[논문]네트워크 기반 코로나바이러스감염증-19 이후 세계화 분석

유제운; 김학용

doi:10.5392/jkca.2021.21.06.062

[국내논문] 네트워크 기반 코로나바이러스감염증-19 이후 세계화 분석
Analysis of Globalization After COVID-19 Based on Network 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.21 no.6, 2021년, pp.62 - 70

유제운 (질병관리청 국립보건연구원 유전체연구기술개발과) , 김학용 (충북대학교 생화학과)

초록
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2020년은 코로나바이러스감염증-19(코로나19)가 세계적 대유행인 팬데믹(pandemic)으로 인해 전 세계가 혼돈 속에서 보낸 한 해였다. 14세기 중세 유럽의 봉건제도를 무너뜨린 흑사병(페스트), 17세기 스페인에 의해 잉카제국의 멸망을 이끈 천연두, 제1차 세계대전을 조기 종식시킨 스페인독감처럼 팬데믹은 역사 전환의 기점에 있었다. 코로나 19이후 다가올 대변환을 다양한 분야와 관점에서 제시하고 있으나 전환에 대한 이해와 방향이 모호한 측면이 있다. 본 연구에서는 코로나19 이후 '세계가 어떻게 변할 것인가', 다시 말해 세계화에 대한 미래를 네트워크 기반으로 핵심용어를 도출하여 분석하고자 하였다. 세계화, 반세계화, 코로나19 이후 세계화와 디지털화에 관한 네트워크 및 4종류를 통합한 네트워크를 구축하였다. 네트워크로부터 허브 용어, 응집중심성 용어, K-코어 알고리즘을 적용한 단순화 네트워크로 부터 핵심용어를 추출하여 코로나19 이후 세계화의 변화를 분석하였다. 본 연구는 코로나 이후 사회적 변화를 이해하는데 있어서 네트워크를 기반으로 핵심용어를 도출하고 분석하는 방법을 제시한 것이 의미가 있을 것으로 사료된다.

Abstract ▼ AI-Helper

2020 was a year in which the world spent in disorder due to the pandemic of Coronavirus infection-19(COVID-19). The pandemic was at the beginning of a turning point in history. For examples, the Black Death(Pest) that destroyed the feudal system of medieval Europe in the 14th century, smallpox that led to the destruction of the Inca Empire by Spain in the 17th century, and the Spanish flu that ended World War I early. The great transformation that will come after COVID-19 is presented from various fields and perspectives, but the understanding and direction of the transformation is ambiguous. This study attempts to derive and to analyze core terms based on a network of the future of globalization after COVID-19. Four Networks related to globalization, anti-globalization, and globalization and digitalization after COVID-19 were established respectively. A network integrating four networks was also constructed. The core terms were extracted from the hub nodes, the stress centrality, and the simplified network to which the K-core algorithm was applied. After COVID-19, the changes in globalization were analyzed from the extracted core terms. This study is thought to be meaningful to propose a method of deriving and analyzing core terms based on a network in understanding social changes after COVID-19.

주제어

표/그림 (7)

표 표 1. 세계화, 반세계화, 포스트코로나-세계화, 및 포스트코로나-디지털화 네트워크의 구조인자
그림 그림 1. 세계화(A), 반세계화(B), 포스트코로나-세계화(C) 및 포스트코로나-디지털화(D) 네트워크
표 표 2. 세계화, 반세계화, 포스트코로나-세계화, 및 포스트코로나-디지털화 네트워크에서의 상위 10위 핵심용어
그림 그림 2. 세계화, 반세계화, 포스트코로나-세계화, 및 포스트코로나-디지털화 통합네트워크. A) 각 네트워크에 등장하는 용어의 분류표 및 다른 색으로 표시한 범례, B) 통합네트워크 및 구조 인자들 [주의: 인쇄물 흑백그림은 『한국콘텐츠학회 논문검색 서비스』에 실린 원본의 색을 참고]
표 표 3. 통합네트워크에서 상위 10위에 해당하는 핵심용어
그림 그림 3. K-코어 알고리즘을 이용하여 단순화한 네트워크 A) 2-코어, B) 3-코어, C) 4-코어 [주의: 인쇄물 흑백그림은 『한국콘텐츠학회 논문검색 서비스』에 실린 원본의 색을 참고]
표 표 4. 통합네트워크로부터 추출한 상위 10위에 해당하는 핵심용어의 네트워크 용어 분류 및 출현 비율

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서 핵심용어를 도출하여 세계화의 미래를 전망하고자 하였다. 세계화라는 자체가 너무 광범위하기 때문에 미래를 전망하는데 있어서 한계가 있는 것도 사실이다.
본 연구에서는 코로나19 이후, 세계화, 반세계화, 및 디지털화를 중심으로 우리의 일상 또는 우리가 살아가고 있는 세계가 ‘어떻게 변할 것인가’에 대해 알아보고자, 네트워크를 기반으로 핵심용어를 도출하여 미래를 전망해보고자 하였다
본 연구에서는 포스트코로나 이후 세계가 어떻게 변할 것인지에 대해서 “세계화”라는 주제에 초점을 맞추어 네트워크 기반으로 핵심용어를 도출하고 세계화의 미래를 예측하고자 한다

제안 방법

또한 이들 4 종류 네트워크를 통합한 네트워크도 구축하였다. 각 네트워크의 연결계수, 응집중심성, K-core(K-코어) 알고리즘을 도입하여 핵심용어를 추출하고 분석함으로써 코로나 19 이후를 전망하고자 하였다.
이를 위해서 세계화, 반세계화, 코로나19 이후 세계화 및 코로나이후 디지털화 관련 정보로부터 네트워크를 구축하였다. 또한 이들 4 종류 네트워크를 통합한 네트워크도 구축하였다. 각 네트워크의 연결계수, 응집중심성, K-core(K-코어) 알고리즘을 도입하여 핵심용어를 추출하고 분석함으로써 코로나 19 이후를 전망하고자 하였다.
본 연구에서 구축한 모든 네트워크는 전형적인 사회네트워크의 특성을 보여주는 멱함수 분포를 가지는 척도 없는 네트워크(scale free network) 특성을 가지고 있었다[그림 1]. 멱함수 분포를 가진다는 의미는 허브에 해당하는 소수 노드에 많은 링크가 연결되고, 매우 적은 링크를 가진 다수의 노드가 존재하고 있음을 말한다.
세계화, 반세계화, 포스트코로나-세계화, 포스트 코로나-디지털화에 등장하는 용어를 중심으로 통합네트워크를 구축하였다[그림 2]. 핵심용어를 도출하기 위해 연결계수 및 응집중심성 이외에도 K-코어 알고리즘을 적용하여 네트워크를 좀 더 단순화하여 핵심용어를 도출하였다[그림 3] 및 [표 3].
세계화에 대한 전망에서도 전문가와 분야마다 견해가 다를 수 있기 때문에 다양한 데이터베이스를 수집하고 핵심용어를 도출하는 과정을 거쳤다. 세계화의 전망을 세계화에만 제한한다면 편협한 결과를 초래할 수 있기 때문에 반세계화, 코로나19 이후 세계화와 디지털화에 대한 전망에 관한 내용도 함께 네트워크를 만들어 핵심용어를 도출하였다[그림 1] 및 [표 2].
본 연구에서는 포스트코로나 이후 세계가 어떻게 변할 것인지에 대해서 “세계화”라는 주제에 초점을 맞추어 네트워크 기반으로 핵심용어를 도출하고 세계화의 미래를 예측하고자 한다. 이를 위해서 세계화, 반세계화, 코로나19 이후 세계화 및 코로나이후 디지털화 관련 정보로부터 네트워크를 구축하였다. 또한 이들 4 종류 네트워크를 통합한 네트워크도 구축하였다.
지금까지 살펴본 네 종류 네트워크를 통합함으로써 코로나 19 이후의 변화에 대한 종합적인 정보를 얻을 수 있을 것으로 판단하여 통합네트워크를 구축하였다 [그림 2]. 먼저 각 네트워크에 등장하는 용어들이 다른 네트워크와 겹칠 수 있기 때문에 용어의 분류를 체계화하였다[그림 2A].
세계화, 반세계화, 포스트코로나-세계화, 포스트 코로나-디지털화에 등장하는 용어를 중심으로 통합네트워크를 구축하였다[그림 2]. 핵심용어를 도출하기 위해 연결계수 및 응집중심성 이외에도 K-코어 알고리즘을 적용하여 네트워크를 좀 더 단순화하여 핵심용어를 도출하였다[그림 3] 및 [표 3].

이론/모형

통합네트워크는 비중이 비교적 작은 노드를 단계적으로 제거하면서 핵심 네트워크를 먼저 구축하고 [그림 3], 이 네트워크로부터 핵심용어를 도출하고 통합네트워크와 비교하고자하였다[표 3]. K-코어 알고리즘을 적용하여 2-코어[그림 3A], 3-코어[그림 3B], 4-코어[그림 3C] 네트워크를 구축하였다. K-코어 값이 증가할수록 네트워크의 크기는 작아지지만, 핵심 노드끼리 서로 연결되는 것을 볼 수 있다.
네트워크의 구조를 분석하는데 사용하는 구조 인자인 노드 수, 링크수, 연결선수, 뭉침계수, 응집중심성, 지름값은 사이토스케이프 프로그램 분석 도구인 “Network Analyzer" 통해서 얻었다[표 1].

성능/효과

이는 본 연구에서 적용한 데이터베이스로부터 코로나 19 이후 세계화를 이해하는데, 이들 네트워크를 함께 고려하는 것이 적절할 것으로 사료된다. 세계화와 포스트 코로나-세계화와 포스트코로나-디지털화에는 K-코어 2 네트워크에서 1개 용어가 50% 비율로 등장하였다.

후속연구

이외에도 3개 네트워크로부터 도출된 핵심용어는 ‘코로나19’, ‘포스트코로나’, ‘다국적기업’, ‘정부’, ‘증가’ 등이었다. 본 연구에서는 [표 3]에 등장하는 핵심용어들을 비교 분석하면 코로나19 이후 디지털화시대가 반영된 세계화가 어떤 방향으로 진행되는지를 분석하는데 일정한 부분 정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
세계화라는 자체가 너무 광범위하기 때문에 미래를 전망하는데 있어서 한계가 있는 것도 사실이다. 향후 연구에서는 세계화를 좀 더 세분화하여 분석할 필요가 있다. 특히, 본 연구에서 제시된 디지털화에 따른 미래 예측에서 나타난 “교육격차”가 미래에 급격한 변화를 가져올 분야중 하나라고 생각한다.
특히, 본 연구에서 제시된 디지털화에 따른 미래 예측에서 나타난 “교육격차”가 미래에 급격한 변화를 가져올 분야중 하나라고 생각한다. 향후 연구에서는 코로나19 이후 교육의 미래에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

참고문헌 (31)

태경섭, 한창호 옮김(셸던 와츠 지음), 전염병과 역사, 모티브북, 2007.
이규완 옮김(제니프 라이트 지음), 세계사를 바꾼 전염병 13가지, 도서출판 산처럼, 2020.
차미영, 코로나바이러스와 인포데믹, 코로나19 과학리포트, 제7호, 기초과학연구원, 2020.
M. E. J. Newman, Networks An Introduction, Oxford University Press, 2010.
Linton Freeman, The Development of Social Network Analysis, Empirical Press, 2006.
H. Jeong, S. P. Mason, A. L. Barabasi, and Z. N. Oltvai, "Lethality and centrality in protein networks," Nature, Vol.411, No.6833, pp.41-42, 2001.

상세보기
A. L. Barabasi and Z. N. Oltvai, "Network Biology: understanding the cell's functional organization," Nature Rev. Gen. Vol.5, No.2, pp.101-113, 2004

상세보기
김학용, "네트워크 기반 조선왕조 건국과정 분석," 한국 콘텐츠학회논문지, 제15권, 제5호, pp.582-591, 2015.

원문보기 상세보기
김학용, "정보 알고리즘 기반 아리랑의 계통도 및 상관 관계 분석," 한국콘텐츠학회논문지, 제14권, 제4호, pp.407-417, 2015.

원문보기 상세보기
https://www.goethe.de/ins/kr/ko/kul/dos/dan.html
https://ko.wikipedia.org/wiki
http://www.hani.co.kr/arti/economy/economy_general/948519.html#csidx836e8f7b2894b829c9464f8fbdfc2d2
https://www.segye.com/newsView/20200727518911
http://www.munhwa.com/news/view.html?no2020050401031442000001
https://news.mt.co.kr/mtview.php?no2020042115232689903
https://www.etoday.co.kr/news/view/1901740
https://cmobile.g-enews.com/view.php?ud202006220959456267f67c3fc824_1&ssknewmain_0_2&md20200622103251_R
http://www.skyedaily.com/news/news_view.html?ID107369
https://journal.kiso.or.kr/?p10236
https://hrcopinion.co.kr/archives/15674
https://spri.kr/posts/view/22942?codeindustry_trend
https://cytoscape.org/
I. Alvarez-Hamelin, L. Dall'Asta, A. Barrat, and A. Vespignani, "K-core decomposition: a tool for the visualization on large scale networks," eprint cs.NI/050417, 2005.
이가람 옮김(앤드루 존스 지음), 세계는 어떻게 움직이는가: 세계화를 보는 열한 가지 생각, 도서출판 동녘, 2012.
방은주, "포스트코로나, 엔택트 디지털 전환 기회," Monthly Software Oriented Society, 제70호, pp.50-55, 2020.
최윤식, 빅체인지 코로나19이후 미래 시나리오, 김영사, 2020.
조중혁, 디지털 시대의 빛과 그림자: 디지털 격차와 적정기술, 세계와나, 2017.
https://www.hankyung.com/economy/article/2020042027111
박영숙, 제롬 글렌, 세계미래보고서 2055, 비지니스북스, 2017.
최재천외 5인, 코로나 사피엔스, 인플루엔셜, 2020.
여시재 포스트 COVID-19 연구팀, 코로나시대 한국의 미래, 서울셀렉션 출판사, 2020.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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