과거와 달리 물류를 공간적, 서비스 영역의 확장에 따라 네트워크 관점으로 해석해야하는 노력이 필요하다. 또한 다양한 환경의 변화로 물류 네트워크 역시 급변하고 있다. 따라서 본 연구는 사회네트워크 분석을 이용하여 해상 수출입화물의 구조와 국내 항만의 중심성의 변화 추이를 분석하는데 목적을 두었다. 2005~2020년 기간에 5년 간격의 국내 해상 수출입화물의 전체 교역데이터를 사용하여, 우리나라 해상 수출입화물의 네트워크 구조의 변화를 알아보았으며, 국내 항만의 중심성에 영향을 끼치는 주요 요인을 알 수 있었다. 분석결과로는 연결 중심성은 울산항이 가장 높으며, 내향 근접 중심성은 부산, 인천항, 외향 근접 중심성은 부산, 울산항 순으로 분석되었다. 중개자 역할의 항만이라고 볼 수 있는 매개 중심성이 가장 높은 항만은 부산, 울산항 순으로 나타났다. 본 연구는 항만의 중심성 지표의 변화와 해상화물 네트워크 파악을 토대로 20년간의 국내 수출입화물 교역에 관련한 일련의 패턴을 예측하고 리스크를 대비하는 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
과거와 달리 물류를 공간적, 서비스 영역의 확장에 따라 네트워크 관점으로 해석해야하는 노력이 필요하다. 또한 다양한 환경의 변화로 물류 네트워크 역시 급변하고 있다. 따라서 본 연구는 사회네트워크 분석을 이용하여 해상 수출입화물의 구조와 국내 항만의 중심성의 변화 추이를 분석하는데 목적을 두었다. 2005~2020년 기간에 5년 간격의 국내 해상 수출입화물의 전체 교역데이터를 사용하여, 우리나라 해상 수출입화물의 네트워크 구조의 변화를 알아보았으며, 국내 항만의 중심성에 영향을 끼치는 주요 요인을 알 수 있었다. 분석결과로는 연결 중심성은 울산항이 가장 높으며, 내향 근접 중심성은 부산, 인천항, 외향 근접 중심성은 부산, 울산항 순으로 분석되었다. 중개자 역할의 항만이라고 볼 수 있는 매개 중심성이 가장 높은 항만은 부산, 울산항 순으로 나타났다. 본 연구는 항만의 중심성 지표의 변화와 해상화물 네트워크 파악을 토대로 20년간의 국내 수출입화물 교역에 관련한 일련의 패턴을 예측하고 리스크를 대비하는 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
Unlike the past, efforts must be made to interpret physical distribution from a network perspective as the service area expands spatially. In addition, logistics networks are undergoing rapid changes due to various changes in the environment. Therefore, the purpose of this study is to analyze the ch...
Unlike the past, efforts must be made to interpret physical distribution from a network perspective as the service area expands spatially. In addition, logistics networks are undergoing rapid changes due to various changes in the environment. Therefore, the purpose of this study is to analyze the changes in the structure of maritime cargo and the centrality of ports using social network analysis. Using the trade data of domestic maritime at five-year intervals, we investigated changes in the network structure and identified the main factors that affect the centrality of domestic ports. Ports with the highest centrality, which is seen as a port that plays the role of an intermediary, emerged in the order of Busan and Ulsan. This study predicts patterns of domestic cargo trade over the next 20 years based on changes in port centrality and understanding of maritime cargo network, and can be used as reference materials for risk preparation.
Unlike the past, efforts must be made to interpret physical distribution from a network perspective as the service area expands spatially. In addition, logistics networks are undergoing rapid changes due to various changes in the environment. Therefore, the purpose of this study is to analyze the changes in the structure of maritime cargo and the centrality of ports using social network analysis. Using the trade data of domestic maritime at five-year intervals, we investigated changes in the network structure and identified the main factors that affect the centrality of domestic ports. Ports with the highest centrality, which is seen as a port that plays the role of an intermediary, emerged in the order of Busan and Ulsan. This study predicts patterns of domestic cargo trade over the next 20 years based on changes in port centrality and understanding of maritime cargo network, and can be used as reference materials for risk preparation.
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