표제지
목차
요약 21
EXECUTIVE SUMMARY 38
01. 서론 62
제1절 연구 배경 및 목적 62
1. 연구 배경 62
2. 연구 목적 66
제2절 연구 내용 및 방법 67
1. 연구 내용 67
2. 연구 방법 69
제3절 선행연구 검토 및 차별성 70
1. 선행연구 분석 71
2. 선행연구와 차별성 72
02. 해양수산 분야 미래 리스크 발굴 75
제1절 해양수산 미래 리스크 빅데이터 분석 75
1. 빅데이터 분석 개요 75
2. 빅데이터 분석 절차 및 방법론 78
3. 빅데이터 분석 결과 88
제2절 해양수산 분야 예비 리스크 도출 108
1. 예비 리스크 도출 방법 108
2. 예비 리스크 도출 결과 109
제3절 해양수산 미래 리스크 발굴 133
1. 설문조사의 개요 133
2. 전문가 설문조사 결과 135
3. 대국민 설문조사 결과 149
4. 미래 리스크 발굴 결과 169
제4절 소결 177
03. 해양수산 분야별 미래 리스크 파급효과 분석 181
제1절 해운ㆍ물류 분야: 공급망 리스크로 인한 해운시황 변화 전망 181
1. 서론 181
2. 유사 사례 및 선행연구 183
3. 연구 방법 190
4. 분석 결과 200
5. 서포트벡터머신(SVM) 분석 218
6. 결론 및 정책제언 224
제2절 항만 분야: 공급망 리스크로 인한 물동량 변화 전망 228
1. 서론 228
2. 유사 사례 및 선행연구 231
3. 연구 방법 241
4. 분석 결과 245
5. 결론 및 정책제언 269
제3절 해양 분야: 코로나19 대유행에 따른 해양관광의 변화 예측 272
1. 분석 배경 및 목적 272
2. 유사 사례 및 선행연구 273
3. 분석 방법 285
4. 시뮬레이션 구축 및 실증분석 결과 305
5. 정책적 시사점 321
제4절 수산 분야: 공급망 리스크로 인한 주요 수산물 수급 변화 전망 323
1. 서론 323
2. 유사 사례 및 선행연구 325
3. 연구 방법 332
4. 분석 결과 355
5. 결론(정책 시나리오) 및 정책제언 360
04. 결론 및 정책제언 376
제1절 요약 및 결론 376
1. 연구의 요약 376
제2절 정책제언 383
1. 공급망 충격 조기경보 시스템 개발 383
2. 리스크 분석 방법론의 고도화 386
3. 지속적인 해양수산 분야 리스크 인식조사 수행 387
4. 리스크의 파급력 분석을 통한 선제적 정책 수립 388
참고문헌 389
[부록] 403
판권기 448
〈표 1-1〉 2021 해양수산 분야별 상위 10개 미래 리스크 발굴 결과 64
〈표 1-2〉 본 연구와 선행연구의 차별성 73
〈표 2-1〉 해양수산 및 미래 분야 주요 이슈 분석 개요 78
〈표 2-2〉 수집 대상 언론매체 79
〈표 2-3〉 분야별 언론매체 수집 키워드 및 수집 건수 79
〈표 2-4〉 수집 대상 학술 저널 및 저널별 건수 80
〈표 2-5〉 불용어 사전(일부) 83
〈표 2-6〉 사용자 사전(일부) 83
〈표 2-7〉 토픽 모델링 수행 절차 86
〈표 2-8〉 연도별 해양수산 분야 토픽 모델링 결과(해양) 89
〈표 2-9〉 연도별 해양수산 분야 토픽 모델링 결과(수산) 92
〈표 2-10〉 연도별 해양수산 분야 토픽 모델링 결과(해운ㆍ물류) 94
〈표 2-11〉 연도별 해양수산 분야 토픽 모델링 결과(항만) 97
〈표 2-12〉 해양사고 발생 및 인명피해(2017~2021) 106
〈표 2-13〉 원인별 해양사고 발생 현황(2017~2021) 106
〈표 2-14〉 분야별/연도별 감성분석 결과 107
〈표 2-15〉 토픽 모델링 분석 데이터 분류 목록 109
〈표 2-16〉 해양수산 분야 예비 리스크(언론매체 기사_해양) 110
〈표 2-17〉 해양수산 분야 예비 리스크(언론매체 기사_수산) 112
〈표 2-18〉 해양수산 분야 예비 리스크(언론매체 기사_해운ㆍ물류) 114
〈표 2-19〉 해양수산 분야 예비 리스크(언론매체 기사_항만) 116
〈표 2-20〉 해양수산 분야 예비 리스크(논문_국내) 118
〈표 2-21〉 해양수산 분야 예비 리스크(논문_국외) 121
〈표 2-22〉 해양수산 분야 예비 리스크(정책ㆍ전략 보고서) 124
〈표 2-23〉 해양수산 분야 예비 리스크 결과(해양) 127
〈표 2-24〉 해양수산 분야 예비 리스크 결과(수산) 129
〈표 2-25〉 해양수산 분야 예비 리스크 결과(해운ㆍ물류) 130
〈표 2-26〉 해양수산 분야 예비 리스크 결과(항만) 132
〈표 2-27〉 해양수산 리스크 설문조사의 진행 134
〈표 2-28〉 전문가 응답자 분포 136
〈표 2-29〉 전문가들의 미래 리스크 인식도 137
〈표 2-30〉 해양 분야 예비 리스크 평가 결과 139
〈표 2-31〉 수산 분야 예비 리스크 평가 결과 141
〈표 2-32〉 해운ㆍ물류 분야 예비 리스크 평가 결과 144
〈표 2-33〉 항만 분야 예비 리스크 평가 결과 146
〈표 2-34〉 일반 국민 설문조사용 분야별 리스크(각 30개) 148
〈표 2-35〉 일반 국민 설문조사 개요 150
〈표 2-36〉 응답자 특성 150
〈표 2-37〉 일반 국민의 미래 리스크 인식도 157
〈표 2-38〉 일반 국민의 해양 분야 미래 리스크 평가 결과 158
〈표 2-39〉 전문가 설문과 일반 국민 설문 결과의 해양 분야 리스크 비교(10위) 160
〈표 2-40〉 일반 국민의 수산 분야 미래 리스크 평가 결과 161
〈표 2-41〉 전문가 설문과 일반 국민 설문 결과의 수산 분야 리스크 비교(10위) 163
〈표 2-42〉 일반 국민의 해운ㆍ물류 분야 리스크 평가 결과 163
〈표 2-43〉 전문가 설문과 일반 국민 설문 결과의 해운ㆍ물류 분야 리스크 비교(10위) 166
〈표 2-44〉 일반 국민의 항만 분야 리스크 평가 결과 166
〈표 2-45〉 전문가 설문과 일반 국민 설문 결과의 항만 분야 리스크 비교(10위) 169
〈표 2-46〉 해양수산 분야별 10대 미래 리스크 170
〈표 2-47〉 2021년과 2022년 해양수산 분야별 10대 미래 리스크 비교 172
〈표 2-48〉 2022년 해양수산 분야 10대 미래 리스크 174
〈표 2-49〉 2022년 해양수산 분야 10대 미래 리스크(평균 계산법) 175
〈표 2-50〉 2022년 해양수산 분야 10대 미래 리스크(재계산 결과) 176
〈표 2-51〉 2021년 분야별 파급효과 분석 대상 리스크 179
〈표 3-1〉 해운ㆍ물류 분야 리스크 관련 연구논문 주요 키워드 184
〈표 3-2〉 연구 동향 클러스터 분석 185
〈표 3-3〉 연구 방법 개요 190
〈표 3-4〉 기사-키워드 이원모드 행렬 193
〈표 3-5〉 키워드-키워드 일원모드 행렬 193
〈표 3-6〉 네트워크 텍스트 분석 절차 196
〈표 3-7〉 빈출 단어(상위 10개) 203
〈표 3-8〉 기사-키워드 에지리스트(일부) 205
〈표 3-9〉 연결중심성 분석 결과 208
〈표 3-10〉 매개중심성 분석 결과 209
〈표 3-11〉 근접중심성 분석 결과 211
〈표 3-12〉 페이지랭크 분석 결과 212
〈표 3-13〉 토픽 모델링 분석 결과 215
〈표 3-14〉 연결중심성 분석 주요 결과(토픽그룹1) 216
〈표 3-15〉 연결중심성 분석 주요 결과(토픽그룹2) 216
〈표 3-16〉 연결중심성 분석 주요 결과(토픽그룹3) 217
〈표 3-17〉 연결중심성 분석 주요 결과(토픽그룹4) 218
〈표 3-18〉 연결중심성 분석 주요 결과(토픽그룹5) 218
〈표 3-19〉 로이즈 리스트 문자 전처리 결과(컨테이너 기사) 220
〈표 3-20〉 SVM을 통해 분류된 긍정어 및 부정어(컨테이너 기사) 221
〈표 3-21〉 SVM 기법을 활용한 컨테이너 시황 예측 결과 222
〈표 3-22〉 주요 리스크 요인 분석 종합 225
〈표 3-23〉 공급망 리스크 요인 234
〈표 3-24〉 기초통계량 244
〈표 3-25〉 연도별 주요 지역 평균 항만 혼잡지수 추이 252
〈표 3-26〉 연도별 주요 항만물동량(만TEU) 및 성장률(%) 255
〈표 3-27〉 GSCPI의 적정 시차 분석 결과 257
〈표 3-28〉 GSCPI-부산항의 VAR 모형의 물동량 영향분석 결과 257
〈표 3-29〉 GSCPI의 부산항 물동량에 대한 충격반응 계수 259
〈표 3-30〉 연도별 부산항 항만물동량 예측치(만TEU) 및 성장률(%) 259
〈표 3-31〉 GSCPI-상하이항의 VAR 모형의 물동량 영향분석 결과 260
〈표 3-32〉 GSCPI-LA/LB항의 VAR 모형의 물동량 영향분석 결과 262
〈표 3-33〉 적정 시차 분석 결과 264
〈표 3-34〉 네 변수 VAR 모형의 부산항 물동량 영향분석 결과 265
〈표 3-35〉 네 변수 VAR 모형의 상하이항 물동량 영향분석 결과 265
〈표 3-36〉 네 변수 VAR 모형의 LA/LB항 물동량 영향분석 결과 266
〈표 3-37〉 시스템다이내믹스 분석 절차 287
〈표 3-38〉 시스템 사고와 시스템다이내믹스 289
〈표 3-39〉 분석 자료 현황 293
〈표 3-40〉 수산물 소비자물가지수의 추이(2005=100) 327
〈표 3-41〉 전략적 판단에 영향을 주는 변수 362
〈표 3-42〉 전략적 판단에 영향을 주는 변수 조정값 362
〈표 3-43〉 통계적 난수처리를 위한 최솟값 최댓값 374
〈그림 2-1〉 텍스트 마이닝 인접 분야 76
〈그림 2-2〉 연구모형 도식 77
〈그림 2-3〉 데이터 전처리 과정 82
〈그림 2-4〉 토픽 모델링 알고리즘 도식 85
〈그림 2-5〉 CONCOR 분석 결과(해양) 101
〈그림 2-6〉 CONCOR 분석 결과(수산) 102
〈그림 2-7〉 CONCOR 분석 결과(해운ㆍ물류) 103
〈그림 2-8〉 CONCOR 분석 결과(항만) 104
〈그림 2-9〉 최근 10년 내 리스크 발생 빈도 증가 여부(2021, 2022년 비교) 152
〈그림 2-10〉 최근 10년 내 리스크 발생 강도 증가 여부(2021, 2022년 비교) 153
〈그림 2-11〉 리스크 관리의 중요성 여부(2021, 2022년 비교) 154
〈그림 2-12〉 리스크 관리 수준 향상 여부(2021, 2022년 비교) 155
〈그림 2-13〉 리스크 관리 체계 강화 여부(2021, 2022년 비교) 156
〈그림 2-14〉 해양 분야 상위 10개 미래 리스크 159
〈그림 2-15〉 수산 분야 상위 10개 미래 리스크 162
〈그림 2-16〉 해운ㆍ물류 분야 상위 10개 미래 리스크 165
〈그림 2-17〉 항만 분야 상위 10개 미래 리스크 168
〈그림 2-18〉 2022년 해양수산 분야 10대 미래 리스크 도출 결과 175
〈그림 3-1〉 연도별 논문게재 현황 184
〈그림 3-2〉 토픽 모델링 행렬 곱셈 197
〈그림 3-3〉 LDA 토픽모델링 토픽 산출과정 198
〈그림 3-4〉 SVM 흐름도 199
〈그림 3-5〉 연도별 기사 분포 201
〈그림 3-6〉 빈출 단어 워드클라우드 204
〈그림 3-7〉 SVM 결정경계 219
〈그림 3-8〉 테스트 기간 정확도 추이 222
〈그림 3-9〉 컨테이너 운임과 뉴스 심리 지수 추이 223
〈그림 3-10〉 연구 프레임워크 238
〈그림 3-11〉 Global Supply Chain Pressure Index 239
〈그림 3-12〉 주요 항만물동량 변화 추이(만TEU) 242
〈그림 3-13〉 글로벌 공급망 압력지수 추이 246
〈그림 3-14〉 아시아-북미 컨테이너선 평균 운항 시간 247
〈그림 3-15〉 컨테이너선 정시성 248
〈그림 3-16〉 컨테이너선 선대 공급량(천TEU) 249
〈그림 3-17〉 상하이 컨테이너 운임지수 250
〈그림 3-18〉 항만 혼잡지수 251
〈그림 3-19〉 산업생산지수 253
〈그림 3-20〉 소매판매지수 254
〈그림 3-21〉 GSCPI의 충격반응분석 결과(부산항) 258
〈그림 3-22〉 GSCPI의 충격반응분석 결과(상하이항) 261
〈그림 3-23〉 GSCPI의 충격반응분석 결과(LA/LB항) 262
〈그림 3-24〉 네 변수 VAR 모형의 부산항 물동량 충격반응분석 결과 268
〈그림 3-25〉 허베이스피릿호 사고 경위와 피해 규모 274
〈그림 3-26〉 후쿠시마 제1 원자력발전소 사고 당시 277
〈그림 3-27〉 코로나19 위험지각과 방문의사, 자기효능감 관계 280
〈그림 3-28〉 해양치유관광 활성화를 위한 방안 281
〈그림 3-29〉 코로나19로 인한 관광산업 회복을 위한 해양레저관광 지원방안 281
〈그림 3-30〉 관광 수요와 관광경제의 인과지도 282
〈그림 3-31〉 코로나19 방역조치와 관광개발에 대한 인과지도 283
〈그림 3-32〉 코로나19와 관광산업에 대한 인과지도 284
〈그림 3-33〉 시스템다이내믹스 구성요소(벤심 DSS 9.3 소프트웨어 활용) 290
〈그림 3-34〉 분석 대상 지역: 거제시 292
〈그림 3-35〉 시스템다이내믹스 개념모델 사례(해양관광정책) 296
〈그림 3-36〉 코로나19로 인한 연안관광 영향의 인과지도(안) 299
〈그림 3-37〉 전염병으로 인한 관광여행의 변화 전망 300
〈그림 3-38〉 낙동강 하구 생태관광의 전환계획에 대한 인과지도 303
〈그림 3-39〉 코로나19로 인한 관광여행의 변화 전망 306
〈그림 3-40〉 거제시 방문 관광객 수와 SNS 검색량(Pearson's r = 0.402) 308
〈그림 3-41〉 거제시 방문 관광객 수와 처리되는 쓰레기 개수 310
〈그림 3-42〉 실제 데이터와 시뮬레이션 결과의 비교 311
〈그림 3-43〉 해양관광 요소별 시뮬레이션 결과 비교 312
〈그림 3-44〉 민감도 분석 결과 314
〈그림 3-45〉 시나리오(1)의 분석 결과 316
〈그림 3-46〉 시나리오(2)의 분석 결과(1) 318
〈그림 3-47〉 시나리오(2)의 분석 결과(2) 320
〈그림 3-48〉 소비정책, 수매 정책, 금어기 정책 결합 시나리오 비교 325
〈그림 3-49〉 MG 파동으로 인한 생산 피해(좌측)와 사회적 후생 변화(우측) 326
〈그림 3-50〉 명태 산업 가치사슬 329
〈그림 3-51〉 Rebs et.al.(2019)의 지속가능한 공급망사슬 개념도 330
〈그림 3-52〉 비어 게임의 유통망 구조 원형 331
〈그림 3-53〉 수산부문 전망모형 KMI-FOSiM 전체 구조도 332
〈그림 3-54〉 국제유가 상승에 따른 어로어업 주요 지표 변화 전망 결과 333
〈그림 3-55〉 2013년 1월~2022년 7월 명태 도매가격 변화 334
〈그림 3-56〉 도매가격과 수입 단가의 관계 335
〈그림 3-57〉 도매가격과 순수입량의 관계 336
〈그림 3-58〉 순수입량의 변화 상세 337
〈그림 3-59〉 평년 기준 월별 데이터 337
〈그림 3-60〉 명태 수입 단가 변화 상세 338
〈그림 3-61〉 명태 도매가격 변화 종합 339
〈그림 3-62〉 명태 공급망의 구조 341
〈그림 3-63〉 유통업자의 전략 유형 342
〈그림 3-64〉 X-이벤트 유형과 공급량 조절 영향 요인 343
〈그림 3-65〉 도매업자의 기대 심리 모델 저량-유량도 346
〈그림 3-66〉 도매업자의 기대 심리 시뮬레이션 결과 348
〈그림 3-67〉 가격 하락에 대한 기대조정 시간에 대한 민감도 349
〈그림 3-68〉 도매업자 관점에서의 시장 균형 모델 350
〈그림 3-69〉 기준가격에 따른 변화 351
〈그림 3-70〉 수요 탄력성에 따른 도매가격 변화 352
〈그림 3-71〉 Type Ⅱ. X-이벤트 시뮬레이션 결과 355
〈그림 3-72〉 X-이벤트 시기의 영향 356
〈그림 3-73〉 Type Ⅲ. X-이벤트 시뮬레이션 결과 358
〈그림 3-74〉 시나리오 1: 초과수익 기대 심리 제거 시점에 따른 변화 363
〈그림 3-75〉 시나리오 2: 가격 상승 폭에 따른 변화 365
〈그림 3-76〉 시나리오 3: 가격 조정 시간에 따른 변화 1 367
〈그림 3-77〉 시나리오 3: 가격 조정 시간에 따른 변화 2 369
〈그림 3-78〉 시나리오 4: 균형가격대 상승 폭에 따른 변화 370
〈그림 3-79〉 시나리오 5: 수요 탄력성에 따른 변화 373
〈그림 3-80〉 몬테카를로 다변량 시뮬레이션 결과 375
〈표 부록-1〉 본 연구 관련 선행연구 현황 403