본 연구는 미얀마 양곤 도심의 쇼핑몰 4곳에서 근무하는 523명의 구성원을 대상으로 정치적 기술이 리더-부하 교환관계(LMX)를 통해 개인성과에 미치는 영향을 검증하였다. 또한, 이 관계에서 팀 내 조언 네트워크 내향중심성의 조절된 매개효과를 분석하였다. 연구 결과, 정치적 기술은 LMX와 정(+)의 관계를 보였으며, LMX는 개인성과와 정(+)의 관계를 나타냈다. 정치적 기술은 LMX를 매개로 개인성과에 정(+) 의 관계가 있음을 보여줬다. 또한, 팀 내 조언 네트워크 내향중심성은 LMX와 개인성과 간의 관계를 정 (+)의 방향으로 조절하였으며, 정치적 기술이 LMX를 통해 개인성과에 미치는 매개효과를 강화하는 것으로 나타났다. 본 연구는 정치적 기술이 개인성과에 미치는 과정을 사회적 교환이론과 자원보존이론을 바 탕으로 설명하였다. 또한, 팀 내 수직적·수평적 관계를 통한 자원 획득의 중요성을 강조하였다. 이러한 결과는 조직 내 정치적 기술의 개발과 네트워크 형성의 중요성에 대한 실무적 시사점을 제공한다.
Using network betweenness centrality we attempt to analyze the characteristics of Seoul metropolitan subway lines. Betweenness centrality highlights the importance of a node as a transfer point between any pairs of nodes. This ‘transfer’ characteristic is obviously of paramount importance in transit systems. For betweenness centrality, both traditional betweenness centrality measure and weighted betweenness centrality measure which uses monthly passenger flow amount between two stations are used. By comparing traditional and weighted betweenness centrality measures of lines characteristics of passenger flow can be identified. We also investigated factors which affect betweenness centrality. It is the number of passenger who get on or get off that significantly affects betweenness centrality measures. Through correlation analysis of the number of passenger and betweenness centrality, it is found out that Seoul metropolitan subway system is well designed in terms of regional distribution of population. Four measures are proposed which represent the passenger flow characteristics. It is shown they do not follow Power-law distribution, which means passenger flow is relatively evenly distributed among stations. It has been shown that the passenger flow characteristics of subway networks in other foreign cities such as Beijing, Boston and San Franciso do follow power-law distribution, that is, pretty much biased passenger flow traffic characteristics. In this study we have also tried to answer why passenger traffic flow of Seoul metropolitan subway network is more homogeneous compared to that of Beijing.