네트워크 분석

동시출현(Co-occurrence) 네트워크 분석 — 한 행(특허·문서)에 쉼표로 나열된 코드들이 함께 등장한 관계를 네트워크로 그립니다. IPC 특허 분류(G05D,G01S,G01S), 논문 키워드, 공동 저자처럼 "한 항목에 여러 값"이 든 데이터라면 무엇이든 분석할 수 있습니다. 노드 크기는 출현 빈도, 선 굵기는 동시출현 횟수입니다. 모든 계산은 브라우저 안에서 실행됩니다.

📂 데이터 입력

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파일을 드래그하거나 클릭하여 선택

.xlsx · .xls · .csv — 쉼표로 구분된 코드 컬럼 자동 감지 (예: G05D,G01S,G08G)

한 줄 = 한 행(특허·문서), 값은 쉼표로 구분

자율주행·드론 특허 IPC 샘플 (30건) — 자율주행 제어(G05D)·레이더(G01S)·교통제어(G08G)·차량제어(B60W)·AI(G06N) 등이 얽힌 가상의 특허 목록입니다. 어떤 기술 분류가 함께 출원되는지 네트워크로 확인해보세요.

🕸️ 동시출현 네트워크

표시 노드 Top 60

최소 동시출현 1

노드 드래그·휠 확대 가능 · 노드를 클릭하면 연결된 이웃이 강조됩니다

📊 노드 중심성

#	코드	출현 행	연결	강도	매개	근접	고유벡터

연결 = 함께 등장한 서로 다른 코드 수(연결 중심성) · 강도 = 동시출현 횟수 합 · 매개·근접·고유벡터는 표시 그래프 기준 0~1 정규화 — 각 지표 의미는 아래 중심성 지표 설명 참조

🔗 동시출현 상위 조합

#	코드 쌍	동시출현

CSV는 source·target·weight 형식 — Gephi 등 네트워크 도구에서 바로 열 수 있습니다

📖 중심성 지표 설명

출현 행Frequency

해당 코드가 등장한 행(특허·문서)의 수입니다. 네트워크 구조와 무관하게 그 코드 자체가 얼마나 자주 쓰였는지를 보여주며, 그래프의 노드 크기가 이 값에 비례합니다.

연결 중심성Degree Centrality

직접 연결된 서로 다른 코드의 수입니다. 값이 높을수록 다양한 기술과 두루 함께 등장하는 허브형 노드 — 관계의 "폭"을 나타냅니다.

연결 강도Weighted Degree · Strength

연결된 모든 엣지의 동시출현 횟수 합입니다. 연결 수가 관계의 폭이라면 강도는 관계의 "양" — 소수의 상대와 깊게 결합해도 높아질 수 있습니다.

매개 중심성Betweenness Centrality

다른 노드 쌍을 잇는 최단 경로 위에 얼마나 자주 놓이는지입니다. 값이 높으면 서로 다른 기술 그룹을 연결하는 다리(broker) 역할 — 이 노드가 빠지면 네트워크가 끊어지기 쉽습니다.

근접 중심성Closeness Centrality

나머지 모든 노드까지의 평균 거리가 얼마나 짧은지입니다. 값이 높으면 네트워크의 중앙에 위치해, 어떤 기술과도 몇 단계 안에 닿을 수 있는 노드입니다.

고유벡터 중심성Eigenvector Centrality

"중요한 노드와 연결된 노드가 중요하다"는 원리로, 연결 상대의 중요도까지 반영합니다. 허브들과 붙어 있으면 자기 연결이 적어도 높아집니다 — Google PageRank의 원형이 된 지표입니다.

※ 매개·근접·고유벡터 중심성은 현재 화면에 표시된 그래프(표시 노드 Top·최소 동시출현 필터 적용) 기준으로 계산되며, 비교하기 쉽도록 0~1로 정규화해 표시합니다. 필터를 바꾸면 값도 함께 달라집니다.

💡 동시출현 네트워크 읽는 법 — 중앙에 크게 자리잡은 노드는 여러 기술과 함께 쓰이는 허브 코드, 굵은 선으로 묶인 그룹은 자주 함께 출원되는 기술 묶음(클러스터)입니다. "최소 동시출현"을 올리면 약한 연결이 사라져 핵심 구조만 남습니다. 특허 IPC 외에도 논문 키워드, 장바구니 품목, 협업 관계 등 "함께 등장하는" 모든 데이터에 같은 방법을 쓸 수 있습니다.