[논문]DEA와 SNA를 이용한 효율적인 컨테이너 터미널의 영향력에 관한 연구

손용정

DEA와 SNA를 이용한 효율적인 컨테이너 터미널의 영향력에 관한 연구
The Influence of Efficient Container Terminals Using DEA and SNA 원문보기

한국항만경제학회지 = Journal of Korea Port Economic Association, v.31 no.3, 2015년, pp.155 - 166

초록
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본 논문은 효율적인 컨테이너 터미널의 영향력을 평가하기 위해 광양항과 부산항 컨테이너 터미널을 분석대상으로 선정하였다. 연구방법은 DEA분석(CCR, BCC모형) 후 DMU를 노드로 하고, DEA(BCC모형)의 참조집단과 람다값을 이용하여 사회 네트워크를 생성하고 아이겐벡터 중심성 분석에 의해 효율적인 DMU들의 영향력을 분석하였다. 분석결과는 첫째, DEA분석 결과 CCR효율성은 부산항의 PNC, HJNC, HPNT 컨테이너 터미널이 효율성 1이고, BCC효율성은 부산항의 신감만부두, 우암부두, PNC, HJNC, HPNT, BNCT 컨테이너 터미널이 효율성 1이다. 둘째, SNA분석 결과 아이겐벡터 중심성 분석에 의하면 HJNC터미널이 0.515로 가장 많이 참조되고 있는 컨테이너 터미널로 영향력이 가장 높은 것으로 볼 수 있다. PNC터미널이 0.512, 우암부두가 0.379, 순이고 광양항의 CJ대한통운 전체 영향력에서는 4위이나, 광양항 컨테이너 터미널 중에서는 0.256으로 가장 영향력있는 컨테이너 터미널이다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study selected container terminals of Gwangyang and Busan Ports to evaluate the influence of efficient container terminals. For the study, after data envelopment analysis (DEA) using the CCR and BCC models, the decision-making unit (DMU) system was used to define nodes; and with the use of a reference group in DEA (BCC model) and a lambda value, this study created a social network and analyzed the influences of efficient DMUs through a centrality analysis of eigenvectors. The results are presented as follows: First, as a result of the DEA, CCR efficiencies in PNC, HJNC, and HPNT container terminals of Busan Port were 1 and BCC efficiencies at Singamman Terminal, Wooam Terminal, PNC, HJNC, HPNT, and BNCT container terminals of Busan Port were 1. Second, as a result of undertaking social network analysis (SNA), according to an eigenvector centrality analysis, HJNC Terminal was referred to the most (influence score of 0.515), which indicates that it is the most influential as a container terminal. The influence of PNC Terminal was 0.512, while that of Wooam Terminal was 0.379. CJ Korea Express in Gwangyang Port was ranked fourth in influence, but its influence score of 0.256 indicates that it was the most influential of the container terminals at Gwangyang Port.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문은 Liu, Lu, Yang & Chuang(2009), Liu 와 Lu(2010)와 임병학(2012)의 연구에서 보여준 DEA분석에 의한 효율성 분석 후, 참조집단의 람다값을 이용하여 사회 네트워크를 구축하여 SNA 분석을 적용해 보고자 한다.

제안 방법

는 동북 아시아 주요 컨테이너항만간의 상대적 효율성을 분석함으로써, 각 항만의 현재 효율성 수준을 파악하고, 효율적 항만이 되기 위한 주요 전략수립 방안을 제시하였다. DEA모형 중 규모수익불변모형인 CCR모형과 규모수익가변모형인 BCC모형을 통해 항만 효율성을 분석하며, 또한 CCR모형에 의해 평가된 효율성을 BCC모형에 의해 평가된 효율성으로 나눈 비율인 규모의 효율성 측면에서도 효율성을 분석하였다. 연구 결과, 중국의 경우, 대부분의 항만이 효율적으로 나타난 반면, 한국과 일본의 경우 대체적으로 비효율적인 것으로 나타났다.
본 논문은 효율적인 컨테이너 터미널의 영향력을 평가하기 위해 Liu, Lu, Yang & Chuang (2009), Liu와 Lu(2010)와 임병학(2012)의 연구에서 보여준 DEA분석에 의한 효율성 분석 후, 참조 집단의 람다값을 이용하여 사회 네트워크를 구축 하여 SNA분석을 적용해 보았다.
사회 네트워크 분석의 중심성 지표를 살펴보면, 위세 중심성(eigenvector centrality)은 영향력이 큰노드와 많은 연결을 한 비율, 연결정도 중심성 (degree centrality)은 전체 노드의 수와 실제 관계를 맺고 있는 노드수의 비율 (In & Out Degree), 근접 중심성(closeness centrality)은 노드가 연결될 수 있는 최단거리를 더한 것에 논리적으로 가능한 최소 근접성의 역수, 매개 중심성(betweenness centrality)은 한 노드가 다른 두 노드 간의 연결 (최단경로) 사이에 있는 비율을 나타낸다. 본 연구 에서는 영향력이 큰 노드와 많은 연결을 한 비율을 나타내는 위세중심성(eigenvector centrality)을 이용하여 분석한다.
본 연구에서는 컨테이너 터미널의 효율성에 영향을 미칠 수 있는 변수를 국내외 기존 연구 표 1을 참고하여 측정변수를 선정하였는데, 선석수, 수심, 크레인수, 총면적을 투입변수로 컨테이너 화물처리량을 산출변수로 선정하였다. 이러한 변수들은 항만의 선택기준과 효율성을 측정하는 대표적인 변수들로 기존의 연구에서도 많이 이용된 변수 이다.
는 컨테이너터미널 업체 수는 증가하였음에도 불구하고 물동량의 증가가 미미하여, 물동량 확보를 위한 컨테이너터미널 운영사간의 선사 및 화물유치를 위한 경쟁이 치열해지고, 이러한 경쟁은 하역요율이 하락하고 컨테이너터미널 운영사들의 경영수지가 악화되고 있는 추세이다. 분석 대상들은 효율적인 컨테이너 터미널 운영사와 비효율적인 운영사들로 구분하고, 비효율적인 운영사는 상대적으로 얼마나 비효율적 인지에 대한 정보와 경영 효율성을 갖추기 위한 개선 방안을 제시한다.
연구방법은 DEA분석 (CCR, BCC모형) 후 DMU를 노드로 하고 DEA(BCC 모형)의 참조집합과 람다값을 이용하여 사회 네트워크를 생성하였다. 아이겐벡터 중심성 분석에 의해 효율적인 DMU들의 영향력과 순위를 정하는 사회 네트워크 분석하였다. 컨테이너 터미널의 효율성 분석을 위하여 ‘EnPAS 1.
효율적인 컨테이너 터미널의 영향력을 평가하기 위해 광양항(한진해운, KIT, CJ대한통운)과 부산항 (자성대, 신선대, 감만부두, 신감만부두, 우암부두, PNIT, PNC, HJNC, HPNT, BNCT) 컨테이너 터미널을 분석대상으로 선정하였다. 연구방법은 DEA분석 (CCR, BCC모형) 후 DMU를 노드로 하고 DEA(BCC 모형)의 참조집합과 람다값을 이용하여 사회 네트워크를 생성하였다. 아이겐벡터 중심성 분석에 의해 효율적인 DMU들의 영향력과 순위를 정하는 사회 네트워크 분석하였다.
연구방법은 DEA분석(CCR, BCC모형) 후 DMU 를 노드로 하고 DEA(BCC모형)의 참조집단과 람다 값을 이용하여 사회 네트워크를 생성하고, 아이겐 벡터 중심성 분석에 의해 효율적인 DMU들의 영향력을 분석하였다.
하부그룹은 그룹의 수, 그룹의 크기, 하부그룹이 연결하고 있는 정도에 의해 측정한다. 전체 네트워크는 네트워크 모든 구성원들간 전반적인 관계 유형을 나타내는 것으로 네트워크 크기, 밀도, 네트워크 계층, 집중도 등에 의해 측정한다.¹⁵⁾

대상 데이터

효율적인 컨테이너 터미널의 영향력을 평가하기 위해 광양항(한진해운, KIT, CJ대한통운)과 부산항 (자성대, 신선대, 감만부두, 신감만부두, 우암부두, PNIT, PNC, HJNC, HPNT, BNCT) 컨테이너 터미널을 분석대상으로 선정하였다. 연구방법은 DEA분석 (CCR, BCC모형) 후 DMU를 노드로 하고 DEA(BCC 모형)의 참조집합과 람다값을 이용하여 사회 네트워크를 생성하였다.
DEA효율성 분석을 실시한 최근의 국내 연구가 대상 선정에 있어서 일부 터미널 또는 일부 항만을 대상으로 분석하거나 지역적으로 특정 지역에 편중된 대상을 선정하는 경우가 많다. 따라서 본논문은 효율적인 컨테이너 터미널의 영향력을 평가하기 위해 광양항(한진해운, KIT, CJ대한통운)과 부산항(자성대, 신선대, 감만부두, 신감만부두, 우암부두, PNIT, PNC, HJNC, HPNT, BNCT) 컨테이너 터미널을 분석대상으로 선정하였다.
본 연구의 분석대상 컨테이너 터미널은 광양항 3개 터미널(한진해운, KIT, CJ대한통운)과 부산항 10개 터미널(자성대, 신선대, 감만부두, 신감만부두, 우암부두, PNIT, PNC, HJNC, HPNT, BNCT)을 대상으로 분석하고, 자료수집은 여수광양항만공사(YGPA)와 부산항만공사(BPA) 홈페이지에서 구하였다.
효율적인 컨테이너 터미널의 영향력을 평가하기 위해 광양항(한진해운, KIT, CJ대한통운)과 부산항 (자성대, 신선대, 감만부두, 신감만부두, 우암부두, PNIT, PNC, HJNC, HPNT, BNCT) 컨테이너 터미널을 분석대상으로 선정하였다. 연구방법은 DEA분석 (CCR, BCC모형) 후 DMU를 노드로 하고 DEA(BCC 모형)의 참조집합과 람다값을 이용하여 사회 네트워크를 생성하였다.

이론/모형

이들은 모두 효율성점수가 1의 값을 가지고 있어 서로 변별력이 없어 순위를 결정할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사회 네트워크의 아이겐벡터 중심성 지표를 이용한다.

성능/효과

DEA효율성 분석결과 CCR효율성은 부산항의 PNC, HJNC, HPNT 컨테이너 터미널이 효율성 1 이고, BCC효율성은 부산항의 신감만부두, 우암부두, PNC, HJNC, HPNT, BNCT 컨테이너 터미널이 효율성 1이다. CCR효율성과 BCC효율성 모두 광양 항에 비해 부산항 컨테이너 터미널이 효율성 순위 에서 상위에 랭크되어 있다.
둘째, SNA분석결과 아이겐벡터 중심성 분석에 의하면 HJNC터미널이 0.515로 가장 많이 참조되고 있는 컨테이너 터미널로 영향력이 가장 높은 것으로 볼 수 있다. PNC터미널이 0.
은 중심항 관점에서 한·중·일 주요 8개 컨테이너터미널을 대상으로 효율성을 분석하였다. 분석결과 부산항과 상해항, 닝보항, 샤먼항, 대련항이 효율적(효율성 지표 1.0)으로 평가된 가운데 홍콩을 제외한 중국의 대부분의 항이 일본 항에 비해 상대적으로 효율성이 높게 나타났다. 일본의 경우 동일본지역과 서일본지역의 대표항인 동경항(0.
분석결과는 첫째, DEA분석 결과 CCR효율성은 부산항의 PNC, HJNC, HPNT 컨테이너 터미널이 효율성 1이고, BCC효율성은 부산항의 신감만부두, 우암부두, PNC, HJNC, HPNT, BNCT 컨테이너 터미널이 효율성 1이다. CCR효율성과 BCC효율성 모두 광양항에 비해 부산항 컨테이너 터미널이 효율성 순위에서 상위에 랭크되어 있다.
연구결과 AHP/DEA 통합모형은 기존의 항만 및 컨테이너터미널의 효율성 평가에 사용되었던 DEA, 또는 DEA 응용모형에 비해 최고의 효율성을 가지는 컨테이너터미널을 선정에 있어 유연하고, 우수한 능력이 있음을 분석결과의 비교를 통해 알 수 있었다. 분석결과를 보면 하역장비 효율성이 100% 로 달성한 터미널은 DPCT로 나타났고, 상대적으로 부산항 터미널들의 장비 효율성이 높은 것으로 분석되었다.
DEA모형 중 규모수익불변모형인 CCR모형과 규모수익가변모형인 BCC모형을 통해 항만 효율성을 분석하며, 또한 CCR모형에 의해 평가된 효율성을 BCC모형에 의해 평가된 효율성으로 나눈 비율인 규모의 효율성 측면에서도 효율성을 분석하였다. 연구 결과, 중국의 경우, 대부분의 항만이 효율적으로 나타난 반면, 한국과 일본의 경우 대체적으로 비효율적인 것으로 나타났다. 특히, 부산항과 상해항, 롄윈강항과 인천항, 다롄항과 광양항이 투입요소가 유사하지만 산출요소인 컨테이너 물동량은 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.
연구결과 AHP/DEA 통합모형은 기존의 항만 및 컨테이너터미널의 효율성 평가에 사용되었던 DEA, 또는 DEA 응용모형에 비해 최고의 효율성을 가지는 컨테이너터미널을 선정에 있어 유연하고, 우수한 능력이 있음을 분석결과의 비교를 통해 알 수 있었다.
연구 결과, 중국의 경우, 대부분의 항만이 효율적으로 나타난 반면, 한국과 일본의 경우 대체적으로 비효율적인 것으로 나타났다. 특히, 부산항과 상해항, 롄윈강항과 인천항, 다롄항과 광양항이 투입요소가 유사하지만 산출요소인 컨테이너 물동량은 큰 차이가 있는 것으로 나타났다.
표 2의 DEA(BCC)효율성 분석결과 효율적인 터미널은 KIT, 신감만부두, 우암부두, PNC, HJNC, HPNT, BNCT로 나타났다.

후속연구

DEA분석의 BCC모형 결과만 사회 네트워크를 구성하였는데, CCR모형과 BCC모형을 모두 사회네트워크를 구성하여 비교 연구가 필요하며, SNA분 석에서 아이겐벡터 중심성 분석만을 본 연구에서는 실시하였는데 추후의 연구는 연결중심 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 등의 연구도 필요하다고 사료된다.
은 사회 네트워크 분석을 이용하여 2006년부터 2011년까지 19개 선사의 기항패턴과 선박투입량을 대상으로 전 세계 항만 네트워크 분석을 하였고, 연구결과로 좁은세상, 멱함수 법칙 등과 같은 항만 네트워크의 구조적인 특성을 파악하고 네 가지 항만중심성을 나타냈으며 시계열 자료(2006년~2011년)를 이용하여 연도별 중심성 추이를 나타내고 있다. 이를 통해 항만운영자 및 선사의 항만개발계획 및 선대운영시 항만물동량만을 기준으로 계획을 세우는 것이 아닌 새로운 개선 정책이 필요할 것으로 판단된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	비모수적 분석법인 DEA분석의 한계는 무엇인가?	그러나 이 분석법은 효율성이 있는 DMU들에 대한 평가는 가능하지만 하나 이상의 효율성(효율성이 1.0)이 있는 DMU가 있을 경우 그 중에서 어떤 DMU가 더 효율적인지에 대한 효율성 정보는 제공해 주지 못한 한계가 있다.
	일반항만, 컨테이너항만 및 터미널의 효율성을 평가하기 위해 주로 사용하는 방법은 무엇인가?	그동안 일반항만, 컨테이너항만 및 터미널의 효율성을 평가하기 위한 방법으로 비모수적 분석법인 DEA분석이 많이 이용되고 있다.
	DEA이란 무엇인가?	DEA는 투입요소와 산출물 자료를 이용하여 도출한 효율적 프론티어와 평가대상을 비교하여 평가대상의 효율성을 측정하는 비모수적 접근방법 (non-parametric approach)이다. DEA는 1978년 Charnes, Cooper, Rhodes에 의해 비영리적 의사 결정단위의 상대적 효율성을 측정할 목적으로 개발된 방법이다.

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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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