본 연구는 네트워크 연결망 관점에서 저비용항공사에 따른 공항 네트워크의 구조적 특성을 파악하고자 진행하였다. IATA의 Airport Intelligence Service의 SRS Analyser Schedule Database를 이용하여 2010년 1월부터 2016년 1월까지 아시아 주요공항을 운항하는 71개 저비용항공사(LCC)를 선정하여 국내선을 제외한 국제선 노선을 대상으로 하여 네트워크 분석을 실시하였다. 본 논문에서는 인천국제공항을 비롯하여 홍콩, 싱가포르, 나리타, 간사이, 푸동, 가오슝, 김포, 제주공항 등을 중심으로 네트워크 연결 메커니즘을 파악하고, 4가지 중심성 분석을 통해 LCC 네트워크의 구조적 변화를 분석하였다. 분석결과에 따르면 이들 공항에서는 LCC 네트워크가 형성되어 있고 타 공항과의 연결성 밀도가 높아진 것으로 나타났다. 최근 저비용항공사들도 기존 항공사들의 동맹체(Alliance)와 같은 형태의 LCC-Alliance를 출범함에 따라 허브-앤-스포크 네트워크를 지원하는 운영방식을 확대할 것으로 보인다.
본 연구는 네트워크 연결망 관점에서 저비용항공사에 따른 공항 네트워크의 구조적 특성을 파악하고자 진행하였다. IATA의 Airport Intelligence Service의 SRS Analyser Schedule Database를 이용하여 2010년 1월부터 2016년 1월까지 아시아 주요공항을 운항하는 71개 저비용항공사(LCC)를 선정하여 국내선을 제외한 국제선 노선을 대상으로 하여 네트워크 분석을 실시하였다. 본 논문에서는 인천국제공항을 비롯하여 홍콩, 싱가포르, 나리타, 간사이, 푸동, 가오슝, 김포, 제주공항 등을 중심으로 네트워크 연결 메커니즘을 파악하고, 4가지 중심성 분석을 통해 LCC 네트워크의 구조적 변화를 분석하였다. 분석결과에 따르면 이들 공항에서는 LCC 네트워크가 형성되어 있고 타 공항과의 연결성 밀도가 높아진 것으로 나타났다. 최근 저비용항공사들도 기존 항공사들의 동맹체(Alliance)와 같은 형태의 LCC-Alliance를 출범함에 따라 허브-앤-스포크 네트워크를 지원하는 운영방식을 확대할 것으로 보인다.
This study analyzed the network of low cost carriers (LCCs) to investigate the structural characteristics of airport networks. 71 LCCs in Asian major airports from January 2010 to January 2016 were queried from the SRS Analyzer Schedule Database of IATA's Airport Intelligence Service, and analyzed i...
This study analyzed the network of low cost carriers (LCCs) to investigate the structural characteristics of airport networks. 71 LCCs in Asian major airports from January 2010 to January 2016 were queried from the SRS Analyzer Schedule Database of IATA's Airport Intelligence Service, and analyzed international routes excluding domestic flights. We analyzed the network connection mechanism focusing on Incheon International Airport, Hong Kong, Singapore, Narita, Kansai, Pudong, Kaohsiung, Gimpo and Jeju airports as well as structural changes in the LCC network using four centrality analysis concepts. The outcomes showed that the LCC network is formed in these airports and the density of connectivity to other airports increased. In recent years, LCC has launched LCCs-Alliances and would be considered to operate a hub-and-spoke network.
This study analyzed the network of low cost carriers (LCCs) to investigate the structural characteristics of airport networks. 71 LCCs in Asian major airports from January 2010 to January 2016 were queried from the SRS Analyzer Schedule Database of IATA's Airport Intelligence Service, and analyzed international routes excluding domestic flights. We analyzed the network connection mechanism focusing on Incheon International Airport, Hong Kong, Singapore, Narita, Kansai, Pudong, Kaohsiung, Gimpo and Jeju airports as well as structural changes in the LCC network using four centrality analysis concepts. The outcomes showed that the LCC network is formed in these airports and the density of connectivity to other airports increased. In recent years, LCC has launched LCCs-Alliances and would be considered to operate a hub-and-spoke network.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
인천국제공항(ICN)을 비롯하여 홍콩(HKG), 싱가포르(SIN), 나리타(NRT), 간사이(KIX), 푸동(PVG), 가오슝(KHH), 김포(GMP), 제주국제공항(CJU) 등을 대상으로 이들의 네트워크 연결 구조를 파악하는데 목적을 두었다. 네트워크의 가시화 및 집중도 계수(Gini coefficient) 분석을 통해 저비용항공사들의 네트워크가 지점 대 지점(point-to-point)에서 허브-앤-스포크(hub-and-spoke) 연결구조로 변화 중인지 밝혀보고자 하였다. 또한 4가지 네트워크 중심성 결과를 토대로 공항의 경쟁력을 가늠해 보고자 하였다.
네트워크의 가시화 및 집중도 계수(Gini coefficient) 분석을 통해 저비용항공사들의 네트워크가 지점 대 지점(point-to-point)에서 허브-앤-스포크(hub-and-spoke) 연결구조로 변화 중인지 밝혀보고자 하였다. 또한 4가지 네트워크 중심성 결과를 토대로 공항의 경쟁력을 가늠해 보고자 하였다.
본 논문은 아시아 지역의 LCC 네트워크 구조가 어떤 형태로 변해 가는지를 실증해 보고자 하였다. 2010년도 아시아 지역의 LCC 네트워크를 분석한 결과(Figure 2)에서는 허브-앤-스포크 방식의 네트워크가 형성되지 못하였으나 싱가포르 창이공항(SIN)과 홍콩공항(HKG)에 상대적으로 LCC 운항이 집중되어 있다는 사실을 확인하였다.
네트워크 과학은 복잡한 현실 세계를 논리적으로 체계화하여 명료하게 수리적으로 표현하는 분야로서 해당분야 연구자들에게 유용한 분석 수단을 제공하고 있다. 본 논문은 이러한 네트워크 과학의 장점을 활용하여 공항의 LCC 네트워크 분석을 위해 중심성 이론을 적용하고 실증적 분석을 통해 이를 증명해 보이고자 하였다. 네트워크 과학에서는 노드가 하나의 점으로만 취급된다.
본 연구는 네트워크 연결망 관점에서 저비용항공사에 따른 공항 네트워크의 구조적 특성을 분석하고자 진행하였다. 인천국제공항(ICN)을 비롯하여 홍콩(HKG), 싱가포르(SIN), 나리타(NRT), 간사이(KIX), 푸동(PVG), 가오슝(KHH), 김포(GMP), 제주국제공항(CJU) 등을 대상으로 이들의 네트워크 연결 구조를 파악하는데 목적을 두었다.
본 연구는 네트워크 연결망 관점에서 저비용항공사에 따른 공항 네트워크의 구조적 특성을 파악하는 동시에 네트워크 중심성 결과를 기반으로 하여 선정된 공항들의 경쟁력을 평가하고자 하였다. 공항의 네트워크 메커니즘을 파악하고, 구조적 특성을 고려하기에 적합한 연결, 근접, 매개, 위세 중심성 등과 같은 중심성 분석(centrality analysis)이 본 연구 주요한 부분을 이루게 된다.
본 연구의 목적은 첫째로 네트워크 연결망 관점에서 저비용항공사에 따른 공항 네트워크의 구조적 특성을 파악하는 것이며, 둘째로 주요공항을 대상으로 LCC 네트워크의 구조적 변화를 분석하는 것이다. 또한, 4가지 네트워크 중심성 결과를 토대로 공항 경쟁력을 평가하고자 한다.
본 연구는 네트워크 연결망 관점에서 저비용항공사에 따른 공항 네트워크의 구조적 특성을 분석하고자 진행하였다. 인천국제공항(ICN)을 비롯하여 홍콩(HKG), 싱가포르(SIN), 나리타(NRT), 간사이(KIX), 푸동(PVG), 가오슝(KHH), 김포(GMP), 제주국제공항(CJU) 등을 대상으로 이들의 네트워크 연결 구조를 파악하는데 목적을 두었다. 네트워크의 가시화 및 집중도 계수(Gini coefficient) 분석을 통해 저비용항공사들의 네트워크가 지점 대 지점(point-to-point)에서 허브-앤-스포크(hub-and-spoke) 연결구조로 변화 중인지 밝혀보고자 하였다.
제안 방법
LCC 네트워크에 대한 보다 심층적인 분석을 위해 연결(Degree), 근접(Closeness), 매개(Betweenness), 그리고 위세 중심성(Eigenvector Centrality) 등을 적용하였다. 2010년과 2015년으로 구분하여 중심성 분석을 실시한 결과는 싱가포르, 홍콩, 푸동, 인천, 간사이공항 등이 모든 지표에서 높은 성과를 보였다.
중심구조의 정의에서 노드는 공항을 의미하고, 네트워크 구조는 LCC에 의해서 형성된 구조를 뜻한다. LCC 네트워크에 따라 어느 공항이 소수의 중요한 노드에게 집중되어 있는지를 파악할 수 있는 분석으로 사회 네트워크 분석 중 중심구조 분석을 선택하였다.
본 연구는 네트워크 연결망 관점에서 저비용항공사에 따른 공항 네트워크의 구조적 특성을 파악하는 동시에 네트워크 중심성 결과를 기반으로 하여 선정된 공항들의 경쟁력을 평가하고자 하였다. 공항의 네트워크 메커니즘을 파악하고, 구조적 특성을 고려하기에 적합한 연결, 근접, 매개, 위세 중심성 등과 같은 중심성 분석(centrality analysis)이 본 연구 주요한 부분을 이루게 된다.
본 연구의 목적은 첫째로 네트워크 연결망 관점에서 저비용항공사에 따른 공항 네트워크의 구조적 특성을 파악하는 것이며, 둘째로 주요공항을 대상으로 LCC 네트워크의 구조적 변화를 분석하는 것이다. 또한, 4가지 네트워크 중심성 결과를 토대로 공항 경쟁력을 평가하고자 한다.
셋째, 71개 LCC 항공사들의 기종점 운항횟수(O-D flight frequency)를 각 노선마다 가중치를 부과하여 단일모드 네트워크(single mode network)로 분석하였다. 마지막으로 네트워크 과학에 활용되는 범용 소프트웨어인 NetMiner 4.0을 이용하여 네트워크 도식화(visualization)와 중심성(centrality) 분석을 실행하였다.
다차원 시각화를 시도하는 이유는 네트워크 전체 구조에서 링크의 집중도, 노드의 독점 정도를 산출 ・ 분석하고 연결망 중심의 노드가 무엇인지에 대한 파악 등에 있다. 본 연구의 시각화는 반복연산(iteration)을 노드 수의 5-10배 이상 조정하는 방식의 반복적 알고리즘(iterative algorithm)을 통해 보다 정밀하게 수행되었다. LCC 네트워크 시각화를 위한 기초자료는 해당 공항별 연결공항(Target), 운항항공사(Operation Airline), 항공기 종류(Aircraft Type), 총 공급 좌석수 등을 입력하게 된다.
둘째, 19,436개 자료 중 아시아 주요공항을 운항하는 71개 LCC 항공사들의 국내선을 제외한 국제선 노선자료로 가공을 하였다. 셋째, 71개 LCC 항공사들의 기종점 운항횟수(O-D flight frequency)를 각 노선마다 가중치를 부과하여 단일모드 네트워크(single mode network)로 분석하였다. 마지막으로 네트워크 과학에 활용되는 범용 소프트웨어인 NetMiner 4.
아시아 지역 주요공항들의 LCC 네트워크를 분석하기 위해서 연결, 근접, 매개, 위세 중심성 분석을 실시하였다. Equation(1)-(4)까지 정의된 각각의 중심성 분석을 실시한 결과는 Table 2와 같이 요약할 수 있다.
근접 중심성(closeness centrality)은 각 노드간의 거리를 근거로 하여 중심성을 측정하는 방법을 의미한다. 직접적으로 연결된 노드뿐만 아니라 네트워크 내 간접적으로 연결된 모든 노드들 간의 거리를 계산하여 중심성(centrality)을 측정한다. 이렇게 간접적인 연결까지 포함하는 근접 중심성을 이용하여 한 노드가 네트워크 전체의 다른 노드와의 연결된 거리를 모두 고려할 수 있게 된다.
대상 데이터
본 논문의 수행 과정은 첫째, 네트워크 연결망 관점에서 저비용항공사에 따른 공항 네트워크의 구조적 특성을 밝히기 위해 아시아 주요공항에서 서비스를 제공하고 있는 71개 LCC 항공사를 선정하였다. 네트워크 분석을 위한 자료의 대상기간은 2010년 1월부터 2016년 1월까지로서 월간 61개(19,436개) 스케줄 자료를 확보하였다. 둘째, 19,436개 자료 중 아시아 주요공항을 운항하는 71개 LCC 항공사들의 국내선을 제외한 국제선 노선자료로 가공을 하였다.
네트워크 분석을 위한 자료의 대상기간은 2010년 1월부터 2016년 1월까지로서 월간 61개(19,436개) 스케줄 자료를 확보하였다. 둘째, 19,436개 자료 중 아시아 주요공항을 운항하는 71개 LCC 항공사들의 국내선을 제외한 국제선 노선자료로 가공을 하였다. 셋째, 71개 LCC 항공사들의 기종점 운항횟수(O-D flight frequency)를 각 노선마다 가중치를 부과하여 단일모드 네트워크(single mode network)로 분석하였다.
본 논문의 수행 과정은 첫째, 네트워크 연결망 관점에서 저비용항공사에 따른 공항 네트워크의 구조적 특성을 밝히기 위해 아시아 주요공항에서 서비스를 제공하고 있는 71개 LCC 항공사를 선정하였다. 네트워크 분석을 위한 자료의 대상기간은 2010년 1월부터 2016년 1월까지로서 월간 61개(19,436개) 스케줄 자료를 확보하였다.
이론/모형
네트워크 시각화는 노드 간 연결이 잘 드러나도록 보여주는 것으로 연결구조의 특성을 직관적으로 표현할 수 있도록 노드와 링크를 시각화하는 것이다. 본 연구는 NetMiner 4.0을 이용하여 다차원 시각화를 활용하였다. 다차원 시각화를 시도하는 이유는 네트워크 전체 구조에서 링크의 집중도, 노드의 독점 정도를 산출 ・ 분석하고 연결망 중심의 노드가 무엇인지에 대한 파악 등에 있다.
성능/효과
991)이 뒤를 이었다. 2010년 결과에서 인도의 벵갈루루(BLR, 62.8019)가 아시아 지역 내에서 직접 연결성이 좋은 공항으로, 중국의 하이커우(HAK, 51.5660)는 NRT(38.1887)나 MNL(22.191)보다 LCC 연결성이 우수한 공항으로 분석되었다.
연결 중심성에 비해 근접 중심성은 공항 간 큰 격차가 나지 않음을 알 수 있었다. 2010년과 2011-2015년까지의 근접 중심성을 분석한 결과에서는 1, 2위를 차지한 공항은 여전히 HKG와 SIN으로 나타났다.
LCC 네트워크에 대한 보다 심층적인 분석을 위해 연결(Degree), 근접(Closeness), 매개(Betweenness), 그리고 위세 중심성(Eigenvector Centrality) 등을 적용하였다. 2010년과 2015년으로 구분하여 중심성 분석을 실시한 결과는 싱가포르, 홍콩, 푸동, 인천, 간사이공항 등이 모든 지표에서 높은 성과를 보였다. 이 공항들은 전서비스항공사(FSC) 운항 측면에서도 매우 높은 성과를 보이는 주요 공항들로서 항공 네트워크 구성에 있어서 매우 중요한 역할을 담당하고 있다.
2015년도 근접 중심성을 분석한 결과, 2010년도 분석 결과와 마찬가지로 1, 2위 공항은 변동 없이 HKG와 SIN으로 나타났다. 근접 중심성이 높은 HKG, SIN, PVG, KIX, ICN 등은 네트워크 상에서 핵심 공항이 될 뿐 아니라 이 공항들은 서로 높은 연결성을 지니고 있으므로 주요 정보와 지식을 빠르게 교환하게 된다.
상하이 푸동공항(PVG)의 네트워크를 보면 CJU 및 KIX와의 연결성 밀도가 높은 것으로 분석되었다. CJU, KIX,ICN 등과의 연결을 통해 GUM으로 네트워크를 확대하고 있었으며, HKG를 통해 호주의 케언스공항(CNS)까지 네트워크 연결이 되어 있는 것으로 분석되었다. PVG는 제주-인천-마닐라(MNL)-오이타(OIT) 등과 같은 저비용 항공사들의 노선연계를 통해 아시아 역내 거점 공항들과 연결되는 특성을 발견할 수 있었다.
HKG는 중국의 지방공항과 연결성이 좋은 것으로 분석되었다. HKG의 특성은 ICN과 SIN을 통한 중국노선 연계성이 우수한 것으로 분석되었으며, CJU와의 연결 밀도가 매우 높은 것으로 분석되었다.
PVG 및 CJU와의 연결성 밀도는 그 뒤를 따르는 것으로 분석되었다. KIX는 아시아 역내 지역 공항과의 직접적인 연결 보다는 HKG, ICN, SIN 노선을 연계한 간접적인 네트워크가 많은 것으로 나타났다.
도쿄 나리타공항(NRT)의 경우, 일본 내 KIX에 비해 저비용항공사를 통한 공항 연결성이 낮은 것으로 보인다. NRT는 공항의 특성과 활주로 활용 문제 등으로 LCC 네트워크 측면보다 FSC 네트워크에 더욱 집중하고 있는 것으로 분석되었다.
ICN과 연결된 공항을 보면 역시 중국 지방공항과의 연결이 많다는 것을 알 수 있다. SIN 또는 HKG와 비슷한 노선이 연결되어 있음을 알 수 있었으며, 네트워크 측면에서 살펴보면 중국 지방공항이 아시아 주요공항인 HKG, SIN, ICN 등과의 연결을 선제적으로 하고 있다는 사실을 도출하였다. NRT-ICN-SPN(사이판), NRT-ICN-GUM(괌), NGO(나고야)-ICN-GUM 또는 SPN 등의 연결 네트워크를 볼 때, 인천공항을 연계한 괌과 사이판 수요가 일본으로부터 발생하는 것을 알 수 있다.
Figure 4는 2010-2015년까지 아시아 주요공항에서의 LCC 네트워크 구조를 나타낸 것이다. SIN의 네트워크 구조를 살펴보면 아시아 주요 공항인 PVG, HKG, KIX와의 연결성이 뛰어난 공항으로 나타났다. 특히, 이들 공항들은 인도 내 공항과의 연결성이 높은 것으로 나타났다.
홍콩국제공항(HKG)의 네트워크 구조는 SIN, ICN과의 연결성이 아주 강하다는 특성을 보여준다. 그리고 PVG, CJU, KIX, NRT와의 연결성 또한 우수한 것으로 분석되었다. HKG는 중국의 지방공항과 연결성이 좋은 것으로 분석되었다.
마지막으로 제주공항(CJU)은 제주도가 유네스코 세계자연유산으로 등재되어 아시아 지역 내 지방공항과의 직접적인 연결뿐만 아니라 ICN, HKG, KIX, PVG 등과 연계한 간접적인 연결성이 높은 공항으로 나타났다. 향후 신공항(제2공항)이 운영되고, KHH와 같이 저비용항공사 동맹체 및 FSC들과의 공동운항이 더욱 활발해 진다면 LCC 네트워크 측면에서 확장성이 기대되는 공항으로 꼽을 수 있다.
본 연구에서 저비용항공사(LCC) 네트워크에 따른 공항 연결성을 시각화한 결과, 홍콩공항과 싱가포르 창이공항을 중심으로 네트워크가 연결되어 있으며, 인천, 간사이, 푸동, 그리고 나리타가 그 다음으로 연결성이 좋은 공항으로 분석되었다. 2010-2016년 공항 네트워크를 시각화한 결과, 싱가포르, 홍콩, 푸동, 나리타, 인천공항 등을 중심으로 LCC 네트워크가 형성되어 있으며, 주요 공항들 간 연결성 밀도가 높아짐에 따라 LCC 네트워크가 주요공항을 중심으로 허브-앤-스포크(hub-and-spoke) 형태로 바뀌고 있음을 알 수 있었다.
56으로 가장 강한 통제력을 가지는 공항으로서 노선 운영에 있어 LCC가 서로 다른 공항을 이어주는 매개자 역할을 수행하는 공항으로 분석되었다. 이어 SIN, ICN, KIX, MFM(Macao), KHH, NRT, PVG, MNL, SZX(Shenzhen), TPE(Taipei), FOC(Fuzhou) 순으로 아시아 역내 공항들 사이에서 매개 역할을 수행하는 공항으로 분석되었다. HKG와 SIN은 지리적으로 아시아 중심에 위치한 공항으로서 환승 수요가 상대적으로 높은 공항들이다.
저비용항공사 전용터미널이 있는 오사카 KIX의 네트워크 특성을 살펴보면, ICN 및 SIN과의 연결 밀도가 가장 높은 공항으로 분석되었다. PVG 및 CJU와의 연결성 밀도는 그 뒤를 따르는 것으로 분석되었다.
특히, 이들 공항들은 인도 내 공항과의 연결성이 높은 것으로 나타났다. 전반적으로 SIN에 취항하고 있는 LCC들은 인도, 호주, 뉴질랜드, 스리랑카 등 중 ・ 장거리 공항들과 연결하는 역할을 수행하고 있음을 알 수 있었다.
카오슝공항(KHH)은 일본의 KIX와 마찬가지로 LCC 네트워크 확장은 아직 미미한 상태이지만 SIN, ICN, KIX, NRT, PVG, MFM(마카오), MNL(마닐라), PUS(김해), KUL(쿠알라룸푸르), 그리고 HAN(하노이) 등 아시아 역내 허브공항들과의 직접적인 연결성 밀도가 매우 높은 것으로 분석되었다. 향후 저비용항공사 동맹체(LCCs alliance) 및 FSC들과의 편명공유(code sharing)가 더욱 활발해 진다면 LCC 네트워크 측면에서 빠른 확장성이 기대되는 공항으로 볼 수 있다.
후속연구
본 연구는 LCC 확대에 따라 공항 패러다임이 변해가는 시점에서 LCC 네트워크를 통한 공항 중심성을 분석한 선도적인 연구로서 향후 유사한 네트워크분석에 유용한 기초자료가 될 수 있을 것이다. 전통적으로 전서비스항공사(FSC)들은 협력체(Alliance)를 구축하여 네트워크를 발전시켜 왔으나, 최근 들어 LCC의 협력체가 별도로 구축됨에 따라 앞으로는 이 두 협력체가 서로 수직적인 결합(vertical integration)으로 새로운 상생모델을 만들어 낼 수 있을 것으로 보인다.
아시아 국가들의 경제성장으로 인해 중산층이 확대됨과 동시에 저비용항공사의 중 ・ 장거리 네트워크 확대라는 변화를 고려할 때, 향후 ICN, SIN, HKG 등을 연계한 노선이 더욱 확대될 것으로 전망된다. 또한 이 지역 전서비스 항공사(FSC) 중 LCC를 자회사 형태로 보유하고 있는 항공사들은 제한적이긴 하더라도 FSC-LCC의 네트워크 공유 및 통합이 가능할 것으로 판단된다.
2016년 1월에는 HK express, Lucky Air, Urumqi Air, 그리고 West Air는 세계 최초로 전략적 제휴를 맺어 동남아시아를 시작으로 2020년까지 항공기 보유대수를 2,018대로 확대함과 동시에 1일 운항편수 298편, 85개 지역 168개 도시로 네트워크를 확장할 계획임을 밝힌바 있다. 이에 따라, 주요 허브공항이라 할지라도 향후 공항 경쟁력 제고 전략을 수립하기 위해서는 저비용항공사의 네트워크 특성을 주요 요소로 고려해야만 할 것이다.
이렇듯 아시아 지역의 저비용항공시장은 매우 높은 성장세를 보이고 있다. 저비용항공시장의 역할과 비중이 점차 늘어나면서 공항 패러다임이 변하고 있기 때문에 향후 공항운영에 있어서 저비용항공사와 공항운영주체 사이의 새로운 전략적 접근이 필요할 것으로 보인다.
마지막으로 제주공항(CJU)은 제주도가 유네스코 세계자연유산으로 등재되어 아시아 지역 내 지방공항과의 직접적인 연결뿐만 아니라 ICN, HKG, KIX, PVG 등과 연계한 간접적인 연결성이 높은 공항으로 나타났다. 향후 신공항(제2공항)이 운영되고, KHH와 같이 저비용항공사 동맹체 및 FSC들과의 공동운항이 더욱 활발해 진다면 LCC 네트워크 측면에서 확장성이 기대되는 공항으로 꼽을 수 있다.
카오슝공항(KHH)은 일본의 KIX와 마찬가지로 LCC 네트워크 확장은 아직 미미한 상태이지만 SIN, ICN, KIX, NRT, PVG, MFM(마카오), MNL(마닐라), PUS(김해), KUL(쿠알라룸푸르), 그리고 HAN(하노이) 등 아시아 역내 허브공항들과의 직접적인 연결성 밀도가 매우 높은 것으로 분석되었다. 향후 저비용항공사 동맹체(LCCs alliance) 및 FSC들과의 편명공유(code sharing)가 더욱 활발해 진다면 LCC 네트워크 측면에서 빠른 확장성이 기대되는 공항으로 볼 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
항공운송에서 공항은 어떤 의미를 갖는가?
항공운송에서 공항은 여객이나 화물의 첫 관문이자 공급사슬망 상 모든 재화의 흐름을 교차시키는 노드(Node)이다. 항공사의 활동은 주로 공항에서 이루어지며, 하나의 공항(Origin airport)에서 다른 공항(Destination airport)을 이어주는 링크(Link)의 역할을 수행하게 된다.
네트워크의 개념은 무엇으로 완성되는가?
네트워크(network)의 개념은 연결점(node)과 링크(link)의 조합으로 완성된다(Yoon, 2012). 따라서 네트워크란 서로 연결되고 작용하는 것들의 체계 즉, 여러 관계에서의 연결체계라고 정의할 수 있다.
아시아 지역에서 저비용항공사의 발달로 아시아 지역 공항들의 네트워크 구조에 변화가 일어난 이유는?
아시아 지역에서 저비용항공사(LCC: low cost carrier)가 발달함으로 이 지역 공항들의 네트워크 구조에 변화가 일어나기 시작하였다. 왜냐하면 전통적인 저비용항공사들은 소형항공기(narrow-body fleet)를 중심으로 서비스를 제공하였으나, 최근에는 점차 중장거리 노선으로 네트워크를 확장하면서 중형항공기를 투입하는 경우가 늘어나기 시작했기 때문이다. 이를 설명하듯, 대형항공사들의 전유물로 여겨왔던 항공사간 전략적 제휴가 LCC 시장에서도 나타나기 시작하였다.
참고문헌 (16)
Casanueva C., Gallego A., Castro I., Sancho M. (2014), Airline Alliances: Mobilizing Network Resource, Tourism Management, 44, 88-98.
Choi S. G. (2013), An Study on Measurement for the Efficiency of the World Major Airports (세계 주요공항의 효율성과 영향력 측정에 관한 연구), Master Thesis, Graduate School of Logistics, Inha University.
Chung T. W. (2015), Competitive Composition of Main Airports in North Asia - Focused on Air Cargo (동아시아 주요 공항의 항공화물 경쟁구도 분석에 관한 연구), Journal of Korea Port Economic Association, 31(3), 93-105.
Cong W., Hu M., Dong B., Wang Y. (2016), Empirical Analysis of Airport Network and Critical Airports, Chinese Journal of Aeronautics, 29, 512-519.
Incheon International Airport, Airport Traffic Report 2011-2015.
Leem B. H., Kim S. M., Hong H. K. (2011), Comparison of Asia Port Networks based on National Shipping Companies (선사 국적을 기반으로 한 아시아 주요 항만 네트워크 비교): Social Network Analysis(SNA) Perspective, Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies, 6(5), 45-56.
Li W., Cai X. (2004), Statistics Analysis of Airport Network of China", Physical Review E, 69(4), 046106.
Oh S. Y., Park Y. H. (2010), An Analysis for the Framework and Centralization of Airport Network in the Major Asian Countries (아시아 주요국가의 공항네트워크 구조 및 집중도 분석), Journal of Aviation Management Society of Korea, 8(2), 43-58.
Oh S. Y., Park Y. H. (2014), Analyzing Airport Network Characteristics Applied to the Structural Equivalence, J. Korean Soc. Transp., 32(2), Korean Society of Transportation, 162-169.
Pearson J., O'Connel J. R., Pitfield D., Ryley T. (2015), The Strategic Capability of Asian Network Airlines to Compete with Low Cost Carriers, Journal of Air Transport Management, 47, 1-10.
Yoon S. (2012), An Evaluation of Supply Adequacy for Aircargo Route based on the Demand Characteristics of Nodes, Unpublished Ph.D. Thesis, Inha University.
Zhang A. (2003), Analysis of International Air-cargo Hub : the case of Hong Kong, Journal of Air Transport Management 9, 123-138.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.