자아 중심 네트워크 분석을 통한 예수의 영향력과 파급효과 분석

임병학(Leem Byung-Hak) 한국로고스경영학회 2011 로고스경영연구 Vol.9 No.1

사회 네트워크 분석 (social network analysis)은 네트워크에서 행위자들 간 상호작용, 연계성, 역할 등의 유형을 찾아내어 네트워크 내에 보이지 않는 흐름을 가시화 시키는 시스템 접근법의 연구방법이다. 행위자 (actor)는 네트워크에서 개인 혹은 조직이고, 관계 (relation)는 행위자들 간 연결을 의미한다. 사회 네트워크 분석은 분석 초점에 따라 자아 네트워크 (ego network), 양자 네트워크 (dyadic network), 전체 네트워크 (whole network)으로 구분된다. 사회 네트워크 관점에서 예수는 자신의 네트워크의 중심에 있는 “부름과 따름”에 의한 12명의 제자들과 자아 중심 네트워크를 형성한다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구는 4복음서를 기반으로 자아중심 네트워크를 구축한 후, 예수와 제자 간 영향력이 얼마나 되는지 측정하여, 그 영향력의 파급효과를 예측하는 데 목적을 둔다. 예수는 전반적은 높은 영향력을 행사하고 있음을 보이고 있었으며, 제자들 중에서는 안드레, 빌립, 요한이 높은 매개 중심성을, 안드레 와 요한이 높은 위세 중심성을, 나다나엘, 다대오, 작은 야고보가 높은 군집 계수를 보이고 있다. 이 지표들을 기반으로 예수의 파급효과가 될 수 있는 제2차 이웃의 평균 연결정도는 친밀한 네트워크보다 2배 이상이 될 수 있을 것으로 예측되었다. Social Network Analysis finds a kind of interactions. ties. and roles among actors in network and visualizes an invisible flow within network. Actor may be person, or organization in network, and relation be tie between actors. According to the objective of analyzing social network, social network is divided into ego-network, dyadic network, and whole network. In the perspective of social network, Jesus centered on network forms an ego-centered network with 12 disciples by “calling and following”. This study builds an ego-centered network based on 4 gospels. measures influence of Jesus and His disciples, and then estimates His ripple effect.

Network Traffic Classification Based on Deep Learning

( Junwei Li ),( Zhisong Pan ) 한국인터넷정보학회 2020 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.14 No.11

As the network goes deep into all aspects of people's lives, the number and the complexity of network traffic is increasing, and traffic classification becomes more and more important. How to classify them effectively is an important prerequisite for network management and planning, and ensuring network security. With the continuous development of deep learning, more and more traffic classification begins to use it as the main method, which achieves better results than traditional classification methods. In this paper, we provide a comprehensive review of network traffic classification based on deep learning. Firstly, we introduce the research background and progress of network traffic classification. Then, we summarize and compare traffic classification based on deep learning such as stack autoencoder, one-dimensional convolution neural network, two-dimensional convolution neural network, three-dimensional convolution neural network, long short-term memory network and Deep Belief Networks. In addition, we compare traffic classification based on deep learning with other methods such as based on port number, deep packets detection and machine learning. Finally, the future research directions of network traffic classification based on deep learning are prospected.

부패의 생성과 변화에 관한 연구: 네트웍 제도주의와 ‘Lock in’

이선엽 ( Lee Sun Yeop ) 한국행정사학회 2017 韓國行政史學誌 Vol.41 No.-

이 연구는 부패를 비공식적인 네트웍 제도로 보고, ‘네트웍 제도주의’와 ‘역사적 제도주의’를 이론적으로 연결하고 있다. 연구의 목적은 다음과 같다. 먼저, ‘부패 네트웍’은 내부의 행위자가 작동하는 구조이기 때문에, 이 속에서 행위자의 ‘전략적 행위 및 선호’가 ‘역사적제도주의’의 제도변화 메카니즘과 어떻게 연결되고 있는지에 대하여, ‘분석의 틀’을 제시하고자 한다. 둘째, 네트웍 구조와 행위자의 작용을 살펴서, 부패제도의 산출과 변화의 메카니즘을 발견하고자 한다. 셋째, 네트웍 내부의 행위자적 ‘선호’ 내지 ‘전략적 선택’이 어떠한 조건에서 어떠한 시기에, 어떻게 제도변화에 관계되는지 살펴보고자 한다. 넷째, 한국정치와 사회에서 어떠한 ‘역사적 분기점’이 제도변화를 가져오는 것인지에 대해여 살펴본다. 특히, ‘외생적 사건’과 네트웍 내부의 ‘변증법적 상호작용’의 관계성을 알아본다. 연구의 결과, 네트웍 행위자들의 학습된 '기술'과 '자원'은 변증법적으로 네트웍 상호작용의 행위자에 이어지며, ‘네트웍 구조’와의 작용을 통해 부패가 산출된다는 것을 설명하였다. 그리고, 부패제도의 변화에 대하여서는 ‘결정적 분기점’에서 ‘외생적 사건’이 ‘네트웍 구조의 변환’을 가져올 때, 제도변화의 ‘조건’이 만들어 진다는 것을 알 수 있었다. 즉, ‘외생적 사건’이 ‘구조변환’을 가져 오는 경우, '새로운 제도'로 이행할 수 있는 변화의 ’필요조건’을 충족하게 되는 것이다. 반면에, ‘T3’에서 ‘네트웍 행위자’의 ‘전략적 선호’는 부패의 산출과 제도변화의 ‘충분조건’으로 이어진다고 볼 수 있다. 결국, ‘2016 촛불혁명’과 ‘2017의 탄핵’이 ‘새로운 반부패 구조’를 재구성하는 제도변화의 ‘필요조건’을 충족하였다고 할 것이며, 문재인정부의 ‘전략적 선호’와 행위는 제도변화의 ‘충분조건’인 것이다. 끝으로, 네트웍내 행위자들 간의 ‘등가성’과 ‘응집성’의 증대는 ‘행위자적 선호’를 강화 내지 ‘단선화’(linearize)함으로써, 제도의 ‘Lock-in’에 관계한다고 보았다. This study views corruption as informal network institutions, and connect theoretically ‘network institutionalism’ with ‘historical institutionalism.’ The purpose of this study is as follows: First, since ‘corruption network’ is a structure operated by inner actors, this study intends to present a framework about how the ‘strategic action and preference’ of actors connect to institutional change mechanism of ‘historical institutionalism’ in it. Second, the study intends to discover the mechanism of outcome and change of corrupt institutions by examining network structure and actors. Third, the study intends to examine how inner network actors ‘preference’ to ‘strategic choice’ are connected with institutional change in any conditions and in any timing. Fourth, the study examines what ‘historical junctures’ results in institutional change in Korean politics and society; especially, the relationship between ‘exogenous event’ and inner ‘dialectical interactions.’ The research results explained that the learning ‘skil’ and ‘resources’ of network actors are dialectically connected to inner network ‘dialectical interplay’ and corruption come out through interactions with network structure. And it could be seen that as for change of corruption institutions' when ‘exogenous event’ results in ‘transformation of network structure’ in ‘decisive junctures,’ the ‘condition’ of institutional change is made. That is, it can be seen that when ‘exogenous event’ causes ‘structural transformation,’ changing ‘necessary conditions’ to transform into new institutions are satisfied. On the other hand, it can be seen that in ‘T3,’ the ‘strategic preference’ of ‘network actor’ is connected to ‘sufficient conditions’ of corruption outcome and institutional change. Accordingly, since ‘2016 Candlelight Revolution’ and ‘2017 Impeachment’ satisfied ‘necessary conditions’ for institutional change by reconstituting 'new anti-corruption structures'. and Moon Jaein government's 'strategic preference' and action apply to 'sufficient conditions' of institutional change. Finally, it was seen that an increase in ‘equivalence’and ‘cohesion’ among network actors is related to ‘Lock-in’ of institutions by reinforcing or linearizing ‘actors' preference.’

전송망의 소프트웨어 정의 네트워크 제어 시스템 교육 모델 연구

장문수,김유두 한국실천공학교육학회 2018 실천공학교육논문지 Vol.10 No.2

통신망을 이루는 주요 구간 중에 전송망에 해당하는 네트워크 구간에 대하여 소프트웨어 정의 네트워크 제어 기술은 네트워크 산업에 걸쳐 네트워크 운용 및 프로비저닝을 활용한 네트워크 제어 환경의 변화로 자리 잡아가고 있다. 현재 PTN 장비의 보급화와 함께 개발을 추진하고 있으며 프로비저닝을 위한 구성을 단계적으로 수행하고 있다. 실제 상용망의 PTN 장비를 주축으로 프로비저닝을 구성하면서 SDN기반 제어 시스템 구축을 적극적으로 도입하고 있다. 따라서 본 논문에서는 PTN을 주축으로하는 패킷 기반 전송망에서의 SDN 시스템에 대한 내용과 동향을 살펴보고 SDN을 구성하기 위한 오픈소스인 OpenDaylight에대한 연구를 통해 실제 상용망에서 활용하고자 하는 핵심 기술에 대해서 연구한다. 그리고 운영자들을 대상으로 운영 교육 모델에 필요한 소프트웨어 정의 제어 기술에 대해 연구한다. During the major sections of the network, Software-defined network control technology for the network area corresponding to the transmission network is becoming a change in network-controlled environments utilizing network operation and provisioning across the network industry. Currently development is underway along with the deployment of PTN equipment and configuration for provisioning is being phased out. It is actively introducing establishment of SDN-based control system while constructing provisioning of PTN equipment from actual commercial network. Therefore, in this thesis, we are going to look at the contents and trends of SDN systems in packet-based transmission networks based on PTN and use them in research on OpenDaylight, an open source for configuring SDN. It then Network Operator will study the software defined control techniques for operational education.

공급사슬 네트워크에서 노드 수준 척도의 측정에 관한 연구

박시영,서용원 중앙대학교 한국전자무역연구소 2018 전자무역연구 Vol.16 No.1

Purpose: Today, supply chains are becoming bigger, more complex, and are termed as supply chain networks. This paper explores how social network analysis (SNA) methods can be applied to understand supply chain networks. We match the network perspective topological measures with supply network characteristics. Moreover, the study aims to identify the factors or real-life supply networks reflected in the metrics and how well they can role as indicators leading to effective management. Composition/Logic: The network we investigated is composed of 802 nodes and 1255 links based on survey responses from firms in the Gyeongsangnamdo region. Using open source software Gephi 0.9.2, we visualize the network and measure node-level metrics to analyze the supply network context. Findings: The results show that closeness centrality requires additional data on network structure to utilize the measures and nodes that satisfy certain conditions tend to have high betweenness centrality. Based on the observations of the network, we suggested some potential and possible use of the centrality concepts for understanding the supply chain network. Originality/Value: This study contributes by investigating a real supply network using the SNA approach. Throughout the research, we propose discussion points to approach a better managerial implication of the centralities for future research.

Android Network Packet Monitoring & Analysis Using Wireshark and Debookee

Song, Mi-Hwa The Institute of Internet 2016 International Journal of Internet, Broadcasting an Vol.8 No.4

Recently, mobile traffic has increased tremendously due to the deployment of smart devices such as smartphones and smart tablets. Android is the world's most powerful mobile platform in smartphone. The Android operating system provide seamless access to many applications and access to the Internet. It would involve network packet sharing communicated over the network. Network packet contains a lot of useful information about network activity that can be used as a description of the general network behaviours. To study what is the behaviours of the network packet, an effective tools such as network packet analyzers software used by network administrators to capture and analyze the network information. In this research, more understanding about network information in live network packet captured from Android smartphone is the target and identify the best network analyzer software.

심부전의 한약 임상연구에 활용된 한약재에 대한 기구축 DB(K-HERB NETWORK)를 활용한 네트워크 분석

박수빈,김예지,배기상,김철현,윤인애,임정태,추홍민,Subin Park,Ye-ji Kim,Gi-Sang Bae,Cheol-Hyun Kim,Inae Youn,Jungtae Leem,Hongmin Chu 대한한방내과학회 2023 大韓韓方內科學會誌 Vol.44 No.3

Objectives: Heart failure is a chronic disease with increasing prevalence rates despite advancements in medical technology. Korean medicine utilizes herbal prescriptions to treat heart failure, but little is known about the specific herbal medicines comprising the network of herbal prescriptions for heart failure. This study proposes a novel methodology that can efficiently develop prescriptions and facilitate experimental research on heart failure by utilizing existing databases. Methods: Herbal medicine prescriptions for heart failure were identified through a PubMed search and compiled into a Google Sheet database. NetMiner 4 was used for network analysis, and the individual networks were classified according to the herbal medicine classification system to identify trends. K-HERB NETWORK was utilized to derive related prescriptions. Results: Network analysis of heart failure prescriptions and herbal medicines using NetMiner 4 produced 16 individual networks. Uhwangcheongsim-won (牛黃淸心元), Gamiondam-tang (加味溫膽湯), Bangpungtongseong-san (防風通聖散), and Bunsimgi-eum (分心氣飮) were identified as prescriptions with high similarity in the entire network. A total of 16 individual networks utilized K-HERB NETWORK to present prescriptions that were most similar to existing prescriptions. The results provide 1) an indication of existing prescriptions with potential for use to treat heart failure and 2) a basis for developing new prescriptions for heart failure treatment. Conclusion: The proposed methodology presents an efficient approach to developing new heart failure prescriptions and facilitating experimental research. This study highlights the potential of network pharmacology methodology and its possible applications in other diseases. Further studies on network pharmacology methodology are recommended.

장애인 직업재활 조직간 네트워크 구조 및 영향요인

최영광 한국장애인재활협회 2011 재활복지 Vol.15 No.3

본 연구는 서울지역 장애인 직업재활 조직의 네트워크 구조적 특성에 대해 전반적으로 알아보 고, 네트워크 특성에 영향을 미치는 조직 특성요인을 규명하기 위한 연구이다. 따라서 직업재활 조직의 네트워크 구조적 특성을 파악하고자 사회네트워크분석(social network analysis)을 통하여 네트워크 규모, 밀도, 중심성, 집중도 등의 관계망을 분석하였고, 연구모형의 분석을 위해 다중회 귀분석(multiple regression analysis)을 실시하였다. 분석결과, 직업재활 조직의 네트워크 고도화 단계로 추진될수록 조직간 협력관계가 낮아지는 경향이 존재하였고, 네트워크 중심조직에 대한 재평가 및 재구조화 되는 방향으로 전개될 필요가 있다. 또한, 직업재활 조직의 네트워크에 영향을 미치는 조직 특성요인을 중심으로 이끌어 낼 수 있는 논의는 직업재활 조직의 영역요인, 주서비스 이용 장애인의 장애정도, 전문 인력의 규모, 관리자의 인식이 조직간 네트워크의 활성화에 중요하게 작용되고 있어 개별조직의 네트워크 관 리전략이 필요함을 보여주었다. This study was conducted to examine the network structure of vocational rehabilitation organizations for the disabled in Seoul and clarify the factors that affect their network characteristics. To understand the characteristics of network structure of vocational rehabilitation organizations, social network analysis was used to analyze the relation of network scale, density, centrality, and concentration and multiple regression analysis was performed to analyze the research model. In result of analysis, inter-organizational collaboration tended to decrease as the network of vocational rehabilitation organizations improved. It is necessary to reevaluate and restructure the key network organization. Also, the discussion of factors that affect the network of vocational rehabilitation organization manifested that the factors of vocational rehabilitation organizations, the degree of disability of major service users, the scale of professional manpower, and the awareness of administrators had a significant influence on the revitalization of inter-organizational network. This means that it is necessary to develop strategies to manage the network of each individual organization.

관광정책네트워크 분석의 구성요소에 대한 이론적 탐색

여관현 ( Kwan Hyun Yeo ),송영민 ( Young Min Song ) 대한관광경영학회 2014 觀光硏究 Vol.29 No.4

본 연구는 관광정책네트워크 분석에 대한 이론의 탐색적 고찰을 살펴보았다. 본 연구의 목적은 관광정책네트워크 이론을 관광 연구에 적용할 수 있도록 관광정책네트워크 분석의 틀과 구성요소를 제시하는 것이다. 연구 내용은 정책네트워크의 개념과 연구동향, 그리고 관광정책네트워크에 대한 이론적 접근 및 관광 연구에서의 정책네트워크 분석에 대한 최근 연구 동향 등을 살펴보았다. 연구 결과, 관광 연구를 위한 관광정책네트워크 분석을 위한 구성요소는 관광정책에서의 대내적 환경, 주요 행위자, 상호작용, 네트워크 구조와 같이 4가지로 분류하였다. 첫째, 관광정책네트워크 분석에서 정책네트워크를 둘러싸고 변화되는 관광정책의 대내적 환경은 중요한 분석 요소이다. 관광정책에서의 대내적 환경은 관광정책과 관련하여 분석의 시간적 범위에서 제도적·정치적 환경을 분석하고, 관광산업의 정책네트워크에 영향을 미치는 요인 등을 밝혀내는 것이다. 둘째, 주요 행위자는 직접적인 행위자와 간접적인 행위자로 구분된다. 즉, 행위자의 선호, 목표, 참여 동기, 역할, 이해관계 등을 중심으로 분석하는 것이다. 셋째, 상호작용은 관광정책네트워크의 중요한 구성요소이다. 관광정책에서 주요 행위자들은 그들의 목적 달성을 위하여 복잡한 관계구조를 형성하게 된다. 정보의 교환관계로 이루어지는 상호작용은 그 교환의 내용이나 관계의 형성이 중요하다. 넷째, 네트워크 구조 또한 관광정책네트워크의 중요한 구성요소이다. 네트워크 구조는 주요 행위자간의 개방성을 기반으로 하여, 그들 간의 네트워크 형태와 권력 또는 갈등구조를 분석하는 것이다. This study suggests the theoretical aspects of analysis in tourism policy network. The contents of this study can be summarized as follows. This study apply theory of policy network analysis to tourism industry. This study suggests, the following four components of the tourism policy network analysis. There are the tourism policy environment internally, the main actors, interactions, network structures. First, the policies surrounding tourism network environment is an important element of analysis. The internal environment as respect to the analysis of the tourism industry is for the institutional and political environment analysis. Second, the main actors in the tourism policy is an important component of network analysis. The main actors can be divided into the direct and indirect actors. Third, the interaction is an important factor of tourism policy network. The exchange of information takes place in relation to the exchange of the content or form of the relationship. Fourth, the network structure is an important component of tourism policy network. Network structure can show that tourism policy network in the interaction between the main actors or structured forms of conflict and resolution, and also show activities between key actors influencing the others.

Application of Improved BP Neural Network with Correlation Rules in Network Intrusion Detection

Yongfeng Cui,Xiangqian Li Ma,Zhijie Liu 보안공학연구지원센터 2016 International Journal of Security and Its Applicat Vol.10 No.4

To detect various network attacks in real time, this paper developed a network intrusion detection system based on artificial neural network. This paper first introduced the recent development of neural network, BP algorithm and structure of a simple perceptron. Then, this paper developed an improved BP neural network algorithm to detect anomaly network traffic with adjusted correlation rules. Finally, the network intrusion system in this paper was tested in a real network situation; the improved BP algorithm neural network with adjusted correlation rules shows a reduction in total error and increment in alarm rate compared to the traditional basic BP algorithm model.