안녕하세요. (주)사이람입니다.

지난 포스팅에서 SNA가 한의학 분야(SNA 활용 연구사례① 한의학 분야)에서 어떻게 활용되고 있는지 소개해 드렸었는데요,

이번에는 물류학 분야의 사례를 소개하려고 합니다. 

물류학 분야에서 SNA를 이용하여 특정 지역의 물류 경쟁력을 측정하거나 물류이동 경로의 효율성을 향상시키려는 방안을 모색하는 다양한 연구들이 시도되고 있습니다. 물류 네트워크는 비행기, 항만, 육로이동 등 사람이나 물품이 지역과 지역간을 이동하는 관계에서 형성되는 네트워크입니다. 지역간의 이동이 빈번하게 일어나고, 전체 흐름이 얼마나 효과적으로 형성되어 있는지 파악하기 위해서는 SNA가 중요한 방법론이 될 수 있습니다. 

출처: 강동준 외(2014) 세계 주요 정기선사의 항만네트워크에 관한 연구. 한국항만경제학회지. 2014. P73-96

SNA는 지역별로 어떤 지역이 전체 물류 흐름구조 관점에서 중요한 위치를 차지하고 있는지 경쟁력을 측정하는 도구로 사용할 수 있습니다. 많은 경로에서 반드시 지나가야 하는 지점이라면 경쟁력이 매우 큰 지역이라고 볼 수도 있으며, 한편으로는 병목을 유발할 가능성이 높은 지역이라고 해석할 수도 있습니다. 전체 구조 관점에서는 소수 지역에 흐름이 쏠리지 않고 얼마나 균등하게 경로가 형성되어있는지를 측정할 수 있습니다. 소수 지역을 반드시 거쳐야 하는 경로가 많으면 많을수록 병목 현상이 심화되어 전체 물류의 흐름이 지연될 수 있기 때문입니다. 시계열적으로 물류 네트워크의 변화 양상을 분석하고 시사점을 발견하려는 연구도 있었습니다.

 SNA를 이용한 물류학 분야 네트워크 분석의 절차는 다음과 같습니다. 데이터는 주로 운항기록에서 출발지와 도착지, 운송량을 추출하여 생성합니다. 출발지나 도착지는 노드로, 출발지에서 도착지로 운행하는 운송량과 운송횟수는 링크 강도로 표현될 수 있습니다. 이를 통해 어느 지역에 물류흐름이 집중되는지, 전체 물류 구조가 어떻게 변화하는지를 파악할 수 있습니다. 

 이미 여러 연구자들이 SNA와 물류를 접목한 연구를 시도한 것을 알 수 있습니다. 그 중에서도 특히 항만 분야와 관련한 연구가 활발하게 진행되어 왔습니다. 

이 중에서 3편의 논문을 좀더 상세하게 소개해드립니다.

1. 세계 주요 정기선사의 항만네트워크에 관한 연구, 강동준 외(2014), 한국항만경제학회지, pp.73~96

① 데이터

 강동준 외. (2014)에서는 2006년부터 2011년까지 전세계 상위 20대 선사의 항로와 항로별 투입되는 선박의 크기 데이터를 수집해 세계 해운·항만 네트워크를 구성하였습니다. 

② 모델링

이 논문에 활용된 데이터의 노드는 전세계 항로에 등장한 항만이며, 링크는 항만 간 운행관계입니다. 또한 선박의 크기를 weight로 데이터를 구성했습니다.  

노드: 항만

링크: 항만 간 운행관계

weight: 선박의 크기(추가적으로 운행 횟수, 운행량 등을 weight로 활용할 수 있음)

③ 주요 시사점

출처: 강동준 외. (2014) 세계 주요 정기선사의 항만네트워크에 관한 연구. 한국항만경제학회지. 2014. P73-96

네트워크 분석 결과, 항만 네트워크도 다른 네트워크와 마찬가지로 좁은 세상(Small world) 이론에 부합하는 멱함수 분포를 나타냈으며, 소수의 항만이 매우 많은 경로를 독점하고 있는 hub&Spoke 현상이 일어나고 있다고 밝혔습니다. 이에 따라 Degree Centrality, Closeness Centrality, Betweenness Centrality 등 다양한 중심성 분석을 통해 어떤 항만이 허브 역할을 담당하고 있는지 파악하였으며, 시계열 변화도 발견할 수 있었습니다. 

출처: 강동준 외. (2014) 세계 주요 정기선사의 항만네트워크에 관한 연구. 한국항만경제학회지, 2014, pp73-96

강동준은 다음해 발표한 논문에서 동일한 데이터를 기반으로 네트워크 특성이 성과에 미치는 연구를 발표하기도 하였습니다.

2. 세계 주요지역 항만의 네트워크 특성이 성과에 미치는 영향에 관한 연구, 강동준(2015), 한국항만경제학회지, pp.189~207

출처: 강동준(2015) 세계 주요지역 항만의 네트워크 특성이 성과에 미치는 영향에 관한 연구. 한국항만경제학회지,2015, pp.189-207

그 결과 항만의 중심성은 항만 물동량에 유의한 영향을 미치고 있는 것으로 나타났습니다. 즉, 기존의 항만 시설이나 인프라를 통해 항만 경쟁력을 향상시킬 수 있다는 관점에서 한발자국 더 나아가 항만을 기항할 수 있는 유인책을 마련하는 개발계획의 필요성을 검증할 수 있었습니다.

한편, 앞선 논문과 달리 항만간 네트워크 모델링에 협력지수를 도입해 모델링 한 논문도 있었습니다. 

3. 항만의 사회 네트워크가 물동량에 미치는 영향에 대한 연구, 임병학 외(2011), POSRI경영경제연구

① 데이터

 임명학 외. (2011)에서는 Low(2009)가 제시한 아시아 11개 주요 항만들의 항만별 컨테이터 물동량 처리실적현황 데이터를 활용하였습니다.

② 모델링

이 논문에서는 각 항만에서 공동으로 도달할 수 있는 항만이 얼마나 겹치는지를 측정한 협력지수를 고안하여 두 항만간의 링크 강도를 측정하였습니다. 협력지수가 1이 된다면 두 항만은 완전한 협력관계가 된다고 해석할 수 있으며, 0이 된다면 완전 경쟁관계에 있다고 해석할 수 있습니다. 

출처: 임병학 외(2011). 항만의 사회 네트워크가 물동량에 미치는 영향에 대한 연구. POSRI경영경제연구, 2011

③ 주요 시사점

협력지수를 측정해 구성한 네트워크에서 여러가지 중심성을 측정하고 물동량과의 상관성을 분석한 결과, 높은 상관성이 있는 것으로 밝혀졌습니다. 즉, 네트워크 내에서 우수한 위치를 차지한 항만이 물동량도 많다는 것을 확인할 수 있었습니다. 

출처: 임병학 외(2011). 항만의 사회 네트워크가 물동량에 미치는 영향에 대한 연구. POSRI경영경제연구, 2011

이처럼 물류학 분야에서 SNA를 통해 각 지역의 위치적 특성에 따라 물류 경쟁력을 측정할 수 있는 색다른 관점을 도입할 수 있음을 확인할 수 있었습니다. 물류 전체 흐름의 효율성을 측정할 수 있는 병목현상에 대한 주제도 활발하게 연구될 수 있기를 바라며 이번 연구 사례 소개를 마치겠습니다. 

감사합니다.