• 제목/요약/키워드: Data Envelopment. Analysis

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DEA 모형을 이용한 세계 주요 항만의 효율성 평가 (An Empirical Study on the Efficiency of Major Container Ports with DEA Model)

  • 송재영;신창훈
    • 한국항해항만학회지
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    • 제29권3호
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    • pp.195-201
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    • 2005
  • 본 연구는 부산항을 포함한 세계 주요 컨테이너 항만들의 효율성을 DEA(Data Envelopment Analysis)모형을 통해 상대적으로 분석함으로써, 부산항의 현재 위치와 더 효율석인 항만이 되기 위해 벤치마킹(Benchmarking)해야 할 대상을 구체화하였다. 또한, 본 연구에서는 일정시점의 효율성 분석이 아닌 1995년-2001년까지 7개년의 효율성을 시계열적으로 분석함으로써 각 항만의 효율성 변화할 살펴보았다. 분석 결과, 부산항은 95년, 96년을 제외한 나머지 연도에 대해서 비효율적인 항만으로 구분되었으며, 97년 이래로 효율성 지수가 다소 증가하고 있는 것으로 나타났다.

자료포락분석을 이용한 지역대학의 효율성분석 (Evaluating the Operational Efficiencies of Local Universities Using DEA Approach)

  • 최경호;안정용
    • 응용통계연구
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    • 제26권1호
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    • pp.49-58
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    • 2013
  • 자료포락분석(data envelopment analysis)은 여러 종류의 투입요소와 산출요소를 이용하여 의사결정단위(decision making unit)들 간의 상대적 효율성을 평가하기 위해 많이 사용되는 기법이다. 본 연구에서는 자료포락분석을 이용하여 지방대학들의 연구 및 교육분야에 대한 효율성을 분석한다. 먼저, 우리나라 국 공립 대학들의 효율성에 대해 살펴보고, 지역거점대학(regional flagship national universities)과 비거점(non-flagship)대학 간의 효율성이 통계적으로 유의한지 여부를 탐색한다.

DEA를 이용한 경기도내 시·군별 택시서비스 효율성 분석 (Relative Efficiency of Taxi Services by Data Envelopment Analysis among Cities and Counties in Gyeonggi Province)

  • 김대훈;장태연;송재룡
    • 대한토목학회논문집
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    • 제33권4호
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    • pp.1571-1580
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    • 2013
  • 본 연구는 경기도내 31개 시군에서 운행되고 있는 택시의 서비스에 대한 만족도를 기초로 지역별 택시의 효율성을 평가하였다. 효율성 평가는 개인택시와 법인택시로 구분하여 분석하였다. 시 군별 효율성 평가는 DEA(Data Envelopment Analysis) 모형을 이용하였다. 본 연구에서 사용한 자료는 경기도 31개 시 군의 개인 및 법인택시를 대상으로 조사한 자료이다. 31개 지자체의 효율성 평가 결과를 살펴보면, 개인택시의 경우 효율적인 지자체는 평택시, 포천시, 오산시, 양평군, 가평군 등 5개 지자체로 나타났다. 법인택시는 평택시, 포천시, 오산시, 가평군 등 4개 지자체이다. 이들 지자체들은 일정한 수준의 만족도를 생산함에 있어서 다른 지자체보다 적은 양의 서비스를 사용하는 능력을 확보하고 있음을 의미한다. 개인택시와 법인택시간 DMU들의 통계적 차이가 있는지를 검증하기 위하여 순위합검증(Rank-sum Test)을 시행한 결과 두 집단 간에 서비스제공에 따른 만족도 차이는 없는 것으로 분석되었다.

DEA를 적용한 대학도서관의 효율성 평가 (Evaluation of University Library Efficiency Using Data Envelopment Analysis)

  • 정영미
    • 한국비블리아학회지
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    • 제22권4호
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    • pp.301-315
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    • 2011
  • DEA(Data Envelopment Analysis) 기법은 단위가 서로 다른 다수의 투입과 산출요소를 포함하는 기관의 상대적 효율성 평가에 유용하다. 그래서 본 연구는 29개 대학 도서관을 대상으로 상대적인 경영 효율성을 측정하고자 DEA의 CCR모형과 BCC모형을 적용하여 기술효율성(TE), 순수기술효율성(PTE), 규모효율성(SE)을 분석하였다. 투입요소로는 도서수, 자료구입비, 면적, 직원수, 자료실 좌석수가 사용되었고 산출요소로는 대출자수, 대출권수, 도서관 방문자수가 사용되었다. 분석결과 13개의 대학도서관이 효율적인 것으로 나타났고 비효율적인 대학도서관의 원인은 순수기술비효율 보다 규모비효율의 비중이 더 큰 것으로 파악되었다. 비효율적인 도서관의 규모의 수익효과는 대부분의 도서관이 규모의 수익체증 유형인 것으로 나타났다.

DEA에 의한 우리나라 멀티플렉스 산업의 효율성 분석 (An Efficiency Analysis for the Korean Multiplexes by the DEA (Data Envelopment Analysis) Approach)

  • 김성국;문승모;원영수
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제6권7호
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    • pp.111-118
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    • 2006
  • 이 연구의 목적은 우리나라의 3대 멀티플렉스 (CGV, 롯데시네마, 메가박스 )의 2002 년부터 2004 년까지의 효율성을 확인하는 것이다. 우리나라의 영화산업은 1998 년부터 시작한 멀티플렉스의 건설이후에 극심한 도전에 의해 변해왔다. 이 연구는 우리나라의 영화 시장과 멸티플렉스에 대한 실태를 제시하고 영화 산업에서 급격한 관객의 증가가 왜 열어났는지 제시하였다. 마지막으로 이 연구는 영화 산업의 경쟁력을 확보하기 위하여 기술적, 규모 효율성을 DEA( 자료포락분석 )의 방법으로 밝혀내었다.

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자료봉합분석과 기계학습을 이용한 생명보험회사의 효율성 평가 (Evaluating Efficiency of Life Insurance Companies Utilizing DEA and Machine Learning)

  • Hong, Han-Kook;Kim, Jae-Kyeong
    • 지능정보연구
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    • 제7권1호
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    • pp.63-79
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    • 2001
  • 비모수적인 효율성 분석기법인 자료봉합분석(Data Envelopment Analysis) 은 현재 학교, 은행, 병원 등 여러 분야에서 각 조직의 효율성을 평가하는데 응용되고 있다. 그러나, 방법론 적용에 있어 상대적으로 비효율적인 의사결정단위의 참조집합이 1개 이상의 효율적인 의사결정단위로 구성되어 있어, 어느 방향으로 개선해야 할지 가이드라인을 제공하지 못하고 또한 효율성 크기에 따라, 비효율적인 의사결정단위의 단계적인 개선 방향을 제공하지 못한다는 불편한 점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 이와 같은 불편한 점을 보완하기 위한 자료봉합분석과 기계학습을 이용한 하이브리드 방법론을 개발하고, 이를 국내 29개 생명보험사에 적용하여 타당성을 검증하였다.

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육군 보급수송대대 효율성 측정에 관한 연구 (A Study on Measuring the Efficiency of the Army Supply-Transportation Battalions)

  • 서미영;송영일
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제36권2호
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    • pp.85-106
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    • 2010
  • 최근 정부가 공공부문에 대해 저비용, 고효율을 지속적으로 요구해 옴에 따라 국방부문도 효율성 개선을 위한 노력을 하고 있다. 그러나 군수부대의 효율적 운영에 대한 계량적 분석이 없는 실정으로, 본 연구는 군수부대의 효율적 경영 여부를 평가하기 위한 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 기존 선행연구 고찰을 통해 보급부대의 효율성 평가에 적절한 변수를 선정하여 제시하고, 공공부문 효율성 측정에 유용한 DEA(Data Envelopment Analysis)기법을 활용하여, 야전 보급부대를 대상으로 효율성을 평가한 후 비효율적 조직의 효율성 개선을 위한 방안을 제시하고자 한다.

3차병원의 생산 효율성 측정 및 결정요인 분석 (A Study on Measuring Hospital Efficiency and Analyzing Its Determinants in Tertiary Hospitals: Data Envelopment Analysis)

  • 양동현;서원식;박광훈
    • 한국병원경영학회지
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    • 제2권1호
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    • pp.183-202
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    • 1997
  • Health care organizations have been faced with financial difficulties under turbulent health care environment. This situation led hospitals to concentrate their efforts to improve their managerial efficiency in various ways. This study aims to evaluate technical efficiency of 31 tertiary hospitals in Korea and find determinants which are closely related with hospital efficiency. Data envelopment analysis(DEA) and Tobit Model were adopted for study. For the analysis, human resource factors such as number of physicians, nurses, and administrative staffs are used as input variables and the number of inpatients and outpatients) are used as output variables. Among 31 hospitals, in CCR model, 8 hositals showed efficiency score 1 which means they have been operated in very efficient ways and BCC model showed 13 of 31 hospitals as efficient organizations. Next, we analyzed determinants which are closely related with hospital efficiency. By using Tobit model, the study showed hospital size, Quality of care, value added per capita, and revenue per patient were closely related with hospital efficiency, However, it appeared that financial status of hospitals(i.e : making profit or not) was not related with hospital efficiency.

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DEA 기법을 이용한 낙지통발어업의 어획능력 측정 (Fishing capacity assessment of the octopus coastal trap fishery using data envelopment analysis(DEA))

  • 김도훈;안희춘;이경훈;황진욱
    • 수산해양기술연구
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    • 제43권4호
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    • pp.339-346
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    • 2007
  • Estimating fishing capacity is one of current hot issues in the international fisheries. It is because that increased fishing capacity has caused not only fish stocks to be reduced, but also additional fishing costs to be incurred without additional incomes, which resulted in decrease of economically viability of fisheries. In order to solve this problem, FAO adopted 'the International Plan of Action for the Management of Fishing Capacity' in 1999 and recommended that member countries to measure fishing capacity and to implement the domestic action plan to reduce excess fishing capacity. This study is aimed at assessing fishing capacity of the octopus coastal trap fishery(OCTF) using data envelopment analysis(DEA) which is a method recommended by FAO. The DEA results on 10 individual OCTF vessels showed that the capacity utilization(CU) was a 0.93 on average, indicating some differences in CU among vessels(0.79-1.0). In addition, results of the sensitivity analysis revealed that under the current level of catch, the gross tonnage, horse power, days fished, and traps per trip could be reduced by 35%, 33%, 16%, and 18% on average, respectively.

원양어업의 효율성 평가를 위한 자료포락 분석 모형 (A Data Envelopment Analysis Model for Evaluation of Efficiency of Deep-Sea Fishing Industry)

  • 김재희;최강득;김수관
    • 수산경영론집
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    • 제39권3호
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    • pp.49-65
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    • 2008
  • 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.

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