A Study on Identifying Key Players in a 3D Cadastre Citation Network

3차원지적 인용네트워크의 key players 확인에 관한 연구

The main purpose of this study was to identify key plays in a 3D cadastre citation network. To achieve the research objective, this article examined theories and previous studies on 3D cadastre and citation networks and set up two research questions based on them. To answer these research questions, this study attemted to search for 3D cadastre research published from January 1, 2012, to October 31, 2017, using Google Scholar Search. This study constructed a citation network using the citation information of the collected data and then used social network analysis techniques such as degree centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality to identify the influential nodes. This study also used modularity-based Louvain algorithms to detect influential communities in the citation network. As a result of the analysis, Stoter et al. (2013) were identified as the most influential nodes in the whole network and community 0 was identified as the most important community.

본 연구의 주된 목적은 3차원지적 인용네트워크에서 key plays를 확인하는 것이었다. 이러한 목적을 달성하기 위해 본 연구는 3차원지적과 인용네트워크에 대한 이론과 선행연구들을 검토하였고 이를 토대로 2개의 연구 질문을 설정하였다. 이러한 연구 질문에 대한 답을 구하기 위해 본 연구는 2012년 1월 1일 부터 2017년 10월 31일 사이에 발표된 3차원지적연구들을 구글학술검색을 이용하여 검색하였다. 이러한 방법을 통해 수집된 자료의 인용정보를 토대로 인용네트워크를 구성한 다음 영향력 있는 노드들을 확인하기 위해 차수중심성, 매개중심성, 근접중심성, 위세중심성과 같은 소셜네트워크분석 기법들을 이용하였다. 또한 본 연구는 인용네트워크에서 영향력 있는 커뮤니티를 식별하기 위해 모듈성기반의 루뱅알고리즘을 이용하였다. 분석의 결과 Stoter 등 (2013)이 전체네트워크에서 가장 영향력 있는 노드로 확인되었으며 또한 커뮤니티 0은 가장 핵심적인 커뮤니티로 식별되었다.