코로나19 이후 비대면 소비 사회로의 전환이 일어나며 생활밀착형 라스트마일 물류 서비스인 택배 기반의 세분화된 도시 물류의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구는 소셜 네트워크 분석(SNA)을 활용하여 지역 및 상품 특성별로 수요의 관계성을 분석하고자 한다. 전자상거래에서 수요 파악에 활용되었던 장바구니 네트워크와 공동 구매 상품 네트워크를 확장한 분석 결과 택배 주문 건 수 데이터 속에서 상품 카테고리 패턴을 발견하고 지역별 차이를 확인하였다. 이를 바탕으로 본 연구에서 제시하는 SNA 기반 분석이 도시 물류의 재고 분산 배치나 상품(SKU) 선정 전략에 효과적으로 적용될 수 있음이 확인되었다.
빅데이터 프로젝트의 성공 확률을 높이기 위해서는 복잡한 원인들로부터 근본적인 위험의 원인을 분석하여 최적의 대응 방안을 수립할 수 있는 계량화된 기법이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 SNA 분석을 통해 위험 요인과 관계를 측정하고, 이를 기반으로 위험에 대응할 수 있는 방법을 제시한다. 즉, 사전 연구에서 제시된 빅데이터 프로젝트의 위험 그룹 간 상관관계 분석 결과를 활용하여 종속성 네트워크(dependency network) matrix를 도출하고 이를 통해 SNA 분석을 수행한다. 종속성 네트워크 matrix를 도출하기 위하여 위험 노드 간의 상관관계로부터 부분 상관을 구하고, 상관 영향과 상관 종속성을 계산함으로써 노드별 활동 종속성을 도출하고 이를 통해 위험 요인 노드 간의 인과 관계와 연관관계에 있는 모든 노드간의 영향정도를 모두 산출한다. 위험 요인 간 SNA통해 도출된 위험 요인 간 네트워크로부터 위험에 대한 근본 원인을 인지함으로써 보다 최적화되고 효율저인 위험 관리가 가능하다. 본 연구는 위험관리 대응과 관련하여 SNA 분석 기법을 적용한 최초의 연구로 본 연구결과는 IT프로젝트의 위험관리와 관련하여 주요 위험에 대한 위험 관리 순서를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라, 위험 통제를 위한 새로운 위험분석 기법을 제시하였다는데 큰 의의가 있다.
글로벌 공급사슬망 내 항만은 서로 복합한 물류 네트워크시스템을 형성하고 있다. 많은 연구자들은 SNA분석을 활용하여 물류 네트워크, 무역 네트워크, 그리고 해상 네트워크 등 활발한 네트워크 관련 연구를 진행해 왔다. 그러나, 기존의 SNA분석에 비해 물류 및 무역과 관련된 SNA 응집성 분석은 미비한 편이다. 따라서, 본 연구는 SNA 응집성 분석기법 중 핵심집단 분석과 커뮤니티 분석을 활용하여 지역, 항만, 공항을 포함한 모든 국내 수출입 물류 네트워크의 시계열적인 구조변화 양상에 대해 파악하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 2004년부터 2022년까지의 관세청 수출입물류통계연보 자료를 활용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 핵심집단과 커뮤니티 분석 결과, 국내 수출입 물류 네트워크 응집성은 지속적으로 강화되고 있었으며 지역, 항만, 공항의 결속구조가 높아지고 동질적 형태가 증가하고 있음을 확인하였다. 또한, 부산항이 주요 커뮤니티의 중심인 것을 확인하였다. 이를 통해 글로벌 물류환경의 과정을 이해하고, 물류 및 무역 관련 정책과 지속 가능한 수출입 물류 프로세스를 구축하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 들어 사회연결망분석을 이용한 연구가 정치학, 언론학, 행정학 등의 사회과학 영역은 물론이고 나아가 자연과학 영역에 이르기까지 여러 분야에서 다양하게 이루어지고 있음에도 불구하고, 분석 도구의 소개에 대한 연구는 많지 않은 실정이다. 즉 사회연결망분석을 수행하기 위해서는 목적에 맞는 자료의 수집과 함께 분석 도구를 이용한 통계값 도출 및 시각화된 결과가 있어야 가능하지만, 아직까지 이를 체계적으로 설명한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 향후 사회연결망분석을 이용하여 연구를 수행하려는 연구자들에게 도움을 주고자, 무료 분석도구인 R프로그램을 이용한 분석과정을 자료입력부터 해석에 이르기까지를 실증자료를 이용하여 소개하고자 한다. 본 연구에서 활용되는 실증자료는 '한국학술지인용색인 DB'에서 제공하는 자료 중, 식품관련 국내학술지의 피인용자료이다. 연구방법론으로서의 사회연결망분석은 통계분석의 보완인 동시에 기존 연구방법을 대체하는 새로운 패러다임인 바, 본 고찰연구는 사회연결망분석의 활성화에 기여할 것이다.
이 연구는 소셜네트워크 분석(SNA: Social Network Analysis)기법을 활용하여 SNS상에서 위험한 인물들의 활동을 파악하고 그들의 불법행위에 대한 차단, 분리 또는 대응하여 큰 위협을 사전에 예방하는데 목적이 있다. SNA는 시스템적으로 많은 사람들의 개인정보와 관계를 분석하여 수사의 효과성과 효율성을 높이고 개인과 용의자와의 복잡한 사회적 관계를 찾아내어 어떻게 그들이 온라인상에서 만나 관계를 맺을 수 있었는지를 보여준다. 소셜네트워크는 전 세계 사람들이 거리와 지리적인 제약을 받지 않고 관계를 맺고 교류할 수 있고 엄청난 양의 정보 또한 공유가 가능케 될 만큼 빠르게 확산되었다. 세계적으로 많이 사용되고 있는 페이스북(Facebook)이나 트위터(Twitter) 같은 소셜네트워크 서비스(SNS: Social Network Service)를 이용한 범죄행위가 급증하고 있는 가운데 최근 테러리스트 그룹인 IS는 그들의 웹사이트를 통해서 자신들의 활동을 외부에 알리기도 하고 그들의 테러행위를 위한 모병활동도 하고 있다. 테러리스트 집단들은 소셜네트워크가 비교적 비용이 적게 들면서도 그들의 목적을 쉽게 달성 할 수 있기에 이를 많이 활용한다. 그러나 그 파급효과가 너무나 크기에 그들의 활동을 차단하는 것이 급선무이다. 따라서 이 연구는 소셜네트워크 상에서 범죄자나 테러리스트들의 활동에 대해 자세히 설명하고 어떻게 그들의 활동을 효과적으로 감지하고 차단하고 대응 할 수 있는지 보여준다. 그리고 앞으로 필요한 연구에 대해서도 제시한다.
Large business groups typically have central firms through which their controlling families establish (or acquire) new firms and maintain control over other member firms. Research on corporate governance has developed metrics to identify those central firms and investigated an impact of the centrality on ownership structure and firm's financial performance. This paper introduces centrality metrics used in social network analysis (SNA) to measure how crucial a role each firm plays in the ownership structure of its business group. Then, the SNA centrality metrics are compared with the metrics developed in corporate governance field. Also, we test the relationship between the SNA centrality metrics and firm's value. Experimental results show that the SNA centrality metrics are closely correlated with the centrality metrics used in corporate governance and are significantly correlated with firm's value.
Naval ship maintenance generally produces various issues for effective maintenance methods and procedures, because they have been composed by numerous modules and systems, and manual-oriented maintenance needed well-trained technicians who always busy to do many other works. In this paper, we adapt SNA scheme to the service procedure and trends of ROK naval ships' equipments. Various SNA algorithms are deployed which show lots of operating options, and we show analysis results that have enough potential improvement points for the maintainers.
Because military weapons systems for special purposes are small and complex, they are not easy to maintain. Therefore, it is very important to maintain combat strength through quick maintenance in the event of a breakdown. In particular, naval ships are complex weapon systems equipped with various equipment, so other equipment must be considered for maintenance in the event of equipment failure, so that skilled maintenance personnel have a great influence on rapid maintenance. Therefore, in this paper, we analyzed maintenance data of defense equipment maintenance information system through text mining and social network analysis(SNA), and tried to identify the naval ship maintenance expertise. The defense equipment maintenance information system is a system that manages military equipment efficiently. In this study, the data(2,538cases) of some naval ship maintenance teams were analyzed. In detail, we examined the contents of main maintenance and maintenance personnel through text mining(word cloud, word network). Next, social network analysis(collaboration analysis, centrality analysis) was used to confirm the collaboration relationship between maintenance personnel and maintenance expertise. Finally, we compare the results of text mining and social network analysis(SNA) to find out appropriate methods for finding and finding naval ship maintenance expertise.
It has been pointed out as a limitation that the rank of some efficient DMUs(decision making units) cannot be discriminated due to the relativity nature of efficiency measured by DEA(data envelopment analysis), comparing the production structure. Recently, to solve this problem, a DEA-SNA(social network analysis) model that combines SNA techniques with data envelopment analysis has been studied intensively. Several models have been proposed using techniques such as eigenvector centrality, pagerank centrality, and hypertext induced topic selection(HITS) algorithm, but DMUs that cannot be ranked still remain. Moreover, in the process of extracting latent information within the DMU group to build effective network, a problem that violates the basic assumptions of the DEA also arises. This study is meaningful in finding the cause of the limitations by comparing and analyzing the characteristics of the DEA-SNA model proposed so far, and based on this, suggesting the direction and possibility to develop more advanced model. Through the results of this study, it will be enable to further expand the field of research related to DEA.
중국 물류 산업에 큰 변화가 있었음에도 중국 물류의 연구 동향에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 기존 연구는 운송 효율성, 창고 위치 및 항만 효율 등과 같은 세분화된 주제로 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 2000년부터 2017년까지 중국 물류의 연구 동향을 SNA방법을 이용하여 분석하였다. 자료는 해외저널에서 수집되었으며, 총 82 개 관련 학술지가 분석대상으로 사용되었다. 2000년에서 2017년까지 기간을 나누어 분석을 진행하였고, 첫 번째 기간 (2000-2008)은 "Globalization", "Hong Kong", "FDI" 및 "outsousing"과 같은 키워드가 상위 키워드로 도출되었다. 두 번째 기간(2009-2013)의 결과는 "internation trade", 및 "reverse logistics"와 같은 키워드들이 도출되었고, 세 번째 기간(2013-2017)에는 "3PL", "warehousing", "railways", "supply chain", "economic", "port" 및 "Belt and Road"등의 키워드가 상위로 나타났다. SNA 방법을 사용한 중국물류 연구 트렌드 분석 결과, 세계화 상황에서 중국이 급속히 변화함에 따라 중국 물류의 연구동향이 진화하고 있음을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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