SNA를 이용한 국제 항공화물의 네트워크 구조 분석

김벽진; 안승범

doi:10.15735/kls.2017.25.3.004

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 김벽진 (인천대학교) 안승범 (인천대학교)

저널정보: 한국로지스틱스학회 로지스틱스연구 로지스틱스연구 제25권 제3호

발행연도: 2017.8

수록면: 59 - 82 (24page)

DOI: 10.15735/kls.2017.25.3.004

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

최근 항공화물 시장은 물동량 수요를 초과하는 공급 확대로 네트워크 구조가 급변하고 지역 변동성이 심화되 고 있다. 이에 따라 항공사의 신규 노선 개설, 기존 노선의 재편, 대형기재의 선별 투입 등을 통한 효율적 네트 워크 구축을 위해서 항공화물의 글로벌 네트워크 구조에 대한 정밀한 분석과 발전방향에 대한 예측의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 사회 연결망 분석(SNA; Social Network Analysis) 기법을 적용하여 세계 무역 기반시설인 항공화물 글로벌 네트워크의 구조와, 네트워크 노드 간의 글로벌 또는 지역별 물동량 패턴을 분석하여 공항의 역할 차이를 계층별로 구분하고 전체 네트워크와 노드의 변화 추세를 비교하여 시기별로 어느 공항이 전체 항 공화물 네트워크에서 중심적인 역할을 하고 있는가를 분석하려는 데 목적을 두었다. 전체 네트워크의 지니 지수와 밀도를 시기별로 산출하여 국제화물 네트워크 상의 집중도의 진행 상황을 밝 히고, 노드인 각 공항의 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성 그리고 베타중심성을 각각 산출하였다. 또한 각 공항의 물동량과 중심성 값을 기준으로 네트워크의 변화과정을 분석하였다. 분석을 위한 데이터로는 ICAO의 OFOD 데이터를 사용하였고, 1995-2015년 기간에 5년 간격으로 조사하여 각 년도 물동량 상위 100개 도시를 분석대상으로 선정하였다. 국제 항공화물 네트워크를 구성하여 구조 특성을 분석한 결과, 국제 항공화물의 흐름은 대륙별 중심지의 다극 화가 진행되는 것으로 나타났다. 네트워크의 중심지 계층성에서는 제조업이 발달한 홍콩, 상해, 인천 등 동아시 아 도시들의 순위가 높게 나타났으며 최근 두바이, 도하 등 중동 도시들의 중심성이 높아지고 있다. 항공화물 네 트워크의 전체적인 동향은 유럽, 북미 위주에서 동아시아, 중동으로 중심성이 이동하고 있는 것으로 정리된다.

The air cargo market has recently been experiencing rapid changes in its network structure and an increase in regional volatility due to the expansion of market supply exceeding its demand. Therefore, the necessity to precisely analyze the global network structure of air cargo and to forecast future trends is emphasized, in order to establish an efficient network through the opening of new routes, reorganizing of existing ones, and utilization of larger aircraft. The purpose of this study is to examine the network structure of air cargo, which is a global trading infrastructure, and the global, or regional, traffic patterns amongst network nodes, through the application of SNA(Social Network Analysis), which will result in an analysis of which airport is playing a central role within the global air cargo network, by comparing the chronological change of global network and nodes. The Gini Index and density of the network is calculated chronologically, so that concentration on the air cargo network, and centrality of each airport can be analyzed. Additionally, the adjustment procedure of the network is also analyzed, based on the traffic volume and centrality of each corresponding airport. As the data for the analysis, the OFOD data of ICAO was used, and the survey was conducted every five years in the period of 1995-2015, and the top 100 cities with the largest traffic volume were selected for analysis. As a result of analyzing the structural characteristics of the global air cargo network, this study has found that air cargo flows are experiencing polarization in each continent. Among the hierarchy of centralities of the network, East Asian cities such as Hong Kong, Shanghai, and Incheon, where the manufacturing industry is developed, show high centrality, and the centrality of Mideast cities such as Dubai and Doha is increasing. Generally, the centrality of air cargo networks is shifting from Europe and North America, to East Asia and the Middle East.

#사회 연결망 분석 #중심성 #매트릭스 #항공화물 #네트워크 #Social network analysis #Centrality #Matrix #Air cargo #Network

참고문헌 (26)

참고문헌 신청

곽기영 / 2017 / 소셜네트워크분석 / 청람

김희순 / 2010 / 라틴아메리카의 국제항공네트워크 성장과 공간적 상호작용의 변화 / 한국도시지리학회지 13(1):61~77

백남진 / 2016 / 항공물류운송업무론 / 두남

오성열 / 2010 / 아시아 주요국가의 공항네트워크 구조 및 집중도 분석 / 한국항공경영학회지 8(2):43~58

오성열 / 2015 / 아시아 지역 항공 운송 시장 분석과 공항 네트워크 경쟁력 평가 연구 :1~244

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

김벽진

소속기관 인천대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 2 이용수 17

안승범

소속기관 인천대학교 동북아물류대학원

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 11 이용수 129

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (26)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)