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.
컨테이너 항만은 공급망관리(SCM)에 있어서 연결점(link) 역할을 하고 있어 국제 간 무역에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러므로 컨테이너 항만의 운영 상태를 파악하기 위하여 컨테이너 항만의 운영 효율성을 평가하는 것은 공급망 관리에 있어서 중요한 일이다. 과거 항만의 효율성을 측정하기 위해 많은 방법을 사용되었다. 그 가운데 자료포락분석(DEA, Data Envelopment Analysis) 방법은 가장 일반적인 방법으로 활용되고 있다. 그러나 DEA 모델에 사용되는 투입, 산출 데이터는 때때로 복잡하고 불확실하기 때문에 기존 DEA모델 사용에 한계점이 존재한다. 이 논문에서는 기존모델의 한계를 해결하기 위해 불확실변수를 취급할 수 있는 불확실성 DEA(UDEA, Uncertainty DEA)모델을 제안하였다. 제안된 불확실성 DEA모델을 이용하여 41개 컨테이너 항만의 효율성을 측정하여 불확실성 DEA 모델의 유효성을 검증하였다. 또한 항만 클러스터링 방법으로 항만의 규모별로 효율성을 측정하여 6개의 컨테이너 항만이 효율성이 있음을 식별하였다. 이와 같이 제안된 불확실성 DEA(UDEA)모델이 기존 DEA모델 보다 효율성 측정에 효과적임을 확인하였다.
본 연구는 컨테이너터미널의 서비스 투입자원 중 장비를 중점으로 컨테이너터미널의 효율성 비교 평가하기 위해 DEA와 AHP 기법을 혼합한 AHP/DEA 통합모형을 적용하였다. 분석은 광양항(GICT, KEC, KIT), 부산항(HBCT, KBCT, DPCT, UTC, 감만부두) 그리고 부산신항(PNC, PNIT, HJNC, HPNT)의 12개 운영사를 대상으로 하였다. 제안된 AHP/DEA 통합모형은 DEA 모형의 가중치간의 불균형으로 인하여 잘못 평가된 DMU 발생가능성과 효율적인 DMU간의 우열에 대한 변별의 어려움을 극복하기 위해 DEA-AR(Assurance Region)모형을 적용하였고, DEA-AR모형의 가중치 범위를 산출하기 위해 전문가의 의견을 객관적인 가중치로 변환할 수 있는 AHP(Analytic Hierarchy Process) 방법론을 사용하였다. 연구모형의 투입변수는 C/C 수, TC 수, YT 수, RS 수로 하였고 산출변수는 컨테이너 물동량으로 하였다. 연구결과 AHP/DEA 통합모형은 기존의 항만 및 컨테이너터미널의 효율성 평가에 사용되었던 DEA, 또는 DEA 응용모형에 비해 최고의 효율성을 가지는 컨테이너터미널을 선정에 있어 유연하고, 우수한 능력이 있음을 분석결과의 비교를 통해 알 수 있었다. 분석결과를 보면 하역장비 효율성이 100%로 달성한 터미널은 DPCT로 나타났고, 상대적으로 부산항 터미널들의 장비 효율성이 높은 것으로 분석되었다.
IT 벤처기업은 자본 대비 높은 수익성을 가지므로 지식기반 산업환경에서 많은 투자자들의 집중적인 관심을 받고 있다. 이러한 IT 벤처기업의 효율성을 평가하기 위한 방안으로, DEA 와 데이터마이닝 기법을 통합하는 방안을 제시하였다. 국내 코스닥 상장 기업 가운데 IT 에 주력하고 있는 벤처기업들을 대상으로 본 연구에서 제시한 효율성 평가방법을 적용 하였다. 대표적인 비모수적 분석기법인 Data Envelopment Analysis(DEA)를 이용하여 연구대상 기업들을 효율기업 및 비효율기업으로 구분한 후, DEA 의 효율성을 설명하는 모형을 logit 을 이용하여 구축하였다. DEA 는 기업의 상대적인 효율성을 측정하는 데에서 우수하지만, 효율성 정도를 설명하는 모형의 구축에는 한계가 있다. 이를 보완한 DEA 의 결과를 logit 과 통합한 효율성 모형에 대해서 데이터 마이닝 기법인 logit, 판별분석, Support Vector Machine(SVM) 등을 적용하여 IT 벤처기업의 효율성을 사전에 예측하여 평가 및 투자에 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.
비모수 생산성 분석기법인 Data Envelopment Analysis (DEA)는 여러 분야의 효율성 평가에 적용되고 있다. DEA 방법론이 다양한 분야의 문제에 대한 현실적 적용에 있어 단점이 있다. 예를 들어 DEA는 각 의사 결정단위의 상대적인 효율성 평가에 적합하다. 그러나 이론적인 최대치와의 비교가 아닌 벤치마킹해야 할 참조그룹과 얼마만큼 개선해야 할지를 단지 알려 줄 뿐이다. 즉, 새로운 의사결정단위의 효율성을 측정하기 위해 우리는 과거에 사용된 의사결정단위 데이터와 함께 완전히 새로운 DEA를 적용해야만 한다. 또한 우리는 다시 DEA를 적용하지 않고서 새로운 의사결정단위의 효율성 수준을 예상할 수 없다. 우리는 이러한 DEA의 단점을 보완하기 위해 C5.0과 결합한 하이브리드 분석방법론을 제안한다. 35개의 항만의 효율성 평가를 통해 새로운 의사결정단위는 기존의 의사결정단위와 함께 다시 DEA를 실행할 필요 없이 제안한 방법론을 적용하여 어느 등급에 속하는지 예상할 수 있다.
본 연구에서는 부트스트랩 DEA를 이용하여 2013년 14개 공기업의 경영 효율성을 분석하였다. 또한 단절회귀분석을 이용하여 부트스트랩 편의조정 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과와 시사점을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 부트스트랩 DEA모형을 적용한 효율성 분석결과에 따르면 평균 기술효율성이 0.3182, 평균 순수기술효율성이 0.4994, 평균 규모효율성이 0.6585로 나타났으며, 기술비효율성의 주된 원인이 순수기술비효율성에 기인하는 것으로 분석되었다. 둘째, CRS 가정과 VRS 가정하의 일반 DEA모형을 적용한 TE와 부트스트랩 DEA모형을 적용한 TE 순위간에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 셋째, 비효율원인 분석에서는 평가대상 14개 기관 중 11개 기관의 비효율원인이 순수기술에 더 크게 기인하고 있고, 3개 기관이 규모효율에 의해 비효율이 나타나는 것으로 분석되었다. 넷째, 단절회귀분석에서는 규모효율성에 영향을 미치는 요인으로 유의수준 10%에서 인건비, 영업이익, 매출액, 자기자본수익률, 종원원수 순으로 나타났다.
최근까지 DEA를 이용한 대학도서관 효율성 평가에 관한 선행연구들은 대부분 특정 시점의 횡단면 분석 위주였으며, 효율성 추세변화 분석과 같은 종단면 분석은 거의 수행되지 못하고 있었다. 이에 본 연구에서는 우선 선행연구들처럼 DEA를 이용하여 특정 시점(2008년) 기준 하에서 국립대학도서관의 상대적 효율 수준을 분석하고, 다음으로 DEA Window 분석 기법을 적용하여 최근 5년(2004년-2008년)간 상대적 효율 수준의 추세변화를 분석하였다. 분석 결과 첫째, 특정시점 하에서 상대적 효율은 기술 효율성 측면에서 비효율적이었으며, 이는 상대적으로 규모의 비효율에 기인하는 것으로 나타나 선행연구 결과들을 재확인하였다. 둘째, 이러한 기술 효율성의 비효율은 전반적으로 최근 5년간 지속적인 개선이 있었으나 이는 상대적으로 순수 기술 효율성의 개선에 따른 것으로 나타났다. 따라서 앞으로 국립대학도서관의 기술 효율성을 개선하기 위해서는 규모의 비효율을 개선하는 노력이 필요할 것으로 사료된다.
경영자가 가격이나 원가와 관련된 정확한 정보를 얻을 수 있다면 DEA모형을 이용하여 기술적 효율성 뿐 만 아니라 배분적 효율성과 관련된 분석이 가능해진다. 배분적 효율성을 분석하므로서 총체적 효율성을 기술적 효율성과 배분적 효율성으로 분해할 수 있고 이를 통해 보다 다양한 분석수단을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 기본적 DEA 모형을 변형하여 배분효율성을 분석할 수 있는 DEA모형을 설계한다. 우선 예산선에 바탕을 둔 비용최소화 모형을 설계하고 이것을 다시 이익 극대화 모형으로 변환한 후 가산형의 DEA 모형으로 재설계한다. 가격정보가 주어진 경우 기술적 효율성의 범주를 벗어난 보다 다양한 형태의 효율성 분석이 가능해져 성과평가 및 그 결과의 해석 그리고 보다 현실성 있는 경영개선방안의 도출이 가능해진다.
본 연구는 자료포락분석(DEA) 기법을 이용하여 우수감정평가법인의 효율성을 분석하고자 한다. DEA는 복수의 입력과 출력변수를 가지고 상대적인 효율성을 평가하는 기법이다. 우수감정평가법인의 상대적인 효율성을 평가하기 위하여 CCR-O와 BCC-O 모델을 사용하였다. 입력변수는 평가사의 수이고 출력변수는 매출액과 당기순이익이다. 국내의 13개 평가법인을 대상으로 연구를 수행하였으며 2008년 회계연도의 재무자료를 이용하였다. 연구결과는 다음과 같다. CCR-O 모델을 적용한 결과 우수감정평가법인의 기술적 효율성은 약 88.3%로 나타났다. BCC-O 모델을 적용하면 순수 기술적 효율성은 약 90%이고 규모의 효율성은 약 98.2%로 나타났다. DEA 분석결과 비효율성의 원인은 순수 기술적 효율성으로 나타남에 따라 경비절감 등을 통해 순수한 기술적 비효율성을 줄여나가야 할 것이다.
자료포락분석(DEA: Data Envelopment Analysis)기법은 민간 및 국방 분야에 있어서 조직 및 사업의 효율성 분석을 위해 폭넓게 활용되고 있다. 특히, 최근 국방분야에서는 방위산업체, 군병원 그리고 군시설공사에 DEA기법을 활용한 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 DEA기법을 활용하여 함정무기체계 구조적 효율성 평가를 수행하였다. 함정무기체계의 효율성 평가를 통해 무기체계 획득시 ROC 결정이나 기종결정 등에 객관적인 의사결정 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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