사회연결망 분석을 이용한 컨테이너 정기선 항로 패턴 분석에 관한 연구 : 부산항을 중심으로 A Study on Analysis of Container Liner Service Routes Pattern Using Social Network Analysis : Focused on Busan Port원문보기
항만산업은 수출입 중심인 우리나라의 경제구조에서 중요한 국가기간산업이라 할 수 있다. 특히 국내 컨테이너 물동량의 75%를 처리하는 부산항은 지속적으로 글로벌 선사 물동량 유치를 위해 정기선 항로 서비스를 확대하는 노력 등 컨테이너 정기선 항로에 대한 중요도가 높아질 것으로 예상된다. 본 연구는 사회연결망 분석을 활용하여 2012년부터 2016년까지 부산항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로 패턴 분석을 통해 세계 주요항만과의 중심성을 파악하여 부산항과 연결되어 있는 항만 네트워크의 구조적인 특성을 파악하였다. 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크상에 연결정도 중심성, 근접중심성, 매개중심성이 높은 항만은 싱가포르항으로 분석되었으며, 실제 연도별 부산항 주요 국가 항만별 처리물동량 순위와 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크 중심성 분석 결과 간 순위 비교는 서로 상이한 것으로 나타났다. 이를 통해 부산항 처리 물동량의 높은 비율을 차지하고 있는 중국 동부항만이 부산항 컨테이너 정기선 네트워크상에서 보았을 때 부산항의 허브항으로 보기 어렵다는 점을 확인하였다. 또한 부산항 컨테이너 정기선 서비스 항로 수는 증가하더라도 해당 항로에 투입되는 선박이 중소형으로 한정되어 있거나 네트워크상 부산항이 싱가포르항 기항을 위한 피더항(Feeder Port)의 성격을 띄고 있는 것으로 추정된다.
항만산업은 수출입 중심인 우리나라의 경제구조에서 중요한 국가기간산업이라 할 수 있다. 특히 국내 컨테이너 물동량의 75%를 처리하는 부산항은 지속적으로 글로벌 선사 물동량 유치를 위해 정기선 항로 서비스를 확대하는 노력 등 컨테이너 정기선 항로에 대한 중요도가 높아질 것으로 예상된다. 본 연구는 사회연결망 분석을 활용하여 2012년부터 2016년까지 부산항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로 패턴 분석을 통해 세계 주요항만과의 중심성을 파악하여 부산항과 연결되어 있는 항만 네트워크의 구조적인 특성을 파악하였다. 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크상에 연결정도 중심성, 근접중심성, 매개중심성이 높은 항만은 싱가포르항으로 분석되었으며, 실제 연도별 부산항 주요 국가 항만별 처리물동량 순위와 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크 중심성 분석 결과 간 순위 비교는 서로 상이한 것으로 나타났다. 이를 통해 부산항 처리 물동량의 높은 비율을 차지하고 있는 중국 동부항만이 부산항 컨테이너 정기선 네트워크상에서 보았을 때 부산항의 허브항으로 보기 어렵다는 점을 확인하였다. 또한 부산항 컨테이너 정기선 서비스 항로 수는 증가하더라도 해당 항로에 투입되는 선박이 중소형으로 한정되어 있거나 네트워크상 부산항이 싱가포르항 기항을 위한 피더항(Feeder Port)의 성격을 띄고 있는 것으로 추정된다.
The port industry is an important national industry which significantly affects Korea's imports and exports which are centered on economic structure. For instance, the Port of Busan, which handles 75% of domestic container freight volume, is expected to become increasingly critical for container lin...
The port industry is an important national industry which significantly affects Korea's imports and exports which are centered on economic structure. For instance, the Port of Busan, which handles 75% of domestic container freight volume, is expected to become increasingly critical for container liner routes. For this reason, there have been continued efforts to expand freight service to attract international freight volume. This study analyzes the structural characteristics of the port network connected to the Port of Busan by analyzing the pattern of the container liner route from 2012 to 2016 by using social network analysis. According to the Port of Busan's liner route network, the port with the highest degree of centrality, closeness centrality, and betweenness centrality was found to be the Port of Singapore. The comparison of Busan's annual container handling rank by countries and the port center network analysis of Port of Busan rank was found to be different. As a result, it was established that China's East Port, which occupies a high percentage of the volume of cargo handled by Port of Busan, is not a hub port of Busan when viewed on the Busan's container terminal liner network. In addition, even if the number of Port of Busan container liner service increases, it is estimated that the vessels to be added to the fleet will be limited to small to medium sized, or that Busan port has characteristic of a feeder port for the Port of Singapore, according to the network.
The port industry is an important national industry which significantly affects Korea's imports and exports which are centered on economic structure. For instance, the Port of Busan, which handles 75% of domestic container freight volume, is expected to become increasingly critical for container liner routes. For this reason, there have been continued efforts to expand freight service to attract international freight volume. This study analyzes the structural characteristics of the port network connected to the Port of Busan by analyzing the pattern of the container liner route from 2012 to 2016 by using social network analysis. According to the Port of Busan's liner route network, the port with the highest degree of centrality, closeness centrality, and betweenness centrality was found to be the Port of Singapore. The comparison of Busan's annual container handling rank by countries and the port center network analysis of Port of Busan rank was found to be different. As a result, it was established that China's East Port, which occupies a high percentage of the volume of cargo handled by Port of Busan, is not a hub port of Busan when viewed on the Busan's container terminal liner network. In addition, even if the number of Port of Busan container liner service increases, it is estimated that the vessels to be added to the fleet will be limited to small to medium sized, or that Busan port has characteristic of a feeder port for the Port of Singapore, according to the network.
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문제 정의
본 연구의 목적은 부산항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로 패턴 분석을 통해 세계 주요항만과의 중심성을 파악하여 부산항과 연결되어 있는 항만 네트워크의 구조적인 특성을 살펴보고자 한다. 또한 부산항 연계 주요 항만별 처리 물동량과 컨테이너 정기선 네트워크상 간의 영향력을 파악하고 한다.
본 연구에서는 부산항을 중심으로 사회연결망 분석을 이용하여 부산항을 기항하고 있는 컨테이너 정기선 항로의 패턴분석을 통해 부산항과 연결되어 있는 항만 네트워크의 구조적인 특성을 살펴보았다. 본 연구는 부산항 중심으로 항만 네트워크 구조를 파악하고 세계 주요항만의 중심성을 파악한 연구이며, 실제 부산항을 기항하는 정기선의 서비스 항로에 따른 기항패턴을 활용하여 분석하였다. 또한 연도별 중심성 추이를 분석하고자 시계열 자료(2012년~2016년)를 이용하였다.
본 연구에서는 2012년 1월부터 2016년 12월까지 부산항을 기항하는 정기선 서비스 현황자료를 통해 부산항을 입출항하는 컨테이너 정기선 항로의 패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 부산항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로를 파악하고 사회연결망 분석(Social Network Analysis : SNA) 방법 중 연결정도 중심성(Degree Centrality), 근접 중심성(Closeness Centrality), 매개 중심성(Betweenness Centrality)을 활용하여 부산항과 연결되어 있는 항만 네트워크의 구조적인 특성에 대해 연구하고자 한다.
본 연구에서는 부산항을 중심으로 사회연결망 분석을 이용하여 부산항을 기항하고 있는 컨테이너 정기선 항로의 패턴분석을 통해 부산항과 연결되어 있는 항만 네트워크의 구조적인 특성을 살펴보았다. 본 연구는 부산항 중심으로 항만 네트워크 구조를 파악하고 세계 주요항만의 중심성을 파악한 연구이며, 실제 부산항을 기항하는 정기선의 서비스 항로에 따른 기항패턴을 활용하여 분석하였다.
본 연구의 목적은 부산항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로 패턴 분석을 통해 세계 주요항만과의 중심성을 파악하여 부산항과 연결되어 있는 항만 네트워크의 구조적인 특성을 살펴보고자 한다. 또한 부산항 연계 주요 항만별 처리 물동량과 컨테이너 정기선 네트워크상 간의 영향력을 파악하고 한다.
제안 방법
Jang and Lee(2016)은 키워드 네트워크 분석을 통해 세계해운경제의 연구동향을 양적인 관점에서 살펴보았다. 2000-2004년, 2005-2009년, 2010-2014년 세 단계로 나누어 분석하였으며, 해운경제 키워드를 세 개의 연도시기별로 분석한 결과 서로 다른 패턴을 발견하였다. 이러한 연구의 결과는 네트워크분석을 통하여 향후 연구동향 예측의 기초 자료로 활용될 수 있다고 설명하고 있다.
먼저 부산항 컨테이너 정기선 항로 패턴 분석을 통해 네트워크상 구조적 특성을 살펴본 후에 사회연결망 분석 기법 중 시각화 방법을 활용하여 개략적인 부산항 컨테이너 정기선 항로 패턴을 살펴보았다. 그 다음으로 세부적인 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크상의 중심성을 분석하였다. 이를 통해 부산항과 연결되어 있는 항만 네트워크의 구조적인 특성을 살펴보고, 부산항 컨테이너 정기선 네트워크 중심성 분석 값과 주요 항만별 처리 물동량 변화와 상관관계를 분석하였다.
먼저 부산항 컨테이너 정기선 항로 패턴 분석을 통해 네트워크상 구조적 특성을 살펴본 후에 사회연결망 분석 기법 중 시각화 방법을 활용하여 개략적인 부산항 컨테이너 정기선 항로 패턴을 살펴보았다. 그 다음으로 세부적인 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크상의 중심성을 분석하였다.
Ducruet and Notteboom(2012)은 컨테이너 해운 서비스의 구성의 관점에서 정기선 서비스 네트워크를 분석하였다. 실제선박 운항 데이터를 바탕으로 하여 정기선 서비스 디자인의 결정요인에 대해 논의와 더불어 전 세계 정기선 해운 네트워크의 글로벌 스냅샷을 제공하였다.
본 연구에서는 2012년 1월부터 2016년 12월까지 부산항을 기항하는 정기선 서비스 현황자료를 통해 부산항을 입출항하는 컨테이너 정기선 항로의 패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 부산항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로를 파악하고 사회연결망 분석(Social Network Analysis : SNA) 방법 중 연결정도 중심성(Degree Centrality), 근접 중심성(Closeness Centrality), 매개 중심성(Betweenness Centrality)을 활용하여 부산항과 연결되어 있는 항만 네트워크의 구조적인 특성에 대해 연구하고자 한다.
이를 통해 남·북한 해운 및 항만 물류네트워크 구축 방안 및 동북아시아 물류시스템 구축전략방안을 제시하였다.
그 다음으로 세부적인 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크상의 중심성을 분석하였다. 이를 통해 부산항과 연결되어 있는 항만 네트워크의 구조적인 특성을 살펴보고, 부산항 컨테이너 정기선 네트워크 중심성 분석 값과 주요 항만별 처리 물동량 변화와 상관관계를 분석하였다.
대상 데이터
본 연구는 부산항 중심으로 항만 네트워크 구조를 파악하고 세계 주요항만의 중심성을 파악한 연구이며, 실제 부산항을 기항하는 정기선의 서비스 항로에 따른 기항패턴을 활용하여 분석하였다. 또한 연도별 중심성 추이를 분석하고자 시계열 자료(2012년~2016년)를 이용하였다.
본 연구는 부산항을 중심으로 네트워크분석 연구를 진행하였기 때문에 네트워크 상 중심성 분석 결과는 부산항이 가장 높게 나왔으며, 단일 항만을 중심으로 연구가 진행되었다는 점에서 그 한계점을 가지고 있다. 또한 컨테이너 정기선 항로에 대한 자료는 선사 측의 마케팅 및 보안의 이유로 공시되지않았기 때문에 본 연구에 사용된 데이터는 부산지방해양수산청과 부산항만공사 등 부산항 관련 유관기관 내부 자료를 통해 연구를 진행한 점에서 자료 확보의 어려움이 있었다.
본 연구를 위해 2012년부터 2016년 동안 부산항을 중심으로 입·출항하는 컨테이너 정기선 기항실적을 수집하였으며, 본 연구의 대상인 부산항 네트워크는 부산항과 연결된 전 세계 지역의 항만(노드)들과 이들 간 연결하고 있는 항로(링크)를 포함하고 있다.
본 연구를 위해 2012년부터 2016년 동안 부산항을 중심으로 입·출항하는 컨테이너 정기선 기항실적을 수집하였으며, 본 연구의 대상인 부산항 네트워크는 부산항과 연결된 전 세계 지역의 항만(노드)들과 이들 간 연결하고 있는 항로(링크)를 포함하고 있다. 아래 표 2와 같이 본 연구에서 사용된 부산항과 연결된 항만들은 283개(2012년)에서 306개(2016년)로써 평균 293개이다.
이론/모형
222로 분석되어 부산항 네트워크 특성은 여섯 단계의 분리이론과 같음을 반증하였다. 또한 2012년부터 2016년까지의 연도별 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크를 시각화하여 살펴보고자 연결구조가 잘 드러나도록 노드를 배치하고, 연결구조의 특성을 직관적으로 표현할 수 있는 네트워크 시각화 기법인 힘기반 그래프 배치 알고리즘을 활용하였다.
본 연구의 분석을 위하여 사이람에서 개발한 NetMiner 소프트웨어를 사용하였다. NetMiner는 국내 기술로 개발된 사회연결망 분석 소프트웨어로 데이터 변환, 네트워크 분석, 통계분석, 네트워크 시각화 기능 등을 유연하게 통합하여 편리한 사용 환경을 제공한다.
네트워크 시각화는 연결구조가 잘 드러나도록 노드를 배치하고, 연결구조의 특성을 직관적으로 표현할 수 있도록 노드와 링크를 스타일링 하는 것을 말한다. 시각화 기법인 힘기반 그래프 배치 알고리즘을 사용하였다.
성능/효과
또한 홍콩항은 연결정도 중심성과 유사하게 상위를 유지하다가 2016년 중심성이 낮아지는 추세를 보였다. 그 다음으로 닝보항과 카오슝항은 순위가 떨어지고 있는 반면 상해항은 순위가 높아지고 있는 것으로 분석되었다. 이는 부산항 컨테이너 정기선 네트워크상에서 부산항을 제외한 싱가포르항, 홍콩항, 선전항이 가장 빨리 다른 항만에 영향을 주거나 받을 수 있는 영향력이 크다고 할 수 있다.
반면 홍콩항은 지속적으로 상위를 유지하다가 2016년 중심성이 낮아지는 추세를 보였다. 그 다음으로 상해항, 선전항, 포트클랑항 등이 빈번한 순위 변화를 보이며 부산항에 영향력을 미치는 것으로 분석되었다.
반면 홍콩항은 지속적으로 상위를 유지하다가 2016년 중심성이 낮아지는 추세를 보였다. 근접 중심성 분석결과는 부산항을 제외하고 싱가포르항, 선전항이 빈번한 순위 변화를 보이며 상위를 유지하는 것으로 나타났다. 반면 홍콩항은 연결정도 중심성 결과와 비슷하게 지속적으로 상위를 유지하다가 2016년 중심성이 낮아지는 추세를 보였으며, 닝보항과 카오슝항은 순위가 떨어지고 있는 것으로 분석되었다.
4% 증가율을 보이며 증가하는 것으로 나타났다. 또한 부산항은 국내 컨테이너 물동량의 75%를 처리하는 만큼 광양, 인천항과 다르게 유럽, 남미, 중동, 대양주, 아프리카까지 정기선 항로가 다변화 되고 있는 것으로 나타났다.
따라서 부산항 컨테이너 정기선 서비스 항로 수는 증가하더라도 해당 항로에 투입되는 선박이 중소형으로 한정되어 있는 것으로 추정할 수 있다. 또한 부산항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로 네트워크상 주로 싱가포르항과 연결되어 있는 것으로 분석되었으며, 이는 부산항이 싱가포르항 기항을 위한 피더항(Feeder Port)의 성격을 띄고 있는 것으로 추정된다.
부산항을 입출항하는 컨테이너 정기선 항로 네트워크상 매개 중심성을 분석한 결과 부산항을 제외하고 싱가포르항이 지속적으로 매개 중심성이 가장 높게 분석되었다. 또한 세계 물동량의 20%가 통과하는 수에즈항도 지속적으로 매개 중심성이 높게 분석되었다.
세계 물동량의 20%가 통과하는 수에즈항도 지속적으로 매개 중심성이 높게 분석되었다. 또한 항만 네트워크에서 매개 중심성은 선사들에 의해 항만과 항만을 연결시켜주는 것으로 볼 수 있기 때문에 매개 중심성지표가 높을수록 환적 물동량을 높일 수 있는 항만으로 볼 수 있는데 본 연구에서 분석한 결과 세계 주요컨테이너 환적 항만인 싱가포르항, 탄중펠레파스항, 포트클랑항 등이 중심성이 높게 분석된 것으로 보아 매개자 역할을 한다는 사실을 반증하고 있다.
본 연구를 통해 부산항 컨테이너 정기선 항로 패턴의 중심성을 분석한 결과 네트워크상 부산항에 지속적으로 높은 영향력을 가지는 항만은 싱가포르항으로 분석되었다. 하지만 2012년부터 2016년까지 부산항과 싱가포르 간의 컨테이너 처리 물동량은 낮은 비율을 차지하고 있기에 물동량과 네트워크상의 영향력은 동일하지 않다는 점을 밝혀냈다.
본 연구를 통해 연도별 주요 국가 항만별 처리 물동량 순위와 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크상 중심성 분석 결과를 상호 비교하였을 때 그 순위가 서로 상이한 것으로 파악되었다. 즉, 부산항과 주요 국가 항만별 컨테이너 처리 물동량 순위에서는 중국 동부 항만이 대부분 상위권을 점하고 있으나 이는 네트워크상 중심성 결과와는 차이가 있는 것으로 나타났다.
부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크 중심성 분석결과 연결정도 중심성 순위는 부산항을 제외하고 싱가포르항이 지속적으로 중심성이 높게 분석되었다. 반면 홍콩항은 지속적으로 상위를 유지하다가 2016년 중심성이 낮아지는 추세를 보였다.
연결정도 중심성은 노드에 직접 연결된 이웃의 수를 측정하는 방법으로 네트워크 노드들이 얼마나 많은 연결을 가지고 있는지를 나타낸다. 부산항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로 네트워크(2012년~2016년) 연결정도 중심성을 분석한 결과를 보면 부산항을 제외하고 싱가포르항이 지속적으로 상위를 유지하는 것으로 분석되었다. 반면 홍콩항은 지속적으로 상위를 유지하다가 2016년 중심성이 낮아지는 추세를 보였다.
따라서 이 노드가 제거될 경우 네트워크 전체 연결과 흐름에 영향을 미친다고 할 수 있다. 부산항을 입출항하는 컨테이너 정기선 항로 네트워크상 매개 중심성을 분석한 결과 부산항을 제외하고 싱가포르항이 지속적으로 매개 중심성이 가장 높게 분석되었다. 또한 세계 물동량의 20%가 통과하는 수에즈항도 지속적으로 매개 중심성이 높게 분석되었다.
Kim and Kwon(2014)은 자료포락분석(Data Envelopment Analysis : DEA)을 통해 도출한 항만 효율성 지표와 사회연결망분석을 통해 도출한 네트워크상 지표 간의 상관관계를 분석하여 어떤 관계를 가지고 있는지에 대해 연구하였다. 이를 통해 근접중심성, 매개 중심성, 아이겐벡터 중심성(Eigenvector Centrality)1), 페이지 랭크 중심성(PageRank Centrality)2)이 효율성 지표들과 유의한 상관관계를 가지는 것으로 확인하였다.
Kang, Bang and Woo(2014)은 사회연결망 분석을 이용하여 2006년부터 2011년까지 세계주요 19개 선사의 기항패턴과 선박투입량을 대상으로 항만 네트워크 분석을 하였다. 이를 통해 기존 항만 물동량으로 항만 경쟁력 평가 및 항만개발계획 등의 계획을 세웠던 것에서 항만 네트워크상 중심성을 통해 선사의 관점에서 항만을 평가할 수 있다는 사실을 주장하였다. 또한 선사가 항만을 기항 할 수 있는 유인책 마련과 그에 따른 항만개발계획이 필요함을 주장하였다.
Jeon, Cha and Yeo(2016)는 아시아 지역 크루즈 항로의 네트워크 구조와 항만의 중심성 파악을 위해 사회연결망 분석을 활용하였다. 이를 통해 아시아 크루즈 항로 네트워크상 싱가포르항이 연결중심성, 매개 중심성이 가장 높게 나타났으며, 아이겐 벡터 중심성이 가장 높은 항만은 홍콩항으로 분석되었다. 국내 항만인 부산, 제주, 인천의 경우 네트워크상 경쟁 항만이라 할 수 있는 동남아지역 항만과 중국항만보다 순위가 낮아 모항으로서 경쟁력이 많이 떨어져 있어 크루즈산업의 발전을 위해서는 대형 크루즈 선박이 기항할 수 있는 인프라 구축 및 모항으로서의 발전을 도모해야 할 것을 주장하였다.
본 연구를 통해 연도별 주요 국가 항만별 처리 물동량 순위와 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크상 중심성 분석 결과를 상호 비교하였을 때 그 순위가 서로 상이한 것으로 파악되었다. 즉, 부산항과 주요 국가 항만별 컨테이너 처리 물동량 순위에서는 중국 동부 항만이 대부분 상위권을 점하고 있으나 이는 네트워크상 중심성 결과와는 차이가 있는 것으로 나타났다. Kang(2015)의 연구 결과가 지적한바와 같이, 이는 항만들이 실제 처리하는 컨테이너 물동량과 네트워크상 간의 영향력은 다른 것으로 분석되었다.
또한 부산항은 국내 최대의 컨테이너 항만으로서 컨테이너 정기선 서비스 수가 지속적으로 증가함과 동시에 국내에서 가장 많은 서비스 항로 수를 보유하고 있다. 특히 국내 광양, 인천항과 다르게 유럽, 남미, 중동, 대양주, 아프리카까지 운항하는 항로의 개설을 통해 정기선 항로가 다변화 되고 있다는 것으로 나타났다.
부산항 컨테이너 정기선 항로는 2012년 358개의 정기선 항로가 2016년 531개로 173개 항로가 증가한 것을 알 수 있다. 특히 베트남과의 교역 증가로 인한 물동량 증가세가 한국-동남아시아 컨테이너 항로 증가에도 긍정적 영향을 미쳤다는 것을 간접적으로 확인 할 수 있다. 이는 부산항이 기존 중국, 일본, 북미와의 교역을 중심으로 하는 항만에서 동남아시아 시장과의 교역의 증가에 따라 이 지역의 신규노선 항만이 점차적으로 증가하고 있음을 나타낸다.
즉 실제 처리하는 컨테이너 물동량과 컨테이너상 간의 영향력은 다른 것으로 분석되었다. 특히 부산항 처리 물동량의 높은 비율을 차지하고 있는 중국 동부항만이 부산항 컨테이너 정기선 네트워크상에서 보았을 때 부산항의 허브항이라 보기 어렵다는 점을 확인하였다.
항만 네트워크의 구조적인 특성으로 부산항 컨테이너 정기선 항로가 구성하는 항만 네트워크는 2012년부터 2016년까지 평균 293개 항만으로 구성되어 있으며, 링크의 평균수는 1,124개로 나타났다. 항만 네트워크의 밀도는 평균 0.013이며, 평균거리는 4.222로 분석되어 부산항 네트워크 특성은 여섯 단계의 분리이론과 같음을 반증하였다. 또한 2012년부터 2016년까지의 연도별 부산항 컨테이너 정기선 항로 네트워크를 시각화하여 살펴보고자 연결구조가 잘 드러나도록 노드를 배치하고, 연결구조의 특성을 직관적으로 표현할 수 있는 네트워크 시각화 기법인 힘기반 그래프 배치 알고리즘을 활용하였다.
후속연구
이를 토대로 국내와 주요 교역국가 간의 수·출입 물동량 변화와 상관관계 분석을 통해 향후 국내 컨테이너 항만들의 포트세일을 위한 주요 척도로 활용할 수 있을 것으로 생각한다. 또한 국내선사 중 기간항로, 피더항로 간 네트워크 분석을 통해 네트워크상에서 두 항로를 연결하는 중심항인 허브항을 파악하고, 기존 피더항로 서비스 영역이었던 아시아 역내 시장에 기간항로 서비스를 제공하는 원양선사들의 노선 확대에 따른 변화에 대해 연도별 항로패턴 분석이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 부산항을 중심으로 네트워크분석 연구를 진행하였기 때문에 네트워크 상 중심성 분석 결과는 부산항이 가장 높게 나왔으며, 단일 항만을 중심으로 연구가 진행되었다는 점에서 그 한계점을 가지고 있다. 또한 컨테이너 정기선 항로에 대한 자료는 선사 측의 마케팅 및 보안의 이유로 공시되지않았기 때문에 본 연구에 사용된 데이터는 부산지방해양수산청과 부산항만공사 등 부산항 관련 유관기관 내부 자료를 통해 연구를 진행한 점에서 자료 확보의 어려움이 있었다.
본 연구를 바탕으로 향후 연구에서는 부산항 뿐만 아니라 인천항, 여수·광양항, 울산항 등 국내 항만의 컨테이너 정기선 항로 분석을 통해 국내 항만들과 글로벌 항만 간의 네트워크 중심성 분석을 진행하면 우리나라 항만을 기항하는 컨테이너선의 기항패턴에 대해 심층적인 분석이 가능할 것으로 판단된다.
2000-2004년, 2005-2009년, 2010-2014년 세 단계로 나누어 분석하였으며, 해운경제 키워드를 세 개의 연도시기별로 분석한 결과 서로 다른 패턴을 발견하였다. 이러한 연구의 결과는 네트워크분석을 통하여 향후 연구동향 예측의 기초 자료로 활용될 수 있다고 설명하고 있다.
이를 토대로 국내와 주요 교역국가 간의 수·출입 물동량 변화와 상관관계 분석을 통해 향후 국내 컨테이너 항만들의 포트세일을 위한 주요 척도로 활용할 수 있을 것으로 생각한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
사회 네트워크(Social Network)란?
사회 네트워크(Social Network)는 1954년 존 반즈(John A, Barnes, 1918~2010)가 처음으로 사용한 용어로써, 부족 또는 가족과 같은 경계가 있는 집단이나 성, 민족 등과 같은 사회적범주를 나타내는 개념들을 포함하며, 연결 관계의 패턴을 나타내는 용어라고 하였다. 사회 네트워크는 초기 인간관계 네트워크에서 출발하여 다양한 사회적 개체들의 네트워크로 영역이 확대되고 있다.
컨테이너 정기선 항로에 대한 중요도가 높아질 것으로 예상되는 이유는?
특히 국내 컨테이너 물동량의 75%를 처리하는 부산항은 국내 해운업의 불황 및 중국 항만의 급속한 성장 등으로 인해 물동량이 감소하는 추세였으나 자동화 터미널 시설을 갖춘 신항 개장, 신 해운동맹 출범에 따른 선석 조정, 해운 선사와의 네트워크 구축 등의 노력을 통해 지속적으로 물동량 유치에 노력하고 있다. 하지만 글로벌 네트워크를 보유한 외국적 선사들의 얼라이언스 개편, 정기노선 확보를 위해 선사들의 합병 등 경영환경 변화가 계속될 것으로 보인다. 따라서 글로벌네트워크를 보유하고 있는 부산항은 지속적으로 외국적 선사의 물동량 유치를 위해서 정기선 항로 서비스 확대 등 컨테이너 정기선 항로에 대한 중요도가 높아질 것으로 예상된다.
본 연구에서 활용한 사회연결망 분석의 종류는?
본 연구에서는 2012년 1월부터 2016년 12월까지 부산항을 기항하는 정기선 서비스 현황자료를 통해 부산항을 입출항하는 컨테이너 정기선 항로의 패턴을 분석하고자 한다. 이를 위해 부산항을 기항하는 컨테이너 정기선 항로를 파악하고 사회연결망 분석(Social Network Analysis : SNA) 방법 중 연결정도 중심성(Degree Centrality), 근접 중심성(Closeness Centrality), 매개 중심성(Betweenness Centrality)을 활용하여 부산항과 연결되어 있는 항만 네트워크의 구조적인 특성에 대해 연구하고자 한다.
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