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Analysis of Transaction Networks among Korean IT Corporations in Nine Metropolitan Regions: Assessing Connection Strengths and Developing a Node Centrality Composite Indicator

국내 IT 기업 대상 9개 광역권 지역의 거래 네트워크 분석: 연결강도 분석 및 노드 중심성 복합지표 개발

  • 유건재 (계명대학교 경영정보학과) ;
  • 이현상 (경북대학교 경영학부) ;
  • 이충권 (계명대학교 경영정보학과)
  • Received : 2023.11.23
  • Accepted : 2024.01.15
  • Published : 2024.02.29

Abstract

In the IT industry, the complexity and volatility of corporate networks are gradually evolving, and concurrently, the significance of corporate networks is increasing. Previous research has employed network analysis to scrutinize inter-corporate trade relationships for strategic and policy making. However, previous studies focused on the overall network structure from a macroscopic perspective, presenting limitations in applicability at the individual IT corporation level. This study develops a novel research model incorporating sector and region-level network analysis based on connection strength, along with the derivation of a composite node centrality indicator. Using this methodology, we analyzed corporate networks across nine metropolitan areas using IT corporate transaction data. The results means that cities with a manufacturing base, such as Incheon, Busan, and Daegu, have recently established cooperative networks with IT companies. We also found that in the IT industry in Gwangju and Daejeon, certain companies dominate the transaction network.

IT 산업에서 기업들 간에 존재하는 네트워크의 복잡성과 변동성이 고도화되면서, 동시에 네트워크의 중요성도 증가하고 있다. 기존 연구에서는 기업 간의 거래 관계를 분석하여 전략 및 정책 수립에 활용하고자 네트워크 분석을 수행했다. 그러나 기존 연구의 경우 대부분 거시적 관점에서 전반적인 네트워크 구조를 분석했다는 점에서 개별 기업의 수준에서 활용하기 어렵다는 한계점을 가지고 있었다. 이에 본 연구는 연결강도 기반 업종 및 지역별 수준 네트워크 분석, 노드 중심성 복합지표 도출이라는 새로운 방식의 연구모형을 개발했다. 본 연구에서 개발한 방법론을 통해서 IT 기업들 간의 거래 데이터를 활용하여 9개 광역권의 네트워크를 분석했다. 연구의 결과는 인천, 부산, 대구 등 제조업 기반의 도시들이 IT 기업들과 긴밀한 협력 네트워크를 구축하고 있다는 사실을 알 수 있었다. 또한, 광주 및 대전의 IT 산업에서는 특정 기업들이 거래 네트워크를 주도하고 있다는 것도 확인하였다.

Keywords

References

  1. 박지혜, "초연결시대의 협력: IT 기업 간 협력 네트워크와 성과에 관한 연구," 경영정보학연구, 제19권, 제2호, 21-35쪽, 2017년. https://doi.org/10.14329/isr.2017.19.2.021
  2. A. H. Choi, J. A. Park, Y. H. Kim, and J. W. Lee, "The Effect of CEO's Network Activity on Business Performance through Corporate Competency," The Journal of the Korea Contents Association, vol. 18, no. 2, pp. 188-199, 2018.
  3. 김선덕, 홍성호, 이만형, "충청북도 300 대 기업 네트워크 특성분석: 판매관계를 중심으로," 한국콘텐츠학회논문지, 제14권, 제9호, 437-449쪽, 2014년 https://doi.org/10.5392/JKCA.2014.14.09.437
  4. 홍장표, 송영조, "지역산업의 기업간 거래네트워크 분석", 지역사회연구, 제24권, 제1호, 91-116쪽, 2016년 https://doi.org/10.22921/JRS.2016.24.1.005
  5. 이동훈, 마진희, 안영효, 김관호. "기업 간 거래 네트워크를 이용한 도시별 거래 특성 및 비교 분석," 한국전자거래학회지, 제28권, 제1호, 1-13쪽, 2023년 https://doi.org/10.7838/jsebs.2023.28.1.001
  6. J. Cardenas, "Varieties of Corporate Networks: Network Analysis and Fsqca," International Journal of Comparative Sociology, vol. 53, no. 4, pp. 298-322, 2012. https://doi.org/10.1177/0020715212460257
  7. J. Cardenas, "Are Latin America's Corporate Elites Transnationally Interconnected? A Network Analysis of Interlocking Directorates," Global Networks, vol. 15, no. 4, pp. 424-445, 2015. https://doi.org/10.1111/glob.12070
  8. J. P. Sapinski, "Corporate Climate Policy-Planning in the Global Polity: A Network Analysis", Critical Sociology, vol. 45, nos. 4-5, pp. 565-582, 2019. https://doi.org/10.1177/0896920517725800
  9. S. A. Sattiraju, A. Chakraborty, C. S. Shaijumon, B. S. Manoj, "Corporate Linkages and Financial Performance: A Complex Network Analysis of Indian Firms," IEEE Transactions on Computational Social Systems, vol. 7, no. 2, pp. 339-351, 2020. https://doi.org/10.1109/TCSS.2019.2960799
  10. S. P. Borgatti, A. Mehra, D. J. Brass, G. Labianca, "Network Analysis in the Social Sciences," Science, vol. 323, no. 5916, pp. 892-895, 2009. https://doi.org/10.1126/science.1165821
  11. 이정훈. "최소비용 최대유량 알고리즘에 기반한 구급차의 환자이송 병원 배정 기법의 설계," 스마트미디어저널, 제12권, 제9호, 72-80쪽, 2023년 9월
  12. 이상근, 유승민, 이준, 김대일. "광역 대중교통 접근성 향상이 관광 및 지역경제 활성화에 미치는 효과 분석," 스마트미디어저널, 제12권, 제8호, 26-36쪽, 2023년 https://doi.org/10.30693/SMJ.2023.12.8.26
  13. 조한진. "디지털 농업을 위한 딥러닝 기반의 환경 인자 추천 기술 연구," 스마트미디어저널, 제12권, 제5권, 65-72쪽, 2023년 https://doi.org/10.30693/SMJ.2023.12.5.65
  14. S. Wasserman, K. Faust, "Social Network Analysis: Methods and Applications," 1994.
  15. 통계청, "한국표준산업분류", 2023, http://kssc.kostat.go.kr/ksscNew_web/kssc/common/ClassificationContent.do?gubun=1&strCategoryNameCode=001&categoryMenu=007&addGubun=no, (accessed Nov., 20, 2023).
  16. 국토교통부, "대한민국 국가지도집", 2019, http://nationalatlas.ngii.go.kr/pages/page_520.php, (accessed Nov., 20, 2023).
  17. S. E. Gibari, T. Gomez, F. Ruiz, "Building Composite Indicators Using Multicriteria Methods: A Review," Journal of Business Economics, vol. 89, no. 1, pp. 1-24, 2019. https://doi.org/10.1007/s11573-018-0902-z
  18. NetworkX, "NetworkX Documentation", 2023, https://networkx.org/, (accessed Nov., 20, 2023).