network Analysis)을 사용하여 에니어그램 관련된 국내 연구에서 다룬 주요개념과 개념들의 관계에 초점을 두고 관련 국내의 연구동향을 밝혔다는데 의의가 있다. This study uses semantic network analysis to examine research trends in enneagram keyword –focused Korean journal articles. The main research findings are as follows. First, with regard to keyword frequency, “enneagram” was the most frequently used, followed by “personality type,” “research,” “use,” “analysis,” “program,” “effectiveness,” and “development,” in that order. Second, with regard to the network centrality of the keywords, words such as “enneagram,” “personality type,” “research,” “use,” and “program” appeared in the upper ranks of degree centrality, betweenness centrality, and eigenvector centrality. This order is similar to that of high-frequency words among keywords extracted in related studies. A CONCOR analysis, performed to identify the characteristics of the semantic network, identified eight lower-level groups: 1) the “enneagram” keyword and “Korean enneagram”; 2) research on personality characteristics and differences; 3) research on important variables measured; 4) case studies; 5) character analysis; 6) “validation and relationship”; and two groups, 7) and 8), comprising enneagram dynamic psychology and centrality. Two cases were presented to examine the specific characteristics. With regard to the centers of intelligence (heart, head, and gut), much research has been conducted on the heart, and with regard to parents (mother and father), much research has been conducted on mothers. The findings indicate that case studies and qualitative research are needed on enneagram and on specific approaches to each type and the various classes. The study is significant in that it uses semantic network analysis, a big data approach, to identify research trends in Korea with a focus on the relationship between the main concepts covered in domestic studies and concepts related to enneagram.

의미연결망 분석을 이용한 웹툰의 연구 동향 분석

정위,최동혁 한국만화애니메이션학회 2020 만화애니메이션연구 Vol.- No.59

This study analyzed the research trends of webtoons through semantic network analysis. Webtoons have received a lot of public, practical and academic attention over the past 15 years. However, the research results have not been comprehensively compiled yet. In response, 271 related papers were selected for analysis in order to identify research trends in core research and detailed research areas in the webtoon field, and a total of 726 keywords were extracted from these papers and a semantic network analysis was conducted on 99 keywords. The semantic network analysis provides a summary of the overall research performance in network form, based on the interrelationships between the detailed concepts used in a particular research field, as well as deriving the areas of study among the detailed concepts. In this study, a detailed technique of semantic network analysis was performed: keyword frequency analysis, centrality analysis, and cohesive group analysis by CONCOR. Key research concepts of webtoon research can be derived through frequency analysis and centrality degree analysis and can capture sub-research areas of webtoons based on the structural equivalence of the terminology index. The concept of core research in the field of webtoon research was identified through frequency analysis and centrality degree analysis through semantic network analysis. Keywords for narrative, storytelling, business model, cartoon and media conversion showed high frequency, followed by narrative, storytelling, business model, cartoon, content, platform, media conversion and brand webtoon. Overall, keywords such as narratives, storytelling, business models, and cartoons appear more frequently and are more centrality degree so it was understood that they are the main concept of the webtoon research. After checking the detailed research areas of the webtoon research field, it was confirmed that there were seven detailed research areas. [Group 1] Commercial use of webtoons, [Group 2] participation of webtoon users, [Group 3] production of webtoons, [Group 4] webtoons and Internet culture, [Group 5] webtoons education, [Group 6] media OSMU, and [Group 7] webtoons copyright. Based on the above analysis results, this study presented suggestions on the trend of webtoon research and methodology, and suggested research tasks and directions that should be solved in future research. 웹툰은 지난 15년 동안 대중적으로, 실무적으로, 또 학술적으로 많은 관심을 받아 온 주제이다. 그런데 아직 그 연구 내용과 결과가 종합적으 로 정리된 바 없다. 이에 본 연구는 의미연결망 분석을 통해 웹툰 연구를 분석하여 웹툰 분야의 핵심연구 및 세부연구영역 등의 연구 동향을 포착 하였다. 의미연결망 분석의 세부 기법인 빈도분석과 연결 중심성 분석을 통해 웹툰 연구의 핵심 연구개념을 도출할 수 있다. 구조적 등위성 분석 을 통해서는 웹툰의 하위연구 영역을 포착할 수 있다. 본 연구에서는 웹툰 관련 논문 271편을 분석대상으로 선정했으며, 이들 논문에서 총 726개의 키워드를 추출하여 그중 99개의 키워드를 대 상으로 의미연결망 분석을 하였다. 의미연결망 분석의 세부 기법인 키워 드 빈도분석, 연결 중심성 분석 및 구조적 등위성 분석을 하였다. 서사, 스토리텔링, 비즈니스 모델, 만화, 매체전환의 키워드가 높은 출현빈도를 보였으며, 서사, 스토리텔링, 비즈니스 모델, 만화, 콘텐츠, 플랫폼, 매체 전환, 브랜드 웹툰의 순으로 연결 중심성이 높게 나타났다. 서사, 스토리 텔링, 비즈니스모델, 만화와 같은 키워드들이 출현빈도도 높고 연결 중심 성도 높은 편이어서 웹툰 연구에서 주목하는 중점 개념임을 파악하였다. 웹툰 연구 분야의 세부 연구영역을 확인한 결과 7개의 세부 연구영역이 있는 것으로 확인되었다. [그룹 1] 웹툰의 상업적 활용, [그룹2] 웹툰 사 용자 참여, [그룹3] 웹툰 연출, [그룹4] 웹툰과 인터넷문화, [그룹5] 웹 툰 교육, [그룹6] 매체전환, [그룹7] 웹툰 저작권으로 그룹의 특성을 제 시하였다. 이상의 연구결과를 바탕으로 본 연구는 웹툰 연구 동향 및 방 법론에 대한 시사점을 제시하였으며, 향후 연구에서 해결해야 할 연구 과 제와 방향을 제언하였다

연결망 분석을 통해 본 수도권 지하철 네트워크 분석

김환배 한국지역개발학회 2014 한국지역개발학회 세미나 논문집 Vol.2014 No.3

기존의 연구에서는 대부분 OD행렬 분석으로 어떤 지역과 그 인접한 지역의 영향력이나 연계성을 고려하기 어려운 한계가 있었다. 또한 대부분은 시군구 단위에서 분석을 수행하였는데 실제 공간에서 발생하는 통행을 다 설명하기에는 어려움이 있어 미시적인 관점에서 도시공간을 분석하는데 어려움이 있었다. 이를 고려하여 서울시 대중교통통행자료를 바탕으로 승객흐름을 예측하고 인접행렬로 연결망을 구축하여 복잡한 네트워크 구조의 분석에 활용되는 사회네트워크 분석을 실시하였다. 중심성의 측정과 커뮤니티 분석 결과, 승객흐름의 관점에서 어떤 구간의 역들에서 승객들이 많이 이용하지는 나타내는 연결정도 중심성 분석에서는 동작역, 왕십리, 신길 등으로 나타났다. 개별적인 영향력 뿐만 아니라 주변지역의 영향력을 고려하여 분한 위세 중심성 분석에서는 대부분의 역들이 라인을 이루어 서로의 영향력을 강화하는 모습으로 나타났는데 특이하게 합정, 홍대입구역의 경우는 독자적으로 높은 위세 중심성을 보이는 것으로 나타났다. 한편 지역적 영향력이 아니라 전체적 영향력을 확인 하는 척도로써 활용되는 사이중심성의 분석결과는 왕십리, 디지털미디어시티, 청량리, 서울역, 심도림 등이 사이 중심성이 높은 것으로 나타났다. 수도권 지하철 네트워크를 기반으로 456개의 역을 대상으로 응집성 분석을 진행했다. 네트워크 내에서도 응집력이 강한 그룹들은 일정한 기준에 따라 여러 하위 집단으로 구분하여 그룹화 했으며, 중심이 되는 지하철역 커뮤니티를 도출하였다. 분석 결과, 총 18개의 커뮤니티로 구분 되었고, Modularity는 0.847로 비교적 객관적인라고 판단되는 수치로 분석되었다.

국내 프란츠 카프카 『변신』 연구의 최근 동향 분석Ⅱ - 의미연결망 분석법을 기반으로 -

임춘택,이경택 한국국제문화교류학회 2020 문화교류와 다문화교육 Vol.9 No.4

본 논문은 2010년~2019년 사이 국내에서 수행된 프란츠 카프카의 『변신』에 대한 연구물들을 의미연결망 분석법을 활용하여 그 연구동향을 분석하는 것을 목표로 한다. 이 기간 동안 한국연구재단 등재(후보)학술지에 게재된 『변신』 작품 관련 논문을 RISS(국가학술연구정보공유시스템)와 KCI(한국학술지인용색인)에서 검색하여 연도별 논문 게재 수의 증감 상황을 파악하였다. 이 논문에서 다루는 주요 분석대상은 이 시기에 발간된 논문에서 제시하는 주제어들(핵심어)이다. 이 주제어들을 대상으로 네트워크 의미연결 관계를 Krkwic, UCINET, NetDraw를 사용하여 분석하였다. 분석과정에서, 이 기간에 게재된 논문들과 관련한 주제어들을 선정, 정제한 후, 한편으로, 이들 간에 형성된 의미연결망을 시각적으로 구성하고, 다른 한편으로, 위세중심성, 연결중심성, 매개중심성 수치를 산출하였다. 분석결과 이 시기 카프카 『변신』에 관한 연구 동향은, 의미연결망과 중심성 수치 분석에서 주제어 ‘가족’ - ‘노동’- ‘소외’ - ‘인간’ - ‘유용(성)’ - ‘문화’의 연결이 두드러진 모습이었다. 이 논문은 2010년~2019년 사이 국내 카프카 『변신』 연구동향을 국내에서 처음으로 세 개 프로그램으로 분석하여 그 결과를 제시한, 소소한 의미를 지닌다. This study analyzed the key-words of the researches from the year 2010 to 2019 on 『Die Verwandlung』 by Franz Kafka in Korea through semantic network analysis. It aims to find indexes and their relations as well as to investigate essentials of those key-words. To form co-occurrence relation between key-words, there use the co-occurrence count. The constructed networks are multiple-type networks rather than single-type ones. To achieve the purpose of this study, the computer-based Programs such as Krkwic, UCINET and NetDraw are applied and used for this semantic network analysis. The main result of the Analysis conducted in this study shows that each component such as <Family>-<Labor>-<Alienation>-<Human>-<Usefulness>-<Culture> has its own characteristic in the network and frequently mentioned in the researches.

유튜브 영상 네트워크 중심성 지표들에 대한 고찰

임연수 한국자료분석학회 2019 Journal of the Korean Data Analysis Society Vol.21 No.6

This study examines how network centrality indices produced by YouTube video network analysis indicate the impact on the number of video views. Specifically, this study aims to explore appropriate centrality indices that can be used for analysis of YouTube space. Regression analyses were conducted year by year, focusing on the centrality indices produced by the network analysis of YouTube videos on violent issues. According to the analysis results of YouTube video data from 2007 to September 2019, the pagerank and eigenvector centrality showed a relatively positive and stable influence on the view counts. In particular, for the pagerank centrality, it was considered highly likely to be used as a network centrality index to detect its influence on a directional network structure. On the other hand, the degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, and cluster coefficients were often indicative of negative (-) influence and were often not significant, resulting in unsteady characteristics. This study raises the need for the detection of influence on YouTube video network centrality indices to be carried out continuously regarding various issues and topics. 이 연구는 유튜브 영상 연결망 분석에서 산출되는 네트워크 중심성 지표들이 영상 조회 수에 어떠한 영향력을 나타내는 지를 탐지했다. 구체적으로 이 연구는 다양한 네트워크 중심성 지표들 중에서 유튜브 공간에 대한 분석에 활용할 수 있는 적절한 중심성 지표를 밝히려는 목적이 있다. 폭력 이슈에 대한 유튜브 영상 연결망 구조 분석으로 산출된 중심성 지표들을 중심으로 영상 조회수에 대한 회귀분석을 연도별로 수행했다. 2007년부터 2019년 9월까지의 유튜브 영상 데이터 분석 결과, 페이지랭크 중심성과 고유벡터 중심성이 상대적으로 긍정적이고 안정적인 영향력을 나타냈다. 특히, 페이지랭크 중심성의 경우, 유튜브 분석에 있어서 방향성 있는 연결망 구조에 대한 영향력을 탐지하는 네트워크 중심성 지표로 활용 가능성이 높은 것으로 살펴졌다. 반면 연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성, 군집계수 등은 부(-)적 영향력을 나타내거나 유의미하지 않은 경우가 자주 발생함으로써 안정적이지 못한 특성을 나타냈다. 이 연구는 유튜브 영상 네트워크 중심성 지표들에 대한 영향력 탐지가 다양한 이슈나 주제들과 관련해서 지속적으로 진행될 필요성을 제기한다.

한국 자동차 산업 내 공급사슬의 사회연결망적 분석

김진백(Jin Baek Kim),신세은(Se un Shin) 한국생산관리학회 2015 한국생산관리학회지 Vol.26 No.4

사회연결망(Social Network)은 다양한 행위자들이 자발적인 상호작용을 통해 형성된 관계망이라 정의할 수 있다. 사회연결망 분석(SNA: Social Network Analysis)은주로 사회 구성원들 간의 사회적 연결 유형과 형태를 분석함으로써 사회의 구조를 연구하는데 사용되었는데, 최근에는 고객관계관리(CRM) 등을 중심으로 경영학 분야에서도 활용되기 시작하고 있다. 본 연구에서는 한국자동차산업협동조합 회원으로 가입한 275개 자동차 부품 기업들의 고객 관계 정보를 바탕으로, 사회연결망으로 공급망을 모형화하고 사회연결망 분석 기법을 활용해 공급망을 분석하였다. 그 결과 개별 기업의 정보만 으로는 파악하기 어려운 전체 산업 내 공급망 구조를 개체 간의 관계에 초점을 두는 사회연결망 분석을 통해 파악할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다. 하지만 개인으로 구성된 사회연결망에 초점을 둔 기존 사회연결망 이론을 기업으로 구성된 공급망에 그대로 적용하는 것에는 무리가 있음도 알 수 있었다. 본 연구는 공급망을 사회연결망 관점으로 분석한 소수의 연구 결과 중 하나로, 국내의 산업 내 전체 공급망에 대한 최초의 사회연결망적 분석이라는 점에서 의의를 찾을 수 있다. In this paper, we analyzed the structure of the South Korean automobile parts industry using social network analysis (SNA) methods. Based on the data collected from 275 member companies of Korean Auto Industries Cooperative Association(KAICA), directed and undirected network models were constructed. Centrality measures proposed in the SNA field were used to identify key companies in the Korean automotive supply network. This paper is the first trial on applying SNA methods to large scale supply networks for an entire automotive industry of a country, and it shows that SNA metrics can be useful to understand the structure of a large supply network.

의미연결망 분석을 통해 본 장애여성 분야의 연구동향 - 2000년~2022년까지 국내등재학술지를 중심으로 -

신유리,문경주 한국지역사회학회 2023 지역사회연구 Vol.31 No.4

본 연구의 목적은 장애여성 관련 연구논문을 대상으로 장애여성 분야의 핵심주제와 주제어 간의 상호관계, 하위영역을 살펴보고, 그에 따른 시사점을 찾아 향후 이 분야의 연구주제와 학문적 방향성을 제시하는 것이다. 분석대상은 2000년부터 2022년까지 23년 동안 장애여성 관련 연구논문 242편이며, 연구 방법은 연구논문에 추출한 키워드 대상으로 정제한 후 Netminer4.5를 활용한 의미연결망 분석을 통해 키워드 빈도분석, 빈도-역빈도분석, 중심성 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 분석 결과로 빈도분석에서는 TF분석과 TF-IDF분석에서는 ‘취업’,‘모성’ 그리고 ‘이중차별’ 빈도가 높았으며, 중심성 분석에서는 연결 중심성과 고유벡터 중심성 모두 ‘삶의 질’과 ‘생활만족도’ 값이 높게 나타났다. CONCOR 분석에 의한 키워드 군집화는 ‘삶의 질과 모성 경험’, ‘경제활동과 삶의 불안요인‘,’이중차별의 영향력과 결혼 중심의 정체감‘,’권리기반의 욕구‘ 그리고 ’성 관련 이슈 및 일상 회복‘ 5개 군집으로 분류되었다. 이러한 결과를 바탕으로 장애여성 분야의 후속 연구의 주제와 학문적 방향성을 제안하였다. The purpose of this study is to examine the interrelationships and subfields of core topics and keywords in the field of women with disabilities through research papers on women with disabilities, and to find implications and suggest future research topics and academic directions in this field. The subject of analysis is 242 research papers related to women with disabilities for 23 years from 2000 to 2022, and the research method is TF analysis, TF-IDF analysis, Centrality analysis, and CONCOR analysis through Semantic Network Analysis using program Netminer 4.5 after refining the keywords extracted from the research papers. In the TF analysis, the frequency of 'employment', 'motherhood', and 'double discrimination' was high in the TF analysis and TF-IDF analysis, and in the Centrality analysis, the values of 'quality of life' and 'life satisfaction' were high in both Centrality analaysis and Eigenvector Centrality analysis. The clustering of keywords by CONCOR analysis was categorized into five clusters: 'Quality of Life and Motherhood Experience', 'Economic Activity and Life Insecurity', 'Impact of Double Discrimination and Marriage-Centered Identity', 'Rights-Based Needs', and 'Gender-Related Issues and Daily Recovery'. Based on these results, the researchers suggested topics and academic directions for future research in the field of women with disabilities.

사회연결망 분석원리의 범죄 수사상 활용방안에 관한 연구

김지온(Ji-On Kim) 한국디지털포렌식학회 2019 디지털 포렌식 연구 Vol.13 No.2

범죄 수사를 함에 있어 수사관은 범인을 특정하고 범죄혐의를 증명하기 위해 추론과 논증의 과정을 거치게 된다. 이때 통화 · 계좌내역등 다양하고 방대하고 다양한 데이터에 대한 분석을 통해 가설을 수립하고 증명해나가는 ‘수사정보 분석’을 시행하게 된다. 최근 5G, IoT등 4차 산업 혁명시대로 접어들면서 데이터 분석이 더욱 중요해졌으며 이이 따라 경험칙과 논리법칙에 의한 표준화된 분석 기법이 더욱 필요한 상황이다. 데이터 기반의 정보분석 방법론으로는 크게 연결(관계) 분석(Link Analysis), 이벤트 차트(Event Charting), 흐름분석(Flow Analysis)이 있다. 이때 관계분석과 관련하여 핵심 방법론이 바로 사회연결망 분석(SNA) 원리이다. 사회 연결망 분석 원리란 사회 구성원 간의 관계에 분석의 초점을 맞추어 이들 관계의 패턴으로부터 의미 있는 시사점을 도출하는 방법론이다. 경찰청에서 2015년에 도입하여 활용중인 정보분석 프로그램인 i2에는 중심성 원리와 하위집단 분석원리를 중심으로 총 6가지 SNA 분석 알고리즘이 반영되어 있다. 주로 개체의 중심성을 식별할 때 사용되는 연결 · 매개 · 근접 · 위세 중심성과 응집력 있는 하위그룹을 식별할 때 사용되는 k-core와 클러스터 찾기가 있다. SNA 원리가 수사정보 분석 시 활용되는 사례를 분석한 결과, 첫째 범인을 검거하거나 특정하기 위한 단서를 찾을 때, 둘째 아직까지 확인되지 않은 공범을 식별해야 할 때, 셋째 대용량 데이터 안에서 중요한 증거이자 단서를 찾아 범죄혐의를 증명해야 할 때 주로 적용되는 것으로 확인되었다. 앞으로는 현재 i2에 반영되어 있지 않은 역할 분석, 2-mode 네트워크 분석기법등에 대한 연구가 필요하고 분석 효과를 극대화하기 위해서 데이터를 DB화하여 빅데이터 분석을 할 수 있도록 법적 근거 마련도 시급하다. 아울러 수사의 합목적성과 더불어 개인정보보호를 위해 SNA 알고리즘을 활용한다면 수사기관의 무분별한 개인정보 수집을 방지할 수 있을 것이다. When it comes to conducting a criminal investigation, an investigator identifies the suspect and get into investigation reasoning to prove the allegations of the crime. At this time, "Investigation Intelligence Analysis" is conducted to examine the hypotheses through analyzing high-volume data, including call phone data and account transaction. Data analysis has become more important as the 4th industry revolution takes place and standardized analysis techniques based on empirical rules and logic laws are needed more with time. Data-based intelligence analysis includes link analysis, event charting, and flow analysis and one of the core methodologies in intelligence analysis is the Social Network Analysis (SNA) principle. Social network analysis principle is a methodology that derives meaningful implications from the patterns of these relationships by focusing on the analysis of the relationship between the social members. i2, an intelligence analysis program introduced by the Korea National Police Agency in 2015, reflects six SNA analysis algorithms, focusing on the Centrality and the Cohesive sub-group. There are Degree, Betweenness, Closeness, Eigenvector centrality when used to analyze the centrality of an individual node and k-core, clustering used to analyze cohesive subgroup There are three main cases in which the SNA principle is utilized in ‘Investigation Intelligence Analysis. First, it is used to find out the clues to arrest or identify criminal. Second, to identify the unconfirmed accomplices, and the third is to find important evidence and clues in the large data to prove a criminal charge. In the future, it is necessary to study the role and 2-mode network analysis techniques that are not reflected in i2. And In order to maximize the analytical effect, it is urgent to establish a legal basis so that the data can be DataBase and big data analysis can be done. In addition, if the SNA algorithm is used to protect Privacy in addition to the intentions of investigation, it will be possible to prevent irresponsible collecting of personal information by investigative agencies.