Trade Competence Reinforcement Strategywith Trade Network Analysis: Focused on ASEAN and KOREA

Chunsu Lee 한국무역금융보험학회(구 한국무역보험학회) 2020 무역금융보험연구 Vol.21 No.3

본 연구는 ASEAN 10개국과 한국에 대한 네트워크 중심성 분석을 통하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 교역량 증대로 무역의 발전 가능성 및 경쟁력을 내포하고 있는 연결정도 중심성(DC : Degree Centrality)은 수출에 있어서 싱가포르, 한국, 말레이시아 순으로 높게 나타났다. 또한 수입에 있어서는 싱가포르, 베트남, 한국 순으로 높게 나타났다. 무역에 있어서 가장 빨리 국제 환경에 적응하고 대비하는 순간적응력인 근접 중심성(CC : Closeness Centrality)을 보면, 수출 과 수입 면에서 캄보디아, 인도네시아, 말레이시아, 필리핀, 싱가포르, 태국, 베트남, 한국이 모 두 비슷한 수준을 보였다. 그러나 상대적으로 미얀마, 브루나이, 라오스가 무역환경 적응과 대 비가 약한 것으로 보여주고 있다. 무역 흐름의 통제력을 나타내는 매개 중심성(BC : Betweenness Centrality)을 통해 중심국과 주 변국과의 영향력을 실증 및 시각적으로 분석한 결과를 보면, 수입과 수출에서 비슷한 결과를 보여주고 있다. 수출에 있어서 말레이시아, 싱가포르, 태국, 베트남, 한국은 수출매개 중심성이 비슷한 높은 그룹 국가에 속했다. 그리고 상대적으로 수출/수입 무역 영향력이 캄보디아, 인도 네시아는 약한 것으로 나타났다. 또한 브루나이, 라오스, 미얀마는 매우 약한 것으로 나타났다. 이러한 실증적인 네트워크 중심성 분석을 토대로 한국과 아세안 국가들에 대한 선택과 집중을 활용할 수 있는 방안을 모색 할 수 있다. 즉, 아세안 국가 중 중심성이 높은 국가를 파악하고 이를 선택하여 우선적으로 공략할 국가를 파악할 수 있다. 또한 중심성이 낮은 국가들은 다양 하고 적절한 대안을 모색할 수 있을 것이다. Purpose : This study identified important countries for ASEAN and Korea through social network analysis in which trade strategies can be selectively and intensively applied. So, This study academically identified countries with high centrality for trade expansion. and this study can be used as an efficient and policy analysis data for successful trade insurance with ASEAN countries having high centrality by applying a systematic and analytical social network methodology. Research design, data, methodology : In this study, ASEAN nodes (countries) were obtained from statistical data in Export/Import amounts from the International Trade Center (ITC). Import and export data matrix was made for 10 ASEAN countries for year 2017 and was utilized for network analysis. NetMiner program was used to analyze degree, closeness and betweenness centrality. Results : The network centrality analysis of 10 ASEAN countries and Korea in this study produced following results. In terms of degree centrality, which implies the possibility of trade development and competitiveness through increasing trade volume, Singapore, Republic of Korea and Malaysia had the highest centrality in exports in descending order. In imports, Singapore had the highest centrality and Vietnam and Republic of Korea in descending order. Closeness centrality, which reflects the instantaneous adaptation to prepare for and fast adaptation to the international environment in trade. Cambodia, Indonesia, Malaysia, the Philippines, Singapore, Thailand, Vietnam and Korea all showed similar levels of export and import closeness centrality. However, Myanmar, Brunei and Laos showed low levels of closeness centrality. In empirical and visual analysis of central nation and its neighboring nations through the betweenness centrality, which represents the control of the trade flow, showed similar results for both imports and exports. Malaysia, Singapore, Thailand, Vietnam and Korea were among the high group countries with similar export betweenness centralities. Cambodia and Indonesia seemed were relatively low in export betweenness centrality. In addition, Brunei, Laos and Myanmar were found to be very low in export betweenness centrality. Conclusions : Based on the results of this empirical network analysis, it will be possible to seek a way to utilize choice and concentration strategy for Korea and ASEAN countries. In other words, countries with high centrality can be identified and then country choice can be made to target first. As for the economic and social expectations of this study, Korea can diversity trade risks and share investment on countries with high centrality and consequently enhancing Korean trade competitiveness.

Information Diffusion and δ-Closeness-Centrality

Jeong-Yoo Kim 한국사회학회 2008 한국사회학회 사회학대회 논문집 Vol.2008 No.12

I consider the issue of optimal targeting in information diffusion networks. The initial information possessor is to target a single node so as to disseminate the infor-mation to all other nodes most effectively. For the purpose, the concept of closeness centrality may be useful, but if the value from delayed information is discounted by a discount factor, the concept should be properly modified. With this respect, I propose a modified concept of point centrality which I will call δ-(closeness)-centrality. The δ-centrality of a node is defined by the sum of discounted values generated from infor-mation transmission starting from the node given discount factor δ. I also provide some alternative scenarios that could justify various measures of closeness-based centrality.

충남지역 NGO의 활동특성과 네트워크 중심성 결정요인

이관률(李官律),도묘연(都妙年) 한국지방자치학회 2016 韓國地方自治學會報 Vol.28 No.4

본 연구의 목적은 충남지역 NGO를 사례로 하여 NGO의 활동특성과 네트워크의 중심성 결정요인을 분석하는데 있다. 이를 위해 충남지역 3개 신문검색 통해 자료를 구축하고, NGO의 활동특성과 네트워크의 중심성 결정요인을 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 충남지역 NGO의 활동특성을 살펴보면, 연평균 1.34회 활동을 하고 있다. 이들 활동은 주로 서비스적 활동, 협력적 활동, 1회에 6개 이상의 단체와 협력, 시군 중심의 활동, 대상 측면에서 대중지향적 활동, 방식 측면에서 비제도적 활동이다. 둘째, 연결중심성의 결정요인을 분석해 보면, 외향적 연결중심성에는 협력활동의 비중(+), 활동횟수(+), 협력기관수(+), 비NGO 협력단체 비중(-)이 영향을 미친다. 반면 내향적 연결중심성에는 활동횟수(+)와 비NGO 협력단체 비중(-)이 영향을 미친다. 셋째, 인접중심성의 결정요인을 분석해 보면, 외향적 인접중심성에는 비제도적 방식의 활동비중(+), 대중지향적 대상의 활동비중(+), 협력활동의 비중(+), 비NGO 협력단체 비중(+). 협력기관수(-)가 영향을 미친다. 그리고 내향적 인접중심성에는 비제도적 방식의 활동비중(+), 대중지향적 대상의 활동비중(+). 시군단위 활동비중(+), 서비스적 활동비중(-)이 영향을 미친다. 넷째, 사이중심성에는 활동횟수(+)와 협력기관수(+)만이 영향을 미친다. The purpose of this study is to look into NGOs in Chungnam region an example to investigate the activity characteristics of NGO cooperative network as well as its centrality determination factors. To this end, three kinds of Chungnam regional newspapers were analyzed and database was established to identify NGO activity characteristics and network centrality determination factors. Main findings of this study are as follows; First, in terms of the activity characteristics of NGOs in the Chungnam region, they were found to show 1.34 times of activity on average annually. These activities include mostly service activities, cooperative activities, cooperation with 6 or more groups at once, local activities, inside strategy activities in their target and non-institutional activities in their methodology. Second, degree-centrality determination factors were analyzed. The out-degree centrality was found to affect cooperative activity share (+), activity frequency (+), number of cooperation agencies (+), and share of non-NGO cooperative agencies (-). On the other hand, the in-degree centrality was found to affect the activity frequency (+) and share of non-NGO cooperative agencies (-). Third, closeness-centrality determination factors were analyzed. The out-closeness centrality was affected by the share of non-institutional activity (+), share of inside strategy activity (+), share of cooperative activity (+), share of non-NGO cooperative agencies (+), and number of cooperative agencies (-). The in-closeness centrality was found to be affected by the share of non-institutional activity (+), share of inside strategy activity (+), share of local activity (+), and share of service activity (-). Forth, the betweenness centrality was affected by activity frequency (+) and share of cooperative activity.

SNS에서의 개선된 소셜 네트워크 분석 방법

손종수(Jong-Soo Sohn),조수환(Soo-Whan Cho),권경락(Kyung-Lag Kwon),정인정(In-Jeong Chung) 한국지능정보시스템학회 2012 지능정보연구 Vol.18 No.4

Due to the recent expansion of the Web 2.0 -based services, along with the widespread of smartphones, online social network services are being popularized among users. Online social network services are the online community services which enable users to communicate each other, share information and expand human relationships. In the social network services, each relation between users is represented by a graph consisting of nodes and links. As the users of online social network services are increasing rapidly, the SNS are actively utilized in enterprise marketing, analysis of social phenomenon and so on. Social Network Analysis (SNA) is the systematic way to analyze social relationships among the members of the social network using the network theory. In general social network theory consists of nodes and arcs, and it is often depicted in a social network diagram. In a social network diagram, nodes represent individual actors within the network and arcs represent relationships between the nodes. With SNA, we can measure relationships among the people such as degree of intimacy, intensity of connection and classification of the groups. Ever since Social Networking Services (SNS) have drawn increasing attention from millions of users, numerous researches have made to analyze their user relationships and messages. There are typical representative SNA methods: degree centrality, betweenness centrality and closeness centrality. In the degree of centrality analysis, the shortest path between nodes is not considered. However, it is used as a crucial factor in betweenness centrality, closeness centrality and other SNA methods. In previous researches in SNA, the computation time was not too expensive since the size of social network was small. Unfortunately, most SNA methods require significant time to process relevant data, and it makes difficult to apply the ever increasing SNS data in social network studies. For instance, if the number of nodes in online social network is n, the maximum number of link in social network is n(n-1)/2. It means that it is too expensive to analyze the social network, for example, if the number of nodes is 10,000 the number of links is 49,995,000. Therefore, we propose a heuristic-based method for finding the shortest path among users in the SNS user graph. Through the shortest path finding method, we will show how efficient our proposed approach may be by conducting betweenness centrality analysis and closeness centrality analysis, both of which are widely used in social network studies. Moreover, we devised an enhanced method with addition of best-first-search method and preprocessing step for the reduction of computation time and rapid search of the shortest paths in a huge size of online social network. Best-first-search method finds the shortest path heuristically, which generalizes human experiences. As large number of links is shared by only a few nodes in online social networks, most nods have relatively few connections. As a result, a node with multiple connections functions as a hub node. When searching for a particular node, looking for users with numerous links instead of searching all users indiscriminately has a better chance of finding the desired node more quickly. In this paper, we employ the degree of user node vn as heuristic evaluation function in a graph G = (N, E), where N is a set of vertices, and E is a set of links between two different nodes. As the heuristic evaluation function is used, the worst case could happen when the target node is situated in the bottom of skewed tree. In order to remove such a target node, the preprocessing step is conducted. Next, we find the shortest path between two nodes in social network efficiently and then analyze the social network. For the verification of the proposed method, we crawled 160,000 people from online and then constructed social network. Then we compared with previous methods, which are best-first-search and brea

네트워크 분석을 이용한 플렉시블 태양전지 최근 연구동향 분석

변기식(Kisik Byun),임재성(Jae Sung Lim),박재우(Jae Woo Park) 한국산학기술학회 2018 한국산학기술학회논문지 Vol.19 No.6

본 연구에서는 "플렉시블 태양 전지(Flexible Solar Cell)"에 대한 학술 문헌(논문) 데이터 베이스를 대상으로 네트워크 분석을 진행하고 이를 바탕으로 "플렉시블 태양 전지(Flexible Solar Cell)"의 최근 연구 동향을 분석하였다. 네트워크 분석에 사용된 데이터는 2013년부터 2017년까지의 최근 5년 간의 학술 논문을 대상으로 하였으며, 주요 분석 기법으로는 키워드 빈도 수 출현 기반 분석 및 중심성 분석 (연결 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성)을 적용하였다. 네트워크 분석 결과, "전지(cell)"은 중심성 척도가 0.8 이상으로, 전체 키워드 중 80% 이상과 연결되어 있어, 플렉시블 태양 전지 (Flexible Solar Cell) 분야의 연구 중심으로 식별이 되었다. "페로브스카이트(Perovskite)"와 "CIGS(CuInGaSe2)"는 “전지(cell)"의 하위 그룹의 중심으로 식별되었다. 이러한 분석 결과는 최신 기술인 "CIGS/페로브스카이트 탠덤 태양 전지"를 의미하고 있음을 확인 할 수 있었다. 향후 분석 기법을 보다 최적화/정교화하게 된다면 현재의 기술 동향 예측을 통해서 관련 연구 분야의 기술기획 및 연구 방향성 제시에 큰 도구로 활용 될 것이라 기대한다. The purpose of this research was to introduce a network analysis method for analyzing the recent trend of the flexible solar cell using a scholarly database. Based on the five years from 2013 to 2017, we used centrality analysis of research papers via measurement of degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality. The results of network analysis show that cell has a centrality value above 0.8, which means that cell is connected with 80% of the total keywords, so it is recognized as the center of flexible solar cell research. The analysis results also indicate that perovskite and copper indium gallium diselenide (CuInGaSe2, or CIGS) are the center of the subgroup for cell. We recognize that the result refers to recent new technology called the CIGS/perovskite tandem solar cell. We hope that the network analysis method will be the appropriate and precise tool for technology and research planning via elaboration and optimization.

대규모 워크플로우 소속성 네트워크를 위한 근접 중심도 랭킹 알고리즘

이도경 ( Do-kyong Lee ),안현 ( Hyun Ahn ),김광훈 ( Kwang-hoon Pio Kim ) 한국인터넷정보학회 2016 인터넷정보학회논문지 Vol.17 No.1

워크플로우 소속성 네트워크는 워크플로우 기반 조직의 수행자와 업무 사이의 연관관계를 나타내는 소셜 네트워크의 한 형태이며, 이를 기반으로 연결 중심도, 근접 중심도, 사이 중심도, 위세 중심도 등과 같은 다양한 분석 기법들이 제안되었다. 특히, 전사적 워크플로우 모델을 기반으로 하는 소속성 네트워크의 근접 중심도 분석은 워크플로우 소속성 네트워크의 규모가 증가함에 따라, 중심도 및 랭킹 계산의 시간 복잡도 문제점을 가진다는 것을 발견하였다. 본 논문에서는 근접 중심도 분석의 시간 복잡도 문제를 개선하기 위해, 근사치 추정 방법을 이용한 워크플로우 기반 소속성 네트워크의 추정 근접 중심도 기반 랭킹 알고리즘을 제안한다. 노드의 타입이 수행자인, 워크플로우 예제 모델을 추정 근접 중심도 기반 랭킹 알고리즘에 적용한 성능 분석을 실시하였다. 수행 결과, 네트워크 규모 관점에서의 정확도는 평균적으로 47.5% 향상되었고, 샘플 모집단 비율 관점에서는 평균적으로 9.44%정도의 향상된 수치를 보였다. 또한, 추정 근접 중심도 랭킹 알고리즘의 평균 계산 시간은 네트워크의 노드 수가 2400개, 샘플 모집단의 비율이 30%일 때, 기존 근접 중심도 랭킹 알고리즘의 평균 계산 시간보다 82.40%의 높은 성능을 보였다. A type of workflow affiliation network is one of the specialized social network types, which represents the associative relation between actors and activities. There are many methods on a workflow affiliation network measuring centralities such as degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality. In particular, we are interested in the closeness centrality measurements on a workflow affiliation network discovered from enterprise workflow models, and we know that the time complexity problem is raised according to increasing the size of the workflow affiliation network. This paper proposes an estimated ranking algorithm and analyzes the accuracy and average computation time of the proposed algorithm. As a result, we show that the accuracy improves 47.5%, 29.44% in the sizes of network and the rates of samples, respectively. Also the estimated ranking algorithm`s average computation time improves more than 82.40%, comparison with the original algorithm, when the network size is 2400, sampling rate is 30%.

최초방문자와 재방문자의 관광목적지 선택차이 연구

김민선(Min-Sun Kim),엄혜미(Hyemi Um) 한국산학기술학회 2016 한국산학기술학회논문지 Vol.17 No.11

본 연구는 순수 관광을 목적으로 서울 지역을 방문하는 외래관광객을 최초방문자와 재방문자로 분류하여 이들이 선택한 관광목적지에 차이가 있음을 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 한국 문화체육관광부에서 주관한 ‘2015 외래관광객 실태조사’의 데이터를 활용하여 외래관광객이 방문한 관광지 20개소를 중심으로 연결망 자료를 구성하고 사회연결망 분석방법을 적용하여 밀도와 중심성 분석을 실시하였다. 분석결과, 첫째, 최초방문자와 재방문자의 관광지들은 주로 강북 지역에 편중되어 있었으나 전체적으로 매우 유기적인 연결을 보이고 있었다. 이는 방문자들의 이동량이 많을 뿐만 아니라 전체 이동 네트워크가 활발함을 의미한다. 둘째, 관광지들의 연결정도, 근접, 매개 중심성을 분석한 결과, 최초방문자와 재방문자의 상위 관광목적지는 전반적으로 동일했지만 재방문자가 선택한 관광목적지 중 신촌/홍대주변, 강남역, 가로수길 등은 중심성 지수가 높아지면서 결절지로서의 역할이 강화되는 변화를 보였다. 즉, 재방문자는 최근 국내에서도 젊은 연령층에게 각광받고 있는 신흥관광지에 더 매력을 느끼고 있는 것으로 파악된다. 이러한 분석결과를 통해 본 연구가 방문자 특성에 따른 관광상품 개발 및 운영에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. This paper investigates differences of tourism destination choices for sightseeing in Seoul between first-time visitors and repeat visitors. We constructed social network using secondary data from "2015 International Visitor Survey" and analyzed its density and centrality. Study results find that: (1) first-time and repeat visitors" tourism destinations are concentrated in areas located north of the Han river. The proximity of destinations suggests the positive effects resulting from the movement network. (2) As the result of degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, the highest ranking tourism destinations for both visitor groups are identical, but indexes of centralities in repeat visitors" destinations increase, including Shinchon/ Hongik University, Gangnam station, and Garosu-gil. Therefore, the roles of these destinations are becoming established as tourism hubs and are popular among younger visitors as well as attract repeat visitors. Results of this study will be a useful reference in developing and managing new tourism products.

공항 네트워크의 특성 분석-한중일 항공시장 통합을 전제로

오성열,박용화,윤신 대한교통학회 2009 大韓交通學會誌 Vol.27 No.5

Air transport markets are composed of airlines’ networks through their base airports. The analysis of an air transport market has been focusing on determining the efficiency or competitiveness of airports or airlines in the market using number of routes, number of passengers, transfer rates, revenues, costs, and other data. However, little work has been done in analyzing the airport network itself. Assuming the air transport markets of Korea, China, and Japan are integrated, this paper aims to analyze the characteristics of the resulting airport network. To that end, the degree of connectivity, the degree of closeness, and the betweenness of centrality are employed. The analysis shows that Incheon International Airport is better than most other airports in terms of the degree of connectivity and that of closeness. Airports in Japan, however, exhibit strong connectivity but weak closeness and betweenness of centrality. Although it has low connectivity, Shenyang Airport has a possibility of becoming an attractive point of the integrated market in the future due to its high degree of closeness. 항공운송 시장은 항공사의 수많은 네트워크로 구성되어 있으며 공항은 이들 항공사들이 터를 잡고 있는 곳이다. 지금까지 항공시장의 분석은 주로 항공사나 공항을 대상으로 효율성을 평가하고 경쟁력을 비교하여 왔으며, 그 지표로서 노선수, 여객수, 환승률, 수익, 비용 등을 사용해왔다. 그러나 공항이 구축한 네트워크 자체의 특성을 가지고 분석한 경우는 드물었다. 본 연구는 공항을 중심으로 연결되어 있는 공항 네트워크를 대상으로 사회과학, 물리학, 컴퓨터공학 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 네트워크의 특성 분석 방법론을 적용하고자 하였다. 본 연구의 네트워크 범위는 한국, 중국, 일본 등 3국의 통합된 항공운송시장으로 가정하였다. 네트워크의 특성 분석은 ‘연결정도’, ‘근접도’. ‘매개중심성’ 등 3개 요소로 나누어 이루어졌고 그 결과 연결정도와 근접도가 모두 우수한 공항으로는 인천공항이 선정되었다. 향후 한중일의 통합운송시장이 실현될 경우, 중요성이 커질 공항으로는 중국의 선양공항으로 보았다. 일본의 공항들은 연결정도에서는 강하나 근접도와 매개중심성 측면에서 중국의 주요 공항보다는 상대적으로 열악한 것으로 나타났다.

키워드 네트워크 분석을 이용한 지리공간정보의 글로벌 연구 동향 분석

김병선,정민우,전상은,신동빈 대한공간정보학회 2015 Spatial Information Research Vol.23 No.1

The aim of this study is to examine the research trends of global scientific production of Geospatial Information (GI) papers from 1998 to 2013 by using keyword network analysis. This study constructed keyword network model through papers and keywords related to GI research retrieved from the Web of Science DB and performed keyword network analysis such as Degree Centrality, Betweenness Centrality, and Closeness Centrality. The results show that GI has been steadily applied to various fields, and also the research trends of GI techniques could be quantitatively characterized through keyword network analysis. This study result can be applied to establish the policies and the national R&D planning of geospatial information. 본 연구는 1998년부터 2013년까지 지리공간정보와 관련된 연구 논문에 대해 키워드 네트워크 분석 기법을 적용하여 분석하고 글로벌 차원에서 지리공간정보 연구의 흐름을 도출하는데 목적이 있다. 이를 위해 Web of Science 학술 자료 검색 엔진을 이용하여 지리공간정보와 관련된 논문과 주요 키워드를 추출하였다. 그리고 추출된 키워드를 이용해 키워드 네트워크 자료를 구축하고 시기별 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 근접중심성을 분석하였다. 그 결과 다양한 분야에서 지리공간정보가 활용되어 왔음을 확인할 수 있었고 관련된 기술의 연구 동향을 계량적으로 파악할 수 있었다. 이러한 연구 결과는 지리공간정보에 대한 정책과 연구 개발 계획을 과학적으로 수립하는데 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

키워드 네트워크를 활용한 항만연구 동향분석에 관한 연구

마혜민(Hye min Ma),윤성구(Sun goo Yoon),김형호(Hyung ho Kim),여기태(Gi tae Yeo) 한국국제상학회 2017 國際商學 Vol.32 No.2

본 연구는 키워드 네트워크를 활용하여 항만과 관련되어 국내저널에 게재된 논문을 대상으로 연구동향을 분석하였다. 연구동향 분석을 위해 국내 58개 학회지를 중심으로 589개의 논문을 활용하였으며 2,249개의 키워드를 연구에 사용하였다. 전체 기간은 2007년-2016년까지 10년이며 5년 주기로 나누어 분석하였고 키워드별 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성을 도출하여 양적인 관점에서 살펴보았다. 네트워크 중심성 분석결과 2012-2016 기간의 매개중심성을 제외하고 모두 ‘항만경쟁’이 1위를 기록했으며 전체 중심성 분석에서 가장 중요한 항만은 ‘부산항’으로 나타났다. 연결중심성 분석결과 전체 기간과 5년 주기 분석에서 ‘항만경쟁’ 과 ‘컨테이너 터미널’이 각각 1위를 기록하였으며, ‘부산항’, ‘배후단지’ 등이 항만 분야에서 주목을 받았던 연구주제로 나타났다. 매개중심성과 근접중심성 결과 또한 ‘항만경쟁’과 ‘컨테이너 터미널’이 각각 1위로 나타났으며 연결중심성과 마찬가지로 ‘부산항’, 배후단지’ 등이 높은 순위를 기록하였다. 또한 항만 경쟁과 관련되어 있는 ‘서비스 품질’, ‘고객 만족’, ‘항만 선택’ 등이 상위에 나타났다. 모든 분석에서 가장 중요하게 나타난 항만은 ‘부산항’이며, ‘광양항’, ‘인천항’이 뒤를 이었다. Purpose: This paper aims to analyze the research trends of papers on ports published in domestic journals were analyzed using keyword networks. Research design, data, methodology: We apply the SNA(Social Network Analysis) Methodology using the degree, betweenness, closeness centrality. The analysis of research trends utilized 589 papers from 58 domestic societies and 2249 keywords. Results: In the results of the degree, betweenness, closeness centrality analysis, “port competition” and “container terminal” ranked first in the overall period and 5-year analyses respectively, while “Busan port” and “hinterland” were shown to be the research subjects that attracted the most attention in the port sector. In addition, “service quality,” “customer satisfaction,” and “port selection,” which are related to port competition, ranked high. Conclusion: We could measure and confirm that there was some significant result in the network on port from 2007 to 2016. The result of SNA analysis can be used as the basis for the future research. And keyword in 2007-2011 had been changed to the detailed subject in 2012-2016.