Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.8
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pp.130-139
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2020
The defense industry is a future-oriented industry, in which high-tech technologies are concentrated. In addition, it is a key industry for maintaining national security, and the R&D of the defense industry is very important. With the introduction of a competitive system by defense industry companies, the necessity of improving the efficiency and productivity of defense industry companies is emerging. In this study, the efficiency of the defense industry was measured using the CCR and BCC model. In addition, super efficiency was derived using the Super-SBM model. For this study, the 2019 defense industry management analysis data of the Korea Defense Industry Association (KDIA) was used, and the analysis was performed by setting the number of researchers and investments of domestic defense industry companies as the input variables and sales as the output variables. Through this study, it is expected that the defense industry's R&D efficiency will be grasped, which will help establish a policy for fostering the defense industry in the future.
As entering in the time of high oil price, seriousness of an energy is on the rise and the importance of energy is growing. Especially, building energy occupying 24% of total demand of energy is expected to be possible to reduce energy demand more than other section. To reduce the building energy consumption, this study analyzes function and thermal performance of Super window by heat experimental apparatus. Super window is a 2-track low-e glazing window for high insulation efficiency. By applying the results of this experiment to building energy efficiency rating tool, this study compares energy efficiency rates depending on a region.-Jeju, South, Central. And it shows how much does Super window reduce Building energy consumption.
In the study, we estimate efficiencies using CCR model of DEA, Super efficiency(AP) model, and super-SBM model with the data of 32 regional public hospitals in Korea from 205 to 2009. With Wilcoxon-Mann-Whitney statistics, we analyze efficiency differences for environmental factors(regions, type of hospital, type of operations, type of education training, relative importance of madicaids) among regional public hospitals. The results can be summarized as follows. Firstly, technical inefficiencies of regional public hospitals range from 15% to 17% in CCR model, 13% to 15% in AP model, 7% to 12.6% in SuperSBM model. Second, we confirm that environmental factors of hospitals cause different inefficiencies among them. The implication of this study is that policy and institutional change may need to improve the efficiencies along with internal managerial reform.
Data envelopment analysis(DEA) is a linear programming procedure designed to evaluate the relative efficiency of a set of peer entities called decision making units which use the same inputs to produce the same outputs. It has been widely employed in a variety of disciplines as an efficiency or performance measurement tool for comparing a set of entities such as firms, banks, hospitals, nations and organizations. The method, however, cant's make the priority of their performance when many units have efficiency score of unity or 100 percent. In this paper, we propose a new approach which combine qualitative method(graphical approach using network analysis) and quantitative method(super-efficient analysis using DEA), and present the results of an empirical analysis using the data of the Korean professional baseball players. As a result, there were 12 DMU that priority is hardly realized through DEA. However, this problem could be solved with super-efficiency analyzing. Also, more in-depth interpretation was able through integrating results of dendrogram and super-efficiency analyzing and prospecting it in qualitative, quantitative ways.
Super-critical type steam power plant, which operates with steam pressure above the super-critical point, has a good reputation recently and is adopted as a new standard of the Korean Electric Power Corporation. The reason for the good reputation lies in it's superior power efficiency. However, the field data of the new power plant for the verification of it's performance are still insufficient, and more empirical data are needed to acquire technologies on the effective operation of it. In this study, the authors analyzed the field test data on power efficiencies got in a super-critical type steam power plant, and evaluated the excellency of the new plant by comparing the efficiency data with the one got in a conventional sub-critical type steam power plant.
The Korean life insurance industry has undergone profound changes, such as the beginning of the variable insurance in July 2001 and the bancassurance enforcement in August 2003. However, little empirical research has analyzed data that includes the bancassurance of life insurance companies operating in Korea. In response to this lack of research, this paper applies DEA (data envelopment analysis) models to measure and decompose their efficiency. We discovered that life insurance companies operating in Korea are a little different in their composition ratio of inputs and outputs, due to the increased variety of distribution channels and new products. We provided efficiency scores, return to scale, and reference frequencies. We also decomposed CCR, BCC, and SBM efficiency into scale efficiency and MIX efficiency. So, we try to investigate whether the sources of inefficiency were caused by the inefficient operation of DMU, disadvantageous conditions, the difference of the composition ratio in inputs and outputs with reference sets, or any combination of the above. Most companies in the sample display had either constant or decreasing returns to scale. The efficiency rankings were less consistent among models and efficient DMUs. In response to this problem, we used the super-efficiency model to rank them and then compared the rankings of the DMUs among the various models. It was also concluded that the availability of panel data, rather than cross-sectional data, would greatly improve the validity of the efficiency estimates.
Regulations on exhaust emissions for vehicles and ships are reinforced. Therefore, researchers are focus on developing an excellent engine that emits less environmental pollutants and leads to high gas milage. The purpose of this study is to investigate the efficiency of intake super charging system. Super charger is the special device for improving performance of intake system. Futhermore, for reducing exhaust emissions, the examine are performed on the effectiveness of device structures that tow materials for performance improvement. To fulfill the purpose, Super charger materials of aluminum alloy(AL6262) and polycarbonate were selected and then their temperature change of super charger and inhalation efficiency were analyzed by ANSYS program. In addition, it is attempted to apply these results to device development by comparing the results with the real value. As a result, there was less temperature change of super charger in aluminum materials than polycarbonate, and HC and NOx were decreased when the super charger was installed.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.28
no.6
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pp.1629-1639
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2016
This study is to estimate the production efficiency of abalone aquaculture and to find its determinants utilizing the survey data of operating expenses in 2015. The first part of the analysis applied both DEA and Super-DEA for the estimation of efficiency of each aquaculture household as DMU. We used wages, feeding costs and area as inputs and annual profits and sales as outputs of the model. The second part of the study applied both Tobit and OLS for the identification of determinants of the efficiency. We investigated cost-ratio, depreciation costs, careers, value of living seeds, cleaning costs of farming ground and a ratio of 1 and 2 year-old abalone at shipment as potential determinants. The estimation results show us that the average technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency score turn out to be 72%, 81% and 85% respectively. The Super-BCC and Super-CCR models reveal their average efficiency scores as 81% and 80%. All of the variables used to identify the determinants of the efficiency. The study results suggests that the production efficiency can be improved by cleaning farming ground and hence lowering the death rate of seeds.
In this study, 31 provincial-level administrative regions in China from 2011 to 2021 were taken as the research objects, and the super-SBM model was used to measure the regional eco-efficiency with capital, labor, land and resource input as input variables, GDP and green coverage as the desirable outputs, and wastewater, waste gas and solid waste emissions as the undesired outputs. Tobit regression was used to analyze the effects of external environmental factors on eco-efficiency. The results showed that the average level of eco-efficiency in China was low, and the eco-efficiency in the eastern region was higher than that in other regions, and there were great differences in the western, northeast and central regions.
Min-Seop Sim;Chang-Hwan Lee;Yul-Seong Kim;Jung-Woo Nam
Journal of Navigation and Port Research
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v.48
no.4
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pp.294-302
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2024
The risks in global grain markets have increased due to COVID-19, extreme weather, natural disasters, and the Russia-Ukraine conflict. Additionally, in Korea, the locations for grain manufacturing have shifted owing to various factors. Despite these environmental changes, grain handling ports in Korea are limited in their capacity to respond promptly, resulting in operational inefficiencies. This study clarified changes in grain throughput and analyzed the efficiency of grain handling ports using the Super-SBM model. It suggested that the ports in Pyeongtaek and Gunsan were the most efficient, based on CCR and BCC results in 2022. These findings could provide several insights related to port operating plans for port operators, managers, and developers.
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