철강 산업은 자동차, 조선, 가전, 건설 등 전체산업에 기초소재를 공급하는 국가 기간산업으로서 '산업의 쌀'이라 할 만큼 중요한 산업이며, 철강업체들이 경쟁력을 강화하기 위해서는 정확한 효율성 분석이 필수적이다. 본 논문에서는 DEA모형을 이용하여 한국 철강업체들의 효율성을 분석하였다. DEA모형 중에서 CCR 모형과 BCC 모형을 사용하였으며, 분석에 선정된 28개 철강업체들의 2005년도 효율성(CCR, BCC, 규모)과 규모수익성(RTS)을 분석하였다. 또한 분석된 자료를 바탕으로 벤치마킹의 대상을 찾기 위한 포락지도(envelopment map)와 이에 따라 효율적이 되기 위한 목표 값을 제시하였으며, 산업분류를 세분류와 세세분류로 나누어서 각 산업별로 효율성을 파악하였다.
인간의 시각 체계는 제한된 용량으로 인해 매 순간 입력되는 정보들 중에 필요한 일부 정보만을 선택하는 주의 기제를 사용한다. 최근의 여러 연구들은 주의가 요구되는 시각 탐색 과제에서 탐색 자극에 대한 기억이 주의의 이동 과정에 사용될 수 있음을 보고해 왔다(Chun & Jiang, 1998, 1999; Klein, 1988; Klein 1998; Maclnnes, 1999). 하지만 다른 일련의 연구들은, 인간의 시각 정보 유지능력이 순간적으로 일어나는 시각적 변화를 잘 탐지하지 못할 뿐 아니라(Rensink, O'Regan, & Clark, 1997; Simons & Levin, 1997), 시각 탐색에서도 기억이 형성되지 못해, 이미 탐색한 대상에 대한 재탐색이 계속적으로 이루어짐을 주장하였다(Horowitz & Wolfe, 1998). 본 연구에서는 시각 탐색 과정에서 이미 탐색한 자극이나 그 위치에 대한 기억이 사용되어 탐색 효율성에 영향을 주는지 알아보기 위해, 재탐색을 할 수 없도록 제한한 탐색조건(부분 노출 조건, 확장 노출 조건)을 새로 고안하여 이들 조건에서의 탐색 효율성이 기존의 탐색 방식을 제한하지 않는 탐색 조건(전체 노출 조건)에서의 탐색 효율성과 어떤 차이를 보이는지를 비교하였다. 만일 일반적인 탐색 환경인 전체 노출 조건에서 재탐색이 일어난다면, 재탐색이 일어나지 않도록 조작한 다른 조건에 비해 탐색 효율성이 떨어질 것으로 예상하였다. 실험 결과, 탐색 효율성은 탐색 조건에 상관없이 비슷하게 나타났다. 이러한 결과는 실험 참가자들 이 전체 노출 조건에서도 탐색했던 대상에 대해서 재탐색을 거의 하지 않았음을 의미하는 것이며, 따라서 탐색 과정에서 기억이 사용되고 있는 것으로 해석할 수 있다. 본 연구 결과는 시각 탐색에 기억이 사용되지 않는다는 최근의 일부 연구 결과와 상반된 것으로서, 기존 연구 패러다임의 문제점과 가능한 해석들을 논의하였다.
본 연구의 목적은 투입물 효율함수를 이용하여 한국농가의 소득계층을 대상으로 기술효율, 환경효율, 규모효율을 측정하고, Tobit 모형으로 그 결정요인을 분석하는 것이다. 본 연구는 비모수적(nonparametric) 방법에 의존하여 재화의 가격이나 최적화 행동에 관한 가정없이 투입요소와 산출량에 의존하여 기술효율을 계측한다. 생산기술은 바람직한 재화와 바람직하지 못한 오염물의 결합생산을 모형화한다. 규모불변과 강처분 하에서 평균 기술효율 수준은 0.437 이었다. 기술비효율의 원인은 순수기술비효율이 47.7%, 규모비효율은 11.3%, 환경비효율 3.2%의 순이다. 규모체증 상태에서 생산농가는 전체농가의 70%를 점유하고 규모체감 상태에서 생산농기는 전체농가의 27%에 이른다. 효율성을 결정하는 요인으로 소득계층이 높을수록 중장기 부채가 높을수록 단위면적당 질소배출량이 높을수록 기술효율은 높았고, 경지면적당 농업경영비가 높을수록 기술효율은 저하되었다. 환경효율에서는 BOD 배출량, 단위면적당 기계도입, 자본의 생산성 유의적이고 음(-)으로 나타나, 청정기술이 아닌 단순한 기계화의 확대는 환경효율을 악화시키는데 영향을 주고 있음을 시사한다.
데이터 특성이 연속적이고 애매할 때 퍼지규칙으로 분류 규칙을 표현하는 것은 매우 유용하고 효과적이다. 그러나 일반적으로 정확하지 않은 데이터 특성에 대해서 소속함수를 결정한다는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류 규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서 규칙의 정확성과 이해성을 고려하여 최적화된 소속함수를 생성하기 위해 진화알고리즘을 사용한다. 먼저 지도 군집화로 진화를 위한 초기 소속함수를 생성한다. 진화알고리즘은 전역적 최적 해를 찾는데 효과적이다. 그러나 시간에 대한 효율성이 낮다. 특히 모델 최적화 문제에서는 개체 평가 단계에서 많은 시간이 소요된다. 따라서 본 논문에서는 전체 데이터를 여러 개의 부분 데이터들로 나누고 개체들은 전체 데이터 대신 매번 부분 데이터를 임의적으로 선택하여 개체를 평가함으로써 수행 시간을 단축시킬 수 있는 진화 방법을 제안한다. 제안한 퍼지 분류 규칙 생성 방법의 타당성을 검증하기 위한 실험 데이터로 UCI에서 제공하는 데이터들을 사용하였으며, 실험 결과는 기존 방법에 비해 평균적으로 더 효과적임을 확인하였다.
최근 무선 센서 네트워크 환경에서 대용량 멀티미디어 데이터에 대한 요구가 증가하면서 통신 대역폭 및 한정적인 에너지의 한계를 극복하기 위한 대안으로 데이터 분할 및 다중 경로 기법들이 제안되었다. 기존 기법들은 데이터 전송 시에 발생하는 부하의 분산을 통해 네트워크의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 증명하였지만, 데이터의 효율적인 분할과 악의적인 공격에 의한 보안성 문제에 대해서 고려하지 않았다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 비트평면 분할 기반의 보안성 있는 비-중첩 다중경로 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 멀티미디어 데이터를 비트평면 단위로 분할하여 다중 경로로 전송함으로써 기존의 키 기반의 암호화 기법을 사용하지 않고도 전체 네트워크에 대한 보안성을 향상 시켰다. 또한 경로 상 노드들의 잔여 에너지를 고려하여 데이터 전송을 수행함으로써 전체 네트워크의 에너지 효율성을 향상시켰다. 성능평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법에 비해 노드의 생존율이 평균 50% 이상 향상되었고, 데이터가 노출되더라도 해당 패킷을 가지고 본래 이미지를 복구하는 것이 불가능하기 때문에 높은 보안성을 제공한다.
모나드의 일반화 버전인 애로우(Arrow)는 모나드에 비해 효율적이며, 프로그램 합성을 위한 직관적인 인터페이스를 제공한다. 여러 프로그램을 합성할 때 합성된 전체 프로그램의 오류 처리는 매우 중요한 문제이다. 각각의 프로그램에서 오류 처리를 일일이 기술하는 것은 매우 번거로우며 비효율적인 작업이기 때문이다. 본 논문에서는 애로우 인터페이스를 이용하는 프로그램을 합성할 때 효율적으로 오류를 처리하기 위한 방법을 제시한다. 모든 애로우 타입에 대하여 오류를 처리하기 위해 새로운 애로우를 정의하며 이를 프로그램 합성 단위로 이용하여 전체적인 프로그램의 오류를 처리한다. 또한 애로우를 이용한 타입 검사 프로그램을 통하여, 논문에서 제시한 오류 처리 기법을 적용하여 효율성을 평가한다.
MIS는 1970년대부터 국내기업에 도입되어 초기에는 단순한 데이타 처리용(TPS:Transaction Process System)으로 수립, 실행, 평가하는데 없어서는 안 될 요인이 되었다. 그러한 반면에 정부의 정보시스템 (IS:Information System)의 도입은 매우 저조한 수준에 머무르고 있다. 정부는 이익집단이 아니라는 이유 때문에 정부업무의 효율성을 위한 정보시스템 도입 방안-기자재의 도입, 새로운 시스템 구축, 우수한 인력의 도입-이 번번히 좌절되고 있다. 아울러 정부의 최고 의사결정자인 각료층의 잦은 교체도 IS 도입의 걸림돌이 되고 있다. 그러나 정부는 기업전체를 포함하여 국민을 전체 고객으로 상대하는 기관이라는 점에서 비록 이익집단은 아니더라도 전폭적인 투자가 필요하다. 가장 시급한 것은 각 부처의 정보를 종합한 통합된 데이타베이스의 구축이다. 이 중앙 데이타베이스에 의해서 정부는 보다 일관성 있고 신속하며 신뢰성 있는 정책을 결정하고 수행할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 정부를 포함한 공공기관에 있어서 정보시스템 도입의 필요성에 대해서 분석해 보았다. 또 이를 토대로 정부 각 부처에 분산되어 있는 정보를 수집하여 통합된 데이타베이스를 구축하는데 필요한 개발모델을 세워보았다. 아울러 이러한 통합시스템의 파급효과 및 운용방법도 예측, 분석해 보았다.
본 논문에서는 군집화의 가장 중요한 2가지 문제에 대한 새로운 해결책을 제시한다. 첫 번째 문제는 두 객체가 하나의 군집내에 포함될 수 있는지를 결정하는 유사 결정으로써, 이를 해결하기 위해 군집 유효화 지수에 기반한 유사 결정 기법을 제안한다. 이 기법은 정성적인 인지 과정을 정량적인 비교 결정 과정으로 바꾼다 이 기법은 본 논문에서 제안한 랜덤 군집화와 전체 군집화의 두 부분으로 구성된 유효성 기반 군집화 알고리즘의 핵심을 이루며. 기존의 않은 군집화 알고리즘에서 요구되는 복잡한 파라미터를 결정할 필요가 없어지도록 한다. 두 번째 문제는 최적 군집 수 (optimal number of clusters)를 찾는 것으로써, 이것 또한 앞에서 제안한 기법에 의해서 전체 군집화에서 찾을 수 있다. 마지막으로 제안한 기법과 군집화 알고리즘의 효용성 및 효율성을 보여주는 실험 결과가 제시된다.
효율성은 산출물의 가치와 그 산출물을 창출해 내기 위해 생산과정에서 소비한 투입물 가치의 비율로 나타낸다 투입물이나 산출물의 시장가격이 존재하는 경우 이 값을 가중치로 이용하여 산출물과 투입물의 가치를 계산할 수 있다. 그러나 투입물과 산출물의 종류가 다양한 경우에는 투입물의 가치를 적절히 평가하기가 쉽지 않다. Data Envelopment Analysis(DEA)모형은 효율성을 여러 가지 투입물의 가중평균에 대한 여러 가지 산출요소의 가중평균의 비율로 표시하며, 특정 의사결정단위의 효율성 정도는 유사한 투입 산출구조를 가지는 준거집단과 비교하여 상대적으로 측정하고자 하는 방법이다. 본 논문에서는 DEA모형의 구조와 이론적 근거, 그리고 적용상의 장단점에 대해 알아 본 뒤 국내 일선우체국의 운영자료를 토대로 하여 공공적인 성격을 띠는 기관의 운영효율성 측정에의 적용사례를 제시하였다. 투입자료로는 '98년 우정사업자료를 중심으로 공통영업비, 우편영업비, 금융영업비, 직원수, 관할가구수, 관할면적, 고정자산 등 7개 변수와 우편영업수익, 금융영업수익, 보험수지차, 배달 및 중계 우편물량, 현금출납 취급건수, 연평잔실적의 6개 변수를 각각 투입물과 산출물 변수로 설정하여 모형을 구축하였다. 분석대상으로 삼은 64개 우체국 전체의 효율성 평균은 82.14%으로 나타났으며 DEA모형의 효율성결과와 기존에 이미 발표된 정보통신부 평가결과와의 상관관계는 0.46291로 강하지는 않지만 두 변수간에는 정(正)의 상관관계가 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 은행과 보험 간의 겸업이 은행의 안정성과 효율성에 어떠한 영향을 미치는가를 실증분석하고 있다. 실증분석은 국내 모든 은행과 보험회사의 2000년부터 2004년까지의 5개년 자료를 가지고 Z-score 및 복합함수형태 (composite functional form) 모형을 사용하여 진행하였다. 안정성 분석결과는, 은행이 보험업을 겸영할 경우 겸업비중이 확대될수록 안전성은 저하됨을 보여주고 있다. 효율성 분석에서는, 전체 은행의 경우 은행이 보험업무의 겸업비중을 확대함에 따라 비용효율성은 감소하지만, 수익효율성은 증가하며, 결과적으로 이익효율성은 증대되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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