• 제목/요약/키워드: DEA 분석

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SI 프로젝트의 효율성 평가를 위해 자료포괄분석과 기계학습을 결합한 하이브리드 분석 (Hybrid approach combining Data Envelopment Analysis and Machine Learning to Evaluate the Efficiency of System Integration Projects)

  • 홍한국;김종원;서보라
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 2006년도 춘계 국제학술대회 논문집
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    • pp.77-88
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    • 2006
  • 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. DEA offers no guidelines to where relatively inefficient DMU(Decision Making Unit) improve since a reference set of an inefficient DMU consists of several efficient DMUs and it doesn't provide a stepwise path for improving the efficiency of each inefficient DMU considering the difference of efficiency. We aim to show that DEA can be used to evaluate the efficiency of System Integration Projects and suggest the methodology which overcomes the limitation of DEA through hybrid analysis utilizing DEA along with machine learning.

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은행 지점의 효율성 평가: DEA 모형을 이용한 분석 절차 및 사례 분석 (Efficiency Assessment of Bank Branches: An Analysis Process Using DEA Model and Case Analysis)

  • 윤석진;서우종;정재우
    • 한국경영과학회지
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    • 제26권3호
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    • pp.39-52
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    • 2001
  • Recently, the assessment of a bank efficiency focusing on its branches has been conceived as important in developing a competitive strategy. DEA (Data Envelopment Analysis) model can be employed as an effective analysis model for such an assessment. Therefore, this paper proposes an analysis process using DEA model to conduct an efficiency assessment of bank branches. The proposed process includes a segmentation of branches considering their competitive environment and strategy for target market : this approach can help to develop effective strategies for each group of branches. The proposed DEA model can analyze efficiency in terms of not only cost but also marketing. Finally, a real case is analyzed, demonstrating the effectiveness of the proposed model and process.

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AHP와 DEA를 활용한 철도선로구간 노후도 평가 (Evaluation of Railway Line Segment Deterioration Using AHP and DEA)

  • 김성호;최찬용;나희승
    • 한국철도학회논문집
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    • 제16권2호
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    • pp.117-121
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    • 2013
  • 철도선로구간의 노후도는 궤도, 노반, 교량, 터널 등 요소시설의 노후도로 결정되며 궤도의 선형 또한 선로구간 노후도에 영향을 준다. 본 논문에서는 계층구조분석(analytic hierarchy process: AHP)과 자료포락분석(data envelopment analysis: DEA)을 활용하여 선로구간의 노후도를 평가하는 방법을 제시한다. AHP는 다수의 전문가들이 평가하는 각 요소시설의 중요도를 체계적으로 파악할 수 있도록 해준다. 요소시설에 대한 중요도는 전문가에 따라 달라질 수 있다. DEA는 선로구간 요소시설의 중요도 가중치 범위를 체계적으로 반영하여 선로구간의 노후도를 평가할 수 있도록 해준다.

세계 주요 컨테이너항만의 효율성 비교 연구 (A Comparative Study on the Efficiency of Major Container Ports)

  • 손용정
    • 한국항만경제학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.131-143
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    • 2010
  • 본 논문은 세계 주요 컨테이너 항만의 효율성을 분석하기 위해 Containerisation International Yearbook에 수록된 컨테이너 항만 가운데 컨테이너 물동량 처리기준(2007년)으로 20대 항만을 선정하여 DEA(CCR, BCC, 규모효율성)분석을 실시하였다. 항만의 효율성에 영향을 미칠 수 있는 변수를 국내외 기존 연구를 참고하여 선정하였다. 투입변수는 선석수, 수심, 크레인수, 총면적을, 산출변수는 컨테이너 화물처리량을 선정하였다. 분석결과를 요약하면, 첫째, DEA-CCR효율성은 선전항(중국)이 1.0으로서 분석대상 항만 중 가장 효율적인 항만으로 분석되었다. 둘째, DEA-BCC효율성을 분석한 결과 싱가포르, 선전항(중국), 닝보(중국), 탄중펠레파스(말레이시아)가 효율성 1.0으로서 분석대상 항만 중 효율적인 항만으로 분석되었다. 셋째, 규모의 효율성 분석결과는 선전항(중국) 만이 2004년부터 2007년까지 4년 연속효율성 1.0으로서 분석대상 항만 중 가장 효율적인 항만으로 분석되었다.

특허지표를 고려한 글로벌 자동차 기업의 그린 카 기술혁신 효율성 평가를 위한 ANP/DEA 통합모형 (Measuring the efficiency of technology innovation of the Global Green Car Companies by ANP/DEA Model)

  • 김현우;김재희;김승권
    • 기술혁신연구
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    • 제20권3호
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    • pp.255-285
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    • 2012
  • 환경에 대한 관심이 높아짐에 따라 글로벌 자동차 기업들은 그린 카(Green car) 기술 획득을 위한 치열한 경쟁을 하고 있다. 따라서 글로벌 자동차 기업들의 기술 경쟁력을 평가하고 그 동향을 분석하는 것은 중요한 의미가 있다. 그러나 특허성과 평가를 위한 기존의 연구에서는 다양한 특허지표 중 일부만을 활용하였으며, 특히 이들 지표들을 포괄적으로 고려한 종합적인 분석에는 미흡하였다. 이에 본 연구에서는 특허 평가를 위한 요소들에 대한 중요도를 반영하여 전체적인 특허성과를 평가하는 방법을 제시한다. 이 방법에서는 네트워크 분석절차(Analytic Network Process)을 통해 특허지표들에 대한 상대적 중요도를 도출된 후, 이 정보를 활용한 가중치 범위 제한 자료포락분석(Data Envelopment Analysis-Assurance Region, DEA-AR)을 수행한다. 이때, DEA-AR모형의 투입요소로는 기업규모, 연구개발비, 직원 수를, 산출요소로는 특허 수, 특허 피인용 수, 특허 청구항 수를 고려하였다. 이 방법을 활용하여 글로벌 자동차기업의 기술혁신 효율성을 평가한 결과, 그린 카 시장의 동향과 추세를 파악할 수 있었다.

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퍼지(평균지수변환)DEA모형과 교차효율성모형을 이용한 클러스터링측정에 대한 실증적 비교연구 (An Empirical Comparative Study on the Clustering Measurement Using Fuzzy(Average Index Transformation) DEA and Cross-efficiency Models)

  • 박노경
    • 한국항만경제학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.85-110
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    • 2015
  • 본 논문에서는 아시아 컨테이너항만들 간의 클러스터링 추세를 분석하기 위해서 퍼지(평균지수변환)DEA모형과 교차효율성모형에 대해서 이론적으로 설명하고, 아시아 38개 컨테이너항만들의 12년간 자료를 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수), 1개의 산출요소(컨테이너화물처리량)를 이용하여 국내항만(부산, 인천, 광양항)들이 어떤 항만들과 클러스터링 해야만 하는지에 대한 측정방법을 실증적으로 보여 주고 분석하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 퍼지(평균지수변환)DEA모형에 의한 클러스터링 추세분석에서 국내항만들은 클러스터링을 통해서 효율성을 증대[부산항(56.29%), 인천항(57.96%), 광양항(66.80%)]시 킬 수 있는 것으로 나타났다. 둘째, 원자료를 이용한 교차효율성 모형을 이용한 클러스터링분석에서는 부산항(홍콩, 코오베, 마닐라, 싱가포르, 카오슝, 림찬방, 방콕항), 인천항(아카바, 담만, 카라치, 모하메드 빈 오아심, 다바오), 광양항(담만, 요코하마, 나고야, 킬롱, 카오슝, 방콕항)과 각각 클러스터링을 해야만 하는 것으로 나타났다. 셋째, 퍼지(평균지수변환)DEA모형에 교차효율성 모형을 접목시킨 모형에서는 부산항은 71.38%, 인천항은 103.89%, 광양항은 168.55% 증가가 이루어 졌다. 넷째, 효율성 순위를 검정한 윌콕슨부호순위검정에서는, 세 가지 모형사이의 효율성 순위에 대해서는 약 66%-67% 수준에서 순위에 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 논문이 갖는 정책적인 함의는 첫째, 항만정책입안자들이 본 연구에서 사용한 두 가지 모형과 접목시킨 모형을 항만의 클러스터링 정책에 도입하여 해당항만이 발전할 수 있는 전략을 수립하고 이행해 나가야만 한다는 점이다. 둘째, 본 논문의 실증분석결과 국내항만들의 참조항만, 클러스터링항만들로서 나타난 아시아항만들에 대하여, 그들 항만들의 항만개발, 운영에 대한 내용을 정밀하게 분석하고 도입하여 실시하는 것이 필요하다.

이중 부트스트랩 DEA 활용한 미국항만 효율성 분석 (Analysis of U.S. Port Efficiency Using Double-Bootstrapped DEA)

  • 이용주;박홍균;이광배
    • 한국항만경제학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.75-91
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    • 2021
  • 최근 제4차산업 혁명의 적용으로 물류비 절감을 위한 공급사슬 측면의 경쟁이 더욱 치열해지면서 항만전문가들은 효율적인 항만운영 비즈니스모델을 개발에 관심이 집중되어 있다. 본 연구는 세계 여러 항만 중 미국 항만 물류량이 많은 항만을 분석하여 적용 모델을 구성하고자 한다. 본 연구는 주로 미국 항만의 생산성을 연구하기 위해 DEA(Data Enclapment Analysis) 기법을 사용하였으며 미국 항만 운영의 성장 동력을 추가 조사하기 위해 Simar & Wilson(2007)이 제안한 이중 부트스트래핑 DEA 알고리즘을 적용했다. 본 연구에 사용된 외부 변수는 항만의 길이, 항만의 심도, 위치, 면적, 에이커, 외화 비율 및 TEUChange에 포함되며, 이 중 항만의 길이, 에이커, 외화 비율 및 TEUChange에 유의했다. 최적 방법론 선택의 효과를 평가하기 위해 관측 중단 모형(Tobit)을 적용하여 동일한 분석을 수행하고 서로 다른 두 기법에서 도출된 결과를 대조하였다. 본 연구에서 얻은 결과를 바탕으로 경영상의 시사점을 제안하고 결론을 도출하였다.

의료기관평가의 유용성 증대를 위한 AHP와 DEA_AR 기반의 효율성 분석 모델 구축 (A Modeling of an efficiency analysis based on DEA_AR and AHP for the improvement of usefulness of the Accreditation of Hospitals)

  • 오동일
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제11권7호
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    • pp.2406-2419
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    • 2010
  • 본 연구는 의료기관평가점수의 유용성을 높이기 위한 목적으로 수행되어 2004년부터 2008년까지 공시된 의료기관평가점수를 바탕으로 효율성지표를 이용해 환산지수를 추정하는 모형을 구축하였다. 의료기관평가영역별로 부여된 다양한 평가항목점수를 AHP를 통해 축약하고 이를 DEA_AR모형에 사용함으로써 추가적인 정보를 제공하는 유용한 예측모형을 구성할 수 있었다. 의료기관평가점수와 신임병원자료, 건강보험공단 자료를 연결해 분석 가능한 자료를 생성하고 DEA, 요인분석, 일반 선형모형을 이용해 환산지수, 효율성, 환산지수와 효율성을 결합하는 모형을 제시하였다. 개별 병원의 투입물과 산출물 뿐 만 아니라 의료기관평가점수, 종별구분, 지역별 분포 등이 환산지수의 영향변수로 파악되었다. 따라서 본 연구에서 제시된 AHP와 DEA_AR을 기반으로 한 효율성지표를 사용해 환산지수를 구하고 이를 수가계약에 활용함으로써 보건의료에 기여할 것으로 판단된다.

자료포락분석 기법을 이용한 지역산업 기술개발 사업의 파급효과 분석 (Ripple Effect Analysis of Regional Industry Technology Development Using DEA)

  • 이상현;김상영;이상준
    • 디지털융복합연구
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    • 제9권6호
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    • pp.1-11
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    • 2011
  • 지식정보화 시대에 변화의 원천이 되는 기술개발에 대한 투자 방향에 대한 검토가 필요한 시점이다. 자료포락분석(DEA) 기법은 투입요소와 산출요소의 비율을 기준으로 효율성을 분석하는 기법이다. 본 논문에서는 국내 지역산업기술개발사업의 파급효과 분석을 위해 산업연관성과 효율성을 DEA를 사용하여 분석하였다. 분석 결과에 의하면, 사업의 성과에 영향을 마치는 주요인은 기술개발 참여인력이고, 매출액의 변화는 가시적으로 실현되지 못하고 있었다. 사업 유형별로는 공통기술 개발사업에 비해 중점기술 개발사업의 효율성 지수가 높게 나타났는데, 이는 사업 기간이나 사업비의 규모가 사업성과에 중요한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 앞으로 지역산업 기술 개발 사업은 기술 개발인력과 사업기간이나 사업비 규모의 확충이 요구되며 기술개발의 결과가 매출이나 고용 증가와 같은 성과로 나타날 수 있게 하는 노력이 필요하다.

연결망분석과 초효율성분석의 결합을 통한 효율성 순위 측정에 관한 고찰 (A Reviews on the Performance Evaluation Based on Network Analysis and Super-Efficiency Analysis)

  • 최경호;곽희종
    • 디지털융복합연구
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    • 제11권10호
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    • pp.255-262
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    • 2013
  • 자료포락분석(DEA)은 다수의 투입요소와 산출요소에 대하여 의사결정단위의 효율성을 측정하는 비모수적인 선형계획방법으로, 회사, 은행, 병원, 국가나 조직의 효율성이나 성과를 비교하는데 폭넓게 사용되고 있다. 그런데 DEA는 효율성이 1인 DMU들이 다수 있을 때 어느 DMU가 더 나은지에 대한 순위는 제공해 주지 않는다. 본 연구에서는 이런 문제를 기존의 방법에 비하여 손쉽게 해결할 수 있는 방법으로 질적(덴드로그램과 같은 graphical 접근법) 양적(초효율성 분석) 통합방법을 제안하고, 한국프로야구 자료를 이용하여 실증분석 해보았다. 그 결과 DEA를 통해서는 우선순위를 파악하기 어려운 DMU들이 12개나 되었는데, 초효율성 분석을 이용함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있었다. 더불어 덴드로그램과 초효율성 분석 결과를 통합하여 질적 양적으로 조망해 봄으로써 더욱 심도 있는 해석이 가능함을 알 수 있었다.