To evaluate the total quality activities is the most fundamental and critical process as one of the PDCA cycle. The quality award criteria such as Malcolm Baldrige National Quality Award and Deming Award can be a, pp.ied to the guideline for evaluating quality activities. We can identify several important factors for TQM by referring quality award criteria, but they don't suggest how efficiently implement TQM. In this paper, two methodologies are a, pp.ied to evaluate the TQM activities comparatively. One of them is the traditional scoring system (TSS) by analytic hierarchy process (AHP). TSS is the system which evaluates the performance of TQM by the weighted sum of critical success factors. Several quality award system are typical examples of TSS. The other is the efficiency measuring system (EMS) by data envelop analysis (DEA). DEA outperformed other alternative methods to measure the efficiency and it can be a, pp.ied to evaluate the TQM activities. The evaluation system by DEA can be named as EMS. The objective of this paper is to suggest a model called TAE (Total quality management Activities Evaluation), for evaluating TQM activities. In this model TQM organizations are classified into four types by considering TSS and EMS. Those types are high weighted sum and high efficiency type, high weighted sum and low efficiency type, low weighted sum and high efficiency type, and low weighted sum and low efficiency type. Therefore TQM organizations must not only make efforts to get the higher scores in terms of TSS, but also take necessary steps to enhance their efficiencies.
This paper measures the operational efficiency of domestic online game companies and analyze its trends and patterns by using data envelopment analysis (DEA). DEA is a non-parametric approach to measuring the relative efficiency of decision-making units (DMUs) with multiple inputs and outputs. 14 online game companies are selected as DMUs and three inputs (number of employees, capital and asset) and three outputs (sales, operating profit and net profit) are selected as DEA variables. First, the output-oriented BCC model and super-efficiency model are employed to measure the static operational efficiency of the online game companies from 2003 to 2012. We also conduct the dynamic analysis with DEA window model to capture the trends of their operational efficiency influenced by internal and external environmental changes. The results are expected to provide fruitful implications for strategic decision making of online game companies and policy making for the online game industry.
Purpose: This study predicted cost asymmetry as a determinant of investment efficiency, and empirically analyzed the relationship between cost stickiness and investment efficiency. Research design, data and methodology: Using a sample of 4,382 Korean firm-year observations over 2011-2017 period, I examined the relationship between cost stickiness and investment efficiency. Asymmetrical cost behavior is measured as model of Homburg and Nasev (2008) and model of Park, Koo, and Pae (2012). Investment efficiency is measured as Chen, Hope, Li, and Wang (2011)'s model. Results: Firms with cost stickiness are less efficient in their investment than firms with non-cost stickiness. In other words, cost stickiness is an empirical result that supports the previous research on cost decision-making from perspective of managers pursuing private benefits due to information asymmetry. Conclusions: By showing that the manager's decision-making on the cost behavior affects the investment efficiency corresponding to capital management, the implications for the mechanism for efficient capital management are provided. Through the empirical results, it was shown that the cost stickiness is a product of opportunistic cost decision-making due to information asymmetry, and it is to present evidence that expands the meaning of the causes of asymmetric cost behavior.
본 연구는 Farrell_Debreu방식과 Tone방식에 의해 제시된 DEA모형을 원가효율성 관점에서 비교 분석하고 이 한계를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 전통적인 접근법인 Farrell_Debreu 방식과 최근에 연구된 Tone 방식의 공통점과 차이점을 알아보고 각 접근법에 따른 DEA모형을 구축하였다. 또한 두 모형의 결과를 비교하기 위해 분석 사례를 구축하고 두 모형에 따른 분석과 결과치의 차이를 살펴봄으로써 두 모형의 장단점을 비교할 수 있었다. 두 접근법은 동일한 자료를 사용하더라도 자료의 분석 방식이 상이하고 효율성의 값, 각 단위의 효율성 순위, 참조집합에 있어 차이를 나타냈다. 전통적인 모형에 비해 Tone의 방식은 동일한 투입량이라 하더라도 보다 낮은 가격으로 조달 가능한 투입물에 강조점을 둠으로써 원가효율성 측면에서는 현실 설명력이 높지만 기술적 효율성 측면에서는 Farrell_Debreu방식에 의한 DEA모형이 더 합리적인 것으로 나타났다.
Background: Based on the importance of ceasing smoking programs to control the regional disparity of smoking behavior in Korea, this study aims to reveal the variation of smoke rate and determinants of it for 229 provinces. An evaluation of the relative efficiency of the cease smoking program under the consideration of regional characteristics was followed. Methods: The main sources of data are the Korean Statistical Information Service and a national survey on the expenditure of public health centers. Multivariate regression is performed to figure the determinants of regional variation of smoking rate. Based on the result of the regression model, clustering analysis was conducted to group 229 regions by their characteristics. Three clusters were generated. Using data envelopment analysis (DEA), relative efficiency scores are calculated. Results from the pooled model which put 229 provinces in one model to score relative efficiency were compared with the cluster-separated model of each cluster. Results: First, the maximum variation of the smoking rate was 16.9%p. Second, sex ration, the proportion of the elder, and high risk drinking alcohol behavior have a significant role in the regional variation of smoking. Third, the population and proportion of the elder are the main variables for clustering. Fourth, dissimilarity on the results of relative efficiency was found between the pooled model and cluster-separated model, especially for cluster 2. Conclusion: This study figured regional variation of smoking rate and its determinants on the regional level. Unconformity of the DEA results between different models implies the issues on regional features when the regional evaluation performed especially on the programs of public health centers.
The main goal of this study is to develop a multi-metric fishway assessment model (Mm-FA) and evaluate the efficiency of fishway. The Mm-FA model has three major fishway components with nine metrics: structural characteristics, hydraulic/hydrologic features, and biological attributes. The model was developed for diagnosing and assessing fishway efficiency and tested to Juksan Weir at the Yeongsan River Watershed. Structural characteristics of fishway included slope of the fishway (M1), ratios of fishway width to stream width (M2), and the proportion of orifice clogging and orifice size (M3). Hydraulic/hydrologic characteristics included depth of fishway entrance head (M4), depth of exit tail (M5), and current velocity of inner fishway (M6). Biological characteristics included fish species ratio of inner fishway to upper-lower weir (M7), fish length distribution (M8), and the proportion of migratory fish species to the total number of species (M9). Overall, the assessment of fishway efficiency showed the total score of the Mm-FA model was 25 in the Juksan Weir, indicating "good condition" by the criteria of the five-level classification system. The Mm-FA model may be used as a key tool for the assessment of fishway efficiency, especially on the 16 weirs constructed for the "Four Rivers Restoration Project" after a partial calibration of Mm-FA model.
The purpose of this paper is to construct $\ulcorner$CIDEAR(Cross Impact-DEA-AR)$\lrcorner$ model which evaluates proposed R&D projects considering cross impact among them and selects proper projects to utilize resources efficiently as well as to maximize efficacy of investments. For this purpose, $\ulcorner$CIDEAR$\lrcorner$ model is designed as the following six steps. $\ulcorner$Decision Theory Evaluation Model$\lrcorner$ is for setting and selecting the evaluation items according to the structured procedure of evaluation system. The priority of items is decided at $\ulcorner$AR Decision Model$\lrcorner$$\ulcorner$Cross Impact Estimation Model$\lrcorner$ is for computing the final probability of success and the result is used to revise the evaluation results of $\ulcorner$Decision Theory Evaluation Model$\lrcorner$. $\ulcorner$Resource Performance Analysis Model$\lrcorner$ classifies the proposed R&D projects on the basis of required resources and expected performance. Consequently, the possibility of bias of project selection can be prevented. $\ulcorner$Priority Oder Decision Model$\lrcorner$ is for computing the efficacy of proposed projects. Finally, $\ulcorner$Efficacy-Efficiency Cause Analysis Model$\lrcorner$ analyzes the structure of efficacy and efficiency of the projects. The major findings and significances of this study are summarized as follows: (1) $\ulcorner$CIDEAR$\lrcorner$ model can deal with the affairs of R&D projects having the characteristics of mutual independence as well as mutual dependence in the point of efficacy and efficiency. Hence, it is possible to evaluate and select R&D projects more accurately. (2) It can be possible to raise the possibility of projects success. R&D manager can use the information for project management because the efficacy-efficiency structure of selected projects can be analyzed. (3) We proved the usefulness of the constructed $\ulcorner$CIDEAR$\lrcorner$ model using an case about twenty-one R&D projects of a leading company of electronic industry in Korea.
This study analyzed the managerial efficiency of 11 organizations, the branch centers of a occupational health service organization in Korea, using the Data Envelopment Analysis (DEA) method. The DEA is a good method for evaluating health services since it can handle multiple inputs and outputs simultaneously, and also identify the sources and amount of inefficiency. The author approached this study using two efficient models: the monetary value model and the real value model. The DEA method based on the monetary value model included cost factors, while the real value model excluded cost factors. The input variables used were manpower of physicians, medical technicians, nurses, industrial hygienists and administrators; labor, maintenance, and material expenses. The output variables used were the number of medical examinations, workplace evaluations, group health management services and income from each service. The major results were as follows: First, in the monetary value model, 6 out of 11 organizations (54.6%) showed an efficiency score of 1.0, which means that they have been operating in very efficient ways. However, 5 organizations (46.4%) showed themselves to be relatively inefficient. Second, in the real value model, 7 out of 11 organizations (63.4%) showed an efficiency score of 1.0, which means they have been operating efficiently, while 4 organizations (46.4%) showed themselves to be relatively inefficient. Third, the reliability of DEA method were analyzed by comparing the results of the monetary value model and real value model. The results of 8 out of 11 organizations were same in terms of being efficient or not. Thus, the DEA could be a valid application method for occupational health service organizations. Fourth, the organizations that displayed common inefficiency in both the monetary value model and in the real value model 3, 9, and 10, were also considered to be managed inefficiency from expertise opinion. In summary, this study evaluated the efficiency of occupational health service organizations applying the DEA method with different variables, and found that the results of analysis could be valid in terms of both modeling and expert sense. In the future, the DEA method will be used as a useful tool to identify and evaluate the efficiency of occupational health service organizations through more applications and refinements.
본 논문에서는 네트워크 통신에서 혼잡으로 인한 패킷의 손실을 최소화하기 위하여 새로운 버퍼 모델인 적응적인 이중 버퍼 모델을 제안한다. 이는 제약된 메모리 환경에서 송수신 버퍼가 서로의 여유 공간을 공유하여 패킷의 손실을 최대한 줄일 수 있는 버퍼 모델이다. 또한 리스트와 비슷한 성능을 지니는 본 버퍼 모델은 자유 리스트를 사용한 버퍼와 달리 메모리 누수로 인한 버블(bubbles) 현상을 방지하므로 제한된 환경의 네트워크 버퍼에 적용할 수 있으며 배열을 사용하는 경우와 비교 할 때 최대 100% 성능 향상을 기대할 수 있다.
In order to investigate the accuracy and applicability of steel equivalent constitutive model, the calculated results were compared with typical tests of steel frames under static and dynamic loading patterns firstly. Secondly, four widely used models for time history analysis of steel frames were compared to discuss the applicability and efficiency of different methods, including shell element model, multi-scale model, equivalent constitutive model (ECM) and traditional beam element model (especially bilinear model). Four-story steel frame models of above-mentioned finite element methods were established. The structural deformation, failure modes and the computational efficiency of different models were compared. Finally, the equivalent constitutive model was applied in seismic incremental dynamic analysis of a ten-floor steel frame and compared with the cyclic hardening model without considering damage and degradation. Meanwhile, the effects of damage and degradation on the seismic performance of steel frame were discussed in depth. The analysis results showed that: damages would lead to larger deformations. Therefore, when the calculated results of steel structures subjected to rare earthquake without considering damage were close to the collapse limit, the actual story drift of structure might already exceed the limit, leading to a certain security risk. ECM could simulate the damage and degradation behaviors of steel structures more accurately, and improve the calculation accuracy of traditional beam element model with acceptable computational efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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