본 연구에서는 국내 컨테이너 전용 터미널(부산항 8개 터미널, 광양항 6개 터미널)을 대상으로 DEA(Data Envelopment Analysis) 분석을 통해 효율성을 분석하였다. 일정 시점을 대상으로 한 분석이 아니라 1998년$^{\sim}$2005년 동안의 효율성 분석을 실시하였으며, 이를 통해 각 터미널의 효율성 변화를 살펴보았다. 본 논문의 분석 결과는 우리나라 터미널의 상대적인 효율성 값을 제시해 줄 뿐만 아니라 신규 터미널 생성, 운영사의 변화, 터미널의 통합 운영 등에 따른 터미널 생산성의 변화 등을 제시하여 줌으로써 터미널 운영사의 향후 운영전략에 시사점을 제공하고 있다.
본 연구에서는 국내 컨테이너 전용 터미널(부산항 8개 터미널, 광양항 6개 터미널)을 대상으로 DEA(Data Envelopment Analysis) 모형을 통해 효율성을 분석하였다. 일정 시점을 대상으로 한 분석이 아니라, 1998년$\sim$2005년 동안의 효율성 분석을 실시하였으며, 이를 통해 각 터미널의 효율성 변화를 살펴보았다. 본 논문의 분석 결과는 우리나라 터미널의 상대적인 효율성 값을 제시해 줄 뿐만 아니라 신규 터미널 생성, 운영사의 변화, 터미널의 통합 운영 등에 따른 터미널 생산성의 변화 등을 제시하여 줌으로써 터미널 운영사의 향후 운영전략에 시사점을 제공하고 있다.
최근에 들어서 비영리조직의 성과에 대한 평가하는데 관심이 증가하고 있다. 선형계획법을 기초로 하여 개발된 DEA는 유사한 목표와 기능을 가진 조직들의 효율성을 측정 평가하는 기법이다. 본 연구에서는 우리나라 지방자치단체(시)의 성과를 평가하기 위하여 수정된 DEA모형(조직의 재량권이 제한된 투입지향적 BCC모형)을 이용하였다. 투입요소는 공무원(일반직, 기능직 및 정무직)의 수, 지방세부담액, 세출결산급액이고, 산출요소는 재정자립도, 하수도보급률, 상수도보급률, 도로율, 의료인의 수, 공공체육시설 및 공공문화시설의 수를 사용하였다. 지방자치단체의 성과를 평가하는 방법으로 DEA를 활용하는 것이 자치단체의 운영에 관련된 유용한 정보를 제시하고 있음을 알 수 있었다.
Nowadays, there are many companies which employ the SQI measurement to assess service quality. The purpose of this study is to measure the service efficiency for Bank Industry. In this paper, we tried to measure the efficiency of service quality and overall customer satisfaction by using Data Envelopment Analysis(DEA). Rather than using the usual method of converting the Service Quality Index(SQI) into mean value, we applied CCR/BCC models in DEA to service quality efficiency. Also, DEA/PS Model is recommended as appropriate model for evaluating service efficiency by complementing the shortfalls of the weighted value of DEA Model. In this study, six dimensions of service quality were considered as input variables and output variables(overall customer satisfaction, reusing intention, and word of mouth). The result of this study statistically verifies that 5 DMUs are relatively efficient, and intensive activities for service efficiency are needed for 20 sample branches. Managerial implications based on the analysis were suggested.
본 논문은 효율적인 컨테이너 터미널의 영향력을 평가하기 위해 광양항과 부산항 컨테이너 터미널을 분석대상으로 선정하였다. 연구방법은 DEA분석(CCR, BCC모형) 후 DMU를 노드로 하고, DEA(BCC모형)의 참조집단과 람다값을 이용하여 사회 네트워크를 생성하고 아이겐벡터 중심성 분석에 의해 효율적인 DMU들의 영향력을 분석하였다. 분석결과는 첫째, DEA분석 결과 CCR효율성은 부산항의 PNC, HJNC, HPNT 컨테이너 터미널이 효율성 1이고, BCC효율성은 부산항의 신감만부두, 우암부두, PNC, HJNC, HPNT, BNCT 컨테이너 터미널이 효율성 1이다. 둘째, SNA분석 결과 아이겐벡터 중심성 분석에 의하면 HJNC터미널이 0.515로 가장 많이 참조되고 있는 컨테이너 터미널로 영향력이 가장 높은 것으로 볼 수 있다. PNC터미널이 0.512, 우암부두가 0.379, 순이고 광양항의 CJ대한통운 전체 영향력에서는 4위이나, 광양항 컨테이너 터미널 중에서는 0.256으로 가장 영향력있는 컨테이너 터미널이다.
본 연구의 목적은 최근의 장교 지원율 하락에 따른 장교획득 수준의 시대적 심각성을 반영하여 장교 양성과정에서 핵심적인 역할을 수행하고 있는 일반대학 군사학과의 운영 수준을 상대적인 평가, 분석을 바탕으로 실증적 연구를 통하여 확인해 보고 개선을 위한 의미있는 결과를 확인하였다. 육군과 협약, 준협약을 통하여 운영되고 있는 일반대학 군사학과는 11개이며 대학별 군사학과 운영을 위해 투입되는 자원입력과 성과관점에서 자료포락분석법(DEA, Data Envelopment Analysis)을 적용하여 상대적인 효율성을 분석하고 개선을 위한 구체적인 방향을 확인하였다. 운영 효율성 분석결과, 11개 DMU 중에서 BCC모델의 경우 6개 대학이 효율적인 것으로 나타났고 자료포락분석 방법을 통하여 효율적, 비효율적인 집단에 대한 구분을 통해 평가결과를 확인해 볼 수 있었다. 본 연구는 상대적인 효율성을 평가하는데 여러 개의 평가요소를 한꺼번에 반영하여 초과, 부족한 부분을 나타내는 DEA-Additive 모델을 통해 비교대상 대학 군사학과들의 상대적인 측면에서 효율성을 확인하고 발전을 위한 구체적인 정보를 확인한다는 점에서 실용적 가치가 있을 수 있다.
서울시의 버스체계개편 시행 후 약 4년이 지난 현재 대중교통 이용승객의 증가에도 불구하고 서울시의 재정부담은 크게 개선되지 못하였다. 이에 서울시는 버스의 경쟁력을 강화하고 효율성을 제고하기 위한 정책들을 수립할 계획이며, 이러한 정책의 효과를 객관적으로 평가하기 위해서는 버스수단 경쟁력의 기반이 되는 노선의 효율성 추정과 이에 영향을 미치는 요인들의 분석이 요구된다. 본 연구에서는 2008년 서울시 간선버스 노선의 자료와 DEA 모형의 하나인 BCC 모형을 이용하여 각 노선의 효율성을 추정하였다. 효율성 추정시 각 노선은 차량대수, 노선거리, 정류장개수, 배차간격, 운영비를 투입하여 승객수와 수익금을 산출하는 것으로 가정하였다. 투입지향 BCC 모형으로 분석한 결과, 평가노선 18개 중 규모수익불변(CRS)인 노선은 총 2개이며, 나머지 16개 노선은 규모수익체증(IRS)인 노선으로 분석되었다. 또한 분석에 사용된 요소들이 효율성 점수에 미치는 영향을 파악하기 위하여 토빗회귀분석을 수행한 결과, 현재 간선버스에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 배차간격인 것으로 분석되었다.
본 논문의 주된 관심은 좋은 기록을 보유하고 있는 선수들로 국가대표단을 구성하면 세계대회에서 좋은 성적을 올릴 수 있는가이다. 2010년 광조우 아시안게임에서 우승한 야구 국가대표단 선수들의 경기력을 한국프로야구선수들과 함께 평가해보고, 그 중에서 기량이 뛰어난 선수들로 대표단을 구성하였는지 분석해 보고자 한다. 본 연구를 위해 사용된 DEA모형은 DMU의 재량권이 제한된 BCC 모형(BCC model with non-discretionary)이다. 분석을 위한 투입변수는 타석수와 도루시행횟수이며, 산출변수는 공격공헌도, 도루성공률 및 득점이다. 분석대상이 된 97명의 선수 중에서 22명의 선수가 효율적인 것으로, 75명의 선수가 비효율적인 것으로 측정되었다. 그리고 12명의 대표선수 중에서 8명의 선수가 효율적인 것으로 분류되었다. 이는 2010년 광조우 아시안게임에서의 야구대표팀이 이전 세계대회에서의 경험을 교훈으로 삼아 최강의 전력을 발휘할 수 있는 선수들로 구성되었음을 보여주고 있다.
In Korea, deep-sea fishing industry is faced with pressure of being thrown out of business, because of the upcoming unfavorable business conditions such as the fishing regulation of coastal countries, Korea-US Free Trade Agreement(KORUS FTA), and the other socio-economic changes. Hence, we present an evaluation of future business competitive for the deep-sea fishing industry so that the government can develop a concession plan for the deep-sea fishing industry by utilizing the results of this study. In efficiency analysis of deep-sea fishing industry, the decision maker may have two problems: (1) how to deal with multiple inputs and outputs of deep-sea fishing industry and (2) how to assign the weights on different inputs and outputs, In this paper, we proposed to use Data Envelopment Analysis (DEA) to estimate efficiency of deep-sea fishing industry with multiple inputs and outputs. In the DEA, The direct impact of KORUS FTA, fishing regulation of coastal countries, fishing charges, and competitive fishing conditions were used as input parameters while the profitability and secured fishing quarters, as outputs. The results of DEA-BCC model indicate that 6 out of 12 DUMs have better efficiency under variable return to scale assumption.
Emerging technologies have significant implications in establishing competitive advantages and are characterized by continuous rapid development. Efficient benchmarking is more and more important in the development of emerging technologies. Similar input level and importance are two necessary criteria need to be considered for emerging technology's benchmarking. In this study, we proposed a sequential use of self-organizing map(SOM), data envelopment analysis(DEA) and analytical hierarchy process(AHP) method for the stepwise benchmarking of emerging technology. The proposed method uses two-level SOM to cluster the emerging technologies with similar required input levels together, then, in each cluster, uses DEA-BCC model to evaluate the efficiencies of the emerging technologies and do tier analysis to form tiers. On each tier, AHP rating method is used to calculate each emerging technology's importance priority. The optimal benchmarking path of each cluster is established by connecting the emerging technologies with the highest importance priority. In order to validate the proposed method, we apply it to a case of biotechnology. The result shows the proposed method can overcome difficulties in benchmarking, select suitable benchmarking targets and make the benchmarking process more efficient and reasonable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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