Proceedings of the Korea Database Society Conference
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2008.05a
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pp.321-338
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2008
Information and communication industry, which shows rapid growth rate, is now leading the global economic growth, contributing a ripple effect on general business and economic structure. It is said that information and communication industry enables swift economic growth taking a role as a basic industry of information-oriented society. Especially, rapid technical innovation promotes mutual growth of other related industries and it is technology-intensive. The purpose of this research is to analyze the management efficiency of information and communication industry using DEA method, and finally suggest numerical value for inefficient organizations to improve their efficiency. CCR-I, BCC-I efficiency and RTS(Returns to scale) of 29 companies engaged in information and communication industry was evaluated. With the results, I suggested model companies for benchmarking in information and communication industry. To summarize, 7 companies were selected with CCR-I efficiency rate 1, and 12 companies with BCC-I efficiency rate 1. RTS was finalized with 8 IRS companies, 10 DRS companies, and 11 CRS companies.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.2
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pp.108-119
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2015
This study intends to propose a non-oriented DEA based game cross-efficiency approach for supplier selection. With a discussion on the choice of DEA models and approaches that are most appropriate for supplier selection, we propose a game cross efficiency model based upon the non-oriented variable returns-to-scale RAM DEA by adapting the existing game cross efficiency model based upon the oriented constant returns-to-scale CCR DEA. We develop the RAM game cross efficiency model and a convergent iterative solution procedure to find the best game cross efficiency scores that constitute a Nash equilibrium. We illustrate the proposed model with two data sets of supplier selection, and demonstrate that significantly different results are obtained when compared with the existing approaches.
Various kinds of service measurement including the development of the measurement of service quality have been developed. Especially the mobile telecommunication service being represented by the mobile communication company would be the mostly developed area. Its service development can be understood along with the development of the telecommunication companies as well as cellular companies. It is a differentiated phenomenon in the current research, such as the organic influence between the service quality and product. Of course there are such products placed on sale and enjoyed the common service, but at present there is another case that the product is on the market exclusively with the mobile company in here. This article is to estimate service efficiency for Mobile Communication and Cellular company. In this paper, We tried to measure the service quality and overall satisfaction by using Data Envelopment Analysis(DEA), degree of combination and top2box which is a little bit different methodology from traditional ones. This paper uses CCR model in DEA to measure service efficiency in the Mobile Communication.
The purpose of this paper is to conduct a comparative analysis of container terminal operation in Busan and Kwangyang port. The research method used for this study is DEA(Data Envelopment Analysis} and among DEA methods CCR and BCC model has been used. According to the results of CCR model Gamman in 2004 and Gamcheon in 2004 are found to be the most efficient terminals in the sample and the inefficient terminals include Gwangyang Phase 2 terminal. Based on BCC model Gamcheon and Uam are identified as the most efficient terminals in three consecutive years including Gamman terminal in 2004. The inefficient terminals include New Gamman in 2002 and Hutchison in 2002. The research findings show that inefficient terminals need to fully utilise their terminal facilities and increase container throughput through effective marketing activities.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.187-190
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2006
We proposed a new real estate price appra isal model that can appreciate the efficiencies of each criteria that would affect the price. The proposed Real Estate Price Appraisal Model is developed by the DEA-AR model which enhances the DEA-CCR model. We used the unit-cost per criteria method to set the assurance region of each weights of the DEA-AR model. In order to estimate the unit cost of major criteria effecting the price of real estate, we used the Goal Programming so that the price of real estate reaches the actual price being traded in. We expect that this approach could be helpful to make an objective real estate price appraisal.
The aims of this study was to suggest a new efficiency measurement indicator for evaluating the management efficiency of decision making units(DMUs) in the contract foodservice industry. The data envelopment analysis(DEA) model which considers multiple inputs and outputs and looking for benchmarks, was used to compare the productivity of DMUs. We considered sales, profits, and customer satisfaction as output variables and it adopted food cost, labor cost and administrative expense as input variables. The results of applying DEA revealed relatively efficient types of business and service types. The efficiency of school units was highest and the mired service type was the most efficient one. In this study the CCR model efficiency was analysed with profit and the customer satisfaction index by the matrix method. DEA efficiency was correlated with profit but there was no correlation between DEA efficiency and the customer satisfaction index.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.37
no.4
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pp.37-50
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2012
The existing DEA models have been devoted to evaluate relative efficiency of DMUs based on multiple input and output factors of a same period. However, a certain kind of lead time can be required to produce outputs using inputs in an organization. R&D evaluation is a typical area with this kinds of time lag. Thus, the purpose of this paper is to develop a new DEA model to deal with time lag effect in performance evaluation. The proposed model is to find relative efficiency of each DMU for each period considering the time lag effect. A case example using a real data set is also given to show the usage or implication of the suggested model. The results are compared with the ones of the CCR model and the multi-periods input model.
This paper proposes a DEA model for the performance evaluation of each brand of coking coals in an integrated steel mill. The performance is defined as the efficiency which is the ratio of two linear combinations of the output factors to the input factors. There is only one input factor considered in the model : unit price of each brand based on CIF. Five output factors are chosen in consideration of their impact to the quality of cokes such as Ash, VM, LMF, TD, and Rm. Some of the output factors are treated as undesirable in DEA model because the quality criteria are given by the range. The CCR and BCC efficiencies are derived by the DEA model, and the scale efficiency is calculated, too. Each brand of coking coal is classified into four categories according to the CCR and BCC efficiencies, and the most inferior brands are identified as a result. The impact of the input and output factors to the efficiency is analyzed using a multiple regression, then the unit price is revealed as the most critical among them. Also, ANOVA results show that there exist efficiency differences among the coal types and the countries imported, respectively. Finally, the quantitative projection for the inefficient brands is performed if they are to be efficient. The result could be utilized in selecting the good or bad brands of coking coal based on the efficiency in an integrated steel mill. Also, this model will be used to assess the relative efficiency of a new brand of coking coal if it is a candidate to be imported.
The purpose of this study is to evaluate the performance efficiency and productivity change of the regional public hospital in Korea. We use DEA(Data Envelopment Analysis) for CCR, BCC model, and MPI(Malmquist Productivity Index). DEA is a useful nonparametric technique for measurement of efficiency of a DMU(Decision Making Unit) and MPI is a evaluation method to measure DMU's productivity change. We utilize 34 regional public hospital's time-series data over 6 years from 2003 to 2008.The results of this study were as follows. First, technical efficiency(TE) shows that approximately 3.6% of inefficiency exists on the regional public hospitals and it reveals that the cause for technical inefficiency is due to scale inefficiency. Second, MPI's results show that regional public hospital made effort to improve total factor productivity change to raise technical efficiency. In order to raise efficiency, the regional public hospitals should deploy internal innovation and the government should support welfare policies.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.3
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pp.29-38
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2015
In this paper, scale efficiencies and relative efficiencies of R&D projects in Industrial Technology Program, sponsored by Ministry of Trade, Industry and Energy, Korea, are calculated and compared. For the process, various DEA (Data Envelopment Analysis) models are adopted as major techniques. For DEA, two stage input oriented models are utilized for calculating the efficiencies. Next, the calculated efficiencies are grouped according to their subprograms (Industrial Material, IT Fusion, Nano Fusion, Energy Resources, and Resources Technology) and recipient types (Public Enterprise, Large Enterprise, Medium Enterprise, Small Enterprise, Lab., Univ., and etc.) respectively. Then various subprograms and recipient types are compared in terms of scale efficiencies (CCR models) and relative efficiencies (BCC models). In addition, the correlation between the 1st stage relative efficiencies and the 2nd stage relative efficiencies is calculated, from which the causal relationship between them can be inferred. Statistical analysis shows that the amount of input, in general, should increase in order to be scale efficient (CCR models) regardless of the subprograms and recipient types, that the 1st and 2nd stage relative efficiencies are different in terms of the programs and recipient types (BCC models), and that there is no significant correlation between the 1st stage relative efficiencies and the 2nd stage relative efficiencies. However, the results should be used only as reference because the goal each and every subprogram has is different and the situation each and every recipient type faces is different. In addition, the causal link between the 1st stage relative efficiencies and the 2nd relative efficiencies is not considered, which, in turn, is the limitation of this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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