This study aims to provide power generating plants with eco-efficiency information. To implement the purposes, of study, both DEA(Data, Envelopment Analysis) model and interview were incorporated in terms of methodologies. To analyze the managerial efficiency, total labor cost and number of employees were considered as input factors. CO2, NOx, and water also were considered as input factors to analyze eco-efficiency. Both annual total power product and annual total revenue were used as output factors. CRS(Constant Return to Scale) and VRS(Variable Return to) model were facilitated in this analysis. According to the findings, most of the power plants were evaluated as 'Efficient'' taking into consideration of average value, both 0.928 from CCR model and 0.969 from VRS model. 7 DMUs including DMU3 and DMU12 are efficient out of 35 DMUs relatively, other DMUs are inefficient. For results of inefficient output factors distribution, it was found that inefficiency for NOx was marked relatively higher than CO2. In order to improve the eco-efficiency in the power plants in the long term, the target amount of Co2 as well as NOx reduction needs to be properly proposed in consideration of particularity of power plants. In the long run, renewable energy, alternative fuels should be adapted to reduce the eco-inefficient.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.5
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pp.59-67
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2017
This study analyzes the efficiency of oriental hospitals using DEA(Data Envelopment Analysis). The input variables include the numbers of doctors, nurses, medical technicians, and beds. The output variable iscomprised of the sales account. The analysis tools used are EnPas and IBM SPSS Statistics 19. As a result of efficiency analysis, the private hospitals(establishment), less than 10 years in operation(operating period), containing less than 50 beds (number of the beds), located in the metropolitan area(location) showed high efficiency in the BCC(Banker, Charnes & Cooper) model, but indicated relatively low efficiency in CCR(Charnes, Cooper & Rhodes) model. This contradictory result is caused by inefficiencies in hospital size. The logistic regression analysis conducted to analyze the variables that affect the efficiency of oriental hospitals found that the efficiency decreased by 0.955 with each increase of 1 bed in the hospital.
Mega-corporations are emerging as a result of M&As (mergers and acquisitions) in the logistics industry. The global logistics market has progressed in a continuously competitive manner. Global logistics corporations provide integrated set of services, from production to disposal in order to manage the process efficiently throughout the diverse regions of the world. To advance into an total integrated logistics provider, the corporation must have professional knowledge in logistics and information technology which are necessary to deliver effective integrated logistics solutions. The government has integrated the logistics corporations both horizontally and vertically with the aim to foster logistics corporations possessing global competitiveness. Six years have passed since the implementation of the comprehensive (total) logistics industry certification system in pursuit of making Korea the hub for the Northeast Asian logistics market. This study compares and analyzes the efficiency of nine mega integrated logistics providers by applying the CCR model and BCC model. Each of the nine corporations is subject to certification as integrated logistics corporations. In Korea, nine corporations are certified individually as integrated logistics corporations out of the 31 logistics providers. The analysis showed that the Glovis was the most efficient integrated logistics provider reaching 100% in efficiency and displayed the highest efficiency for six consecutive years from 2005 to 2010. The study also found that the Glovis will be able to maintain 100% in efficiency rate, even though the input are increased over six times as many as those of 2010.
The purpose of this study is to use DEA modeling to make an analysis on 12 ODCYs in the hinterland of Busan North Port, so that it may propose possible ways to efficiently operate them. For analysis, this study adopted 3 input factors such as CY area, number of employees and number of cargo work equipments and also adopted 1 output factor, i.e. container throughput. According to the analysis DEA-CCR model, it was found that Chunil(YongDang CY) was the most efficient one among companies engaged in the operation of ODCY. And it was found that KCTC(YongDang CY), Kukbo(U-Am CY), KORAIL(BusanJin CY) and Hanjin (JaeSong CY) would need to boost the container throughput 5 or more times higher than current throughput with a view to improving cargo handling efficiency, while Sebang(U-Am CY), KCTC(U-Am CY), KCTC(YongDang CY), Hyopsung(YongDang CY) and Kukbo(U-Am CY) need to work on personnel restructuring targeted to current employees. Based on the analysis DEA-BCC model, it was found that Chunil(YongDang CY), Dongbu(ShinYoung GamMan CY), Intergis(GamMan CY) and Sebang(U-Am CY) were efficient companies, but KCTC(YongDang CY), Kukbo(U-Am CY), KORAIL(BusanJin CY) and Hanjin(JaeSong CY) were inefficient companies. Particularly, it was found that both KCTC(U-Am CY) and Kukbo(U-Am CY) would need to try harder to carry out personnel reshuffle than other comparable companies.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.2
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pp.609-615
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2014
Due to the recent global recession, the car industry demand levels have plummeted which led to a crisis in the automotive parts industry for the first time in history. Since the fourth quarter of 2008, the automotive parts manufacturers in America have faced a record loss and those in Japan and Europe who also had a strong track record are facing a weak economy. In addition, the domestic automotive parts industry is also affected by the global economic crisis. This research is that the relative efficiency analysis utilizing the DEA has done on the object of 25 small and medium-sized automotive parts manufacturers publicly listed, As the efficiency analysis result 6 of 25 manufacturers are efficient in CCR model and 12 manufactures have shown efficiency in BCC model, the efficiency analysis in consideration of the manufacturer size. The manufacturers with efficiency 1 in 25 manufacturers are DMU 1, 5, 7, 10, 18, 24 and the relatively benchmarking objects in other manufactures are DMU 1, 10, 24, Based on the results of this research, a direction to the domestic automotive parts manufacturers as well as a significant information will be provided in managing the companies in the future by the improvement of management efficiency through the practical efficiency analysis.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.31
no.1
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pp.1-10
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2008
The enormous budget of government and manpower are invested to the government funded institutes every year. The R&D investment focused on input has to be turned toward the investment based on the effectiveness of R&D activities. Measuring the efficiency of research activities is required in order to evaluate the effectiveness of R&D investment in these institutes. The purpose of this paper is to evaluate the relative efficiency of research activities performed in 19 government funded research institutes. CCR/BCC model and DEA/AR model were applied to get the relative efficiency of 19 institutes. Assurance regions for the weight of output attributes were obtained by using the underlined concept of the analytic hierarchy process (AHP). We used input and output data items describing research activity of 19 government funded research institutes. The results of this study are expected to become a basis of the R&D investment decision of the government.
The relative efficiency of loan projects of information technology promotion fund is measured using Data Envelopment Analysis. Information technology promotion project is supervised by the Ministry of Information and Communication and is managed by the Institute of Information Technology Assessment. Among all the projects of information technology supported by this fund, this study deals with the themes that have been completed from 2000 to 2002. With multiple input and output data including the amount of fund, the period of study, the rate of increase in revenue, the increase in the amount of export and the increase in the number of patent, the relative efficiency scores of all the 119 subjects were calculated in CCR and BCC models of DEA. From the reference sets of some inefficient Decision Making Units, the causes of their inefficiency were analyzed. To compare the relative efficiencies among various DMUs, Super-Efficiency Ranking Method and Logistic Regression Model were used. As the result of this study, it was shown that W promotion funds in the fields related to mobile technology, visual equipment and communication device were used most efficiently.
The purpose of this study is to evaluate the managerial efficiency of fisheries cooperatives in Korea by using data envelopment Analysis(DEA). The DEA method is a relative evaluation method on the basis of linear programming. Also, it is known as a useful method for the evaluation of not-for-profit organizations which cannnot be measured by mere monetray units for their performances. The 50 units have been taken for the purpose of analysis. All of the units are homogeneous groups, and the produce multiple services with multiple inputs. Input variables are a number of employee, fixed assets, and business managerial costs. Output variables include a number of deposits, a number of loans, a total deposits, a total loans, and operational income for one year. The empirical results of this study are as follows. First, the average technical efficiency showed 82.35% which revealed about 17.65% of non-efficiency in 2001. Second, in 15 DMUs, the overall inefficiency is mainly attributed to their efficient operations or management. To be opposed, in 18 DMUs, the overall inefficiency is mainly attributed to their scale efficiency. Third, efficiency ranking results by DEA do not agree with the ratio analysis by fisheries cooperatives. Fourth, average efficiency level by year was improving gradually by 0.7408 in 1999, 0.8023 in 2000, and 0.8235 in 2001 at significant 10% level.
The purpose of this study is to investigate production efficiency of Oceans and Fisheries Human Resources Development Programs Efficiency using Bootstrap-DEA. The study extracts 33 officials curriculum, 11 fisheries managers curriculum for its analytical. First, the study estimates technical, pure technical, and scale efficiency of each curriculums based on traditional DEA under the assumption of CRS and VRS. 8(official 7, managers 1) curriculums are identified as efficient DMUs under the CCR-model, and 13(official 10, managers 3) under the BCC-model. We provide inputs that allow inefficient curriculum to be efficient DMUs on a production frontier, and a reference set for their bench-marking. Second, rank test, Wilcoxon-Mann-Whitney test to find a statistical significance of heterogeneity existing in efficiences between Bootstrap-DEA tenical vs Bootstrap-DEA pure technical was no significant difference. We have identified that G10, 11, 12 13, 25, 31, 33, 39 curriculums are the most efficiently produced in the technical and pure technical efficiency. Also we managed to measure the inefficiency which exists in efficiently produced curriculums when estimating the bias corrected efficiency scores. In Technical efficiency, Operation and facility was significant at the 10%. In Pure technical efficiency, facility was significant at the 10%.
This study analyzes the efficiency of 25 shipping companies in Korea over the period 2005-2009, using Data Envelopment Analysis (DEA). Among 31 companies that listed in order of decreasing sales volume for the period 2006-2010, the sample companies has been selected on the ground of data availability. This study computes the companies' efficiency, estimates their year-on-year Malmquist productivity index, and analyzes the cause leads to the changes in the productivity, In particular, this study attempts, by dividing the companies into two group, listed or not, to compare the changes in the productivity and analyze the reasons. The results from static analysis based on CCR and BCC model indicate that listed companies are higher efficient than unquoted companies. The results from tests on the productivity changes based on the Malmquist productivity index show that 19 unquoted companies increase their average productivity by 16.2 percent year after year during the period but 6 listed companies increase by 0.5% during the same period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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