우리나라 전체 방송사업매출액이 증가하고 있는 상황에서 지상파방송사업자의 매출액은 정체되는 반면 후발 진입자인 종합편성 방송채널사용사업자의 매출액은 증가하고 있다. 본 연구는 이러한 상황에서 3개 중앙 지상파방송과 4개 종합편성방송의 상대적 효율성과 초효율성을 분석하여 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 2012년부터 2019년까지의 투입 및 산출 자료를 활용하였으며 상대적 효율성을 측정하는 DEA 모형 중에서 비방사형 모형인 Additive DEA와 Additive Super-efficiency DEA를 사용하였다. 분석에서는 규모의 경제가 존재하는 방송산업의 특성을 반영하여 가변규모수익(VRS)을 가정하였다. 분석결과, 유형자산의 투입여유분이 중앙 지상파방송의 효율성을 감소시키는 가장 두드러진 비효율의 원인으로 나타났으며 종합편성방송은 유형자산의 투입여유분과 매출액의 산출여유분에서 비효율의 원인이 발생하였다.
본 연구에서는 상용성 공정모사기인 BR&E사의 PROMAX를 사용하여 amine류 흡수제인 30 wt%의 MEA수용액, 30 wt%의 DEA수용액 그리고 50 wt%의 MDEA수용액과 50 wt%의 MDEA에 첨가제로써 3 wt%의 piperazine을 첨가한 공정을 이용하여 천연가스 중에 포함되어 있는 산성가스인 $CO_2$와 $H_2S$ 성분의 제거 성능에 대한 비교 작업을 수행하였다. 공정모사 결과로 MEA는 상대적으로 많은 $CO_2$를 제거 할 수 있는 반면에 DEA, MDEA, MDEA와 첨가제인 piperazine은 $H_2S$를 많이 제거한다는 것을 알 수 있었고, MEA 30 wt%수용액의 경우는 lean amine의 circulation rate가 가장 적은 것으로 나타냈다. 재비기의 heat duty는 MDEA 50 wt%에 첨가제인 piperazine 3 wt% 수용액이 가장 적음을 알 수 있었다. 또한 MDEA 그리고 MDEA와 첨가제인 piperazine을 비교해 보면 첨가제로 인하여 solvent circulation rate가 감소된 것을 알 수 있었다.
저출산 고령화로 인한 입학자원의 감소와 교육의 질에 대처하기 위한 대학구조개혁 및 조정은 필요한 것으로 인식되고 있으며 이에 따른 국내 고등교육 시장에서 관심을 많이 받고있는 정책은 대학구조개혁이라고 할 수 있다. 국내 사립대학의 자원입력과 성과 관점에서 상대적 효율성을 분석하기 위하여 DEA 기법을 적용하여 사립대학 운영 효율성을 측정하고 평가결과를 2018년 대학기본 역량진단 실제 결과와 비교 분석함으로써 실용적 사용 가능성에 대해 확인한다. 연구분석에 사용되는 입력 및 산출변수는 대학알리미 공지자료를 이용하였다. 운영 효율성 분석결과, 25개 DMU 중에서 BCC 모델의 경우 48% (12개 대학)가 효율적인 것으로 나타났으며 자율개선대학이 아닌 역량강화 대학들 중(中) 일부가 효율적으로 운영되고 있는 것으로 나타났고 DEA 분석결과를 통하여 비효율적인 집단에 대한 개선방안을 찾아볼 수 있었다. 본 연구는 여러 입·출력요소를 동시에 고려하여 잉여, 부족값을 확인 할 수 있는 DEA-Additive 모델을 통해 사립대학의 상대적 효율성을 확인하고 개선방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 이를 통하여 각 대학 입·출력요소에 관한 제한된 자원을 효율적 활용을 적용하기 위한 노력에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구의 목적은 최근의 장교 지원율 하락에 따른 장교획득 수준의 시대적 심각성을 반영하여 장교 양성과정에서 핵심적인 역할을 수행하고 있는 일반대학 군사학과의 운영 수준을 상대적인 평가, 분석을 바탕으로 실증적 연구를 통하여 확인해 보고 개선을 위한 의미있는 결과를 확인하였다. 육군과 협약, 준협약을 통하여 운영되고 있는 일반대학 군사학과는 11개이며 대학별 군사학과 운영을 위해 투입되는 자원입력과 성과관점에서 자료포락분석법(DEA, Data Envelopment Analysis)을 적용하여 상대적인 효율성을 분석하고 개선을 위한 구체적인 방향을 확인하였다. 운영 효율성 분석결과, 11개 DMU 중에서 BCC모델의 경우 6개 대학이 효율적인 것으로 나타났고 자료포락분석 방법을 통하여 효율적, 비효율적인 집단에 대한 구분을 통해 평가결과를 확인해 볼 수 있었다. 본 연구는 상대적인 효율성을 평가하는데 여러 개의 평가요소를 한꺼번에 반영하여 초과, 부족한 부분을 나타내는 DEA-Additive 모델을 통해 비교대상 대학 군사학과들의 상대적인 측면에서 효율성을 확인하고 발전을 위한 구체적인 정보를 확인한다는 점에서 실용적 가치가 있을 수 있다.
경영자가 가격이나 원가와 관련된 정확한 정보를 얻을 수 있다면 DEA모형을 이용하여 기술적 효율성 뿐 만 아니라 배분적 효율성과 관련된 분석이 가능해진다. 배분적 효율성을 분석하므로서 총체적 효율성을 기술적 효율성과 배분적 효율성으로 분해할 수 있고 이를 통해 보다 다양한 분석수단을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 기본적 DEA 모형을 변형하여 배분효율성을 분석할 수 있는 DEA모형을 설계한다. 우선 예산선에 바탕을 둔 비용최소화 모형을 설계하고 이것을 다시 이익 극대화 모형으로 변환한 후 가산형의 DEA 모형으로 재설계한다. 가격정보가 주어진 경우 기술적 효율성의 범주를 벗어난 보다 다양한 형태의 효율성 분석이 가능해져 성과평가 및 그 결과의 해석 그리고 보다 현실성 있는 경영개선방안의 도출이 가능해진다.
Superconductor wire fabricated by electrophoresis showed its critical current density depended on parameters such as applied voltage and deposition time. Substrate and suspension solutions. and its properties are also important parameters. When same optimal parameter and condition was used, deposition density of superconductor film affect directly its critical current density. In this study, therefore, electrophoretic deposition technique was utilized for a densification of YBCO superconducting wire, and researches on electrophoretic suspension solutions and additive were experimentally performed for an improvement of the critical current density of fabricated electrophoretically superconducting wire. The samples fabricated in the solution with the additive, 8 vol.% of 1% PEG(1000), showed the highest critical current density.
Metal parts are produced by conventional methods such as casting, forging and cutting, extrusion, etc. However, nowadays, with additive manufacturing (AM), it is possible to directly commercialize by means of stacking of equipment to the 3D drawing and use of high precision tools such as laser source. Thus, drawing of materials is an important aspect in delivering good products. AM deals with production of lighter aircraft parts and few more three-dimensional molds, it wish to manufacture special medical parts and want to steadily expand the new market area. The cost of related equipment and materials are still expensive and difficult to obtain on a mass production. However, the ability to make changes and lead the innovation in the paradigm of traditional manufacturing process is still effective. In this paper, we introduce metal AM and the principles of the related devices, metal powder production process, and their application.
In order to enhance sustainable war fighting capabilities, it is important to maintain a good ammunition support system. In this paper, we evaluate the performance of Ammunition companies using Imprecise Data Envelopment Analysis (IDEA)-BCC and IDEA-Additive model, which can deal with imprecise data in DEA. In order to select a list of input and output variables, we used a multiple regression analysis. We could choose input variables that have significant effects on the output performance with stepwise regression model. From the regression analysis, the number of soldiers, officers, and ammunition warehouses were selected as the input variables. Seven out of sixteen Ammunition companies were found to be inefficient by the IDEA-BCC model. And using IDEA-Additive model, we could identify the input excess and the output shortfall in reaching at a point on the efficiency frontier.
In this paper, we investigated dielectric and insulation characteristics of epoxy resin which includes elastomers to improve mechanical property, as varied additive elastomer contents with 5[phr], 10[phr], 15[phr], and 20[phr]. We measured permittivity and tan $\delta$ at 1kHz of signal frequency and room temperature. And we also measured BVD(break-down voltage) and volume resistivities. According to the experimental results, it is appeared that when the additive elastomer contents are increasing, permittivity, volume resistivity, BVD and volume resistance are decreasing because elastomer remains inferior to epoxy resin on electrical properties.
In order to enhance sustainable war fighting capabilities, it is important to maintain a good ammunition support system. In this paper, we evaluate the performance of ammunition companies using Imprecise Data Envelopment Analysis (IDEA)-BCC and IDEA-Additive model, which can deal with imprecise data in DEA. The input variables of IDEA models were selected by stepwise multiple regression analysis. With the regression model, we could choose the number of soldiers, officers, and ammunition warehouses as input variables that have significant effects on the output performance. Then, we applied the IDEA-BCC model with the concept of potential efficiency. The results of the model indicate that 8 out of 16 ammunition companies are efficient, 7 are inefficient, and 1 is potentially efficient. We could also identify the possible input excesses and output shortfalls to reach the efficient frontier using the IDEA-Additive model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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