Base on the survey and financial statement on fish-paste processing company, this study aimed to estimate management efficiencies of fish-paste processing management using a data envelopment-analysis (DEA), In-depth interview and to find out their determinants. Model results show that the estimated mean management efficiencies obtained for the VRS and CRS DEA are 83.7% and 89.1%. In-depth interview results also show that efficiencies caused by scale of technical matter was greater than efficiencies caused by the scale of the company. Thus it implies that technical development is essential for achieving high-efficiency of fish-paste processing company more than expanding the size of company.
Purpose: The purpose of this study was to compare the efficiency of general ward nurses in hospitals using Data Envelopment Analysis (DEA). Methods: Participants were 30 nurses working at a general ward. Input variables were labor cost and time of direct nursing. Output variables were prevention rate of medication error and bedsores, and patient satisfaction. These variables were extracted using literature review and CVI of an expert group. Data were collected from September 18 to October 7, 2017. Data were analyzed using EMS 3.1 program for DEA and descriptive statistics. Results: The average efficiency score of 30 nurses was 0.986, which was very high over all. In the super-efficiency analysis of 11 nurses, their efficiency ranged from 1.0 to 1.047. In addition, when the current output was fixed, the labor cost of nurses did not affect efficiency. Conclusion: This study attempted a new approach concerning performance evaluation of nurses using DEA. This method was useful during appraisal of nurses. We suggest that various input and output variables that were not considered in this study should be added to develop a integrative performance analysis model for nurses.
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권3호
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pp.323-326
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2008
Data Envelopment Analysis (DEA) is a theoretically sound framework for performance analysis that offers many advantages over traditional methods such as performance ratios and regression analysis. Largely the result of multidisciplinary research during the last three decades in economics, engineering and management, DEA is best described as an effective new way of visualizing and analyzing performance data. Besides, overseas information technology companies have aggressively tried to enter the domestic market. In the age of globalization and high competition, it is imperative that the system integration (SI) companies need to introduce the performance evaluation models of SI projects, including Capability Maturity Model and Software Process Improvement and Capability Determination, to gain a competitive advantage. Therefore, it makes our research regarding evaluation of SI projects very opportune. The purpose of the study is not only to evaluate efficiency of each project by DEA but also to gain insight into various factors such as project complexity, team members' man-months structure, and process index(project management index) that link to the projects performance.
본 연구는 우리나라 도시철도들의 수송효율성을 분석하여, 수익성 측면에 있어서의 효율성을 향상시키기 위한 정책방향을 제공하고자 수행되었다. 본 연구를 통해 우리나라 도시철도들의 상대적 효율성을 측정하고, 효율성이 부족한 도시철도 노선에 대해 구조적인 문제가 존재하는지를 분석하였다. 분석대상은 전국 공공기관이 운영하는 17개 도시철도 노선이며, 자료포락분석기법(DEA)으로 노선별 효율성을 분석하였다. 분석된 결과로부터 규모의 경제성을 도출하고, 외부요인으로서 무임 손실비용과 운임제도에 따른 운수수입에의 영향정도를 파악하였다. 이 때 분석을 위한 변수로는 다중회귀분석을 통해 도출된 차량수, 운행횟수 두 생산요소를 투입하여 운수수익을 산출하는 형태로 상정하였다. 마지막으로 자료포락분석기법으로 도출된 효율성값을 다차원척도법(MDS)에 적용하여 전국 도시철도에 대한 수익성 측면의 효율성 향상방안을 제시하였다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.365-373
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2000
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 and merits, some features of DEA remain bothersome. DEA offers no guideline about to which direction relatively inefficient DMUs improve since a reference set of an inefficient DMU, several efficient DMUs, hardly provides a stepwise path for improving the efficiency of the inefficient DMU.In this paper, we aim to show that DEA can be used to evaluate the efficiency of life insurance companies while overcoming its limitation with the aids of machine learning methods.
Data Envelopment Analysis model is a linear programming based technique for measuring the relative performance of organizational units where the presence of multiple inputs and outputs makes comparison difficult. A common measure for relative efficiency is weighted sum of outputs divided by weighted sum of inputs. DEA model allows each unit to adopt a set of weight that shows it in the most favorable light in comparison to the other unit. In this paper, we present the mathematical background and characteristics of DEA model, and give a short case study where we apply the DEA model to evaluate the relative efficiencies of 51 global electricity companies. The technical efficiency and scale efficiency are also to be investigated. Generating capacity and the number of employees are used for input data, and revenue, net profit and electricity sales are used for output data. We find that the companies with 100% relative efficiency are only 9 among 51 electricity companies. And the technical and scale efficiency of KEPCO is 98.7% and 78.89%, respectively. This means that the inefficiency of KEPCO is caused by the scale inefficiency. The analysis shows that the employees should be decreased by 15% at minimum to get the 100% efficiency. The result suggests that KEPCO needs the structural reform to improve the efficiency.
본 연구는 우리나라 RCC/RSC의 효율성을 2개의 투입자료와 4개의 산출자료를 이용하여 DEA법을 이용하여 측정하였고, 정성적 자료는 전문가로 평가하였다. 또한 이러한 자료를 통합하기 위한 방법은 의사결정지원 시스템인 퍼지로직을 적용하였고, 이 평가방법을 이용하여 RCC/RSC의 운영효율성의 우선순위를 평가하였다. 그 결과 인천, 목포, 제주, 동해, 부산, 포항, 여수, 속초, 통영, 울산, 태안, 군산 RSC 순으로 효율성이 높은 것으로 나타났다.
Data envelopment analysis(DEA) has proved to be powerful for benchmarking and has been widely used in a variety of settings since the advent of it. DEA can be used in identifying the best performing units to be benchmarked against as well as in providing actionable measure for improvement of a organization's performance. However, the selection of performance benchmarks is a matter of both technical production possibilities and organizational policy considerations, managerial preferences and external restrictions. In that regards, DEA has a limited value in benchmarking because it focuses on only technical production Possibilities. This research proposes a new perspective in using DEA and a frame-work for benchmarking to select benchmarks that are both feasible and desirable in terms of organizational context. To do this, the concept of local and global efficiency is newly proposed. To show how useful the suggested concept and framework are, a case study is addressed.
The study aims to explore the problems of analysis unit when examining management performance and efficiency using DEA (Data Envelopment Analysis). Generally the DEA results depend on input, output, and analysis units. We used data from Park (2012) which analyze paddy farmers in Jeonnam province. Results show that data from farm household unit was well fitted to examine management efficiency, not data from per area unit. This study will be helpful for researchers and practitioners to understand proper analysis unit when using the DEA for enhancing farm competitiveness.
This study examines the efficiency of engineering education using DEA(data envelopment analysis) which is often used in the efficiency evaluation of public services. We evaluate 27 mechanical engineering departments according to academy-basis, general basis, and employment-basis considering students' academic level and input costs as input factors. Our empirical results suggest that an evaluation method using DEA can give us useful informations such as benchmarks to improve education specialization where it is desirable, decisions about whether a department should expand its gross input or not, and proper directions about which input factors should be controlled and how much control is needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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