이 연구는 전염병의 잠재적 확산 가능성이 높은 지역의 탐색을 목적으로, 코로나19 전후의 버스 네트워크 클러스터의 시공간적 변화를 분석한다. 분석방법으로는 Getis와 Ord의  통계를 공간 네트워크로 확장 및 적용한  통계 값을 사용하였다. 이 과정은 서울시 전체 버스 네트워크의 개별 흐름에 대해 각각 적용되기 때문에 대규모 연산을 위해 병렬컴퓨팅 방식을 적용한 슈퍼컴퓨터를 사용하였다. 연구 결과, 첫째, 코로나19 이후 버스 네트워크가 일부 흐름으로 집중된 경향을 보였다. 둘째, 코로나19이 후의 버스 흐름은 주거지, 농업지로의 이동은 증가하고 상업지역, 교통지역으로의 이동은 감소했음을 확인하였다. 셋째, 중심업무 지구 중 여의도 방면의 클러스터, 구로디지털단지역 방면의 클러스터와 달리, 강남일대는 코로나19 전후의 유의미한 변화가 나타나 지 않았다. 이 연구는 국내에서 처음으로 코로나19전후의 버스 네트워크 클러스터를 확인하고 변화 특징을 제시한다는 의미가 있다.

환경과 교통이슈로 자전거가 대안적 교통수단으로 주목받는 가운데, 많은 나라에서 자전거 이용을 촉진하기 위해 공유경제 플랫폼인 공공자전거 사업을 운영 중이다. 서울시 역시 공공자전거인 “따릉이”를 5년째 운영 중이며, 이제 따릉이는 서울의 단거리 교통수단 중 하나로 자리매김하였다. 이 연구는 따릉이가 몇 가지 문제점을 가지고 있으며 개선이 필요하다고 주장한다. 이 연구는 자전거 흐름의 시공간적 패턴을 파악하고 그 원인을 설명하고자 한다. 이를 위해 따릉이의 요일, 시간대별 이용 패턴을 분석하고, 서울시의 주요 자전거 네트워크 클러스터를 찾는다. 네트워크 클러스터를 찾기 위해서 Getis와 Ord의 Gi통계를 공간 네트워크로 확장 적용하였다. 이후 통계적 유의성을 검증하기 위해 부트스트랩 치환법(Bootstrap permutation)을 사용하였다. 연구결과 서울시 에서 시계열에 영향받지 않는 명확한 자전거 네트워크 클러스터를 확인하였다. 하지만 국지적 분석 결과는 시간대별 통행 방향에 명백한 차이를 보여준다. 이 연구는 따릉이의 효과적, 효율적 운영을 위해서 따릉이 이용 패턴의 시간, 공간적 차이를 측정하고 반영해야 한다고 제안한다.

본 연구는 지역 클러스터 내에 존재하는 기술지식 교류 네트워크의 전반적인 구조적 특징을 파악하기 위해 사회네트워크 분석에 토대한 구조적 등위성 분석을 실증적으로 수행한다. 지금까지 기존 연구들은 구조적으로 등위적인 집단들 간에 성과차이가 존재하는 것으로 개념적으로 주장하였다. 그러나, 이에 대한 실증연구가 거의 없어 본 연구가 이를 보완하기 위해 수행되었다. 분석을 위해 구미국가산업단지 내에서 53개의 기술지식 교류 관련 협회 등을 조사하여 2550개 기업의 2-mode 네트워크 데이터를 활용하였다. 분석결과, 구조적 등위 집단들이 규정되고 중요한 기업들의 속성에 기초하여 네트워크 기존기업(established firms), 중개 기업(broker firms), 신생기업(emerging firms), 고립 기업(isolationist firms)으로 4개의 역할이 결정될 수 있었다. 또한, 블록 1에서 불록 4로 구분된 각각의 구조적 등위 집단들 즉, 역할들 간의 성과(매출액), 급진적 혁신성향, 기술혁신역량 차이에 대한 검증에서는 역할마다 검증결과가 차별적일 수 있음이 본 연구를 통해 제시되었다. 마지막으로 본 연구는 구조적으로 등위적인 집단들 간의 성과차이에 대한 연구를 발전시킬 필요성을 제안한다.

Climate changes from global warming and reduction in agricultural land result in volatility of prices of agricultural products, causing a imbalance of food market in Korea. It is necessary to develop a transnational food industry cooperation system among Korea, China and Russia that directly or indirectly affect food industry in terms of the whole industrial network. This study analyzes the value chain and linkage in the agriculture, forestry and fisheries industries in three nations. The unit structure and the industrial patterns of three nations were derived using the World Input-output Table (WIOT) from 2004 to 2014 every five years. This paper is expected to contribute to develop food security cooperation in the northern part of the Korean peninsula and to promote the mutual growth of food industry through industry linkage and cooperation.