연결망 분석 기법을 활용한 농산물 물류센터의 입지특성 분석

Abstract

환적모형은 비용최소화 과정에서 물류센터의 적정 취급량을 산출하는 유용한 방법 중의 하나라고 생각된다. 또한, 환적모형을 통해 산출된 산지-물류센터-소비지 간의 유통량을 연결망 분석의 방법론을 활용하여 거래 네트워크에 대한 새로운 정보를 발견할 수 있었다. 즉, 환적모형 통해 각각의 물류센터가 전체 유통망 속에서 차지하는 ‘비중’을 찾아 낼 수 있다면, 연결망 분석은 물류센터가 산지 및 소비지와 맺고 있는 관계의 특성을 분석하는 데 도움을 줄 수 있을 것이다. 분석결과를 통해서도 알 수 있듯이, 환적모형은 거래량을 활용하고, 연결망 분석은 2분화된 관계 자료를 활용했음에도, 취급 비중이 높은 물류센터가 대부분 연결망에서 높은 중앙성을 갖고 있는 것으로 나타났다. 이는 ‘거래량이 많은 물류센터가 다수의 지역과 거래관계를 맺고 있을 것’이라는 사회적 통념에 대해 경제학적 접근과 사회학적 접근이 유사한 결론을 도출한 것으로 생각된다. 다만, 소수의 물류센터에서 거래비중과 중앙성 지표의 값이 일치하지 않는 경우도 발견되었다. 거래비중은 유사하지만, 대도시에 인접한 거래관계는 많지 않아도 개별 거래의 규모가 큰 경우와 산지에 인접한 거래관계는 많지만 개별 거래규모가 작은 경우 거래비중 순위와 중앙성 지표 순위에서 차이가 발생하였다. 이같은 결과를 통해 연결망분석을 접목하게 되면, 물류센터의 입지 특성 분석 시 거래비중과 같은 경제적 역할 외에도, 당해 물류센터가 얼마나 많은 지역에 영향을 미치는지도 함께 고려할 수 있으며, 물류센터의 기능에 대해 보다 많은 정보를 활용할 수 있을 것이다. 또한, 단순 시각화기법으로 치부할 수도 있겠으나, 연결망 분석에서 보편적으로 활용하고 있는 시각화 방식은, 다차원 자료에 대한 직관적인 이해를 높이는 데 일정한 기여를 하는 것으로 보인다. 앞서도 언급한 바와 같이, 환적모형을 통해 산출된 산지-물류센터-소비지의 유통량 행렬은 그 자체만으로 유통량의 흐름을 파악하기 어려운 측면이 있다. 하지만, 당해 행렬을 시각화함으로써, 각각의 물류센터들이 산지 및 소비지와 형성하고 있는 거래관계를 직관적으로 이해할 수 있었으며, 이 역시 연결망 분석 기법의 유용성 중의 하나라고 생각된다. 분석 자료의 특성에 따라 연결망 분석 기법을 활용할 경우 분석결과에 대한 이해를 높일 수 있다. 특히, 이 연구에서 살펴본 바와 같이 유통시설의 입지와 관련한 연구에서는 연결망 분석 방법을 보완적으로 사용했을 경우, 유의미한 정보를 풍부하게 생산해 낼 수 있을 것이다.

The purpose of this study is to show methods of social network analysis are helpful to understand results of economic analysis, such as linear programming. But as the number of variables used by the model increases, multi-dimension matrix produced by the transshipment model becomes more complicated. To get more intuitive informations from the result matrix of the transshipment model for agricultural products distribution centers, social network measures were applied. Social network measures, such as betweenness centralities and role equivalences can be used to compare functions of distribution centers. Visualizing relationships among nodes helps to find out transaction networks of certain distribution center. And centralities and equivalences provide additional informations about functions of distribution centers, which could not be obtained from the transshipment model. Methods of social network analysis can be a good alternative to discover characteristics of a complicated matrix.