Top 33 Gephi 네트워크 분석 The 145 New Answer

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[Data@KU] Gephi를 이용한 소셜 네트워크 분석 따라하기

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Most searched keywords: Whether you are looking for [데이터분석개론] Gephi로 데이터 분석 및 시각화 실습 Open-Source network analysis and visualization software package written in Java on the NetBeans platform 네트워크 분석 및 시각화 오픈소스 … 데이터 시각화 방법 정리 1. 빅카인즈에서 다운 받은 Raw 데이터를 어느 정도 필터링 하여 단어 분할한 후에 Gephi로 Import 한다. 2018년 E스포츠 기사들이다. 2. Statistics를 수행한다. Average Degree Modular..코딩, 운동, 음악, 게임을 좋아하는 개발자 입니다.
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[데이터분석개론] Gephi로 데이터 분석 및 시각화 실습

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비정형 데이터 분석 - Gephi를 이용한 데이터 필터링 및 시각화 — 비정형 데이터 분석 – Gephi를 이용한 데이터 필터링 및 시각화

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1 Gephi용 데이터 준비

2 Gephi에서 그래프 그리기

Gephi를 통해 조직 네트워크 분석

목차

Gephi를 통해 조직 네트워크 분석

아티클

03/31/2022

읽는 데 24분 걸림

기여자 2명

이 문서의 내용

Gephi는 사용자가 사용자 지정된 네트워크 분석 측정값 및 지도를 만들 수 있도록 하는 오픈 소스 네트워크 분석 소프트웨어입니다.

설치

다음 단계를 사용하여 Gephi를 설치합니다.

설치 Java 다운로드합니다. 설치되는 폴더 위치를 Java 확인합니다. Gephi를 다운로드하고 설치합니다. Gephi가 설치되는 폴더 위치를 확인합니다. 다음 단계에 따라 Gephi 구성 파일을 Java 위치로 업데이트해야 할 수 있습니다. 설치되는 폴더 위치를 Java 찾습니다. 기본적으로 Java *C:\Program Files (x86)\Java* jre1.8.0_251 jre1.8.0_251 열 고 주소 표시줄을 선택하고 폴더 경로를 복사합니다. Gephi가 설치된 폴더 내에서 Gephi 구성 파일(gephi.conf)을 찾습니다(“… Gephi-0.9.2\etc”). 기본적으로 Gephi는 C:\Program Files\Gephi-0.9.2\etc에 설치됩니다. 텍스트 편집기를 사용하여 Gephi 구성 파일을 열고 메모장. Gephi # 구성 파일의 #jdkhome 줄에서 선을 제거합니다. jdkhome 줄에서 최근에 클립보드에 복사한 Java 폴더 경로에 붙여넣어 Gephi 구성 줄이 jdkhome=”C:/Program Files (x86)/Java/jre1.8.0_251″ 와 유사하게 읽습니다. Gephi 구성 파일을 저장하고 닫은 다음 Gephi를 열 수 있습니다.

그룹 수준 네트워크 맵

설정

Viva 를 사용하여 Workplace Analytics에서 그룹화 쿼리를 Insights.

Viva가 있는 Workplace Analytics에서 Insights 그룹화 쿼리 페이지 로 이동합니다( 분석 > 쿼리 디자이너 > 그룹 > 시작). 월별 데이터 집계 및 날짜 범위를 사용하여 쿼리를 설정합니다. Workplace Analytics의 그룹화 쿼리 설정을 보여 주는 스크린샷. 제목은 “ZTW 그룹 네트워크 맵”입니다. “그룹화” 제목 아래 드롭다운 메뉴에서 “Month”가 선택됩니다. “기간” 제목의 드롭다운 메뉴에서 “지난 1개월”이 선택됩니다. “자동 새로 고침” 상자가 선택되어 있지 않습니다. “모임 제외”의 드롭다운 메뉴 상자에 “초기 설치 제외”가 나타납니다. 메트릭 선택에서 공동 작업 시간을 선택합니다. 시간 투자자에서 기본 설정 특성으로 그룹화합니다. Workplace Analytics에서 그룹화 쿼리 설정의 시간 투자자 섹션을 보여 주는 스크린샷. “시간 투자자 그룹화 방법” 드롭다운 메뉴에서 “Zone_To_Win”가 선택됩니다. “특정 기간 투자자만 분석을 제한하려는 경우” 아래에 필터가 추가됩니다. 이미지 아래쪽에 “측정된 직원: 9,090” 및 “필터 그룹: 8,268″이 표시됩니다. 공동 작업자 아래에서: 선택 사항: 외부 공동 작업자(IsInternalFalse = )를 제외하고 Workplace Analytics 라이선스(WPA_License Y)를 사용하여 분석에 집중할 = 수 있습니다. 4단계에서 선택한 동일한 특성으로 그룹화합니다. 설정을 확인하고 분석을 실행합니다. 쿼리가 완료되면 쿼리 파일을 .csv 다운로드합니다. 시각적 개체에 표시 처럼 그룹 이름을 다시 표시 합니다. 피벗 테이블(행 = 원본, 열 = 대상**,** 값 = Collaboration_hours)을 사용하여 다음을 할 수 있습니다. 분석에 표시하지 않을 그룹(예 : Other_collaborators, 최소 집계 크기 이하의 그룹 또는 분석과 관련이 없는 그룹)을 필터링합니다. 여러 기간의 데이터를 단일 값으로 집계합니다. 새 탭을 만들고(수동 또는 다음 단계를 통해 자동으로) 피벗 테이블을 세 개의 열이 있는 새 테이블로 만들 수 있습니다. 원본(피벗 테이블 행에서), 대상(피벗 테이블 열에서), 가중치(각 행 열 조합에 대한 피 벗 테이블 셀 값에서) 테이블에 데이터를 저장합니다. 표에 있는 셀을 선택합니다. 명령 리본에서 데이터 탭을 선택한 다음 테이블/범위 에서를 선택합니다. 첫 번째 열을 선택하고 Shift 키를 잡고 나머지 열을 선택하여 열을 비활성화합니다. 변환 탭에서 열 언pivot을 선택합니다. 홈 탭 을 선택한 다음 로드 시 & 선택합니다. 필요한 경우 일부 행을 수동으로 제거합니다. 테이블은 다음 이미지와 같습니다. 이 파일을 저장하여 다음 단계에서 사용할 수 있습니다.

만들기

Gephi를 열고 새 Project. 데이터 실험실 단추를 선택하고 스프레드시트 가져오기를 선택합니다. 그룹화 쿼리를 저장한 폴더로 이동하여 이전 섹션에서 만든 파일을 선택합니다. 이 파일은 네트워크 맵의 원본 데이터 역할을 합니다. 준비한 파일의 정리된 데이터가 있는 탭을 선택하고 Gephi가 이 파일을 Edges Table으로 인식하는지 확인해야 합니다. 그렇지 않은 경우 가져오기 드롭다운 메뉴 에서 이 값을 선택합니다.

참고 UTF-8 인코딩 문제로 인해 Gephi가 원본 및 대상 열을 인식하지 않는 경우도 있습니다. 이 문제가 있는 경우 파일을 일반 파일로 저장해 .csv.

다음 을 선택하고 Gephi가 가중치 열을 이중 데이터 형식으로 인식하는지 확인한 다음 마침을 선택합니다. 오류를 무시할 수 있습니다. 특히 Edge 가 중치가 0입니다. 확인을 선택하기 전에 기존 작업 영역 추가를 선택해야 합니다. 색을 위한 그룹을 추가하려면 노드에 추가 특성을 추가해야 합니다. 수동으로(a단계) 또는 노드 파일(b단계)을 만들어 특성을 추가할 수 있습니다. 수동으로 추가: 행 수가 제한되어 있는 경우 Gephi 도구 내에서 수동 프로세스를 통해 특성을 추가하는 것이 좋습니다. 에지 파일을 업로드할 때 Gephi는 노드를 자동으로 검색합니다. 노드 탭을 선택하고 페이지 아래쪽 에서 열 추가를 선택합니다. 새 열의 제목을 지정하고 데이터 형식 = 문자열을 선택합니다. 노드 테이블에 새 열 이 표시됩니다. 첫 번째 행을 두 번 클릭하고 이 그룹이 속하는 정보를 추가합니다. 각 그룹에 대해 추가하려는 다른 특성(예: GroupSize)에 대해 이 작업을 반복합니다. 또한 레이블 열에서 각 노드에 대한 사용자 지정 레이블을 입력할 수도 있습니다. 원하는 열을 사용해서 노드 파일을 준비합니다. Id 열 은 필수 항목으로, 에지 파일의 원본 및 대상 열로 있는 그룹에 해당 해야 합니다. 그런 다음 Label, GroupSize 및 Organization과 같은 열을 추가할 수 있습니다. 이러한 열은 나중에 시각화에서 노드의 색을 지정하고 크기 조정하는 데 사용할 수 있습니다. 페이지 맨 위에 있는 개요 탭으로 돌아가서 그룹 수준 네트워크의 초기 보기를 확인합니다. 특성으로 노드를 색을 변경하려면 노드 탭에서 색상표 아이콘을 선택하고 파티션 하위 탭을 선택하고 색 을 선택한 다음 적용을 선택합니다. 원 아이콘을 선택하고 특성을 선택하여 노드의 크기를 변경합니다.

참고 Edge에 색을칠 수도 있습니다(각 노드 간의 공동 작업 가중치).

개요 탭 을 클릭하여 시각적 개체 만들기를 시작할 수 있습니다. 화면 왼쪽의 레이아웃 창에서 다음 하위 단계를 실행하여 시각적 효과를 조정합니다. 드롭 다운 메뉴에서 OpenORD 를 선택하고 다음 설정을 입력한 후 실행을 선택합니다. 지 수 = 50 확장 = 50 Stages 섹션 의 기타 설정 = 0 OpenOrd 설정: 기본값 유지 그런 다음 드롭다운 메뉴에서 Atlas 2 강제 적용을 선택하고 다음 설정을 입력한 후 실행을 선택합니다. 배율 = 500 중력 = 0 허브 디스스케이드: 이 확인 기타 매개 변수: 기본값 유지 노드가 충분히 분산된 후 Atlas 2 강제 중지 Scaling 매개 변수를 500 또는 1000이 아닌 1.0으로 변경하고 노드 이동 속도가 현저히 느려질 때까지 다시 실행합니다. 돋보기 아이콘을 사용하여 그래프의 가운데에 오게 합니다. 네트워크 시각화 설정을 완료한 후 미리 보기 페이지를 선택하여 네트워크 그래프를 다 듬습니다. 미리 보기 설정 패널에서 테두리, 레이블**, 선** 두께, 글꼴 등을 조정하여 네트워크를 다듬습니다. 개요 페이지에서 설정한 사항과 미리 보기 페이지의 다듬기 간의 차이는 아래를 참조 하세요.

개인 수준 네트워크 맵

설정

일대일 상호 작용 테이블 만들기

사용자 수준 상호 작용 테이블을 만들 수 있는 몇 가지 옵션이 있습니다.

네트워크 일대일 쿼리

그룹화 쿼리를 통한 일대일 쿼리

네트워크 일대일 쿼리

Viva가 있는 Workplace Analytics에서 Insights 일대일 쿼리 페이지로 이동합니다(분석 > 쿼리 디자이너 > 네트워크 : > 시작: 일대일 쿼리). 원하는 데이터 집계 수준과 날짜 범위를 사용하여 쿼리를 설정할 수 있습니다. “강력하고 다양한 동점 점수” 메트릭 및 필터를 선택합니다. 분석에 집중할 특정 그룹이 없는 경우 필터는 필요하지 않습니다. 실행이 완료되면 쿼리를 실행하고 결과를 내보낼 수 있습니다. 이러한 열의 이름을 다음과 같이 변경합니다.

원래 열 이름 새 열 이름 TieOrigin_zId 원본 TieDestination_zId 대상 StrongTieScore 가중치

원본 , 대상 및 가 중치 열을 새 탭에 복사합니다. 이 탭을 이라는 .csv 파일로 CleansedInteractions.csv.

참고 원본 및 대상 열의 경우 열과 대상 열을 TieOrigin_PersonId TieDestination_PersonId 있습니다. 그러나 상호 작용 테이블을 만드는 다른 방법 중 일부와의 일관성을 위해 zId 열을 선택했습니다.

사용자 쿼리 의 단계에 따라 노드 파일을 만들어 방금 만든 상호 작용 테이블로 이동하는 노드 파일을 만들 수 있습니다.

그룹화 쿼리를 통한 일대일 쿼리

Workplace Analytics에는 기본 쿼리 템플릿으로 개인 대 사용자 쿼리가 없습니다. 그러나 이 지침에 따라 그룹 화 쿼리를 일대일 쿼리 로 전환할 수 있습니다.

Workplace Analytics 조직 데이터의 주 인물 식별자인 PersonId 는 보고서에서 해시(식별되지 않은)를 수행하며 그룹 대 그룹 쿼리에서 그룹 공동 작업자로 선택할 수 없습니다. 그러나 업로드할 때 HR 구성 파일에 사용자 식별자를 더 추가하는 경우(즉, 각 사람에 대해 식별된 PersonId 가 있는 열을 생성) 그룹 대 그룹 쿼리의 시간 투자자 및 해당 공동 작업자 섹션에서 해당 메트릭을 사용하여 그룹 공동 작업을 사용자 수준 공동 작업으로 변경할 수 있습니다. 다음 이미지에서 zId 는 추가 사람 식별자입니다.

중요 추가 사용자 식별자 (zId)가 직원 ID 또는 분석가가 개인 수준에서 상호 작용을 식별하고 분석할 수 있도록 허용하는 식별 가능한 번호가 아닌지 확인 개인 정보 보호를 위해 Workplace Analytics는 HR 구성 파일이 업로드될 때 기본적으로 PersonId 를 식별하지 않습니다.

Workplace Analytics 쿼리 디자이너의 인터페이스를 보여 주는 스크린샷입니다. 2단계에서 시간 투자자는 “시간 투자자 그룹화 방법” 아래의 드롭다운 메뉴에서 zID를 선택합니다.

ONA 분석에 대한 상호 작용 매트릭스(또는 Edge 목록)를 만들 수 있습니다.

Workplace Analytics 에서 그룹화 쿼리 페이지로 이동합니다(그룹> 쿼리 디자이너 > 분석). 원하는 데이터 집계 수준 및 기간으로 쿼리를 설정합니다. 공동 작업 시간, 전자 메일 시간, 모임 시간 등의 메트릭을 선택합니다. 필요한 경우 필터를 설정하십시오. 시간 투자가 및 해당 공동 작업자 에서 zId 를 선택합니다. 실행이 완료되면 쿼리를 실행하고 결과를 내보낼 수 있습니다. 내보낼 파일에서 다음 열을 선택하고 기본 설정 이름 구조를 사용하여 이름을 변경합니다.

원래 열 이름 새 열 이름 TimeInvestors_zId(zId) 원본 Collaborators_zId 대상 Collaboration_hours(또는 사용이 선호하는 기타 메트릭) 가중치

원본 , 대상 및 가 중치 열을 새 탭에 복사하고 이 탭을 .csv 파일로 CleansedInteractions.csv. 사용자 쿼리 의 단계에 따라 노드 파일을 만들어 방금 만든 상호 작용 테이블로 이동하는 노드 파일을 만들 수 있습니다.

참고 사용자 간 쿼리(예: 전자 메일 수)에서 상호 작용 테이블의 일부로 사용할 수 있는 메트릭을 확인하려면 위 1-8단계와 동일한 프로세스를 사용하여 일 대일 쿼리를 개인 간 쿼리로 변환할 수 있습니다(4단계에서 **** 쿼리의 Their Collaborators 및 조직 데이터 섹션 선택). 이 경우 열의 선택 및 이름 변경은 다음 표와 일치해야 합니다.

원래 이름 새 이름 TimeInvestors_zId(zId) 원본 Collaborators_zId 대상 Collaboration_hours(또는 사용이 선호하는 기타 메트릭) 가중치

노드 파일을 만들기 위한 사용자 쿼리

Workplace Analytics: 사용자 쿼리 디자이너 > 분석 > 사용자 쿼리 페이지 로 > 이동합니다. 다음 설정을 사용하여 쿼리를 설정합니다. 설정 선택 영역 그룹화 기준 월 기간 지난 1개월 Collaboration_hours(또는 사용이 선호하는 기타 메트릭) 가중치 메트릭 선택 최소 1개 메트릭 여기서는 특정 메트릭이 목적에 중요하지 않습니다. 필터 선택 모든 직원 또는 활성 직원 조직 데이터 노드의 그룹화, 정렬, 색 및 크기 조정에 사용할 조직 데이터 외에 zId 실행이 완료되면 쿼리를 실행하고 결과를 내보낼 수 있습니다. zId 열의 이름을 ID로 변경합니다. 각 직원에 대한 단일 값(ID인 zId)을 얻을 수 있도록 데이터를 필터링하고 집계합니다. 2단계에서 선택한 ID 열 과 조직 데이터 열을 선택하고 새 탭에 복사한 다음 탭을 .csv 파일로 CleansedNodeMetrics.csv. 파일 .csv 닫습니다.

참고 방금 만든 파일에서 Source 또는 Target인 노드/직원/CleansedInteractions.csv 노드 파일을 필터링할 수도 있습니다.

만들기

New(새로 만들기) 단추를 클릭하여 작업 영역> 단추를 선택하여 Gephi에서 새 작업 영역 만들기 스 프레드시 트 가져오기 를 선택한 다음 위의 방법 중 하나를 통해 만든CleansedInteractions.csv파일(노드 파일을 만들기 위한 그룹 대 그룹 쿼리 또는 사용자 쿼리를 통한 일대일 쿼리)을 선택합니다. 이 .csv 파일은 네트워크 맵의 원본 데이터입니다. Gephi가 다른 사용자로 가져오기 아래 에서 파일을 Edges 테이블로 인식하는 지 확인한 후 다음을 선택합니다. 가중 치 열이 이중 데이터 형식으로 식별되는지 확인한 다음 마침을 선택합니다. 경고를 무시하고 기존 작업 영역 추가를 선택합니다. 스프레드시트 가져오기 를 다시 선택한 다음 CleansedNodeMetrics.csv 선택합니다. 이 추가 데이터를 사용하면 조직 데이터에 따라 그룹화, 색 및 노드 크기 조정을 사용할 수 있습니다.

참고 Gephi 메모리 오류가 발생하는 경우 여기에 있는 지침에 따라 메모리 를 늘입니다.

이번에는 Gephi가 다른 파일 가져오기에서 .csv 테이블 로 인식 해야 합니다. 그렇지 않은 경우 드롭다운 메뉴를 사용하여 유형을 변경한 후 다음을 선택합니다. Gephi가 각 열에 대해 올바른 데이터형을 검색하는지 확인한 다음 마친을 선택합니다. 기존 작업 영역 추가를 선택한 다음 확인을 선택합니다. 개요 탭 을 선택하여 시각적 개체 만들기를 시작할 수 있습니다. 그런 다음 다음 하위 단계를 실행하여 화면 왼쪽의 레이아웃 창에서 시각적 효과를 조정합니다. OpenORD를 선택하고 다음 설정을 입력한 후 실행합니다. 지 수 = 50 확장 = 50 Stages 섹션 의 기타 설정 = 0 OpenOrd 설정: 기본값 유지 다음으로 다음 설정을 입력한 후 Atlas 2 강제 적용 및 실행을 선택합니다. 배율 = 500 중력 = 0 허브 디스스케이드: 이 확인 기타 매개 변수: 기본값 유지 노드가 충분히 분산된 후 Atlas 2 강제 중지 Scaling 매개 변수를 500 또는 1000이 아닌 1.0으로 변경하고 노드 이동 속도가 현저히 느려질 때까지 다시 실행합니다. 돋보기 아이콘을 사용하여 그래프의 가운데에 오게 합니다.

참고 오른쪽 패널에서 통계 탭을 선택하고 기본 설정으로 모듈 방식 알고리즘을 실행하여 기본 커뮤니티 그룹을 만들 수도 있습니다.

모듈식 그룹화를 통해 네트워크 맵의 색을 정합니다. 모양 패널에서 노드 탭을 선택합니다. 파티션 하위 탭을 선택합니다. 드롭다운 메뉴에서 모듈식 클래스 그룹 화를 색 지정으로 선택합니다. 적용 을 선택합니다.

참고 모양 패널의 오른쪽 아래에 있는 색상표 단추를 선택하고 색상 제한이 더 높은 새 색상표를 생성하도록 선택하여 색 이 있는 그룹 수를 늘 수 있습니다. 색상표 내의 색을 사용자 지정할 수도 있습니다.

주말동안 배워보는 간단한 네트워크 분석 #3

여기에서 알수 있는것은, 조사를 간단하게 하기 위해 다빈도 위주로 검토하였다는것인데, 모든 본초를 전부 검토하게되면 아무래도 연구가 더 길어지는 부분은 있을것입니다. (개인적으로는 가급적 연구를 할때는 전체적으로 한번 다 보는것을 권장합니다)

이렇게 보면 Gephi를 위한 Spreadsheet 작성의 원칙은 쉽게 알수 있습니다. 이와같은 본초네트워크 분석에서는 알아보고싶은 자료원에서 자료를 추출, Node가 될것과 이들의 관계를 Edge형태로 가공하여 통계적 처리를 시행하고, 이들에게 고유의 숫자 ID값을 부여하고 이들의 관계를 Source와 Target의 형태로 입력하고 이들사이의 관계정도를 Weight에 입력하여 각각 Node시트와 Edge시트를 만드는 것입니다.

그렇다면 이들의 관계는, 스포츠에서 리그표와 같은구조가 된다는것도 알수가 있습니다. (물론 이는 머리속에서의 생각이고, 승패가 아닌 상호관계의 강도가 결정이 됩니다. 실제 구현시에는 결과적으로 위의 Edge와 같은 시트를 작성해야 합니다.)

비정형 데이터 분석 – Gephi를 이용한 데이터 필터링 및 시각화

Gephi를 조작하여 언론데이터를 필터링하고 분석해보자

데이터클렌징: 필요한 데이터만 남기는 과정 (토픽과 관련없는 단어) => 블랙리스트 과정

화이트리스트 과정: 꼭 필요한 단어 추출

이음동의어 단어정리 : 유사한 단어들을 하나의 통일된 단어로 정리

ex) 블록체, blockchain => 블록체인으로 통일

분석자가 직접 만들어야 함.

,이날, 먼저 삭제하고 그 다음에 이날, 삭제

데이터 – 텍스트 나누기 – 구분 기호로 분리됨

undirected 무방향성

<데이터 분석을 위한 importing이 완료된 상태>

<65만개의 까만 선으로 데이터가 나타난 모습>

<평균보기>

Modularity : 실제 자신이 그룹에 속하고 다른 그룹에 이질적인 정도

node간 얼마나 연결되어 있는지 나타난다. 오른쪽 맨 하단에 1000개로 숫자 변경

Topology – Degree Range

<노드의 크기 설정하기>

Nodes > ranking > modularity class

Eigenvector centrality 기준으로 : 최대 크기 설정 : 250

한글이 깨지는 경우가 있기 때문에 글씨체를 맑은 고딕으로 설정

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Top 33 Gephi 네트워크 분석 The 145 New Answer

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주말동안 배워보는 간단한 네트워크 분석 #3 : 네이버 블로그

[데이터분석개론] Gephi로 데이터 분석 및 시각화 실습

비정형 데이터 분석 – Gephi를 이용한 데이터 필터링 및 시각화

Gephi를 이용해 태블로 네트워크 그래프 그리기(1) – king-rabbit’s log

Gephi 사용법│의미망 모형│코사인 유사도│논문작성프로그램

네트워크 시각화 구현은 어떻게?

Gephi (게피) 어렵니? 왕초보를 위한 매뉴얼보고 따라하기 #사용설명서 #빅데이터 #네트워크분석 #Social_Network_Analysis #연결망분석 #소프트웨어 #시각화 | gephi 사용법 최신

Gephi를 통해 조직 네트워크 분석

주말동안 배워보는 간단한 네트워크 분석 #3

비정형 데이터 분석 – Gephi를 이용한 데이터 필터링 및 시각화

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주말동안 배워보는 간단한 네트워크 분석 #3 : 네이버 블로그

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주말동안 배워보는 간단한 네트워크 분석 #3

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