156 한국항만경제학회지, 제 31 집제 3 호 Ⅰ. 서론 그동안일반항만, 컨테이너항만및터미널의효율성을평가하기위한방법으로비모수적분석법인 DEA분석이많이이용되고있다. 그러나이분석법은효율성이있는 DMU들에대한평가는가능하지만하나이상의효율성 ( 효율성이 1.0) 이있는 DMU

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주완 한
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1 Journal of Korea Port Economic Association Vol.31, No.3, 2015, pp DEA와 SNA를이용한효율적인컨테이너터미널의영향력에관한연구 손용정 * The Influence of Efficient Container Terminals Using DEA and SNA Son, Yong-Jung Abstract This study selected container terminals of Gwangyang and Busan Ports to evaluate the influence of efficient container terminals. For the study, after data envelopment analysis (DEA) using the CCR and BCC models, the decision-making unit (DMU) system was used to define nodes; and with the use of a reference group in DEA (BCC model) and a lambda value, this study created a social network and analyzed the influences of efficient DMUs through a centrality analysis of eigenvectors. The results are presented as follows: First, as a result of the DEA, CCR efficiencies in PNC, HJNC, and HPNT container terminals of Busan Port were 1 and BCC efficiencies at Singamman Terminal, Wooam Terminal, PNC, HJNC, HPNT, and BNCT container terminals of Busan Port were 1. Second, as a result of undertaking social network analysis (SNA), according to an eigenvector centrality analysis, HJNC Terminal was referred to the most (influence score of 0.515), which indicates that it is the most influential as a container terminal. The influence of PNC Terminal was 0.512, while that of Wooam Terminal was CJ Korea Express in Gwangyang Port was ranked fourth in influence, but its influence score of indicates that it was the most influential of the container terminals at Gwangyang Port. Key words: Port, Container Terminal, Data Envelopment Analysis, Social Network Analysis 논문접수 : 심사완료 : 게재확정 : * 조선대학교지식경영연구원연구교수, 제 1 저자, @hanmail.net

2 156 한국항만경제학회지, 제 31 집제 3 호 Ⅰ. 서론 그동안일반항만, 컨테이너항만및터미널의효율성을평가하기위한방법으로비모수적분석법인 DEA분석이많이이용되고있다. 그러나이분석법은효율성이있는 DMU들에대한평가는가능하지만하나이상의효율성 ( 효율성이 1.0) 이있는 DMU가있을경우그중에서어떤 DMU가더효율적인지에대한효율성정보는제공해주지못한한계가있다. 이러한한계를해결하기위한연구로최근에교차효율성모형등의시도가계속되고있다. 본논문은 Liu, Lu, Yang & Chuang(2009), Liu 와 Lu(2010) 와임병학 (2012) 의연구에서보여준 DEA분석에의한효율성분석후, 참조집단의람다값을이용하여사회네트워크를구축하여 SNA 분석을적용해보고자한다. 효율적인컨테이너터미널의영향력을평가하기위해광양항 ( 한진해운, KIT, CJ대한통운 ) 과부산항 ( 자성대, 신선대, 감만부두, 신감만부두, 우암부두, PNIT, PNC, HJNC, HPNT, BNCT) 컨테이너터미널을분석대상으로선정하였다. 연구방법은 DEA분석 (CCR, BCC모형 ) 후 DMU를노드로하고 DEA(BCC 모형 ) 의참조집합과람다값을이용하여사회네트워크를생성하였다. 아이겐벡터중심성분석에의해효율적인 DMU들의영향력과순위를정하는사회네트워크분석하였다. 컨테이너터미널의효율성분석을위하여 EnPAS 1.0' 를사회네트워크분석을위해서 'UCINET 6' 를각각사용하였다. Ⅱ. DEA 와 SNA 에대한이론적고찰 1. DEA분석 1) 이론적고찰 DEA는투입요소와산출물자료를이용하여도 출한효율적프론티어와평가대상을비교하여평 가대상의효율성을측정하는비모수적접근방법 (non-parametric approach) 이다. DEA 는 1978 년 Charnes, Cooper, Rhodes 에의해비영리적의사 결정단위의상대적효율성을측정할목적으로개 발된방법이다. 개의의사결정단위 (decision making unit: DMU) 를가정하고각각의 는 개의다른투입물 을사용하여 개의다른산 출물 을생산하면투입지향 (input-based) CCR DEA 모형은식 (1) 과같이나 타낼수있다. θ s.t. 식 (1) ε ε 여기서 와 은투입물 와산출물 의 가중치로서비아르키메디안상수인 ε 보다큰양수 로정의한다. (s+m) 개의변수와 n 개의제약식을갖 는비선형수리계획법인식 (1) 을쌍대선형계획 (dual linear program) 으로전환하면식 (2) 와같다. θ 식 (2) s.t. λ θ λ θ λ

3 DEA 와 SNA 를이용한효율적인컨테이너터미널의영향력에관한연구 157 식 (2) 에서 θ 는 DMU 가일정한양의산출물을 생산하기위하여다른 DMU 군에비해투입물의 상대적사용량을나타내는기술효율성으로 효율수준을나타내며, θ 가 1 이면기술효 율적인 DMU 임을의미하며, 1 보다작으면 1- θ 만큼투입요소를다른 DMU 군에비해더사용하 고있음을의미한다. 1) 2) 기존연구에대한검토 컨테이너항만의효율성을분석한국외연구로는 Notteboom et al(2000) 2), Tongzon, J.(2001) 3), Cullinane K. et al (2002) 4), Valentine and Gray(2002) 5), 국내연구로는송재영 (2004) 6) 은세계 53 개항만을대상으로 7 개년 (1995 년 년 ) 에대 1) 손승태, 국내은행의경영효율성비교연구, 한국개발연구원, 1993, pp 모수원, 국내항만의효율성결정요소 - 패널분석과이분산토빗모형을이용하여 -, 한국항만경제학회지, 제 24 집제 4 호, 한국항만경제학회, 2008, p.351. 손용정, 세계주요컨테이너항만의효율성비교연구, 한국항만경제학회지, 제 26 집제 1 호, 한국항만경제학회, 2010, pp ) Notteboom T., Coeck C. and Van den Broeck J., Measuring and Explaining the relative Efficiency of Container Terminals by means of Bayesian Stochastic Frontier Models, Journal of Maritime Economics & Logistics, Vol.2, pp ) Tongzon, J., Efficiency Measurement of Selected Australian and Other International Ports Using Data Envelopment Analysis, Transportation Research, Part A, Vol.35, 2001, pp ) Cullinane, K., The Productivity and Efficiency of Ports and Terminals: Methods and Applications, The Handbook of Maritime Economics and Business, London: LLP, ) Valantine, V. C. and R. Gray, Competition of Hub Ports: A Comparision between Europe and the Far East, Proceedings of the 2nd International Gwangyang Port Forum and International Conference for the 20th Anniversary of Korean Association of Shipping Studies, Korean Association of Shipping Studies, April, 2002, pp ) 송재영, 컨테이너항만의효율성분석에관한연구, 한국해양대학교대학원박사학위논문, 한효율성을 CCR, BCC 모형, Malmquist Index 를이 용하여세계항만들의효율성변화를살펴보았다. 조윤기 (2006) 7) 는한 중 일항만을대상으로효율 성측정결과를제시하고우리나라항만들이벤치 마킹해야할준거집단과개선목표치를논의하였다. 권신혜 (2007) 8) 는 22 개의동북아시아항만을대상 으로 2003 년 년기간동안 CCR, BCC, 규모효 율성을이용하여효율적인항만과비효율적인항 만을구분하고효율성개선을위한개선값을제 시하였다. 이장원 김형기 김성호 (2008) 9) 는 Contai- nerisation In ternational Yearbook 의자료를바탕 으로중국의 7 개항만, 한국의 3 개항만, 일본의 6 개항만에대해경쟁력을비교분석하고효율성 추세를살펴보았다. 하명신 (2009) 10) 은미국과동북아시아 35 개항만 을대상으로 2005 년 년동안 CCR, BCC, 규모 의효율성등을분석하였다. 김선구 최용석 (2012) 11) 는컨테이너터미널의서 비스투입자원중장비를중점으로컨테이너터미 널의효율성비교평가하기위해 DEA 와 AHP 기 법을혼합한 AHP/DEA 통합모형을적용하였다. 연구결과 AHP/DEA 통합모형은기존의항만및 컨테이너터미널의효율성평가에사용되었던 DEA, 또는 DEA 응용모형에비해최고의효율성을가지 는컨테이너터미널을선정에있어유연하고, 우수 한능력이있음을분석결과의비교를통해알수 7) 조윤기, 한 중 일컨테이너항만의효율성비교분석, 동북아경제연구, 제 18 권제 3 호, 한국동북아경제학회, 2006, pp ) 권신혜, 동북아시아항만의효율성분석에관한연구, 부경대학교대학원석사학위논문, ) 이장원 김형기 김성호, 한 중 일 3 국의항만경쟁력비교연구, 국제지역연구, 제 11 권제 4 호, 한국외국어대학교국제지역연구센터, 2007, pp ) 하명신, 동북아지역과미국주요컨테이너항만간의효율성비교, 한국항만경제학회지, 제 25 집제 3 호, 한국항만경제학회, 2009, pp ) 김선구 최용석, 컨테이너터미널효율성평가를위한 AHP/ DEA 통합모형, 한국항만경제학회지, 제 28 집제 2 호, 한국항만경제학회, 2012, pp

4 158 한국항만경제학회지, 제 31 집제 3 호 있었다. 분석결과를보면하역장비효율성이 100% 로달성한터미널은 DPCT 로나타났고, 상대적으 로부산항터미널들의장비효율성이높은것으로 분석되었다. 강현구 류동근 손보라 (2012) 12) 는 컨테이너터 미널업체수는증가하였음에도불구하고물동량의 증가가미미하여, 물동량확보를위한컨테이너터 미널운영사간의선사및화물유치를위한경쟁이 치열해지고, 이러한경쟁은하역요율이하락하고 컨테이너터미널운영사들의경영수지가악화되고 있는추세이다. 분석대상들은효율적인컨테이너 터미널운영사와비효율적인운영사들로구분하고, 비효율적인운영사는상대적으로얼마나비효율적 인지에대한정보와경영효율성을갖추기위한 개선방안을제시한다. 추봉성 (2015) 13) 은중심항관점에서한 중 일 주요 8 개컨테이너터미널을대상으로효율성을분 석하였다. 분석결과부산항과상해항, 닝보항, 샤먼 항, 대련항이효율적 ( 효율성지표 1.0) 으로평가된 가운데홍콩을제외한중국의대부분의항이일본 항에비해상대적으로효율성이높게나타났다. 일 본의경우동일본지역과서일본지역의대표항인동 경항 (0.66) 과나고야항 (0.79) 은물론요코하마항 (0.76), 고베항 (0.75) 역시한국과중국에비해중 심적효율성이가장낮은것으로분석되었다. 이탁 곽규석 남기찬 안영모 (2015) 14) 는 동북 아시아주요컨테이너항만간의상대적효율성을 분석함으로써, 각항만의현재효율성수준을파 악하고, 효율적항만이되기위한주요전략수립 12) 강현구 류동근 손보라, 컨테이너터미널운영사의경영효율성평가에관한연구, 한국항해항만학회지, 제 36 권제 6 호, 한국항해항만학회, 2012, pp ) 추봉성, 중심항관점에서한중일주요컨테이너터미널의효율성분석, 해운물류연구, 제 85 권, 한국해운물류학회, 2015, pp ) 이탁 곽규석 남기찬 안영모, 동북아시아주요컨테이너항만의효율성비교연구, 한국항해항만학회지, 제 39 권제 1 호, 한국항해항만학회, 2015, pp 방안을제시하였다. DEA모형중규모수익불변모형인 CCR모형과규모수익가변모형인 BCC모형을통해항만효율성을분석하며, 또한 CCR모형에의해평가된효율성을 BCC모형에의해평가된효율성으로나눈비율인규모의효율성측면에서도효율성을분석하였다. 연구결과, 중국의경우, 대부분의항만이효율적으로나타난반면, 한국과일본의경우대체적으로비효율적인것으로나타났다. 특히, 부산항과상해항, 롄윈강항과인천항, 다롄항과광양항이투입요소가유사하지만산출요소인컨테이너물동량은큰차이가있는것으로나타났다. 다음의표 1은기존연구의투입요소, 산출요소와분석대상항만을제시하였다. DEA효율성분석을실시한최근의국내연구가대상선정에있어서일부터미널또는일부항만을대상으로분석하거나지역적으로특정지역에편중된대상을선정하는경우가많다. 따라서본논문은효율적인컨테이너터미널의영향력을평가하기위해광양항 ( 한진해운, KIT, CJ대한통운 ) 과부산항 ( 자성대, 신선대, 감만부두, 신감만부두, 우암부두, PNIT, PNC, HJNC, HPNT, BNCT) 컨테이너터미널을분석대상으로선정하였다. 2. 사회네트워크분석 (SNA) 1) 이론적고찰네트워크는 개의노드 와 개의관계 에의해구성된네트워크 이다. 이네트워크를나타내는인접행렬 은노드 와노드 간참조관계가존재할경우그행렬의요소 는어떤값을가지고존재하지않을경우는 0의값을갖는다. 두개의노드간에연결 ( 링크 ) 이있을경우두노드는이웃노드라부른다.

5 DEA 와 SNA 를이용한효율적인컨테이너터미널의영향력에관한연구 159 연구자투입요소산출요소분석대상항만 Notteboom et al(2000) Tongzon, J.(2001) Cullinane K. et al (2002) Valentine and Gray(2002) 송재영 (2004) 조윤기 (2006) 권신혜 (2007) 이장원 김형기 김성호 (2008) 하명신 (2009) 김선구 최용석 (2012) 강현구 류동근 손보라 (2012) 안벽길이, 터미널면적, 크레인수 선석수, 크레인수, 예인선수, CY 면적, 대기시간, 인원수 안벽길이, 터미널면적, 하역장비수 컨테이너수, 선석길이, 컨테이너선석길이 선석수, 총면적, G/C 장비, 야드장비, CFS 면적, 평균작업시간 선석수갠트리크레인수 선석수, 선석길이, 수심, 부두총면적, 크레인수 선석수, 선석길이, 수심, 크레인, 부두총면적 선석수, 수심, 부두면적, C/C 수 C/C 수, TC 수, YT 수, RS 수 컨테이너처리량 컨테이너처리량선박작업률 컨테이너처리량 화물처리톤수 컨테이너처리량 화물물동량정기선사취항수 컨테이너처리량 컨테이너처리량 총처리물동량, 처리물동량기준성장률 컨테이너물동량 유럽항만의 26 개터미널 세계주요 16 개항만 아시아지역항만및터미널 유럽과동북아시아 12 개항만 세계 53 개컨테이너항만 한, 중, 일 22 개항만 동북아시아지역 22 개항만 한, 중, 일 16 개항만 미국과동북아시아항만 광양항, 부산항, 부산신항 12 개컨테이너터미널운영사 인건비, 임대료, 관리비용매출액, 영업이익컨테이너터미널운영사 추봉성 (2015) 항만물류비, 선석, 해운네트워크컨테이너물동량한, 중, 일 8 개항만 이탁 곽규석 남기찬 안영모 (2015) 표 1. 기존연구의투입요소와산출요소 선석수, 안벽길이, 수심, 부두총면적, C/C 수 컨테이너물동량 동북아시아지역 16 개항만 자료 : 손용정, 세계주요컨테이너항만의효율성비교연구, 한국항만경제학회지, 제 26 집제 1 호, 한국항만경제학회, 2010, pp.136. 를참고하여보완함. 이런네트워크를사회사회네트워크라부르며관계적속성과구조적속성에중점을두고연구되어왔다. 이러한본원적인속성들은사회연구의다양한추세에서사회네트워크의특성을묘사하기위해사용된다. 관계적속성은네트워크구성원간 ( 노드 ) 관계의형태나내용에중점을두고네트워크의두측면즉거래내용과관계의본질로이루어진다. 거래내용은네트워크에서교환되는모든것을말하고자원 ( 물적상품, 인적자원, 서비스 ), 정보 ( 기술서, 아 이디어, 사실등 ), 영향력 ( 권력, 위세, 충고등 ), 사회적지원 ( 위로, 동기부여등 ) 이포함된다, 관계의본질은네트워크구성원간관계의특성을말하고중요성 ( 관계의중요도 ), 빈도 ( 발생율 ), 형식성 ( 공식적인식 ), 표준화 ( 교환단위 ) 등을포함하고있다. 네트워크의구조적속성은세분석수준-자아중심의개별구성원, 하부그룹, 전체네트워크로연구되고있다. 개별구성원 ( 노드 ) 의연구는네트워크의다른구성원들과개별적인연결의차이를기술하고연락,

6 160 한국항만경제학회지, 제 31 집제 3 호 교량, 게이트키퍼와같은개별적인역할을정의한다. 이는네트워크노드수준과관련된네트워크지표로중심성, 연결성, 거리등에의해측정된다. 하부그룹은전체네트워크내에군집의구조적속성을표현한다. 하부그룹은그룹의수, 그룹의크기, 하부그룹이연결하고있는정도에의해측정한다. 전체네트워크는네트워크모든구성원들간전반적인관계유형을나타내는것으로네트워크크기, 밀도, 네트워크계층, 집중도등에의해측정한다. 15) 정도로평가한다. 즉노드의아이겐백터중심성은연결된다른노드의중심성을가중치로하여계산된연결관계정도이다. 어떤노드와연결된다른노드의중심성이높을수록그노드의아이겐벡터중심성은커지게된다. 매우강력한영향력을가진한사람을알고있는것이경우에따라서는다른여러평범한사람들을알고있는것보다자신의파워를증가시키는데유용할수있다는것이아이겐벡터중심성이말하고자하는것이다. 16) 2) 아이겐벡터중심성 (eigenvector centrality) 사회네트워크분석의중심성지표를살펴보면, 위세중심성 (eigenvector centrality) 은영향력이큰 노드와많은연결을한비율, 연결정도중심성 (degree centrality) 은전체노드의수와실제관계 를맺고있는노드수의비율 (In & Out Degree), 근접중심성 (closeness centrality) 은노드가연결될 수있는최단거리를더한것에논리적으로가능한 최소근접성의역수, 매개중심성 (betweenness centrality) 은한노드가다른두노드간의연결 ( 최단경로 ) 사이에있는비율을나타낸다. 본연구 에서는영향력이큰노드와많은연결을한비율 을나타내는위세중심성 (eigenvector centrality) 을 이용하여분석한다. 연결정도의중심성은노드의로컬네트워크크 기, 즉노드터에직접연결된다른노드의개수에 초점을맞춘다. 아이겐벡터중심성은연결된노드 의개수뿐만아니라연결된노드가얼마나중요한 지도함께고려함으로써연결정도중심성의개념 을확장한다.(Bonacich 1987, 2007) 연결된노드 가얼마나중요한노드인지는그노드의중심성 15) 임병학, 사회네트워크분석접근법을이용한효율적인항만의영향력과순위측정에관한연구, Journal of the Korean Society of Supply Chain Management, 제 12 권제 1 호, 2012, p.39. 3) 기존연구에대한검토 Liu, Lu, Yang & Chuang(2009) 17) 은 DEA 분석 을한후각 DMU 의참조집합의합에의해서사 회네트워크를구축하고효율적인 DMU 들의변별력 을위해서중심성지표인아이겐벡터의중심성값 에의해순위를결정하였다. Liu 와 Lu(2010) 18) 은참조집합의람다값을정규화 하여 Liu, Lu, Yang & Chuang(2009) 에서 BCC 모형 에만적용하였던것을 CCR 모형에도적용하였다. 임병학 (2012) 19) 은참조집합과람다값을이용하 여 DMU 들간의사회네트워크를생성하고아이겐 벡터의중심성에서간과될수있는부분을보완한 페이지랭크중심성분석에의해효율적인 DMU 의 영향력과순위를정하였다. 최성국 (2013) 20) 는 DEA 분석에서같은효율성점 16) 곽기영, 소셜네트워크분석, 청람, 2014, p ) Liu, J. Lu, W., Yang, C. and Chuang, M., A networkbased approach for increasing discrimination in data envelopment analysis, Journal of the Operational Research Society, Vol.60, pp ) Liu, J. and Lu, W., DEA and ranking with the networkbased approach: a case of R&D performance, Omega, Vol.38, pp ) 임병학, 사회네트워크분석접근법을이용한효율적인항만의영향력과순위측정에관한연구, Journal of Korean Society of Supply Chain Management, Vol.12, No.1, 2012, pp ) 최성국, 세계주요공항의효율성과영향력측정에관한

7 DEA 와 SNA 를이용한효율적인컨테이너터미널의영향력에관한연구 161 수가다수일때순위화의어려움과효율성분석은 공항의내부운영만을평가한다는단점을지적하고 사회연결망분석을통해보완하고이를통해정확 한공항효율성평가도구를제시하였다. 김성국 (2014) 21) 은중국과의교역에따른우리나 라항만의집중을밝혀내기위해허쉬만 - 허핀달지 수와사회연결망분석을이용하였다. 강동준 방희석 우수한 (2014) 22) 은사회네트워 크분석을이용하여 2006 년부터 2011 년까지 19 개 선사의기항패턴과선박투입량을대상으로전세 계항만네트워크분석을하였고, 연구결과로좁 은세상, 멱함수법칙등과같은항만네트워크의 구조적인특성을파악하고네가지항만중심성을 나타냈으며시계열자료 (2006 년 ~2011 년 ) 를이용하 여연도별중심성추이를나타내고있다. 이를통 해항만운영자및선사의항만개발계획및선대운 영시항만물동량만을기준으로계획을세우는것 이아닌새로운개선정책이필요할것으로판단 된다. 박지문 김성국 김한호 (2015) 23) 는현재까지발표 된교역구조연구와는차별화된분석방법으로무 역구조의복잡성을반영하여수산물교역주조를 분석하였다. 1. 분석대상 Ⅲ. 실증분석 본연구의분석대상컨테이너터미널은광양항 연구, 인하대학교물류전문대학원석사학위논문, ) 김성국, 대중국무역에서우리나라항만의집중에관한연구, 무역학회지, 제 39 권제 5 호, 2014, pp ) 강동준 방희석 우수한, 세계주요정기선사의항만네트워크에관한연구, 한국항만경제학회지, 제 30 집제 1 호, 한국항만경제학회, 2014, pp ) 박지문 김성국 김한호, 사회연결망을이용한굴무역네트워크에관한연구, 무역학회지, 제 40 권제 2 호, 2015, pp 개터미널 ( 한진해운, KIT, CJ대한통운 ) 과부산항 10개터미널 ( 자성대, 신선대, 감만부두, 신감만부두, 우암부두, PNIT, PNC, HJNC, HPNT, BNCT) 을대상으로분석하고, 자료수집은여수광양항만공사 (YGPA) 와부산항만공사 (BPA) 홈페이지에서구하였다. 2. DEA분석 DEA모형을활용한효율성분석에는다수의투입변수와산출변수가존재하므로측정변수에따라서로다른분석결과가나타날수있다. 따라서측정변수의선정은 DEA모형을활용한효율성분석에서 1차적으로중요한요소이다. 본연구에서는컨테이너터미널의효율성에영향을미칠수있는변수를국내외기존연구표 1을참고하여측정변수를선정하였는데, 선석수, 수심, 크레인수, 총면적을투입변수로컨테이너화물처리량을산출변수로선정하였다. 이러한변수들은항만의선택기준과효율성을측정하는대표적인변수들로기존의연구에서도많이이용된변수이다. DEA효율성분석결과 CCR효율성은부산항의 PNC, HJNC, HPNT 컨테이너터미널이효율성 1 이고, BCC효율성은부산항의신감만부두, 우암부두, PNC, HJNC, HPNT, BNCT 컨테이너터미널이효율성 1이다. CCR효율성과 BCC효율성모두광양항에비해부산항컨테이너터미널이효율성순위에서상위에랭크되어있다. 규모의효율성은 CCR 효율성과마찬가지로부산항의 PNC, HJNC, HPNT 컨테이너터미널이효율성 1이다. 2. 사회네트워크생성및분석표 2의 DEA(BCC) 효율성분석결과효율적인터미널은 KIT, 신감만부두, 우암부두, PNC, HJNC, HPNT, BNCT로나타났다.

8 162 한국항만경제학회지, 제 31 집제 3 호 표 2. DEA효율성분석 DMU CCR BCC SE 한진해운 KIT CJ대한통운 자성대 신선대 감만부두 신감만부두 우암부두 PNIT PNC HJNC HPNT BNCT 표 3. 사회네트워크분석을위한참조집합의목록형태 DMU Reference Sets λ 한진해운 신감만부두 한진해운 우암부두 한진해운 HJNC CJ대한통운 우암부두 CJ대한통운 PNC CJ대한통운 HJNC 자성대 우암부두 자성대 PNC 자성대 HJNC 신선대 우암부두 신선대 PNC 신선대 HJNC 감만부두 우암부두 감만부두 PNC 감만부두 HPNT PNIT 우암부두 PNIT PNC PNIT HJNC 이들은모두효율성점수가 1의값을가지고있어서로변별력이없어순위를결정할수없다. 이러한문제를해결하기위해사회네트워크의아이겐벡터중심성지표를이용한다. 표 3의 DMU를노드로하고참조집단을연결로하여생성된사회네트워크구조는그림 1과같다. 네트워크는표 3을입력자료로하여 UCINET 6에의해생성하였다. 노드의연결정도는노드의총연결관계개수를의미하며노드에연결된라인의개수로특정하다. 연결정도는최소 0에서최대 g-1까지의값 ( 총 g개의노드가있고해당노드가다른모든노드와연결된경우 ) 을갖는다. 연결정도가 0인노드를고립노드라고한다. 이사회네트워크의노드의수는 13개이고, 연결의수는 18개이다. 평균연결정도는 2.77로비효율적인 DMU들은벤치마킹대상으로평균 2.8개의효율적인 DMU를참조하고있다고볼수있다. 표 4의아이겐벡터중심성분석결과에의하면 HJNC터미널이 0.515로가장많이참조되고있는컨테이너터미널로영향력이가장높은것으로볼수있다. PNC터미널이 0.512, 우암부두가 순이고, 광양항의 CJ대한통운전체영향력에서는 4 위이나, 광양항컨테이너터미널중에서는 0.256으로가장영향력있는컨테이너터미널이다. 비효율적인컨테이너터미널에대해서는 으로나타났다. 비효율적인 DMU에대해중심성값이동일한이유는참조하고있는 DMU의람다의합이 1이기때문이다. 표 4에비효율적인컨테이너터미널들은아이겐벡터중심성과 DEA효율성에의한중요도와영향력을알수있다. 따라서효율적인컨테이너터미널이든비효율적인컨테이너터미널이든간에중심성과효율값에의해부산항과광양항의모든컨테이너터미널이순위를비교할수있다.

9 DEA 와 SNA 를이용한효율적인컨테이너터미널의영향력에관한연구 163 그림 1. 참조집합네트워크 표 4. DMU의영향력과순위 DMU Efficiency Score(BCC) Ranking Eigenvector Ranking 한진해운 KIT CJ대한통운 자성대 신선대 감만부두 신감만부두 우암부두 PNIT PNC HJNC HPNT BNCT

10 164 한국항만경제학회지, 제 31 집제 3 호 Ⅳ. 결론 본논문은효율적인컨테이너터미널의영향력을평가하기위해 Liu, Lu, Yang & Chuang (2009), Liu와 Lu(2010) 와임병학 (2012) 의연구에서보여준 DEA분석에의한효율성분석후, 참조집단의람다값을이용하여사회네트워크를구축하여 SNA분석을적용해보았다. 광양항 ( 한진해운, KIT, CJ대한통운 ) 과부산항 ( 자성대, 신선대, 감만부두, 신감만부두, 우암부두, PNIT, PNC, HJNC, HPNT, BNCT) 컨테이너터미널을분석대상으로선정하였다. 연구방법은 DEA분석 (CCR, BCC모형 ) 후 DMU 를노드로하고 DEA(BCC모형 ) 의참조집단과람다값을이용하여사회네트워크를생성하고, 아이겐벡터중심성분석에의해효율적인 DMU들의영향력을분석하였다. 분석결과는첫째, DEA분석결과 CCR효율성은부산항의 PNC, HJNC, HPNT 컨테이너터미널이효율성 1이고, BCC효율성은부산항의신감만부두, 우암부두, PNC, HJNC, HPNT, BNCT 컨테이너터미널이효율성 1이다. CCR효율성과 BCC효율성모두광양항에비해부산항컨테이너터미널이효율성순위에서상위에랭크되어있다. 둘째, SNA분석결과아이겐벡터중심성분석에의하면 HJNC터미널이 0.515로가장많이참조되고있는컨테이너터미널로영향력이가장높은것으로볼수있다. PNC터미널이 0.512, 우암부두가 0.379, 순이고광양항의 CJ대한통운전체영향력에서는 4위이나, 광양항컨테이너터미널중에서는 0.256으로가장영향력있는컨테이너터미널이다. DEA분석의 BCC모형결과만사회네트워크를구성하였는데, CCR모형과 BCC모형을모두사회네트워크를구성하여비교연구가필요하며, SNA분석에서아이겐벡터중심성분석만을본연구에서는실시하였는데추후의연구는연결중심중심성, 근접중심성, 매개중심성등의연구도필요하다 고사료된다. 참고문헌 강동준 방희석 우수한 (2014), 세계주요정기선사의항만네트워크에관한연구, 한국항만경제학회지, 제 30 집제 1 호, 강상곤 (2001), DEA 모형을이용한컨테이너항만및터미널의효율성평가에관한실증연구, 한국해양대학교대학원석사학위논문. 강현구 류동근 손보라 (2012), 컨테이너터미널운영사의경영효율성평가에관한연구, 한국항해항만학회지, 제 36 권제 6 호, 곽기영 (2014), 소셜네트워크분석, 청람, 권신혜 (2007), 동북아시아항만의효율성분석에관한연구, 부경대학교대학원석사학위논문. 김선구 최용석 (2012), 컨테이너터미널효율성평가를위한 AHP/DEA 통합모형, 한국항만경제학회지, 제 28 집제 2 호, 김성국 (2014), 대중국무역에서우리나라항만의집중에관한연구, 무역학회지, 제 39 권제 5 호, 김용학 (2004), 사회연결망분석, 박영사. 김형기 이장원 문종범 (2006), 중국연해지역주요항만의경쟁력분석, 현대중국연구, 제 8 집제 2 호, 2006, 모수원 (2008), 국내항만의효율성결정요소 - 패널분석과이분산토빗모형을이용하여 -, 한국항만경제학회지, 제 24 집제 4 호, 2008, 박만희 (2008), 효율성과생산성분석, 한국학술정보. 박지문 김성국 김한호 (2015), 사회연결망을이용한굴무역네트워크에관한연구, 무역학회지, 제 40 권제 2 호, 손승태 (1993), 국내은행의경영효율성비교연구, 한국개발연구원, 93. 손용정 (2010), 세계주요컨테이너항만의효율성비교연구, 한국항만경제학회지, 제 26 집제 1 호, 송재영 (2004), 컨테이너항만의효율성분석에관한연구, 한국해양대학교대학원박사학위논문. 송재영 신창훈 (2005), DEA 모형을이용한세계주요항만의효율성평가, 한국항해항만학회지, 제 29 권제 3 호, 2005, 이장원 김형기 김성호 (2007), 한 중 일 3 국의항만경

11 DEA 와 SNA 를이용한효율적인컨테이너터미널의영향력에관한연구 165 쟁력비교연구, 국제지역연구, 제 11 권제 4 호, 이탁 곽규석 남기찬 안영모 (2015), 동북아시아주요컨테이너항만의효율성비교연구, 한국항해항만학회지, 제 39 권제 1 호, 임병학 (2012), 사회네트워크분석접근법을이용한효율적인항만의영향력과순위측정에관한연구, Journal of Korean Society of Supply Chain Management, Vol.12, No.1, 조윤기 (2006), 한 중 일컨테이너항만의효율성비교분석, 동북아경제연구, 제 18 권제 3 호, 추봉성 (2015), 중심항관점에서한중일주요컨테이너터미널의효율성분석, 해운물류연구, 제 85 권, 최성국 (2013), 세계주요공항의효율성과영향력측정에관한연구, 인하대학교물류전문대학원석사학위논문. 하명신 (2009), 동북아지역과미국주요컨테이너항만간의효율성비교, 한국항만경제학회지, 제 25 집제 3 호, Banker, R. D., Charnes, A., and W. W. Cooper(1984), Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis, Management Science, Vol.30, Borgatti(2002), Everett and Freeman, UCINET 6 for Window Software for Social Network Analysis USER'D GUIDE, Analytic Technologies. Charnes, A., W. W. Cooper and E. Rhodes(1978), Measuring the Efficiency of Decision Making Units, Journal of Operational Research, Vol.2 No.6, Cullinane, K.(2002), The Productivity and Efficiency of Ports and Terminals: Methods and Applications, The Handbook of Maritime Economics and Business, London: LLP. Liu, J. and Lu, W., DEA and ranking with the network-based approach: a case of R&D performance, Omega, Vol.38, Liu, J. Lu, W., Yang, C. and Chuang, M., A network-based approach for increasing discrimination in data envelopment analysis, Journal of the Operational Research Society, Vol.60, Notteboom T., Coeck C. and Van den Broeck J., Measuring and Explaining the relative Efficiency of Container Terminals by means of Bayesian Stochastic Frontier Models, Journal of Maritime Economics & Logistics, Vol.2, Peter J. Carrington, John Scott and Stanley Wasserman, Modela and Methods in Social Network Analysis, Cambridge University Press, Tongzon, J.(2001), Efficiency Measurement of Selected Australian and Other International Ports Using Data Envelopment Analysis, Transportation Research, Part A, Vol.35, Valantine, V. C. and R. Gray(2002), Competition of Hub Ports: A Comparision between Europe and the Far East, Proceedings of the 2nd International Gwangyang Port Forum and International Conference for the 20th Anniversary of Korean Association of Shipping Studies, Korean Association of Shipping Studies,

12 166 한국항만경제학회지, 제 31 집제 3 호 DEA 와 SNA 를이용한효율적인컨테이너터미널의 영향력에관한연구 손용정 국문요약 본논문은효율적인컨테이너터미널의영향력을평가하기위해광양항과부산항컨테이너터미널을분석대상으로선정하였다. 연구방법은 DEA 분석 (CCR, BCC 모형 ) 후 DMU 를노드로하고, DEA(BCC 모형 ) 의참조집단과람다값을이용하여사회네트워크를생성하고아이겐벡터중심성분석에의해효율적인 DMU 들의영향력을분석하였다. 분석결과는첫째, DEA 분석결과 CCR 효율성은부산항의 PNC, HJNC, HPNT 컨테이너터미널이효율성 1 이고, BCC 효율성은부산항의신감만부두, 우암부두, PNC, HJNC, HPNT, BNCT 컨테이너터미널이효율성 1 이다. 둘째, SNA 분석결과아이겐벡터중심성분석에의하면 HJNC 터미널이 로가장많이참조되고있는컨테이너터미널로영향력이가장높은것으로볼수있다. PNC 터미널이 0.512, 우암부두가 0.379, 순이고광양항의 CJ 대한통운전체영향력에서는 4 위이나, 광양항컨테이너터미널중에서는 으로가장영향력있는컨테이너터미널이다. 주제어 : 항만, 컨테이너터미널, 자료포락분석, 사회연결망분석

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레이아웃 1 Disability & Employment 11. 8. 제1권 제호(통권 7호) pp.97~118 중증장애인직업재활지원사업수행시설의 효율성비교* 양숙미 남서울대학교 사회복지학과 부교수 전동일 가톨릭대학교 박사과정 요 약 본 연구는 직업재활시설의 중증장애인 직업재활지원사업에 대한 효율성을 평가하여 효 율적인 운영방안을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구를 위해