고객과함께성장하고있는사이람입니다 소셜네트워크분석소프트웨어 CYRAM Inc. is the property of CYRAM Inc. Copyright CYRAM Inc All rights reserved
I What is 는빅데이터시대의분석적요구사항을충실히반영한네트워크분석전문소프트웨어입니다. 소셜네트워크분석 (Social Network Analysis, SNA), 통계, 데이터마이닝, 기계학습등의방법을통해데이터분석의생산성을향상시킬수있는혁신적인특징들을구현하고있습니다. 는 2D/3D로산출된분석결과화면에서의재분석, 결과의재탐색등탐색적분석을통해높은사용자편의성을제공합니다. 또한파이썬 (Python) 기반의스크립트엔진을포함하고있어간단한프로그 래밍을통해사용자가설정한워크플로우에따라프로그램을제어할수있습니다. 이는반복적인분석작업을자동화하고일괄처리 (Batch-Processing) 를가능하게합니다. 더하여 는네트워크데이터뿐만아니라신문기사, 소셜미디어상의사용자글, 인터뷰및연설문등의비정형텍스트데이터도분석할수있습니다. 는텍스트에서단어 ( 형태소 ) 를추출하고, 이를단어간네트워크로변환하여네트워크분석을가능하게합니다. 추출된단어의품사와 TF-IDF 등텍스트분석에필요한정보를함께제공하며, 토픽모델링을통해하위토픽을파악할수있습니다. 또한확장프로그램 (Extension) 을통해직접온라인데이터를수집하거나, 아름답게시각화할수있습니다. 네트워크분석, 시각화, 탐색적분석의통합 다유형데이터와 분석방법지원 사용자친화적인환경 프로그래밍지원 Input Explore Preprocess Analyze Presentation Import Network Text Network Layout Properties Transform Query SNA Measure Model Report Network Map Collect Social media Bibliography Statistics Select Statistics Mining Video & Chart Export 1
I How Easy to Use 네트워크분석, 시각화, 탐색적분석의통합 는데이터를처리할수있는다양한방법을제공함으로써, 데이터분석을더욱쉽게할수있습니다. 또한하나의분석결과에대해수치형태의결과와함께그래픽형태의결과를동시에제공하여사용자가결과값을직관적으로해석할수있게합니다. 그리고분석결과를재분석하거나탐색할수있도록구성되어있습니다. 는분석결과를기존데이터셋에추가하거나새로운데이터셋으로활용하는작업이매우쉽고체계적으로구성되어있습니다. 다유형데이터와분석방법지원 는다양한소셜네트워크분석 (SNA) 방법론과다변량통계분석, 그래프마이닝, 기계학습방법을지원합니다. 는네트워크데이터뿐만아니라뉴스기사, 학술논문, 인터뷰, SNS 등의비정형텍스트데이터도지원합니다. 비정형텍스트데이터에서단어를추출하고, 추출된단어간네트워크데이터를분석할수있습니다. 사용자친화적인환경 의메뉴는사용자가직관적으로프로그램을제어할수있도록표준화된분석프로세스에따라데이터입력, 전처리, 분석 (SNA, 통계, 마이닝 ), 시각화로구성되어있습니다. 또한분석옵션및결과는세션 (Session) 에자동저장되므로, 분석을종료하거나프로그램을재시작해도실행한모듈에대한입력데이터, 처리옵션, 실행내역및결과물등을다시확인할수있습니다. 프로그래밍지원 사용자는 의스크립트기능을통해반복되는작업을자동화하고, 특정조건에따라프로그램을제어할수있습니다. 또한사용자고유의알고리즘이나기능을스크립트로작성하고이를플러그인형태로제작하면, 의내부메뉴로추가하거나다른사용자에게공유할수있습니다. 2
I How is different in data analysis 1. 다양한분석방법및시각화 는소셜네트워크분석방법뿐만아니라다변량통계, 그래프마이닝등다양한분석방법을제공하는종합분석소프트웨어입니다. 사용자는 에서제공하는 100개이상의네트워크분석방법을통해개인, 관계, 그룹, 전체등다양한관점에서네트워크의특징을파악할수있습니다. 또한 는 SNA와통계, 그래프마이닝, 기계학습등의분석방법을함께제공합니다. 사용자는여러프로그램을사용하지않고도목적에맞는분석프로세스를편리하게구성할수있고, 다양한분석방법을결합하여융복합적분석을할수있습니다. Analysis on Network Data 107 modules of SNA Visualization of output 23 kinds of Visualization Input Data Social Network Analysis Dynamic Visualization Transform Data Statistics & Mining Data Preprocessing and Transformation 27 kinds of Data Transform Correlation Between own Attributes and SNA Result 28 kinds of Statistic Analysis 30 kinds of Mining Analysis Functional Features of 3
I How is different in data analysis 2. 통합적인데이터구조 수집된데이터를이해하기쉽고, 분석하기용이한형식으로구성하는것은매우중요한단계입니다. 는복잡한네트워크데이터구조를 1-mode 와 2-mode 로구성하며, 이를매우직관적으로화면에표시합니다. 대부분의네트워크는동일한그룹 ( 동종 ) 내의개체 ( 노드 ) 간의관계로구성된 1-mode network 이며, 두개의서로다른그룹 ( 이종 ) 내의개체간의관계로구성된 2-mode network로분류할수있습니다. 는개체, 그룹간에존재하는다양한네트워크들과그구조를매우간단한형태로표현하여, 그체계적인구조가잘드러나도록설계되어있습니다. One-mode Network Cooperation Influence Friendship Two-mode Network Interest with Friends Interest with Co-workers Data Structure 는개체 ( 노드 ) 와관계 ( 링크 ) 가가지는중요한속성정보를입력하고쉽게활용할수있도록 지원합니다. 예를들어, 조직구성원의성별, 나이, 소속부서는분석결과를더욱풍부하게해석할수있게 합니다. 또한관계의강도나빈도도중요한요소로활용될수있습니다. 4
I How is different in data analysis 3. 편리한데이터처리 분석목적에따라데이터를합치거나삭제하는등의데이터처리과정은데이터분석에서매우빈번하게발생하는일입니다. 데이터전처리및변환은데이터분석을효과적으로수행하기위한단계입니다. 는데이터의변환, 병합, 분할, 추출등의데이터처리를위한여러방법을제공합니다. 또한 는현재의데이터를토대로무작위네트워크를생성할수있어, 이를활용하여분석결과의타당성에대해서도판단할수있습니다. Top 30 % Links Split Layer Similarity Network Random Network Data Preprocessing and Transformation of 또한 는사용자가지정한조건에따라데이터를추출할수있습니다. 사용자는추출된데이터를 새작업파일에저장하여분석을진행할수있습니다. 지정한조건을저장하면이후에도다시사용하여 동일한조건이적용된새데이터를만들수있습니다. Top 30 nodes with Centrality Query of 5
I How is different in data analysis 4. 탐색적인네트워크시각화 의독특한기능중하나는 탐색적인데이터분석 입니다. 는시각화와분석이유기적으로결합되어있어서탐색적인데이터분석이가능합니다. 에서분석을수행하면분석결과가반영된시각화맵을제공하여사용자는분석결과를직관적으로이해할수있습니다. 또한레이아웃알고리즘및좌표위치등을비롯한다양한시각화옵션을제공하여목적에맞게시각화맵을구성할수있습니다. Route maps for airports and airlines Color: Continent Coordinates: Longitude, Latitude 또한시각화맵에대한직관적이해를높이기위해다양한스타일링옵션과제어도구가제공됩니다. 예를 들어, 노드의색상, 크기, 모양및링크의두께, 방향등을시각화맵에다르게표시하여네트워크가가지고있 는여러정보를한화면에표시할수있습니다. Color: Centrality Size: Age Shape: Gender Line Width: Weight Visualization on Node & Link Attribute Video of Visual Exploration 6
I How is different in data analysis 5. 파이썬기반의스크립트엔진 는파이썬 (Python) 기반의스크립트환경을제공하여사용자의분석프로세스에따라 를자동으로제어할수있습니다. 또한함께제공되는 Script Generator 는 Python이능숙하지않은사용자를위한기능으로, Script Generator 의 GUI 화면을클릭하면해당기능에대한 Python 스크립트를자동으로생성할수있습니다. 작성한스크립트는컴파일하여 메뉴에플러그인 (Plug-in) 으로추가할수있습니다. 즉, 의스크립트기능을통해사용자는자신의분석목적에꼭맞는커스텀 (Customized) 기능을만들어사용할수있고, 이를다른사용자와공유할수있습니다. Script Generator 를통해자동스크립트작성지원 사용자알고리즘제작및트위터와같은웹데이터수집가능 반복이나조건분기에따라프로그램자동수행 배치처리가능 외부파이썬라이브러리사용가능 플러그인으로변환하여배포가능 7
I How is different in data analysis 6. 시맨틱네트워크분석 (Semantic Network Analysis) 의시맨틱네트워크분석기능을통해사용자는네트워크데이터뿐만아니라뉴스기사, 학술논문, 인터뷰, SNS 의비정형텍스트데이터를분석할수있습니다. 는텍스트데이터에서자동으로단어를추출하고키워드네트워크를구성할수있습니다. 또한사용자정의사전기능을제공하여고유어및복합명사등을쉽게처리할수있도록지원합니다. 추출된키워드는워드클라우드 (Word Cloud) 를통해중요도에따라시각화할수있으며, 텍스트마이닝을통해텍스트의주제 (Topic) 를쉽게파악할수있습니다. Word Network Word Cloud 비정형텍스트에서자동단어추출 사용자정의사전유의어, 제외어, 지정어등 워드클라우드를통한주요단어시각화 키워드네트워크구성단어간인접성기준 토픽추출머신러닝기반의토픽모델링기법활용 Document Topic Keywords of Topic Influence Data: Martin Luther King s Speech and Susan Anthony s Speech Visualization for Topic Modeling 8
I Extension: Powerful features to enhance and customize 확장프로그램 (Extension) 은 를더욱편리하게사용할수있도록도와주는부가프로그램입니다. 확장프로그램은외부프로그래밍언어 (Python, R) 를활용하여제작되는별도의프로그램으로, 확장프로그램을추가하면 에서새로운기능을사용할수있습니다. 주요확장프로그램소개 SNS Data Collector (Annual) 세계적으로널리이용되는소셜미디어인인스타그램 ( 해시태그 / 계정 / 위치기반 ), 페이스북 ( 팬페이지 ), 유튜브 ( 검색어 ), 트위터 ( 검색어 / 계정 ) 를수집 / 분석하는기능입니다 ( 공개 API 활용 ). SNS 데이터를수집하고, 수집한데이터에서이용자간의상호관계, 이용자와해쉬태그등다양한네트워크를자동으로구성합니다. 동시에게시물및댓글, 트윗, 동영상의제목등비정형텍스트데이터에서단어를추출한후, 단어의중요도 ( 전체빈도, 이용자별사용빈도, TF-IDF) 와텍스트에대한기타정보 ( 게시일자, 작성자, 조회수등 ) 를함께제공하여소셜미디어에서의오피니언리더, 유사관심그룹과여론동향, 브랜드이미지등을모두확인할수있습니다. Biblio Data Collector (Annual) 연구동향분석에사용되는학술논문서지정보를온라인에서수집하여처리 / 분석하는기능입니다. 주요학술정보제공사이트에서데이터를수집할수있고 ( 공개 API 활용 ), 또는이미저장한서지 파일을가져올수있습니다 *. 또한수집한논문정보중제목, 초록, 저자등록키워드에서쉽게단어를 추출하고, 다양한네트워크데이터 ( 저자 - 논문 - 단어 ) 를자동으로구조화하여제공합니다. 동명이인 판별과저자등록키워드의고유명사등록도쉽게할수있는옵션등도제공하여, 연구동향분석에 소요되는시간을획기적으로단축해줍니다. * 19 년 4 월기준 - 데이터수집 : KCI, Spinger - 데이터가져오기 (Endnote 형식 -.ris,.ciw): Scopus, Springer, Web of Science, DBpia, KCI, KISS, NDSL, RISS SNS Data Collector Bilio Data Collector 9
I Usage of 는네트워크데이터의분석이필요한다양한연구분야, 응용영역에서사용할수있습니다. 응용분야 온라인네트워크분석 트위터, 유튜브와같은온라인소셜미디어상에형성되는여론을분석하고, 이용자네트워크를추출하여오피니언리더를발굴 고객네트워크분석 고객의구매및활동이력, 고객간관계네트워크를분석하여상품추천, 인플루엔서마케팅등다양한마케팅활동에활용 조직네트워크분석 조직구성원, 부서, 업무, 연량등조직내인적자원간의공식적, 비공식적관계를분석하여, 소통과협업현황을진단 범죄네트워크분석 혐의자들간의드러나거나숨은관계 (Covert/Overt network) 를분석할수있으며, 보험, 보안분야에서의이상거래탐지시스템 (Fraud Detection ) 이대표적 지식네트워크분석 연구자, 저널, 키워드등지식의구성요소간관계를분석하여전문가그룹및연구동향을파악 Twitter Network Keywords and Topics in a speech( I have a Dream ) 10
I License Policy 의사용용도에따라라이선스를선택할수있으며, 사용기간및에디션 ( 포함기능및데이터크기 ) 을선택할수있습니다. License Term Description Student (Coursework) - Free 6 month 학교수업을위해 를사용하는학생및교수에게무료로제공되는라이선스입니다. Student (Research) 1 year 학위및연구논문을위해 를사용하는학생이사용할수있습니다. Academic 1 year Perpetual 학위를수여하는교육기관의학생및교육담당소속인이사용할수있습니다. Commercial 1 year Perpetual 교육기관을제외한연구기관, 비영리기관, 기업에서사용할수있습니다. Site 1 year 학교, 기관, 기업내에서 5 명이상의사용자가 를사용할경우에적합한단체라이선스입니다. 개별라이선스에비해저렴한가격에다수의사용자가프로그램을사용할수있습니다. 11
I License Policy 사용용도에따라라이선스를선택후, 사용단계및필요에따라적절한에디션을선택하여편리하게 를사용할수있습니다. 각에디션별로기능과최대입력가능한데이터크기가다르므로사용자의용도에맞는에디션을선택하시기바랍니다. Tip! 확장프로그램 (Extension) 을추가하시면더욱편리하게 를활용할수있습니다. Edition Data Size Description Lite 1,000 Standard 10,000 Pro 100,000 Premium 1,000,000 기본적인네트워크분석및시각화기능을포함하고있어가볍게 를이용하기에적합한에디션입니다. 고급네트워크분석과 3D 네트워크맵및다양한차트, 의확장플러그인을사용할수있어실용적으로 를이용할수있는에디션입니다. 고급네트워크분석, 통계분석, 데이터쿼리등을사용할수있습니다. 데이터처리의번거로움을줄여주고, 다양한분석방법을융복합적으로활용하여새로운인사이트를얻을수있는에디션입니다. 가제공하는모든기능을이용할수있습니다. 특히머신러닝기반의마이닝분석방법과프로그램의커스텀이가능한 Script 기능은 Premium 에디션에서만사용이가능하며, 대용량데이터분석이가능합니다. Semantic Network 100,000 신문기사, 트윗, 논문등의비정형텍스트분석에필요한기능만을담은에디션입니다. 텍스트에서주요단어를추출하고단어간네트워크를구성하여 의다양한분석기능을적용할수있으며, 토픽분석으로문서를구성하는하위주제를추출할수있습니다. 12
I s Position in SNA 는현재전세계적으로가장우수한 SNA 용패키지소프트웨어로평가받고있습니다. Source : Huisman, M. & Van Duijn, M.A.J. (2005). Software for social network analysis. In P.J. Carrington, J. Scott, & S. Wasserman (Eds.), p.311 Models and methods in social network analysis New York: Cambridge University Press. Source : Borko Furht (2010). Handbook of Social Network Technologies and Applications, p.19 SNA Data Processing Tools. Springer Press. Source : Mark Newman (2010). Networks: an introduction p.277 Table 9.1: A selection of software implementing common network algorithms. Oxford University Press. SNA software tools include Business-oriented social network tools such as InFlow and. Source : Business Intelligence: A Managerial Approach(2nd Edition) 13
I Use of 는전세계 60 개국에걸쳐약 990 개학교, 기관, 기업에서사용되고있습니다 (2016 년 12 월 ) etc.(42 countries) India Singapore Finland France Taiwan Mexico Spain Netherlands Canada Brazil Germany Korea, Republic of Japan Australia Italy China United Kingdom United States of America 주요고객 기업 미국 P&G, Pfizer, Fidelity, SAIC, Monsanto, Blueprint 영국 Unilever, AON, Hill & Knowlton, BG Group PA Consulting Group 일본 NTT, IBS 호주 PwC 정부기관 프랑스 France telecom 미국 United States Department of Defense United States Census Bureau, World Bank 일본 National Institute of Science and Technology Policy 호주 Defence Science and Technology Organisation 대학 미국 UCLA, MIT, Michigan State University,University of Pittsburgh, Johns Hopkins University, University of California, University of Illinois, Syracuse University, Ohio State University 영국 The University of Liverpool,The University of Nottingham, University of London 호주 The University of Western Australia The University of Queensland 캐나다 Université de Montréal 기타. 미국 Save the Children, Kennedy Krieger Institute 독일 Fraunhofer Institute for s and Innovation Research (ISI) 스위스 World Economic Forum in Geneva-UN Secretariat 국내정부기관및기타 KISTI, KISTEP, 한국연구재단, 금융감독원, 국토연구원, 서울시정개발연구원, 한국지식재산연구원, 국토연구원, 국방과학연구소, KT 빅데이터센터, 삼성전자, 퍼시스 국내대학 서울대학교, 연세대학교, 고려대학교, Kaist, 이화여자대학교, 성균관대학교, 포항공과대학교, 한양대학교, 부산대학교, 중앙대학교, 동국대학교, 경희대학교, 숙명여자대학교, 인하대학교, 경기대학교, 국민대학교, 숭실대학교, 충북대학교, 한국교원대학교, 성공회대학교등 I 시스템요구사항 운영체제 : Microsoft Windows 2000/XP/Vista/7/8/10 (32bit & 64bit) 메모리 : 최소 512MB 이상 (Huge 라이선스는최소 6GB 이상 ) 하드디스크 : 400MB 정도의여유공간. 해상도 : 1024x768 이상 인터넷연결 : 지속적으로 를업데이트하기위해인터넷연결이필요합니다. 14
(13494) 경기도성남시분당구대왕판교로 670 유스페이스 2 B 동 904 호 Tel: 031-739-8352 Fax: 031-739-8354 E-mail: netminer@cyram.com www.cyram.com www.netminer.com