Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2012.10a
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pp.109-111
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2012
한-EU FTA 발효 등은 교역 확대가 예상되며, 항만의 역할은 더욱더 중요해 질 것이다. 항만의 성과를 측정할 수 있는 방안으로 DEA를 활용한 효율성 측정을 들 수 있으며, 본 연구에서는 DEA 측정 시 모형 선정의 어려움과 동태적 효율성을 변화를 분석하기 위해 DEA와 Shannon's Entropy 결합모형으로 효율성을 분석하고, DEA-Window 모형으로 동태적 효율변화를 분석하였다.
This study presented the new evaluation index which can evaluate the discrimination of DEA models. To evaluate the discrimination of DEA models, data were analyzed using importance index as suggested in previous study and the coefficient of variation as suggested in this study for the discrimination evaluation. This study selected the CCR-DEA, BCC-DEA, entropy, bootstrap, super efficiency, and cross efficiency DEA model for the discrimination evaluation and accomplished empirical analysis. In order to grasp the rank correlation of the models, this study implemented the rank correlation analysis between the efficiency of CCR model and BCC model and entropy, bootstrap, super efficiency, and efficiency of the cross efficiency model. The obtained results of this study are as follows. First, the discrimination rank of models using the importance index and the coefficient of variation was shown to be identical. Therefore, the coefficient of variation can be used the discrimination evaluation index of DEA model. Second, the discrimination of the super efficiency model was found to be the highest rank among 4 models according to the analysis of this present study. Third, the highest rank correlation with CCR model was the super efficiency model. In addition, the super efficiency model was found to be the highest rank correlation with BCC model.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.36
no.3
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pp.1-13
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2010
DEA method has been widely applied on civilian and defense side for efficiency analysis of organizations and programs(project). For many years Defense Industry, military hospital and military construction parts have been analyzed by using DEA method. In this paper we review and propose a method of warship evaluation through DEA method. The evaluation method proposed above can provide plenty of proper information for ROC decision, AOA and source selection on weapon acquisition.
In this study, we compared the efficiency of container terminals using DEA. To do this, we designed an AHP/DEA hybrid model using AHP and DEA, and evaluated the efficiency by comparing the container terminal operation company in Gwangyang(KEC, KIT, GICT) and Busan(HBCT, DPCT, KBCT, UPT, Gamman, PNC, PNIT, HJNC, HPNT). The proposed model can control the number of selected promising container terminal by applying DEA-AR model. This model can also improve the credibility of analysis by using objective weights through the AHP application to efficiency evaluation data and normalizing the evaluation data to apply AHP and DEA. The model assumes inputs to be container crane, transfer crane, yard tractor, and reach stacker and output as container traffic. The result shows that DPCT was an efficient DMU.
This study measures the managerial efficiency of Korea's 14 public enterprises using bootstrap DEA in 2013. In addition, it examines the factors that affect on the bootstrap bias-corrected efficiency using truncated regression analysis. The results and implications of this study are as follows. First, using bootstrap DEA model analysis, the results showed that the mean technical efficiency was 0.3182, the mean pure technical efficiency was 0.4994 and the mean scale efficiency was 0.6585. The main cause of technical inefficiency was due to pure technical inefficiency. Second, rank test between technical efficiency of general DEA model and bootstrap DEA model was no significant difference under CRS and VRS assumption. Third, the main cause of the inefficiency in 11 DMUs among 14 DMUs were mainly due to the pure technology and three DMUs were because of the scale efficiency. Finally, in the truncated regression analysis, cost of labor, profit, sales, return of equity, and the number of employees appeared as factors affecting the scale efficiency at the 10% significance level.
The purpose of this paper is to show the empirical measurement way of operation risk evaluation in domestic seaports for overcoming the limitations which the traditional DEA method has by using 13 Korean ports in 2003 for 4 inputs(birthing capacity, cargo handling capacity, number of coastal guard vessel, number o f coastal special guard vessel ) and 5 outputs(Export and Import Quantity, Number of Ship Calls, number of coastal accident, number of coastal crime, number of coastal pollution). Because traditional DEA method has produced the limited set of information, negative DEA mixed with tier, stratification and layering methods should be adopted. The goal of negative DEA is to set up DEA models that will place the poor operating ports on or close to the empirical frontier. The core empirical results of this paper are as follows. First, Donghae ports should benchmark the operation way of Yeasu, Busan, Woolsan ports in terms of the middle and longterm base. Second, 5 ports(ports of Taean, Yeasu, Tongyoung, Busan, Sokcho) which were revealed as the poor operating ports in Negative DEA analysis should benchmark Incheon, Woolsan, Pohan, and Donhae ports. The policy implication to the Korean seaports and planners is that Korean seaports should introduce the new methods like Negative DEA of this paper for predicting the poor operating in the ports.
This study fist raises the following research question. How does the port congestion affect port operational efficiency? To answer the question, this study adopts slacks based measure data envelopment analysis (SBM-DEA) model to analyze the efficiency of port considering the congestion. As a result of the DEA-CCR(Chanres, Cooper and Rhodes) model, both Busan(2011) and Ulsan(2011) are the most efficient decision making units(DMUs). As a result of the DEA-BCC(Banker, Chanrnes, and Cooper) model, Busan(2011), Ulsan(2011), Ulsan(2012), Busan(2012), and Yeosu Gwangyang(2012) are the most efficient DMUs. As a result of SBM-DEA model, Ulsan(2012), Busan(2011), Busan(2012), Incheon(2011), and Ulsan(2011) are the most efficient DMUs considering the port congestion. The result of DEA-CCR BCC model is not identical with the result of SBM-DEA model analysis. It means the port congestion does less affect the port operational efficiency. Should the number of the vessels with the port congestion minimize, Incheon and Yeosu Gwangyang port could save lots of the port congestion cost for a total of three years.
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.
This study utilizes DEA/Window analysis in order to investigate the relative efficiency levels of korea national university libraries during the period of transition 2004-2008. The empirical results show the following findings. Firstly, a technical efficiency was not efficient which was a scale efficiency rather than a pure technical efficiency in 2008. Secondly, a technical and pure technical efficiency has increased steadily from 2004 to 2008(but a technical, pure technical efficiency has decreased since in 2008). As a result, a technical efficiency increase can be explained by a pure technical efficiency increase.
This study selected container terminals of Gwangyang and Busan Ports to evaluate the influence of efficient container terminals. For the study, after data envelopment analysis (DEA) using the CCR and BCC models, the decision-making unit (DMU) system was used to define nodes; and with the use of a reference group in DEA (BCC model) and a lambda value, this study created a social network and analyzed the influences of efficient DMUs through a centrality analysis of eigenvectors. The results are presented as follows: First, as a result of the DEA, CCR efficiencies in PNC, HJNC, and HPNT container terminals of Busan Port were 1 and BCC efficiencies at Singamman Terminal, Wooam Terminal, PNC, HJNC, HPNT, and BNCT container terminals of Busan Port were 1. Second, as a result of undertaking social network analysis (SNA), according to an eigenvector centrality analysis, HJNC Terminal was referred to the most (influence score of 0.515), which indicates that it is the most influential as a container terminal. The influence of PNC Terminal was 0.512, while that of Wooam Terminal was 0.379. CJ Korea Express in Gwangyang Port was ranked fourth in influence, but its influence score of 0.256 indicates that it was the most influential of the container terminals at Gwangyang Port.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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