Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.41
no.2
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pp.237-256
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2007
This study examined DEA(Data Envelopment Analysis) and how it measures the efficiency of library units. DEA is a useful nonparametric method to evaluate the relative efficiency of a set of decision making units(DMUs) with multiple inputs and outputs. This study evaluated 102 different public libraries utilizing 4 inputs and 4 outputs focussing on the year 2005. For inefficient libraries, the study analysed the potential improvement and the source of inefficiency comparing the peer groups. The result of this study shows that efficiency of public libraries varies in different localities and forms of operation.
This study focuses on the use of competitive analysis to identify the effective benchmarking target through consulting techniques to derive improvements. After developed using DEA(Date Envelopment Analysis) the relative efficiency analysis tool for competitor analysis to apply in consulting on-site or within the organization, this study compared the new techniques and the existing techniques. This study was carried out as follows. First, through a review of the literature, consulting competitive analysis techniques and methodologies relative efficiency analysis technique DEA for research scholars examined. Second, DEA-based competitive analysis, multidimensional efficiency analysis is presented. Third, The case study was conducted to determine the suitability and practicality of this analysis method for public company "A".
The objective of this study is to measure and to predict the efficiency of participating groups of BK 21 by using DEA. DEA is a methodology to measure and to evaluate the relative efficiency of a homogeneous set of decision-making units (DMUs) in a process which uses multiple inputs to produce multiple outputs. In order to reflect the effect of the environmental factors of BK 21, we consider not only a general DEA model but also a logistic model for DEA. As a result, location of participating groups of BK 21 turns out to be significant. Our proposed approach can predict the efficiency of a new BK 21 group with given environmental factors. It is expected that these models can give a feedback for effective management of BK 21.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.13
no.2
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pp.97-104
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2015
In this paper, we propose a data envelopment analysis (DEA) and analytic hierarchy process (AHP) integrated model to improve the selection process in the acquisition of a weapon system which is the key component to the success of the project. In particular, we applied DEA in the first stage to choose a frontier group among the candidates in the selection process of the next-generation fighter system (the 3rd FX) in Korea. Then, by using the Delphi technique, we surveyed military experts and applied AHP to determine the best choice among the candidates. The results of the study match the actual decision made by the Korean government in the weapon system acquisition. The results of the proposed DEA-AHP integrated method in the selection of the next-generation fighter systems in Korea demonstrate the usefulness of the method. In this paper, we also discuss the future implications of the proposed model.
This study takes an issue of efficiency analysis in the presence of network effect utilizing the DEA (Data Envelopment Analysis) framework. Network effect has important policy implication for the regulation of local monopolies which undertake their business through physical network, such as electricity, natural gas, local telephony, etc. If the difference in spatial condition between companies is not controlled properly, the performance comparison and associated incentive regulation bear significant bias. In this study, we propose a methodology to measure the true managerial or technical efficiency apart from efficiency difference accruing from the difference in spatial condition. A series of modified DEA efficiency models are combined to investigate the extent of exogenous and endogenous efficiency component in the Korean natural gas distribution companies. Empirical results show that the network effect plays significant role in determining superficial performance difference.
To remove software defects and improve performance of software, many developers perform code inspections and use static analysis tools. A code inspection is an activity that is performed manually to detect software defects in the developed source. However, there is no clear criterion which source codes are inspected. A static analysis tool can automatically detect software defects by analyzing the source codes without running the source codes. However, it has disadvantage that analyzes only the codes in the functions without analyzing the relations among source functions. The functions in the source codes are interconnected and formed a social network. Functions that occupy critical locations in a network can be important enough to affect the overall quality. Whereas, a static analysis tool merely suggests which functions were called several times. In this study, the core functions will be elicited by using social network analysis and DEA (Data Envelopment Analysis) for CUBRID open database sources. In addition, we will suggest clear criteria for selecting the target sources for code inspection and will suggest ways to find core functions to minimize defects and improve performance.
Data Envelopment Analysis (DEA), a non-parametric productivity analysis tool, has become an accepted approach for assessing efficiency in a wide range of fields. Despite of its extensive applications, some features of DEA remain bothersome. For example DEA is good at estimating "relative" efficiency of a DMU(Decision Making Unit), it only tells us how well we are doing compared with our peers but not compared with a "theoretical maximum." Thus, in order to measure efficiency of a new DMU, we have to develop entirely new DEA with the data of previously used DMUs. Also we cannot predict the efficiency level of the new DMU without another DEA analysis. We aim to show that DEA can be used to evaluate the efficiency of ports and suggest the methodology which overcomes the limitation of DEA through hybrid analysis utilizing DEA along with C5.0. We can generate classification rules C5.0 in order to classify any new Port without perturbing previously existing evaluation structures by proposed methodology.
This paper introduces quantitative tools for evaluating the relative efficiency of Career & Counseling Jobs in universities. As tools, it uses Data Envelopment Analysis (DEA) developed by Charnes and Cooper. It finally selects 29 DMUs which are listed on the Ministry Of Education, Science And Technology(http://academyinfo.go.kr). We measures the technical efficiency of each DMU with the use of DEA-CRS, rather then DEA-VRS because DEA-CRS not only compares relative efficiencies but also implicitly considers economies of scale based on the assumption of linearity. We run a linear programming model Frontier Analyst Program for the estimation of the relative efficiencies of each DMU. The model also indicates the precise amount of inefficiencies for each input, which mean how much inputs are wasted for a given output and how much the university is inefficiently operated. This analysis helps to give guideline for the organization to construct a futureoriented operational strategy and also to show clear picture of contents of mismanagement for the past. The details of mismanagement are to be identified, analysed and finally corrected.
The purpose of this study is to estimate efficiency of item-based agricultural cooperative by using Data Envelopment Analysis. A proposed method employs a bootstrapping approach to generating efficiency estimates through Monte Carlo simulation resampling process. The technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency measure of item-based agricultural cooperative is 0.80, 0.87, 0.93 respectively. However the bias-corrected estimates are less than those of DEA. We know that the DEA estimator is an upward biased estimator. In technical efficiency, average lower and upper confidence bounds of 0.726 and 0.8747. According to these results, the DEA bootstrapping model used here provides bias-corrected and confidence intervals for the point estimates, it is more preferable.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2007.11a
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pp.141-144
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2007
This research aims to propose model for measuring the efficiency of R&D organizations by using Data Envelopment Analysis. In existing research about using Data Envelopment Analysis, the types of R&D organizations have not been clarified and the difference between analysis time from measurement time is usually $4{\sim}5$ years. This research divides R&D organizations into three types and provides proper methods for measuring the efficiency of each R&D organizations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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