본 논문은 $2001{\sim}2005$사업 연도까지 5년간 패널자료로 국내 10개 손해보험회사를 대상으로 비모수적 방법인 DEA-CCR, BCC 모형과 DEA/Window 모형을 이용하여 정태적, 동태적 효율성 변화를 살펴보고, 효율성 결정요인과 관련 다양한 방법으로 비교하기 위해 가중최소자승추정법(GLS), 토빗 모형(Tobit model), 고정효과 모형(Fixed effect model), 확률효과 모형(Random effect model)을 이용한 정태적 패널 모형, 일반화적률추정법(GMM)을 이용한 동태적 패널모형으로 살펴 보았다. 첫째, 정태적 효율성 분석결과 평균 기술효율성은 15.5%의 비효율성을 가지고 있는 것으로 나타났으며, 이러한 비효율성은 규모비효율성에 더 큰 원인이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 안정성 여부를 판단하기위한 동태적 효율성 분석결과 기간에 따라 각 손해보험회사별로 표준편차, LDP, LDY 값이 차이를 나타내고 있었다. 셋째, 기술효율성 결정요인 분석 결과 고정효과 모형의 설명력이 다른 모형들보다 높았고, GMM은 모든 결정요인들에 대해 유의적으로 나타났다. 그리고 기술효율성 증대를 위해서는 토지, 건물같은 부동산 비중 축소를 통한 수입보험료 증대가 가장 중요한 것으로 나타났다.
Demands have been growing in safety-critical application fields for producing networked real-time embedded computing (NREC) systems together with acceptable assurances of tight service time bounds (STBs). Here a service time can be defined as the amount of time that the NREC system could take in accepting a request, executing an appropriate service method, and returning a valid result. Enabling systematic composition of large-scale NREC systems with STB certifications has been recognized as a highly desirable goal by the research community for many years. An appealing approach for pursuing such a goal is to establish a hard-real-time (HRT) component model that contains its own STB as an integral part. The TMO (Time-Triggered Message-Triggered Object) programming scheme is one HRT distributed computing (DC) component model established by the first co-author and his collaborators over the past 15 years. The TMO programming scheme has been intended to be an advanced high-level RT DC programming scheme that enables development of NREC systems and validation of tight STBs of such systems with efforts far smaller than those required when any existing lower-level RT DC programming scheme is used. An additional goal is to enable maximum exploitation of concurrency without damaging any major structuring and execution approaches adopted for meeting the first two goals. A number of previously untried program structuring approaches and execution rules were adopted from the early development stage of the TMO scheme. This paper presents new concrete justifications for those approaches and rules, and also discusses new extensions of the TMO scheme intended to enable further exploitation of concurrency in NREC system design and programming.
Purpose This study proposed an approach for predicting the efficiency rating of the cultural tourism festivals using DEA and machine learning techniques. The cultural tourism festivals are selected for the best festivals through peer reviews by tourism experts. However, only 10% of the festivals which are held in a year could be evaluated in the view of effectiveness without considering the efficiency of festivals. Design/methodology/approach Efficiency scores were derived from the results of DEA for the prediction of efficiency ratings. This study utilized BCC models to reflect the size effect of festivals and classified the festivals into four ratings according the efficiency scores. Multi-classification method were considered to build the prediction of four ratings for the festivals in this study. We utilized neural networks and SVMs with OAO(one-against-one), OAR(one-against-rest), C&S(crammer & singer) with Korea festival data from 2013 to 2018. Findings The number of total visitors in low efficient rating of DEA is more larger than the number of total visitors in high efficient ratings although the total expenditure of visitors is the highest in the most efficient rating when we analyzed the results of DEA for the characteristics of four ratings. SVM with OAO model showed the most superior performance in accuracy as SVM with OAR model was not trained well because of the imbalanced distribution between efficient rating and the other ratings. Our approach could predict the efficiency of festivals which were not included in the review process of culture tourism festivals without rebuilding DEA models each time. This enables us to manage the festivals efficiently with the proposed machine learning models.
This study was conducted to survey and diagnose operation status of the agricultural machinery rental service, analyse and compare operational efficiency among 82 city and county ATDEC (agricultural technology development and extension center) using the DEA (Data Envelopment Analysis) method, and recommend future direction, for improvement of the business. Input variables were invested budget and labor, and output variable was rental return. Percentages of return to investment on the rental service were calculated as 68.3% and 63.9% when analyzed with CCR (Charnes, Cooper and Rhodes) and BCC (Banker, Charnes and Cooper) models, respectively, indicating inefficiency of the service operation. Increase of rental charge would increase efficiency by 63.9~68.3% depending on models, and decrease of financial and labor investment would improve the efficiency by about 11.3%. Technical efficiency would be more important than scale efficiency, therefore adjustment of over-invested budget and labor needed to be made together with increase of rental charge to improve the operation. Among the ATDECs providing the rental service, 6 (7.3%), 43 (52.4%), and 33 (40.2%) were in state of CRS (constant return to scale), IRS (increasing return to scale), and DRS (decreasing return to scale), respectively. These indicated public aspects of the rental system, over-investment, lack of output component for input component, meaning that scale income would be increased by qualitative expand of rental charge. Efficiency analysis of the rental system by region showed that efficient ATDECs to be benchmarked by others were in the order of DMU-70, DMU-54, DMU-29, DMU-5, DMU-22, DMU-2, and DMU-61. More comprehensive and extensive survey and analyses would be necessary in the future.
지속가능성 (Sustainability) 또는 지속가능발전 (Sustainable development)에 대한 연구는 최근 G-20정상회의를 통하여 세계적인 중요의제로 부상하고 있다. 특히 중국 및 신흥국들의 급속한 경제발전과 이에 따른 원자재 부족 및 환경악화로 인한 문제가 단순한 협의안건에서 벗어나 실질적인 생존의 조건으로 부상하고 있다. 이와 같은 시각에서 특히 강조되는 것은 환경관련의제들이 외부비경제효과를 동반하는 속성상 특정국가나 기업만의 문제가 아닌 인류 사회 전체의 문제이며 이를 위해서는 지속가능성에 대한 엄정한 타당성이 검증되어야 한다는 점이다. 본 연구는 이와 같은 시각에서 경제발전과 환경보호라는 외견상 상호 갈등의 소지가 충분한 정책목표상의 균형과 조화를 위한 타당성을 모색하고 이에 대한 시사점을 도출하기 위한 목적으로 한국과 중국의 지속가능 발전모형을 유도하고 이를 실증분석하고자 한다. 본 실증분석 결과에서 나타난 점은 무엇보다 기존의 상식적인 선행연구와는 다르게 경제성장이 환경보호에도 긍정적으로 작용한다는 사실이며, 이를 통해 환경의 외부비경제적 특성에 대한 적절한 보상체계와 정부의 정책적 공조체계가 무엇보다 절실함을 지적하고 있다.
본 연구의 목적은 독점적 지위로 운영되는 발전회사의 환경효율성 분석을 통하여 미래의 녹색경영, 지속경영에 대한 기관 효율성 향상에 기여하고자 하는 것이다. DEA 분석이 가진 내재적인 부족함을 보완하기 위해 C 발전회사 산하 6개의 기관을 직접 방문하여 담당 전문가로부터 DMU의 환경효율성을 위한 인터뷰 자료도 활용하였다. 투입요소로는 경영효율성에서는 비용과 종업원 수를 환경효율성으로는, CO2, NOx, 용수 사용량이 사용되었다. 산출요소로는 연간 총발전량, 판매수익이 사용되었다. 분석에는 규모수익불변(CRS, Constant Return to scale)투입지향의 DEA모형과 VRS(Various Return to Scale)모형을 이용하였다. CRS 분석에 의하면 0.923, BCC 분석으로는 0.969로 나타났으며 7개의 DMU가 효율적인 것으로 나타났다. 산출요소별 비효율적인 투입요소에서는 NOx가 CO2 보다 낮았다. 이는 전력발전에 있어 NOx는 물론 CO2에 관한 효율성이 개선되어야 한다는 것을 보여주고 있다. 환경비효율성을 줄이기 위해서는 결국 신재생에너지와 연료 전지 등 대체에너지원이 지속적으로 개발되어져야 한다.
신약개발은 국민의 건강권과 직결되며 국가 차원의 제약산업 육성을 위해 매우 중요하다. 그동안 신약개발 분야와 관련하여 다양한 연구가 수행되었지만, 신약개발 국가연구개발사업에 대한 효율성 분석은 매우 부족한 실정이다. 특히 R&D 분야는 연구개발시차, 일출효과(spill-over effect) 등으로 인해 투입과 산출의 일정한 방향성과 등비율적인 증감을 가정하는 CCR 모형이 적합하지 않다. 또한 가변규모수익을 가정하는 BCC 모형도 여유분(slack)으로 인해 의사결정단위 간의 명확한 우선순위 도출이 어려운 한계점이 있다. 최근에는 R&D 분야의 특수성을 고려해서 자료포락분석 모형 중 영역조절모형(Range Adjusted Measure: RAM)을 활용한 분석방법이 제시되고 있다. RAM 모형은 가변규모수익 가정 하에 투입지향이나 산출지향처럼 방향성에 대한 사전적인 가정 없이 비효율성을 최대한 제거하는 방향으로 효율성을 측정하므로 R&D 분야의 효율성 분석에 적합하다. 특히 RAM 모형은 매우 강건한 단조성으로 인해 의사결정단위 간 명확한 순위 구분도 용이하다. 따라서 본 연구에서는 자료포락분석의 RAM 모형과 토빗 회귀분석이 결합된 2단계 접근법(two-stage approach)을 활용해서 범부처전주 기신약개발사업을 중심으로 신약개발 국가연구개발사업에 대한 효율성을 분석하고 주요 시사점을 논의하였다.
본 연구는 국내 ICT 제조업과 서비스업의 경쟁력 강화를 위한 기초 연구로서 효율성과 생산성 추이 및 생산성의 결정요인을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 구체적으로 본 연구는 ICT산업의 효율성 분석을 위해 ICT 제조업 23개 업종과 ICT 서비스업 18개 업종에 대하여 2007년부터 2011년까지 5년간 규모의 수익불변을 가정한 DEA(Data Envelopment Analysis)의 CCR모형과 규모의 수익가변을 가정한 BCC모형을 통해 기술효율성과 순수기술효율성의 정태적 효율성을 살펴보고, 기술효율성에 대한 DEA/Window 분석과 Malmquist 생산성 지수를 이용하여 동태적 효율성을 분석하였다.
Kwon, Young-Soon;Kim, Hyun-Sik;Gerasimov, Konstantin B.
한국분말재료학회지
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제9권6호
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pp.422-432
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2002
Mechanically driven decomposition of intermetallics during mechanical milling(MM 1 was investigated. This process for Fe-Ce and Fe-Sn system was studied using conventional XRD, DSC, magnetization and alternative current susceptibility measurements. Mechanical alloying and milling form products of the following composition (in sequence of increasing Gecontent): $\alpha$(${\alpha}_1$) bcc solid solution, $\alpha$+$\beta$-phase ($Fe_{2-x}Ge$), $\beta$-phase, $\beta$+FeGe(B20), FeGE(B20), FeGe(B20)+$FeGe_2$,$FeGe_2$,$FeGe_2$+Ge, Ge. Incongruently melting intermetallics $Fe_6Ge_5$ and $Fe_2Ge_3$ decompose under milling. $Fe_6Ge_5$ produces mixture of $\hat{a}$-phase and FeGe(B20), $Fe_2Ge_3$ produces mixture of FeGe(B20) and $FeGe_2$ phases. These facts are in good agreement with the model that implies local melting as a mechanism of new phase for-mation during medchanical alloying. Stability of FeGe(B20) phase, which is also incongruently melting compound, is explained as a result of highest density of this phase in Fe-Ge system. Under mechanical milling (MM) in planetary ball mill, FeSn intermetallic decomposes with formation $Fe_5Sn_3$ and $FeSn_2$ phases, which have the biggest density among the phases of Fe-Sn system. If decomposition degree of FeSn is relatively small(<60%), milled powder shows superparamagnetic behavior at room temperature. For this case, magnetization curves can be fitted by superposition of two Langevin functions. particle sizes for ferromagnetic $Fe_5Sn_3$ phase determined from fitting parameters are in good agreement with crystalline sizes determined from XRD data and remiain approximately chageless during MM. The decomposition of FeSn is attributed to the effects of local temperature and local pressure produced by ball collisions.
오늘날과 같이 급속히 변화하는 기업경영 환경에서 조직이 생존하고 번영하기 위해 기업의 경영 성과를 향상시켜야 하고 이를 위해서는 생산성 또는 효율성을 꾸준히 평가할 필요가 있다. 최근 컨테이너터미널 업체수는 증가하였음에도 불구하고 물동량의 증가가 미미하여, 물동량 확보를 위한 컨테이너터미널 운영사간의 선사 및 화물유치를 위한 경쟁이 치열해지고 있다. 이러한 경쟁은 하역요율이 하락하고 컨테이너터미널 운영사들의 경영수지가 악화되고 있는 추세이다. 따라서 본 논문은 DEA(Data Envelopment Analysis) 방법론을 이용하여 국내 컨테이너터미널 운영사의 경영 효율성을 비교 분석함으로써 컨테이너터미널 운영사의 경영 효율성 수준을 파악해 보았다. 본 연구는 기업 경영 분석에서 산출기초가 되는 가장 중요한 인건비, 임대료, 관리비용과 같은 비용항목을 투입변수로 선정하였으며, 산출변수에는 매출액, 영업이익을 선정하여 2009년도 경영 효율성을 분석하였다. 분석 대상들은 효율적인 컨테이너터미널 운영사와 비효율적인 운영사들로 구분하고, 비효율적인 운영사는 상대적으로 얼마나 비효율적인지에 대한 정보와 경영 효율성을 갖추기 위한 개선 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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