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.
PURPOSES : This study evaluates the efficiency of snow removal operation resources using data envelopment analysis (DEA). The results of this study can help decision-making strategies, especially for resource allocation for snow removal works on national highways. METHODS : First, regional road management offices (DMUs) for efficiency evaluation were set up, and a database (for years 2012-2016) for analysis was formed. Second, DEA was carried out by selecting input and output variables based on the constructed database. Lastly, based on the results of the DEA, the efficiency of each regional road management office was evaluated. In addition, the potential for future improvement was determined. RESULTS : The results showed that there was a large variation in efficiency of snow removal operation resources by regional offices. CONCLUSIONS : The results of this study imply that the evaluation of efficiency for snow removal operation resources is important when decisions related to snow-removal strategies are made by road management offices.
Korea's R&D investment has significantly increased in recent years and the quantitative outputs such as number of papers and patents have also increased with the investment. However, the quality of R&D outputs has not been fully addressed. In particular, quality of technical performance, such as the quality of patents, has attracted little attention. In this paper, a Data Envelopment Analysis (DEA) method was used to construct models for efficiency analysis of R&D investment, focused on quality of technical performance. Indices were proposed to analyze the quantitative and qualitative efficiencies of R&D investment. In order to effectively analyze R&D efficiencies, the measurement units of the input and output variables were standardized. Based on cases of livestock quarantine R&D projects of Korea, the quantitative and qualitative efficiencies of national R&D projects were analyzed and factors that would influence R&D efficiencies were identified. This paper suggests that both quantitative and qualitative efficiencies should be considered when measuring R&D efficiency. Also, it is recommended to carefully consider the characteristics of R&D projects during project selection stage.
A prerequisite for making R&D more productive is to able to measure its productivity. Most of the previous studies on this topic have attempted to measure R&D productivity at the firm or industry levels. In this study, however, R&D productivity is measured at the national level to provide R&D policy implications, particularly for Asian countries. Contrary to the previous studies where total factor productivity was adopted, this study employs the data envelopment analysis (DEA) approach to measure R&D productivity. DEA is a multi-factor productivity analysis model for measuring the relative efficiency of each Decision Making Unit (DMU). In addition to the basic DEA model that includes all inputs and outputs, five additional models are constructed by combining single input with all outputs and single output with all inputs in order to measure specialized R&D efficiency. In this study, the twenty-seven countries are classified into four clusters based on the output-specialized R&D efficiency: inventors, merchandisers, academicians, and duds. Then, the characteristics of the Asian countries with respect to R&D efficiency are identified. It is found that Singapore ranks high in total efficiency, and Japan in patent-oriented efficiency. Meanwhile, China, Korea, and Taiwan are found to be relatively inefficient in R&D. We expect that the findings from this study will be able to provide directions for R&D policy-making of the Asian countries.
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.
As the competition among the container terminals in Korea has become increasingly fierce, every terminal is striving to increase its investments constantly and lower its operational costs in order to maintain the competitive edge and provide satisfactory services to terminal users. The unreasoning behavior, however, has induced that substantial waste and inefficiency exists in container terminal production. Therefore, it is of great importance for the terminal to know whether it has fully used its existing infrastructures and that output has been maximized given the input. From this perspective, data envelopment analysis (DEA) provides a more appropriate benchmark. This study applies three models of DEA to acquire a variety of analytical results about the operational efficiency to the Korean container terminals. According to efficiency value analysis, this study first finds the reason of inefficiency. It is followed by identification of the potential areas of improvement for inefficient terminals by applying slack variable method and giving the projection results. Finally, return to scale approach is used to assess whether each terminal is in a state of increasing, decreasing, or constant return to scale. The results of this study can provide terminal managers with insight into resource allocation and optimization of the operating performance.
Recently, many companies have been very interested in CRM(Customer Relationship Management). Most companies have been also considering the contact center as a key CRM channel, because it is a contact point between customers and companies. It turns out that the contact center handles over 70% of all customer-company interactions and the success or failure of a company can be determined by the customer satisfaction with contact center experiences. Despite of the strategic importance of the contact center, there has been few empirical study on the efficiency of contact center operations in the literature. One of the main purposes of this study is to evaluate the efficiency of contact centers so as to not only identify the current status of contact center operations, but also suggest ways to improve operational efficiency. For this purpose, we apply a non-parametric efficiency measurement method, DEA (Data Envelopment Analysis), to 57 domestic contact centers in order to compare their relative efficiency. It is expected that the measurement methods suggested in this study can be applied to various issues such as service KS certification, outsourcing service management, and the productivity analysis of service personnel.
In the present emerging global economy, as the focus is shifted from manufacturing to service sector, the efficiency of service operations is crucial for the county's sustainable growth and development. As one of the fastest growing service sector industries in South Korea, the call center has become an inevitable part of customer service for most companies. Despite of the strategic importance of the call center, there has been no empirical study on the efficiency of call center service operations in the literature. The main purpose of this study is to evaluate the technical efficiency of call center services so as to not only identify the current status of call center service operations, but also suggest ways to improve service operations efficiency. For this purpose, we apply a non-parametric efficiency measurement method, DEA (Data Envelopment Analysis), to domestic call centers in order to compare their relative efficiency. Based on DEA evaluations, we provided specific directions for the inefficient call centers to possibly improve their operation efficiencies. It is expected that the measurement methods suggested in this study can be applied to various issues such as service KS certification, service operations management, and the productivity analysis of service personnel.
본 연구는 경기도 지역 27개 기초자치단체의 노인복지시설의 상대적 효율성을 자료포락분석을 이용하여 측정하였다. 분석결과, 12개 자치단체의 노인복지시설이 각각의 준거집단들에 비해 비효율적인 것으로 나타났는데, 이는 경기도 내 지역 간에 노인복지서비스의 효율성 측면에서 격차가 있음을 의미한다. 노인복지시설의 효율성에 상대적으로 큰 영향을 미치는 요소는, 경기도 지역 전체를 보았을 때 산출변수 중에서는 노인복지예산(노인1인당복지비), 투입변수 중에서는 복지시설의 수인 것으로 나타났다. 그러나 각 자치단체별로는 영향력 변수가 각기 다르다.
이 논문에서는 부트스트래핑 DEA 모형을 이용하여 품목농협의 효율성 분석 값의 통계적 유의성을 분석하였다. 분석결과, 첫째, 일반적 DEA모형에 의한 기술효율성은 0.878로 추정된 반면, 부트스트래핑 기법을 적용하면 0.804로 추정되었다. 그러나 두 값의 차이는 신뢰구간 범위 내에 있기 때문에 통계적으로는 유의하지 않다. 또한 95% 유의수준하에서 기술효율성의 통계적 신뢰수준은 0.726에서 0.874로 분석되었다. 둘째, 일반적 DEA모형에서 효율적인 품목농협으로 추정된 19개 농협 모두 부트스트래핑 기법을 적용한 경우 비효율적인 것으로 추정되었다. 이는 일반적 DEA모형의 경우 비효율적인 품목농협이 효율적인 것으로 추정될 수 있다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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