• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.158-164
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• 2000

본 연구에서는 자료포괄분석(DEA : Data Envelopment Analysis)을 이용하여 전자·통신업체들의 경영효율성 평가를 하였다. 자료포괄분석은 다수 생산자의 효율성을 평가하기 위해 Charnes 등에 의해 개발된 기법으로서 다차원의 투입변수와 다차원의 산출변수를 동시에 고려한 수 있는 기법이라 할 수 있다. 본 연구에서 투입변수로는 원재료비, 종업원수, 생산능력이. 산출변수로는 생산실적, 총매출액 및 당기순이익이 선정되었다. 효율성 평가 결과 대부분의 기업이 대상기간동안 경영효율성이 증가하거나 계속 효율적인 것으로 평가되었으며, 투입 및 산출변수는 높은 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.

• 지식경영연구
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• 제13권5호
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• pp.43-64
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• 2012

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.

• 한국도로학회논문집
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• 제20권2호
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• pp.109-118
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• 2018

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.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2008년도 추계 공동 국제학술대회
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• pp.316-321
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• 2008

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.165-172
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• 2014

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.

• 보건행정학회지
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• 제20권4호
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• pp.74-96
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• 2010

The purpose of this empirical study is to evaluate efficiency of the regional public hospitals, using DEA(Data Envelopment Analysis). to do this, we design a DEA-AR/AHP Hybrid model to evaluate efficiency of 34 Regional Public Hospitals. the proposed model is developed by adding Acceptance Region(AR). using analytical hierarchy process(AHP). this model is compared with those of typical DEA models. Financial data used in this study were obtained from Database of the Korea Association Regional Public Hospital and analyzed using DEA model. As a result of analysis, This study found that the DEA-AR/AHP Hybrid model was superior to those typical DEA models in determining the priority among efficient hospitals. the result of this study can provide helpful information to evaluate the efficiency of public hospitals for efficient operational management, to develop more precise measurement for the priority of the efficient hospitals.

• 지식경영연구
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• 제13권3호
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• pp.55-77
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• 2012

Selecting promising technology is becoming more and more difficult due to the increased number and complexity. In this study, we propose hybrid AHP/DEA-AR method and hybrid AHP/DEA-AR-G method to evaluate efficiency of technology alternatives based on ordinal rating data collected through survey to technology experts in a certain field and select efficient technology alternative as promising technology. The proposed method normalizes rating data and uses AHP to derive weights to improve the credibility of analysis, then in order to avoid basic DEA models' problems, use DEA-AR and DEA-AR-G to evaluate efficiency of technology alternatives. In this study, we applied the proposed methods to clean technology and compared with the basic DEA models. According to the result of the comparison, we can find that the both proposed methods are excellent in confirming most efficient technology, and hybrid AHP/DEA-AR method is much easier to use in the process of technology selection.

• 벤처창업연구
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• 제8권2호
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• pp.161-174
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• 2013

본 연구의 목적은 첫째, 노인복지관별 효율성 수준과 효율성 차이의 원인은 무엇인가 둘째, 어느 요소들이 노인복지관별 효율성 차이에 영향을 미치며, 그 영향의 크기는 어느 정도인가를 규명하는데 있다. 이에 본 연구에서는 노인복지관이 직면한 환경을 반영할 수 있는 효율성 측정방법을 검토하고, 그 중에서 상대적 효율성 평가에 유용하게 사용되고 있는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis, DEA)과 Tobit 분석을 포함한 다양한 DEA 사후분석을 진행하였다. 연구대상은 서울시 소재 24개 노인복지관으로 한정하였으며, 2011년도 1년간의 운영자료를 이용하였다. 또한, 노인복지관 서비스제공 사업영역중 의료복지사업에 한정하였으며, 상근근무자 등 내적요소만을 투입요소로 하는 모형1과 지역내 노인인구를 포함하는 모형2로 구분하였고, 각각 CCR분석과 BCC분석을 진행하여 유효한 결과값을 산출할 수 있었다. 본 연구의 한계성에 대해서는 후속적인 보완 연구가 이루어져야 할 것이며, 본 연구는 DEA 모형을 이용한 노인복지관의 효율성 분석을 위한 일반적 규범을 제시하였을 뿐만 아니라 효율성 결과값을 이용한 다양한 사후분석의 통합연구를 통해 노인복지관의 운영서비스와 관련하여 많은 유의미한 시사점을 도출하였다는 점에서 본 연구의 의의는 적지 않다 하겠다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권12호
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• pp.571-580
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• 2014

우리나라의 상수도 사업은 규모의 영세성, 지역에 따른 경영과 서비스의 불균형, 지역 간 수자원의 이용 및 관리에 있어 불합리한 문제점 등 취약한 산업구조로 인해 효율이 낮은 실정이다. 본 연구에서는 자료포락분석(data envelopment analysis)을 활용한 효율성 분석 및 맘퀴스트(Malmquist) 지수 그리고 통계적 방법을 통해 전라북도 지방상수도 사업소의 생산성 변화를 탐색적으로 파악해 보았다. 그 결과 규모 효율성이 1인 사업소가 6개로 나타났으며, 주로 군 단위 사업소에서 평균 이하의 생산성지수를 보임으로써 이들 사업소들은 생산성 증가를 위한 노력을 경주할 필요가 있음을 알 수 있었다. 본 연구는 DEA뿐만 아니라 맘퀴스트 생산성 분석을 통하여 생산성의 변화를 측정한다는 점에서 선행연구들과 차별화되는 바, 전라북도 지역 상수도 부문의 효율성을 제고하는데 기여할 것으로 사료된다.

• 한국유기농업학회지
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• 제29권1호
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• pp.41-50
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• 2021

This paper analyzes the efficiency of social enterprises by analyzing bootstrapping data envelopment analysis. Unlike the definitive DEA model, we analyze the confidence intervals of efficiency estimates through the DEA model, which takes into account stochastic factors. Major analysis results are summarized as follows: First, the results of the bootstrapping DEA analysis of social enterprises estimated that the technical efficiency was 0.459 and the 95% confidence interval was 0.389 to 0.601. Second, the number of inefficient social enterprises with efficiency values of less than 0.5 was found to be 15 (55.56%) in technical efficiency, 5 (18.52%) in pure technical efficiency, and 8 (29.63%) in scale efficiency. It can be seen that a significant number of social enterprises are operating in an inefficient state. Third, looking at the returns of scale of social enterprises, 25 (67.57%) are currently in the increasing returns of scale, 10 (27.02%) are in the constant returns of scale, and 2 (5.41%) are in decreasing returns of scale. In other words, it can be seen that social enterprises are under-invested in terms of input factors.