Planning strategies to achieve higher competitiveness of ports are becoming increasingly important in business environment. Therefore, strategic competitive position and efficiency analysis needs to be performed to increase ports' effectiveness and competitiveness. This matches with one of targets of new concept e-Navigation to increase the agility and efficiency of ports. The purpose of this study was to apply Boston Consulting Group matrix to analyze competitive positioning of major ports in Korea and China in term of several main cargo types and then use a combination of Data Envelopment Analysis and Principal Component Analysis model to calculate efficiencies. Results show that, at the moment, Chinese ports are still on the top with high position and efficiency score for the representative-Shanghai port. However, result also points out that except container type, Korean ports have chance to compete in other cargo types. Moreover, Gwangyang port is regarded as efficient. It has better position time. It is believed that Gwangyang port together with Busan port can compete with Chinese port in the near future.
Loan consultants assist clients with loan application processing and loan decisions. Their duties may include contacting people to ask if they want a loan, meeting with loan applicants and explaining different loan options. We studied the efficiency of service quality of loan consultants contracted to a bank in Korea. They do not work as a team, but do work independently. Since he/she is not an employee of the bank, the consultant is paid solely in proportion to how much he/she sell loans. In this study, a consultant is considered as a decision making unit (DMU) in the DEA (Data Envelopment Analysis) model. We use a principal component analysis-data envelopment analysis (PCA-DEA) model integrated with Shannon's Entropy to evaluate quality efficiency of the consultants. We adopt a three-stage process to calculate the efficiency of service quality of the consultants. In the first stage, we use PCA to obtain 6 synthetic indicators, including 4 input indicators and 2 output indicators, from survey results in which questionnaire items are constructed on the basis of SERVQUAL model. In the second stage, 3 DEA models allowing negative values are used to calculate the relative efficiency of each DMU. In the third stage, the weight of each result is calculated on the basis of Shannon's Entropy theory, and then we generate a comprehensive efficiency score using it. An example illustrates the proposed process of evaluating the relative quality efficiency of the loan consultants and how to use the efficiency to improve the service quality of the consultants.
Background: A unique framework for performance optimization of generation companies (GENCOs) based on health, safety, environment, and ergonomics (HSEE) indicators is presented. Methods: To rank this sector of industry, the combination of data envelopment analysis (DEA), principal component analysis (PCA), and Taguchi are used for all branches of GENCOs. These methods are applied in an integrated manner to measure the performance of GENCO. The preferred model between DEA, PCA, and Taguchi is selected based on sensitivity analysis and maximum correlation between rankings. To achieve the stated objectives, noise is introduced into input data. Results: The results show that Taguchi outperforms other methods. Moreover, a comprehensive experiment is carried out to identify the most influential factor for ranking GENCOs. Conclusion: The approach developed in this study could be used for continuous assessment and improvement of GENCO's performance in supplying energy with respect to HSEE factors. The results of such studies would help managers to have better understanding of weak and strong points in terms of HSEE factors.
최근 글로벌 금융위기, 미분양 주택의 증가 등으로 인해 건설기업의 효율성 분석이 요구되고 있다. 기업에 대한 효율성 분석시 가장 중요한 것은 효율성 측정에 사용된 투입-산출변수이다. 하지만 건설기업의 효율성 분석에 중요한 영향을 미치는 핵심적인 투입-산출변수를 추출하기 위한 체계적인 연구는 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 건설기업의 효율성 분석을 위한 핵심 투입-산출변수를 추출을 위해 투입-산출변수 별로 모든 조합을 제시한 모형을 제시하고 DEA모형과 PCA분석을 통하여 건설기업의 효율성을 분석에 중요한 요소인 투입-산출변수를 추출하고자 한다. 본 연구를 위해 기존 연구 및 이론적 고찰을 하고, 효율성 측정을 위한 변수 및 21개 모형을 설정하였다. 다음으로 효율성 및 PCA분석을 하고 결과를 도출하였다. 연구 결과, 핵심적인 투입 및 산출변수는 2006년의 경우 투입변수는 종업원수, 산출변수는 매출액, 2008년의 경우 투입변수는 자본금, 산출변수는 당기순이익, 2010년의 경우 투입변수는 고정자산, 산출변수는 매출액으로 나타났다. 건설기업 효율성 결과에 중요한 영향을 주는 변수 추출을 통해 개별 건설기업들이 효율성을 향상하기 위한 중점전략을 마련할 수 있을 것으로 판단된다.
우리나라는 동북아지역에서 아시아 허브항만의 위상을 유지하기 위해 항만시스템의 업그레이드에 막대한 예산을 투입하고 있다. 그 결과로 우리나라 대표항만인 부산항은 세계 5위 수준의 컨테이너 물동량 처리 수준을 보이고 있다. 그러나 부산항을 제외한 다른 항만은 낮은 순위에 자리하고 있다. 이 연구는 자료포락분석(DEA) 모델과 Malmquist 생산성지수(MPI)를 이용하여 국내 주요 항만의 효율성과 생산성을 분석하는데 목적이 있다. 특히 변수의 수가 의사결정단위(DMU) 수를 초과할 경우 판별력이 약해지는 DEA모델을 보완하기 주성분분석(PCA, Principal Component Analysis)을 DEA모델에 결합한 PCA-DEA모델을 이용하였다. 그리고 MPI는 다년간의 항만의 생산성을 측정하기 위하여 적용하였다. 그 결과로 우리나라 주요항만의 효율성과 생산성 순위를 결정할 수 있었으며, 광양항과 울산항 2010년과 2018년 비교시 효율성 측면에서 상위권을 보였으며, 생산성 분석 결과에 있어서 대산항과 목포항이 다른 항만에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 이 연구결과는 항만별 경쟁력을 객관적으로 평가하고 전략을 마련하는데 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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