Seo, Jeong Ho;Gong, Jeong Min;Nam, Tae Hyun;Yeo, Gi Tae
Journal of Navigation and Port Research
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v.41
no.3
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pp.127-136
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2017
The aim of this study is using DEA-CCR, BCC, and Malmquist analysis to determine the efficiency and productivity of Korean automobile ports. We analyzed eight Korean automobile port terminals, using the number of workers and size of ports as input variables and the number of processed car as output variables. An efficiency analysis of the eight automobile port terminals for the four-year span from 2013 to 2016 revealed efficiency levels of 1 for the CCR, BCC, and the scales for Ulsan port and the Gwangyang port terminal, indicating efficient operation of the terminals. As a result of benchmarking analysis, Gunsan port 1, 2 terminal, Incheon port, Pyeongtaek Dangjin 2 terminal should benchmark Busan Port and Ulsan Port. Conversely, Malmquist analysis showed a slight increase in the production volume from 2013 to 2015, but a decline to 1 or less from 2015 to 2016. In the case of TECI the technology was confirmed as effective at 1 or more from 2014 to 2015. The TCI value was 0.87 for the period from 2015 to 2016. During this period, the TCI index of all terminals was less than 1.
Logistic system and methods of the transportation have been changed rapidly by the variety of the logistics environment. It is necessary to analyze the efficiency of Korean trucking companies for enhancing the competitive power and operating. This paper will describe the analysis of the efficiency of the trucking companies with DEA models. By the CCR and the BCC models, which are in parts of DEA model, the efficiency and RTS(Return To Scale) of forty two selected trucking companies were studied. It was also analyzed how the study the input-output variables were effected. And then, some of the forty two trucking companies were shown as the benchmark. As the result of analysis on the two models, seven companies won the score '1' on CCR model and seventeen companies on BCC model. Moreover, this study showed that reducing the total asset out of input variables, and raising the sales profit out of the output variables played a main role to increase the efficiency of the trucking companies highly.
This study aims to analyse efficiencies of international main container ports. For the purpose, it selected twenty main ports based on the volume of cargo of ports recorded in Containerisation International Yearbook and conducted BCC(efficiency analysis) on them. The variables which may influence efficiency of ports were selected based on previous studies. Berth, Depth, Crane and Total area were input variables and Total TEU was an output variables. The results are summarized as follows: First, DEA-CCR efficiency of Shenchen Port(China) was 1.0, which was the most efficient poor analysed. Second, DEA-BCC efficiency of Port of Singapore, Shenchen Port(China), Ningbo Port (China), Port of Tanjung Pelepas (Malaysia) was 1.0, which was the most efficient analysed. Third, efficient scale of Shenchen Port(China) has been 1.0 for four subsequent years from 2004 to 2007, which was the most efficient analysed.
This study measures the relative efficiency and productivity change of the Korean Non-Life Insurance Firms using DEA model and Malmquist Index for 2004-2007. The main results of this study can by summarized as follows. First, in case of efficiency of CCR for 2004-2007, the number of efficient firms(CCR value is one) are one firm, one firm, one firm, one firm respectively. Second, in case of efficiency of BCC for 2004-2007, the number of efficient firms(BCC value is one) are five firms, five firms, six firms, six firms respectively. Third, In case of return to scale for 2004-2007, DRS are five firms, DRS are five firms, DRS are six firms, DRS are six firms respectively, Fourth, Malmquist Index representing productivity change for 2004-2007 are 0.99 in 2004-2005, 1.04 in 2005-2006, 1.06 in 2006-2007.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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2008.05a
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pp.321-338
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2008
Information and communication industry, which shows rapid growth rate, is now leading the global economic growth, contributing a ripple effect on general business and economic structure. It is said that information and communication industry enables swift economic growth taking a role as a basic industry of information-oriented society. Especially, rapid technical innovation promotes mutual growth of other related industries and it is technology-intensive. The purpose of this research is to analyze the management efficiency of information and communication industry using DEA method, and finally suggest numerical value for inefficient organizations to improve their efficiency. CCR-I, BCC-I efficiency and RTS(Returns to scale) of 29 companies engaged in information and communication industry was evaluated. With the results, I suggested model companies for benchmarking in information and communication industry. To summarize, 7 companies were selected with CCR-I efficiency rate 1, and 12 companies with BCC-I efficiency rate 1. RTS was finalized with 8 IRS companies, 10 DRS companies, and 11 CRS companies.
Proceedings of the Korea Port Economic Association Conference
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2006.08a
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pp.253-276
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2006
This paper has shown the trend of competition positioning of 26 Korean ports in 1994, 1999, and 2003 by using BCG matrix which consists of relative market shares, growth rate of cargo handling, and also growth rate and CCR and BCC efficiency scores with scale efficiency scores in the vertical and horizontal axes. The empirical main results are as follows. First, Incheon Port, Pyungtag Port, Gwangyang Port, Busan Port, Pohang Port and Woolsan Port have shown their competitive positioning in terms of market share and growth rate. Second, Pyungtag Port, Wando Port, Tongyoung Port, Gohyun Port, Samcheog Port, and Okgae Port have their competitive positioning in terms of growth rate and scale efficiency scores. The main policy implication of this paper is to emphasize that BCG matrix method using in this paper can give seaport manager the basic information for planning the future port management for enhancing the competitive positioning among Korean seaports.
This paper attempts to analyze the efficiency of Korean Materials and Components Industry. 48 sample companies are extracted and efficiency analysis for them are accomplished by using DEA model. We use both CCR-I model and BCC-I model and classify the 48 companies into two groups; efficient and inefficient companies. We find the reference set which inefficient companies should benchmark in order to achieve efficiency and present the improving values for input and output variables. We analyze whether the inefficiencies come from scale or inefficient operation by measuring the scale efficiency. Finally the ranking among the efficient companies is derived through the super-efficiency analysis.
The purpose of this paper is to conduct a comparative analysis of container terminal operation in Busan and Kwangyang port. The research method used for this study is DEA(Data Envelopment Analysis} and among DEA methods CCR and BCC model has been used. According to the results of CCR model Gamman in 2004 and Gamcheon in 2004 are found to be the most efficient terminals in the sample and the inefficient terminals include Gwangyang Phase 2 terminal. Based on BCC model Gamcheon and Uam are identified as the most efficient terminals in three consecutive years including Gamman terminal in 2004. The inefficient terminals include New Gamman in 2002 and Hutchison in 2002. The research findings show that inefficient terminals need to fully utilise their terminal facilities and increase container throughput through effective marketing activities.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.40
no.1
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pp.75-89
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2015
In recent years, attention to the high debt ratio in public institutions has pushed the government to make efforts in reducing the debt ratio. However, in order to stimulate the economy, the government needs drastically innovative measures that reduce debt by improving efficiency rather than moderate approaches that focus solely on debt reduction. Despite this need, no study has yet systematically analyzed the overall efficiency of domestic public institutions and identified the source of inefficiencies in each public entity. Therefore, largely two research questions are examined. First, this study compares the efficiency levels by types of public institutions. Second, this study identifies the cause of inefficiencies in each public institution and proposes directions for improving efficiency. Based on a 5-year data of 302 public institutions published in public business information systems and organizational websites from 2009 to 2013, Data Envelopment Analysis (DEA) was performed. The input variables include the number of employees and total costs while the output variables include sales and net income. Reflecting the characteristics of public institutions, the input-oriented CCR model and input-oriented BCC model were utilized. Analysis results are as follows. First, market-oriented public institutions showed the highest efficiency while fund management quasi-governmental agencies showed the highest inefficiency. Second, scale efficiency score was measured by applying the CCR model and the BCC model on the organizations with the lowest efficiency level, fund management quasi-governmental agencies. Based on these analysis results, the source of inefficiency and detailed directions for improvement were proposed for Decision Making Units (DMUs) with low CCR and BCC scores.
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.
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