[논문]공급사슬관리 국내연구동향 분석: 네트워크 분석을 활용하여

나진성

doi:10.9723/jksiis.2020.25.1.041

공급사슬관리 국내연구동향 분석: 네트워크 분석을 활용하여
A Study on the Research Trends in Supply Chain Management in Korea using Network Text Analysis 원문보기

한국산업정보학회논문지 = Journal of the Korea Industrial Information Systems Research, v.25 no.1, 2020년, pp.41 - 53

나진성 (인하대학교 경영학과)

초록
AI-Helper

공급사슬관리는 기업 경영의 핵심 성공요소 중 하나가 되었다. 이에 따라서 많은 연구자들이 지속적으로 공급사슬관리와 관련한 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 지난 10년 동안 국내 학술지에 발표한 공급사슬관리 분야 연구논문을 대상으로 네트워크 텍스트 분석 방법으로 연구 동향을 분석하였다. RISS 학술 데이터 베이스에서 총 586편의 관련 논문을 검색하여 개별 연구논문의 키워드 노드를 중심으로 키워드 네트워크를 구축하여 네트워크 분석을 시행하였다. 분석결과에 따르면 지난 10년 동안 국내 공급사슬관리 연구는 물류, 정보시스템, 파트너십, 위험관리, 지속가능 분야를 중심으로 연구되었음을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

Supply chain management (SCM) became a critical success factor for firms. As a result, researchers have carried out related research on SCM. This study aims to explore the research trends in SCM in Korea using network text analysis. We collected the information of 586 articles published in Korean journals using the RISS database, and analyzed the network generated by keywords proposed in the articles. The results showed that there are five research keyword clusters such as logistics, information systems, partnership, risk management, and sustainability.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1 Articles by Year
표 Table 1 Articles by Journal
표 Table 2 Frequent Keywords
그림 Fig. 2 Word Cloud
그림 Fig. 3 Two Mode Network
표 Table 3 Equations
그림 Fig. 4 Keyword One Mode Network
그림 Fig. 5 Results of Degree Centrality Analysis (Keyword Network)
그림 Fig. 6 Results of Betweeness Centrality Analysis (Keyword Network)
그림 Fig. 7 Clusters by Topic
표 Table 4 Topic Keywords by Cluster

AI 본문요약
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문제 정의

공급사슬의 변동성, 복잡성에 효과적으로 대응하기 위한 공급사슬의 유연성과 민첩성 확보 방안을 탐색한 연구가 다수를 이루었다. 공급사슬의 유연성과 민첩성 확보를 위해서는 공급사슬의 가시성 확보와 보안에 대한 연구도 관련하여 진행되었다.
본 연구의 목적은 공급사슬관리 분야의 연구동향을 분석하는 것이다. 기존 공급사슬분야 연구동향 분석이 해외저널 논문 중심이거나 특정 분야를 집중하여 한 것이라면 본 연구에서는 국내학술지에 게재된 공급사슬관리 분야 전반을 다루고 있는 논문들을 대상으로 분석하여 지난 10여년 동안 국내학계에서 공급사슬관리 분야를 어떻게 연구해왔는지 파악하고 있다.
따라서 본 연구에서는 지난 10년 동안 국내 주요 학술지에 게재된 586편의 공급사슬관리 관련 연구논문을 대상으로 네트워크 텍스트 분석을 활용하여 연구동향을 파악하고자 한다. 기존의 계량서지학적 연구동향 분석이 주로 방법론의 분류, 고려하고 있는 변수에 따른 분류 등 주로 단순 기술통계학적으로 분석결과들을 제시하고 있다면, 네트워크 텍스트 분석 (Network text analysis)은 텍스트 분석과 네트워크 분석을 결합하여 연구동향을 입체적으로 분석한다(Rha and Choi, 2015).
텍스트의 주요 요소들을 네트워크의 노드 (Node)로 추출하여 네트워크를 구축하여 텍스트의 숨겨진 의미와 동향을 파악하는 탐색적인 연구 방법에 가깝다 (Rha, 2016; Pyun and Jeong, 2018; Pyun and Rha, 2018). 또한 기존 공급사슬관리 연구동향 분석 연구들이 해외저널에 게재된 논문들을 대상으로 하였다면, 본 연구에서는 최근 10개년 동안 국내에 개제된 논문을 분석대상으로 하여 국내 공급사슬관리 연구동향을 제시하고자 한다.
본 연구의 목적은 공급사슬관리 분야의 연구동향을 분석하는 것이다. 기존 공급사슬분야 연구동향 분석이 해외저널 논문 중심이거나 특정 분야를 집중하여 한 것이라면 본 연구에서는 국내학술지에 게재된 공급사슬관리 분야 전반을 다루고 있는 논문들을 대상으로 분석하여 지난 10여년 동안 국내학계에서 공급사슬관리 분야를 어떻게 연구해왔는지 파악하고 있다.

제안 방법

43이었다. 각각의 클러스터가 포함하는 주요 키워드는 Table 4와 같으며, 포함된 키워드들의 특성에 따라 클러스터별로 중심이 되는 연구 주제를 정하였다.
PageRank는 인용이 많이 된 영향력 있는 연구논문에 인용이 되면 네트워크 링크에 더 많은 가중치를 줌으로써 학계에 영향력이 높은 연구논문들을 파악하는데 도움이 된다. 네트워크 분석을 통해 공급사슬관리 위험관련 기존 연구들을 공급사 위험관리, 구매사 위험관리, 공급사슬네트워크 불확실성 분석, 공급량 및 구매량 예측 분석, 지속가능관련 위험관리, 재고관리 불확실성 등으로 구분하였다.
네트워크 텍스트 분석은 텍스트 분석과 네트워크 분석을 결합한 방법으로 기사, 연설문, 보고자료, 연구논문 등 다양한 종류의 텍스트들을 대상으로 할 수 있다. 네트워크 텍스트 분석은 연구자의 주관을 배제하고 텍스트에서 저자관계, 인용관계, 동시인용관계, 키워드 등 의미있는 요소들을 추출하여 네트워크를 구축하여 분석한다.
넷째, 키워드 네트워크를 활용하여 다양한 분석을 시행한다. 본 연구에서는 키워드 출현빈도를 바탕으로 워드 클라우드를 구축하고, 네트워크를 스프링 맵으로 도식화 한다.
첫째, RISS가 국내 최대 학술지 데이터 베이스로 평가받지만, 논문 검색에 있어서 오류가 있음을 분석과정에서 확인하였다. 동일한 논문을 다른 논문처럼 결과값을 정리하는 경우, 또는 검색 결과에서 제외된 경우들을 연구자가 다수 확인하여 수정하였다. 그럼에도 논문 검색결과에 오류가 있을 가능성을 완전히 배제할 수는 없다.
이 경우에는 모두 ’공급사슬‘로 통일하여야 네트워크 분석 결과가 유의미할 수 있다. 동일한 방식으로 키워드의 정제작업을 통해서 용어간 통일성을 확보하였다. 연구자에 따라서 키워드 활용의 차이가 있을 수 있기 때문에 용어 통일성의 신뢰성을 확보하기 위해서 공급사슬 분야 전문 연구자 2명과 함께 키워드 정제작업을 진행하였다.
모든 노드 사이가 링크로 연결되어 있으면, 네트워크 분석 시 핵심적인 노드를 발견하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 링크의 수를 줄이기 위해서 Cosine similarity 값이 0.2 미만인 경우는 링크를 삭제하여 Fig. 4와 같이 일원모드 네트워크를 구축하였다. 네트워크 맵은 NetMiner 4.
본 연구에서는 키워드 출현빈도를 바탕으로 워드 클라우드를 구축하고, 네트워크를 스프링 맵으로 도식화 한다. 또한 주요 키워드 노드들을 파악하기 위해서 연결중심성, 매개중심성 값을 개별 키워드 노드 별로 계산한다. 마지막으로 키워드들이 특정 군집을 이루는지 파악하기 위해서 클러스터링 분석을 시행한다.
또한 주요 키워드 노드들을 파악하기 위해서 연결중심성, 매개중심성 값을 개별 키워드 노드 별로 계산한다. 마지막으로 키워드들이 특정 군집을 이루는지 파악하기 위해서 클러스터링 분석을 시행한다. 이를 통해서 주요 연구주제 그룹을 분석할 수 있다.
연구동향 논문들은 공급사슬관리 전반을 다룬 경우와 공급사슬관리 세부 주제들을 중심으로 분석한 연구로 나눌 수 있다. 본 연구에서 선행연구 정리는 공급사슬관리 전반에 걸쳐 연구동향을 분석한 연구들과 세부주제별로 연구동향을 분석한 연구로 나누어 진행하였다.
본 연구에서는 ‘공급사슬관리’, ‘공급체인’, ‘SCM’, ‘Supply Chain’ 등의 키워드를 불용성 단어로 판단하고 키워드 분석에서 처음부터 제외시켰다.
연구동향 분석의 경우 일반적으로 연구자, 인용, 키워드를 활용한다. 본 연구에서는 개별 연구논문의 키워드들을 사용하여 네트워크 분석을 하였다. 키워드를 활용한 네트워크 분석을 위해서는 다음의 절차를 따른다.
본 연구에서는 지난 10년동안 공급사슬관리 분야의 국내 연구동향을 네트워크 텍스트 분석을 활용하여 분석하였다. 연구자의 주관으로 연구주제들을 분류한 것이 아니라, 기존에 연구자들이 논문에서 제시한 키워드들을 중심으로 네트워크를 구축하여 중심성, 응집구조 등 다양한 분석을 시행하였다.
넷째, 키워드 네트워크를 활용하여 다양한 분석을 시행한다. 본 연구에서는 키워드 출현빈도를 바탕으로 워드 클라우드를 구축하고, 네트워크를 스프링 맵으로 도식화 한다. 또한 주요 키워드 노드들을 파악하기 위해서 연결중심성, 매개중심성 값을 개별 키워드 노드 별로 계산한다.
586편의 연구논문에서 제시한 키워드들을 대상으로 출현빈도 분석을 시행하였다. 분석 전에 우선적으로 키워드의 정제작업을 진행하였다. 정제작업은 동일한 의미의 키워드들을 통일하는데 집중하였다.
셋째, 논문과 키워드로 구성된 이원모드 네트워크를 키워드만으로 구성된 일원모드 네트워크로 변환한다. 이원모드를 일원모드로 변환하는 알고리즘의 종류는 다양하며, 본 연구에서는 Cosine similarity를 활용하였다.
연구동향 분석을 위해서 RISS 학술 데이터 베이스에서 검색한 공급사슬관리 연구논문들의 키워드들을 노드로 활용하여 네트워크를 구축하였다. 키워드는 연구자가 논문에서 제시한 것을 활용하였으며, 논문과 키워드로 구성된 이원모드 네트워크를 키워드들로만 이루어진 일원모드로 변환하는 작업을 시행하였다.
동일한 방식으로 키워드의 정제작업을 통해서 용어간 통일성을 확보하였다. 연구자에 따라서 키워드 활용의 차이가 있을 수 있기 때문에 용어 통일성의 신뢰성을 확보하기 위해서 공급사슬 분야 전문 연구자 2명과 함께 키워드 정제작업을 진행하였다.
본 연구에서는 지난 10년동안 공급사슬관리 분야의 국내 연구동향을 네트워크 텍스트 분석을 활용하여 분석하였다. 연구자의 주관으로 연구주제들을 분류한 것이 아니라, 기존에 연구자들이 논문에서 제시한 키워드들을 중심으로 네트워크를 구축하여 중심성, 응집구조 등 다양한 분석을 시행하였다.
(2015a)은 공급사슬위험관리에 대해서 네트워크 분석을 활용하여 분석하였다. 저자관계와 동시인용 네트워크를 분석하였으며, 특히, 동시인용관계 네크워크를 통해 PageRank 분석을 시행하였다. PageRank는 인용이 많이 된 영향력 있는 연구논문에 인용이 되면 네트워크 링크에 더 많은 가중치를 줌으로써 학계에 영향력이 높은 연구논문들을 파악하는데 도움이 된다.
본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 공급사슬관리 주제 전반을 모두 포함하였으며, 탐색적 분석을 위해서 네트워크 텍스트 분석을 활용하였다. 기존 공급사슬관리 연구동향 분석은 단순 서지계량학적 방법에 기반한 연구이거나, 친환경, 위험 등 특정 세부분야의 논문들만을 대상으로 분석하였다.
연구동향 분석을 위해서 RISS 학술 데이터 베이스에서 검색한 공급사슬관리 연구논문들의 키워드들을 노드로 활용하여 네트워크를 구축하였다. 키워드는 연구자가 논문에서 제시한 것을 활용하였으며, 논문과 키워드로 구성된 이원모드 네트워크를 키워드들로만 이루어진 일원모드로 변환하는 작업을 시행하였다. 구축된 네트워크를 기반으로 스프링 맵을 도식화하고, 워드 클라우드 작성, 키워드 출현빈도 파악, 연결중심성, 매개중싱성, 클러스터링 분석 등을 통하여 탐색적으로 공급사슬관리 연구동향을 분석하고 있다.

대상 데이터

최근 10개년간의 논문을 분석하기 위해 기간을 2009년부터 2018년으로 설정하고, 한국연구재단 등재지를 대상으로 검색한 결과 총 586편의 논문을 확인할 수 있었다. 586편의 논문을 대상으로 연구자가 제시한 키워드와 기타 논문정보들을 RISS 데이터 베이스로부터 다운로드 받아서 분석에 활용하였다.
586편의 연구논문에서 제시한 키워드들을 대상으로 출현빈도 분석을 시행하였다. 분석 전에 우선적으로 키워드의 정제작업을 진행하였다.
Pyun and Rha (2018)는 2014년도부터 2018년도까지 Scoupus에 등재된 공급사슬위험관련 연구 290편을 대상으로 네트워크 텍스트 분석을 시행하였다. 분석결과 관련 연구들은 위험과 성과 관계, 지속가능성, 공급측면 불확실성, 사회적 책임, 위험에 대한 탄력성과 회피 전략 등으로 나눌 수 있었다.
공급사슬관련 국내학술지에 게재된 논문들을 검색하기 위해서 RISS 데이터 베이스를 활용하였다. RISS는 한국교육학술원에서 운영하는 학술논문 데이터 베이스로 2018년 현재 약 600만 건의 국내학술논문을 보유하고 있는 대표적인 학술데이터 베이스이다.
기존 공급사슬관리 연구동향 분석은 단순 서지계량학적 방법에 기반한 연구이거나, 친환경, 위험 등 특정 세부분야의 논문들만을 대상으로 분석하였다. 국내 최대 학술지 데이터 베이스인 RISS를 활용하여 지난10년 동안 발표된 586편의 공급사슬관련 모든 논문들을 대상으로 분석하였다.
첫째, 본 연구에서는 공급사슬관리 주제 전반을 모두 포함하였으며, 탐색적 분석을 위해서 네트워크 텍스트 분석을 활용하였다. 기존 공급사슬관리 연구동향 분석은 단순 서지계량학적 방법에 기반한 연구이거나, 친환경, 위험 등 특정 세부분야의 논문들만을 대상으로 분석하였다. 국내 최대 학술지 데이터 베이스인 RISS를 활용하여 지난10년 동안 발표된 586편의 공급사슬관련 모든 논문들을 대상으로 분석하였다.
그림에서 확인할 수 있듯이 논문들이 다수의 키워드들을 공유하고 있음을 확인할 수 있다. 본 연구에서는 10년 동안 연구자들이 제시한 키워드들 중에서 출현빈도가 3회 이상인 키워드만을 대상으로 분석을 시행하였다. 일부 논문들이 제시한 키워드들은 10년 동안 3회 이상 출현하지 않았기 때문에 키워드 노드들과 연결되지 않고 네트워크 외곽에 위치함을 확인할 수 있다.

데이터처리

구축된 네트워크를 기반으로 스프링 맵을 도식화하고, 워드 클라우드 작성, 키워드 출현빈도 파악, 연결중심성, 매개중싱성, 클러스터링 분석 등을 통하여 탐색적으로 공급사슬관리 연구동향을 분석하고 있다. 네트워크 분석을 위한 프로그램으로 NetMiner 4를 사용하였다.

이론/모형

연구 주제들이 그룹별로 Clustering 되는지 확인하기 위해서 Blondel et al. (2008)이 제시한 방식에 따라서 Betweeness modularity를 계산하여, 주제들의 Cluster를 분석하였다. Fig.
셋째, 논문과 키워드로 구성된 이원모드 네트워크를 키워드만으로 구성된 일원모드 네트워크로 변환한다. 이원모드를 일원모드로 변환하는 알고리즘의 종류는 다양하며, 본 연구에서는 Cosine similarity를 활용하였다. 이는 기본적으로 키워드의 공출현 관계를 중심으로 네트워크를 구성하는 것이다.

성능/효과

셋째, 최근 10년 동안 국내 공급사슬관리 연구분야를 1)물류, 2)정보시스템 구축 및 통합, 3)공급사슬 내 기업 간 파트너십 구축과 성과향상, 4) 공급사슬위험관리를 위한 유연성, 민첩성 개선, 5) 친환경경영 및 기업의 사회적 책임을 위한 지속가능 공급사슬관리의 다섯 분야로 요약할 수 있었다. 이는 키워드 네트워크에서 클러스터링 분석을 한 결과이다.
Pyun and Rha (2018)는 2014년도부터 2018년도까지 Scoupus에 등재된 공급사슬위험관련 연구 290편을 대상으로 네트워크 텍스트 분석을 시행하였다. 분석결과 관련 연구들은 위험과 성과 관계, 지속가능성, 공급측면 불확실성, 사회적 책임, 위험에 대한 탄력성과 회피 전략 등으로 나눌 수 있었다.
Seuring and Gold (2012)는 2000년부터 2009년까지의 공급사슬관리 분야의 연구동향을 분석(Systematic review)한 22편의 연구논문을 대상으로 Content analysis를 시행하였다. 분석결과에 따르면 공급사슬관리 연구 동향 분석은 1)일반적인 공급사슬관리 리뷰, 2)실증분석 연구, 3)지연전략과 수주생산 (Build to order) 공급사슬, 4)공급사슬위험, 5)공급사슬성과, 6)지속가능공급 사슬관리, 7)공급사슬통합 등의 7가지 분야를 중심으로 이루어졌음을 확인하였다.
시사점에도 불구하고 본 연구는 다음과 같은 한계점을 갖는다. 첫째, RISS가 국내 최대 학술지 데이터 베이스로 평가받지만, 논문 검색에 있어서 오류가 있음을 분석과정에서 확인하였다. 동일한 논문을 다른 논문처럼 결과값을 정리하는 경우, 또는 검색 결과에서 제외된 경우들을 연구자가 다수 확인하여 수정하였다.

후속연구

둘째, 다양한 연구동향 분석을 위해서는 연구논문의 키워드 뿐만아니라 연구자, 인용관계 등을 네트워크화하여 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 연구동향 분석을 위해서 키워드 네트워크만을 분석하였으나, 향후에는 공급사슬관리 분야 연구동향 파악을 위해 저자관계, 동시인용 관계 등 다양한 네트워크를 구축하여 분석한다면 연구자들에게 많은 시사점을 제공할 수 있으리라 판단한다.
둘째, 본 연구의 분석결과를 통해 지난 10년 동안 다양한 연구주제들이 있음을 확인하였으나, 동시에 향후 연구가 필요한 분야들도 확인할 수 있었다. 최근 4차산업혁명, 스마트 팩토리, 인공지능, 디지털 트렌스포메이션, 빅데이터 분석 등 산업의 전반의 혁신이 빠른 속도로 진행되고 있다.
둘째, 다양한 연구동향 분석을 위해서는 연구논문의 키워드 뿐만아니라 연구자, 인용관계 등을 네트워크화하여 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 연구동향 분석을 위해서 키워드 네트워크만을 분석하였으나, 향후에는 공급사슬관리 분야 연구동향 파악을 위해 저자관계, 동시인용 관계 등 다양한 네트워크를 구축하여 분석한다면 연구자들에게 많은 시사점을 제공할 수 있으리라 판단한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	공급사슬관리란?	공급사슬관리는 기업의 성패를 좌우하는 주요 핵심 요소 중 하나이다. 공급사슬관리는 제품의 설계, 수요예측 및 생산계획 수립, 원재료 및 자재의 구매, 조립 및 생산, 배송, 역물류에 이르기까지 기업이 생산하는 제품과 서비스의 창출 과정 전반을 다루는 영역이다. 이러한 관점에서 공급사슬관리를 기업의 가치 사슬 (Value chain)에서의 가치 창출 (Value creation) 과정과 직결되는 것으로 파악하고 있기도 하다(Horvath, 2001).
	네트워크 텍스트 분석은 어떠한 연구 방법에 가까운가?	기존의 계량서지학적 연구동향 분석이 주로 방법론의 분류, 고려하고 있는 변수에 따른 분류 등 주로 단순 기술통계학적으로 분석결과들을 제시하고 있다면, 네트워크 텍스트 분석 (Network text analysis)은 텍스트 분석과 네트워크 분석을 결합하여 연구동향을 입체적으로 분석한다(Rha and Choi, 2015). 텍스트의 주요 요소들을 네트워크의 노드 (Node)로 추출하여 네트워크를 구축하여 텍스트의 숨겨진 의미와 동향을 파악하는 탐색적인 연구 방법에 가깝다 (Rha, 2016; Pyun and Jeong, 2018; Pyun and Rha, 2018). 또한 기존 공급사슬관리 연구동향 분석 연구들이 해외저널에 게재된 논문들을 대상으로 하였다면, 본 연구에서는 최근 10개년 동안 국내에 개제된 논문을 분석대상으로 하여 국내 공급사슬관리 연구동향을 제시하고자 한다.
	공급사슬관리는 기존 생산운영관리와 다른 점은 무엇인가?	또한 공급사슬관리 성과의 향상을 위해 기업에서 신기술 도입과 적용 등 꾸준히 노력하고 있다 (Kim and Song, 2011). 기존 생산운영관리와 구분되는 점은 공급사슬관리는 공급사와 구매사의 글로벌한 네트워크로 인식하여 기업 간 네트워크 관점에서 구매, 생산, 배송 등의 활동을 분석하는 것이다. 개별 기업이 제품 설계와 생산운영방식에서 경쟁기업과 차별화되는 핵심역량을 가지고 있다 하더라도, 좋은 자재들을 납품받지 못하거나, 고객들에게 배송할 수 있는 물류시스템을 제대로 갖추지 못했다면 시장에서 살아남기 어렵다는 점을 공급사슬관리 관점에서 설명할 수 있다.

참고문헌 (17)

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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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