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초록

한국어

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.

영어

The transition to a non-face-to-face consumer society has rapidly occurred since Covid-19. The need for a subdivided urban logistics policy centered on courier delivery, a life-friendly last-mile logistics service, has been raised. This study proposes a SNS-based method that can analyze the demand relationship by region and product, respectively. We extend the market basket network (MBN) and co-purchased product network (CPN), find product category patterns, and confirm regional differences by using delivery order data. Our results imply that SNA analysis can be effectively applied to inventory distribution or product (SKU) selection strategies in urban logistics.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌 연구
2.1 국내 택배 서비스 수요 연구
2.2 물류 분야 SNA 활용 연구
2.3 상품 네트워크 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 네트워크 분석
4.1 데이터
4.2 이분 네트워크 생성
4.3 투영 네트워크 생성 및 선택
4.4 커뮤니티 탐지
4.5 커뮤니티 프로파일링
Ⅴ. 연구 결과
5.1 커뮤니티 탐지 결과
5.2 커뮤니티 프로파일링 결과
Ⅵ. 결론
6.1 요약
6.2 이론적 함의
6.3 실무적 함의
6.4 향후 연구 제언
참고문헌
Appendix
Abstract

저자

• 오경은 [ Kyungeun Oh | KAIST 경영대학 석사 ]
• 김수림 [ Sulim Kim | KAIST 경영대학 박사과정 ]
• 최한별 [ HanByeol Stella Choi | 명지대학교 경영정보학과 조교수 ] 교신저자
• 이희석 [ Heeseok Lee | KAIST 경영대학 교수 ]

참고문헌