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.
Selecting promising technology is becoming more and more difficult due to the increased number and complexity. In this study, we propose hybrid AHP/DEA-AR method and hybrid AHP/DEA-AR-G method to evaluate efficiency of technology alternatives based on ordinal rating data collected through survey to technology experts in a certain field and select efficient technology alternative as promising technology. The proposed method normalizes rating data and uses AHP to derive weights to improve the credibility of analysis, then in order to avoid basic DEA models' problems, use DEA-AR and DEA-AR-G to evaluate efficiency of technology alternatives. In this study, we applied the proposed methods to clean technology and compared with the basic DEA models. According to the result of the comparison, we can find that the both proposed methods are excellent in confirming most efficient technology, and hybrid AHP/DEA-AR method is much easier to use in the process of technology selection.
This paper attempts to improve the typical DEA model that is often used as a performance evaluation method for service firms. The after-sales service system in a Korean electronic company is chosen as a sample case. The performance evaluation method currently practiced in the firm was reviewed and some critical issues of the current method were discussed. DEA model would be considered a solution for solving those Issues. However, typical DEA models has various drawbacks in determining the weights over evaluation criteria. Proposed is the priority-constrained DEA model that accommodates the strategic Importance of each evaluation criterion. The results of the proposed model are compared with those of typical DEA models. It is shown that the priority-constrained DEA model is superior to the others in terms of evaluation quality.
This study estimated the technical efficiency of coastal composite fishery in Korea by using the data envelopment analysis (DEA) and the stochastic frontier analysis (SFA) methods, and the results on the respective method were compared. In the DEA method, the constant returns to scale (CRS) and the variable returns to scale (VRS) output-oriented DEA models were separated and technical efficiencies were estimated, respectively. The average estimated value of technical efficiency by the SFA method (0.633) was found to be lower than that by the VRS-DEA method (0.738), while it was higher than that by the CRS-DEA method (0.479). It was found that strong correlation exists between the SFA method and the VRS-DEA method. The method which can utilize both methods in mutually complementing way for the estimation of technical efficiency was also considered.
The purpose of this paper is to investigate the productive efficiency of world container ports by using the DEA (Data Envelopment Analysis) method and raw data from previous research in measuring the international competitiveness of world container ports. Ports have to cope with rapid changes in shipping environments. In order for a port to compete in the global market, it must provide port services promptly and accurately. Basically, there are two approaches to measuring the international competitiveness of a container port. First, there is the traditional productivity analysis method, which analyzes productivity based on the container port's facilities (efficiency, selectivity, land availability), and by its general capacity (handling ability, storage capacity, terminal productivity). Second there is multi-attribute utility analysis, which considers several elements including the reasons for selecting particular container ports and factors determining international competitiveness. This paper follows the first method (traditional productivity analysis) and extends the limitation of previous studies by using the DEA method newly, and suggesting: the relative productive efficiency of container ports. The main results of this paper are as follows: First, the results of the DEA analysis in terms of world container ports matches that of a previous study (Jun et al., 1993) at a level of 35%. The low ratio is due to the constrained set of input-output elements, the result of only twenty container ports being analyzed in this paper. Second, the result of the DEA analysis in terms of North-East Asia's container ports matches with that of a previous study (Ha, 1996) at a level of 100 percent. Therefore we can conclude that the DEA analysis is the best measurement method for international competitiveness. Policy implications for this study are as follows: First, when port authorities want to measure the international competition power of container ports and enhance their productive efficiency, they should consider the traditional method and newly introduce the DEA method. Second, according to the analysis results of the DEA method, pen authorities should recommend benchmarking ports as reference ports in order to enhance the productive efficiency of container ports that show an efficiency score of below 1.
This paper presents a nonparametric method to test if the mean difference of DEA efficiency estimates between two groups statistically exists. A proposed method employs a bootstrapping approach to generation BCC efficiency estimates through Monte Carlo simulation resampling process. For the purpose of demonstration, we empirically apply the proposed method to the korean bank industry and compare its result with the result by the traditional deterministic DEA method. The nonparametric statistical hypothesis testing procedure in this study, which considers not only stochastic variability of the DEA data, but also random radial deviations off the efficient frontier, serves as a useful tool for dbjectively evaluating whether the mean difference of DEA efficiency estimates between groups is statistically significant.
의사결정단위의 효율성 평가 도구로 사용되는 DEA 모형은 효율적 프론티어를 구해 의사결정단위를 평가하는 모형이다. 효율적 프론티어상의 참조집합이 무엇이냐에 따라 평가 단위의 효율성과 비효율을 제거하기 위한 대안이 다르게 된다. 다목적 선형계획법에서 프론티어를 구하기 위해 사용되는 참조점 방법은 제약 조건과 목적함수 간의 상충관계를 고려하면서 자유롭게 효율적 프론티어를 찾아 주는 장점이 있다. 또한 그 구조가 DEA모형과는 유사하므로 DEA모형을 참조점 방법의 방식으로 재 표현할 수 있다. 의사결정자가 단지 방사형 투사만에 의한 효율성 분석에 만족하지 못하거나 의사결정자의 선호구조에 의해 곡면상의 다른 점을 가장 선호한다면 이 점을 기준으로 대상을 평가하는 것이 올바른 결과에 도달 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서 는 DEA모형을 참조점 방법에 따라 재해석하고 4 개의 의사결정단위로 이루어진 표본을 이용하여 다양한 유형의 DEA모형에 의한 효율성을 평가하고 참조점 방법에 의한 확장된 형태의 효율적 프론티어를 구한다. 이를 통해 참조점 방법이 DEA 모형의 적용과 해석에 있어 많은 도움을 줄 수 있다는 점을 보인다.
This study proposes a new approach which combines Data Envelopment Analysis(DEA) and the Analytic Hierarchy Process(AHP) techniques to effectively evaluate Decision Making Units(DMUs). While DEA evaluates a quantitative data set, employs linear programming to obtain input and output weights and ranks the performance of DMUs, AHP evaluates the qualitative data retrieved from expert opinions and other managerial information in specifying weights. The objective of this research is to design a decision support process for managers to incorporate positive aspects of DEA's absolute numerical evaluations and AHP's human preference structure values. It is believed that a pragmatic manager will be more receptive to the results that include subjective opinions incorporated into the evaluation of the efficiency of each DMU efficiency. The WPDEA method provides better discrimination than the DEA method by reducing the number of efficient units.
역해석 수행 시 상대적으로 복잡한 공간 및 목표 설계 변수가 많은 경우, 지반공학 분야에 적용하기 위한 연구를 수행하였다. 지반공학 다변수 문제에 대한 모델로 터널 분야 및 흙막이벽체에 대해서 Sharan 공식 및 Blum 방법을 사용하였다. 최적화 방법은 크게 결정론적인 방법 및 확률론적인 방법으로 구분된다. 본 연구에서는 전자 중 모의강화법(SA), 후자 중 차분진화 알고리즘(DEA), 입자 군집 최적화 알고리즘(PSO)을 선택하여 다변수 모델을 적용해서 비교하였다. 지반공학 다변수 역해석 문제에서 결정론적인 방법은 문제가 있음을 확인하였고, 차분진화 알고리즘의 우수성을 확인하였다. DEA는 Sharan의 이론 해에 대한 문제에서 평균 3.12%, Blum 문제에 대해서 평균 2.23% 오차율을 보였고, 반복 탐색 회수도 가장 작은 것으로 파악되었다. DEA 대비해서 SA는 117.39~167.13배, PSO는 2.43~6.91배의 탐색시간이 소요되었다. 지반공학 문제의 다변수 역해석에 차분진화 알고리즘을 적용하면, 계산속도 및 정확도가 향상될 것으로 기대된다.
Dead ended anode (DEA) 시스템은 수소극(anode) 출구를 막고 압력으로 연료를 공급하는 방식이다. DEA 방식은 시스템 단순화를 통해 연료이용효율과 전력 효율을 향상시킬 수 있다. 하지만 DEA 운전 중 공기극(cathode)에서 수소극으로 질소와 물의 역확산으로 인한 범람(flooding)이 발생한다. 이러한 범람 현상은 연료전지 성능 저하와 전극 열화의 주요 요인이 된다. 따라서 DEA 운전 시 범람을 방지하기 위하여 연료전지 구조와 구성요소가 최적화되어야 한다. 본 연구에서는 DEA 시스템에서 연료전지의 성능과 연료이용효율 향상을 위해 발포 금속을 적용한 다공성 유로에 대한 영향을 조사하였다. 그 결과, 공기극에 다공성 유로를 사용한 경우 효과적인 물 관리로 연료전지 성능과 배출 간격(purge interval)이 개선되었고, 이를 통하여 공기극 유로 구조가 물 역확산에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 이에 반해 수소극의 다공성 유로가 연료전지 성능에 미치는 영향은 미미하였다. DEA 시스템에서는 발포 금속 물성이 배출 간격에 영향을 미치며 cell 크기가 큰 발포 금속에서 안정적인 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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