• 한국항만경제학회지
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• 제25권3호
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• pp.229-250
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• 2009

본 연구의 목적은 미국항만과 동북아시아 항만에 대해 효율성을 비교하여 효율적인 항만이 되기 위한 주요 전략을 제시하는 것으로, 동북아시아 항만을 DEA모형에 적용하였다. DEA모형은 선형계획법에 근거하여 일반적으로 생산 가능집합에 적용되는 몇가지의 공준을 가지고 평가대상의 경험적인 투입요소와 산출물간의 자료를 이용하여 경험적, 효율적 프론티어를 도출한 후 평가대상들이 효율성 프론티어상에서 얼마나 떨어져 있는지의 여부로써 비효율성을 측정한다. 이 방법은 다양한 산출물과 여러 가지 투입요소를 동시에 고려하여 상대적 효율성 값을 도출하여 그 과정에서 각각의 산출물 또는 투입요소에 대해 미리 결정된 가중치를 필요로 하지 않을 뿐 아니라 비효율성이 어느 부문에서 발생하며 그 크기가 얼마 정도인지에 대한 수치적 정보를 제공해줌으로써 경영자가 효율성을 제고하는데 실제적인 도움을 줄 수 있다. 본 연구에서는 DEA-CCR모형, DEA-BCC모형 및 규모효율성을 통해 2005년${\sim}$ 2007년도 미국과 동북아시아 35개 항만에 대해 상대적 효율성을 분석하였다. 연구의 결과에 의하면 미국의 경우 휴스톤항이 효율적으로 나타난 반면 대부분의 항이 비효율적인 것으로 식별되었으며, 한국 및 일본의 항만도 비효율적인 것으로 나타났다. 반면 중국의 경우 상해, 홍콩, 선전 항 등 다수의 항만들이 양호한 것으로 나타나 이에 대한 심층적 분석이 필요할 것으로 사료된다.

• 품질경영학회지
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• 제37권4호
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• pp.61-70
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• 2009

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.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.198-200
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• 2022

With the expansion of the global supply chain, the efficiency of maritime logistics is considered a crucial factor for countries' trade and competitiveness. Nevertheless, prior research has not thoroughly evaluated the efficiency of maritime logistics, including countries' ports and shipping capacities. Accordingly, this study examines integrated maritime logistics efficiency at the national level using DEA-CCR, BCC, and super-efficiency DEA. Furthermore, this study identifies a difference between the selected countries' maritime logistics efficiency and LPI (Logistics Performance Index) through Spearman's correlation test as an ad-hoc analysis. From this, Asian countries showed higher efficiency and European countries showed higher LPI scores. These results might be derived from this difference in port-city development patterns. Additionally, the main cause of inefficiency in Europe and Japan might be attributed to high fleet capacity of control. Consequently, this study can provide valuable implications for coastal countries to set more efficient directions for maritime logistics investment and policy.

• 한국경영과학회지
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• 제34권3호
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• pp.105-124
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• 2009

Data Envelopment Analysis (DEA) is a methodology of computing the relative efficiency of each decision making unit (DMU) by comparing it with other DMUs having similar input and output structure. In this paper, we compare the efficiency of Korean rail transit corporations using DEA. To do this, we design a DEA-AR/AHP model, and evaluate efficiency by comparing the subway operating agencies of six big cities. The analysis reveals that Seoul Metro and Seoul city railroad construction turn out to be the most efficient groups. The result of this research can provide helpful information for effective management in a domestic subway operating agency.

• 한국품질경영학회:학술대회논문집
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• 한국품질경영학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.147-161
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• 2009

This study uses data envelopment analysis(DEA) to examine the relative efficiency in the production of research of 414 Korean universities utilizing the Ministry of Education, Science and Technology Report(MESTR) focusing on the 2009. This study has examined DEA and how it measures the efficiency of university units. This study has also useful suggested various approaches to advance efficiency and can provide substantial guidance for increasing the competitiveness between universities, through identifying problematic areas with the input factors and by doing so improving the output factors.

• 한국식생활문화학회지
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• 제31권4호
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• pp.339-347
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• 2016

With the interest on operational efficiency due to the rapid growth of food material distribution industry and food service industry, the study adopts DEA (Data Envelopment Analysis) model and examines to measure the technological, pure technical and scale efficiency those companies engaging in the food material distribution and food service business. As a result of analysis, the companies operating integrated business have relatively higher efficiency than those operating only food material distribution or food service companies while the result indicates that three efficiencies don't have significant difference depending on whether affiliated companies or not. In the results from the measuring by DEA.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.8719-8727
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• 2015

본 연구는 장미농가의 생산효율성을 측정하고, 경영의 비효율성에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위한 연구이다. SFA(Stochastic Frontier Analysis) 기법과 DEA(Data Envelopment Analysis) 기법을 사용하여 생산효율성을 측정하였으며, 효율성에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위하여 Tobit 회귀 분석을 실시하였다. 먼저, SFA 방법을 통한 생산효율성은 88.4%으로 측정되었으며, DEA 방법에서 불변규모수익(CRS) 모형과 변동수익규모(VRS) 모형을 통해서는 생산효율성이 각각 78.5%와 85.2%로 측정되었다. 특히 두 가지 방법의 생산효율성 측정결과는 각 경영체의 효율성 순위를 동일하게 설명하고 있어 상호보완적이다. 다음으로 Tobit 분석 결과, 투입한 6개의 변수가 모두 효율성에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 종묘비와 제재료비는 (+) 부호를 나타냄과 동시에 회귀계수가 가장 크게 나타나 효율성에 미치는 영향력이 가장 큰 경영 항목으로 분석되었다. 이러한 결과는 장미농가는 종묘비와 제재료비의 투입을 증대시켜 더욱 높은 소득을 창출하는 방식으로 경영 효율성을 증대시켜야 함을 시사한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권2호
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• pp.45-59
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• 2021

4차 산업혁명의 핵심 동인으로서 Software(이하 SW)의 중요성이 더욱 커짐에 따라, 정부는 국가 경쟁력 강화를 위해 SW R&D 투자를 늘리고 SW 관련 정책을 지속적으로 수립하고 있다. 하지만 SW 연구개발에 대한 정부의 지속적인 투자에 비해, SW 연구개발 투자성과에 대한 체계적 분석은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 Data Envelopment Analysis(DEA) 기법을 이용하여 SW 국가연구개발 사업의 분야별 효율성을 분석하였다. 2008년~2018년까지 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 수행된 1,463개 과제정보를 토대로 효율성을 정태적/동태적 관점에서 측정하였다. 정태적 관점의 규모효율성 측정을 통해 비효율성 원인을 규모와 기술문제로 분석하였다. DEA/Window 모형을 이용한 동태적 효율성 분석 결과를 제시하고 효율성-안정성 매트릭스를 이용해 분야별 대응 모델을 제시하였다. 본 연구는 SW 국가연구 개발사업 전체를 대상으로 효율성 분석을 수행했다는 점에 의의가 있으며, 정태적/동태적 효율성 분석결과는 향후 SW 국가연구개발사업 기획 시 기초자료로 활용이 가능할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.195-205
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• 2007

철강 산업은 자동차, 조선, 가전, 건설 등 전체산업에 기초소재를 공급하는 국가 기간산업으로서 '산업의 쌀'이라 할 만큼 중요한 산업이며, 철강업체들이 경쟁력을 강화하기 위해서는 정확한 효율성 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 DEA모형을 이용하여 한국 철강업체들의 효율성을 분석하였다. DEA모형 중에서 CCR 모형과 BCC 모형을 사용하였으며, 분석에 선정된 28개 철강업체들의 2005년도 효율성(CCR, BCC, 규모)과 규모수익성(RTS)을 분석하였다. 또한 분석된 자료를 바탕으로 벤치마킹의 대상을 찾기 위한 포락지도(envelopment map)와 이에 따라 효율적이 되기 위한 목표 값을 제시하였으며, 산업분류를 세분류와 세세분류로 나누어서 각 산업별로 효율성을 파악하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권3호
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• pp.145-157
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• 2020

Purpose This study proposed an approach for predicting the efficiency rating of the cultural tourism festivals using DEA and machine learning techniques. The cultural tourism festivals are selected for the best festivals through peer reviews by tourism experts. However, only 10% of the festivals which are held in a year could be evaluated in the view of effectiveness without considering the efficiency of festivals. Design/methodology/approach Efficiency scores were derived from the results of DEA for the prediction of efficiency ratings. This study utilized BCC models to reflect the size effect of festivals and classified the festivals into four ratings according the efficiency scores. Multi-classification method were considered to build the prediction of four ratings for the festivals in this study. We utilized neural networks and SVMs with OAO(one-against-one), OAR(one-against-rest), C&S(crammer & singer) with Korea festival data from 2013 to 2018. Findings The number of total visitors in low efficient rating of DEA is more larger than the number of total visitors in high efficient ratings although the total expenditure of visitors is the highest in the most efficient rating when we analyzed the results of DEA for the characteristics of four ratings. SVM with OAO model showed the most superior performance in accuracy as SVM with OAR model was not trained well because of the imbalanced distribution between efficient rating and the other ratings. Our approach could predict the efficiency of festivals which were not included in the review process of culture tourism festivals without rebuilding DEA models each time. This enables us to manage the festivals efficiently with the proposed machine learning models.