이상 지금까지 "Business Process"라는 키워드를 통해 BPM분야를 검색하면서, 네트워크를 생성하고 분석했습니다.

그러나, 네트워크 분석 내용을 접하면서 주의해야 할 점이 있습니다. 이미 R&D 지식지도 소개에서 말씀드렸듯이 지금까지의 분석 내용은 어디까지나 가능성과 제시에 초점을 둔 것으로 아직 확정된 분석 내용이 아닙니다. 본 포스트의 1차 목표는 연구자 및 사용자들에게 R&D 지식지도 예제를 보여주기 위함입니다. 따라서 일부 성급히 내린 판단이 있을 수 있으며, 이에 대한 검증과 수정을 위해 앞으로도 계속 사례분석 및 연구를 통해 개선시킬 예정입니다. 이에 많은 연구자 및 사용자 분들의 의견들이 필요합니다.

지금까지의 과정에서 궁금증이나 지적, 건의사항이 있으시면 댓글, 방명록 및 메일 등을 이용해서 언제든지 의견을 들려주시기 바랍니다.

3차 확장 네트워크


# 네트워크 기본 정보

총 97개의 Node, 174개의 Link
  - 3차까지 확장시킨 네트워크에는 총 97개의 키워드가 등장하고, 그들간의 관계가 총 174회 존재함을 알 수 있습니다.

아래 그림이 3차 확장된 네트워크를 나타냅니다.



2차 확장 때 보다는 확연히 복잡해진 것을 볼 수가 있습니다.
키워드간의 중심도 비중을 분석하기 위해 바로 Centrality 분석으로 넘어가겠습니다.

# Centrality 분석



다양한 키워드가 나오는 것을 볼 수 있습니다. 그 중에 대표적인 것을 뽑아보면, web services > workflow = semantic web > BPM = UML > petri net = knowledge management ... 의 순서를 볼 수 있습니다.
3차 확장시키면서 web services 비중이 매우 높아진 것을 볼 수가 있습니다. 이는 web services 관련 연구가 활발히 진행되고 있음을 말해주고 있습니다. 그러나 3차 이상의 확장 네트워크에서는 최초 키워드에서 어느 정도 멀어지기 때문에, 지금과 같은 경우 반드시 최초 키워드 "Business Process"와 연관돼서 직접적으로 연구가 이루어졌다고 보기는 어렵습니다. 따라서, 순수하고 독립적으로 web services 관련 연구가 많이 일어나고 있음을 알 수가 있습니다.


다음 포스트에서는 지금까지 도출된 키워드를 직접적으로 연구한 연구자들(Researchers)의 관계에 대한 네트워크 생성을 보도록 하겠습니다.
>> 다음 포스트로 바로 가기

# Structural Equivalence 분석


Structural Equivalence(구조적 등가성) 분석에서는 네트워크에서 각 Node의 계층구조를 분석합니다. 이는 구조적으로 유사한 지위나 유사한 관계 패턴을 갖는 Node 집단을 구분해가면서 계층 구조를 찾아내는 데 유용한 분석 기법입니다.

아래 그림은 2차 확장 네트워크에서 유클리디안 거리(Euclidean Distance)에 준한 Structural Equivalence를 구했을 때, 계층 구조를 나타내는 그림입니다.
(*Structural Equivalence를 구하기 위한 co-efficient가 현재는 매우 많이 나와있지만, 그 중에 Euclidean Distance가 전통적이고 직관적임)

 

연구자 네트워크 구축의 배경

BPM 분야의 핵심 키워드 "Business Process"를 통해서 다음과 같은 추가적인 정보 및 결과를 얻고자 합니다.
  - Business Process 와 관련된 미지의 다른 연구토픽이나 키워드들
  - Business Process 와 관련, 혹은 BPM 분야에서 활발히 진행되고 있는 연구토픽들
  - 도출된 키워드들 중에서 같이 연구되고 있는 키워드들의 집합
  - 도출된 키워드들간의 계층 구조


진행 과정 - 네트워크 1차 확장

분석할 자료는 CIMERR에서 보유하고 있는 국내저널 29종에 실린 논문DB 입니다.
논문DB에서 최초 키워드 "Business Process"와 관련된 논문들을 검색하여, 관련 키워드들을 도출해냅니다.
"Business Process" 이외에 연구되고 있는 관련 키워드로는 BPM, BPSS, process mining, petri net, workflow, workflow inheritance, workflow modeling 로 7개가 도출되었고, 이것을 네트워크로 생성하면 아래 그림처럼 나타납니다.
(주*. 원래 최초 키워드 "Business Process"와 관련된 키워드가 약 20여개 도출됐지만, BPM 관련 전문가를 통해 관련 키워드를 Screening함. 물론 Screening 과정이 필수는 아님.)




다음 포스트에서는 지금의 1차 확장 네트워크를 한 번 더 확장시킨 2차 확장 네트워크에 대한 예제를 보도록 하겠습니다.
>> 다음 포스트로 바로 가기

포항공대 산업경영공학과 PKM 연구실과 CIMERR에서 "Business Process Management" 분야에 대한 R&D 지식지도 예제를 구축하였습니다.

구체적인 내용은 다음과 같습니다.
  - 최초 키워드 : "Business Process"
  - 대상 DB : CIMERR의 국내 모든 저널 29종 (산업공학 관련)
  - 키워드 "Business Process"와 관련된 논문 키워드를 1~3차까지 확장하여 네트워크 구축
  - 네트워크에 대한 SNA 기법 적용

단, 이번 분석 내용은 완전히 정립된 것이 아닌, 가능성 제시에 중점을 둔 것이며 앞으로 더 많은 사례분석과 연구를 통해 검증과 수정하면서 객관화시킬 예정입니다. 연구자 및 사용자 분들의 많은 참여와 관심을 부탁드립니다.

>> 구축 과정에 대해 구체적으로 보기

이번 R&D 지식지도 구축 과정 및 결과를 토대로 BPedia에서는 많은 산업공학 관련 연구자 및 사용자들에게 유용한 정보를 제공하고자 합니다.

또한 사용자 여러분의 요청에 의한 R&D 지식지도 구축 서비스를 실시하고 있으니 앞으로도 많은 관심과 참여 부탁드립니다.

R&D 지식지도(R&D Knowledge Map)는 각종 연구자원에 대한 정보를 네트워크 형태로 구축한 것을 말합니다.

연구자원에 대한 정보는 다음과 같은 것들이 있습니다.
  - 연구자, 연구기관, 연구과제, 저널정보, 논문정보 등 (이러한 정보가 담긴 DB)

이러한 정보를 통해서 우리는 다음과 같은 네트워크 산출물을 얻을 수 있습니다.
  - 인적 네트워크, 연구주제 & 연구인력 네트워크, 키워드(연구주제, 연구토픽) 네트워크 등

생성된 네트워크는 SNA(Social Network Analysis, 사회 연결망 분석) 기법을 통해서 여러가지 분석이 가능합니다.

예를 들어, 연구주제로 이루어진 네트워크를 분석하면 가장 파급 효과가 큰 연구주제, 연구 주제 분류 등과 같은 의미있는 결과들을 SNA를 통해서 밝혀낼 수 있습니다.

아래 그림은 전체 과정을 도식화해서 설명해주고 있습니다.




* POSTECH PKM 연구실은 05년도 과학재단의 지원하에 "R&D 지식지도" 구현을 위한 과제를 수행하였습니다. 자세한 설명은 링크를 참고하시기 바랍니다.