KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.38
no.6
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pp.895-906
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2018
The improvement project for school zone in Korea is occurring mostly in kindergartens and elementary schools in which children are mainly active, and is being promoted as part of measures to prevent children's traffic accidents. However, since the study on the essential installation facilities and proper level of safety facilities for School zone is lacking, this study relatively evaluated the efficiency of safety facility installation using DEA (Data Envelope Analysis) and suggested improvement plan. We built the facilities and incident data for 28 school zones in Hwaseong City. Six major facilities (Raised intersection, Raised crosswalk, Protective fence, Skid Proof, Speed hump, Speed cameras) that have proven to be effective in the preceding research were analyzed as input factors. As a result of the analysis, only 12 out of 28 showed efficiency and 16 out of efficiency. Effective groups of school zones were found to have fewer installed Protective fences, Skid Proof, and Speed cameras installations than school zones classified as ineffective groups. Protective fences were found to be efficient even if only 47% of the total extension of the school zone was installed, and the number of slip prevention facilities was 8.7 per square km. The number of subjects to be compared is 28, so this study is limited to use as a relative efficiency evaluation index, and it can be grouped into nationwide units and efficiency evaluation can be done for each group.
This study analyzes 45 Korea IT service companies from 2012 to 2016 using DEA analysis. Large enterprises, medium enterprises and small and medium enterprises (SMEs). CCR model and BCC model were used for efficiency analysis. Among the various analytical objects, the decision objects which yield the maximum output with minimum input are compared with other analysis objects. The relative inefficiency was measured through this, and Technical Efficiency (TE), Pure Technology Efficiency (PTE), Scale Efficiency (SE), scale profit, reference frequency were analyzed. Also, we analyzed the Technology Gap Ratio (TGR), which is the distance between production function and Meta-Frontier for each firm, using Meta-Frontier analysis. Finally, the Tobit model is used to analyze the sources of efficiency and inefficiency. The inputs are assets, capital, and employees, and the output factor is sales. The analysis shows that large firms are achieving technological achievements more efficiently than small and medium enterprises. As a result, medium-sized enterprises and SMEs can improve efficiency overall through efficient operation of workforce and appropriate combination of inputs such as assets and capital. Also, as a result of the influence factor analysis, it was found that the ratio of the managed asset ratio and the management cost ratio were significant factors influencing the efficiency of the IT service companies. This study suggests the efficiency analysis using DEA for many Korea IT service companies. Inefficient parts of each company are classified according to size and technology. Also, we identify the most efficient companies and analyze the causes of those companies whose profits are lower than their size.
The purpose of this paper is to analyze the efficiency change and determinants of the korean non-life insurance companies. we use DEA (Data Envelopment Analysis) model to measure company efficiency change and use GLS, Tobit model, FIixed effect model, Random effect model, GMM to measure efficiency determinants. we utilize ten non-life insurance companies in korea and the panel data for five from 2001 to 2005. The empirical results show the following findings. First, technical efficiency shows that approximately 15.5% of inefficiency exists on the non-life insurance companies and it reveals that the cause for technical inefficiency is due to scale inefficiency. Second, Dea Window results show that the stable dissimilarity by standard deviation, LDP of CCR. Third, the results of efficiency determinants show that increase efficiency is depend on the premium income and real estates.
Objectives : The purpose of this study was to evaluate the productivity changes of 18 public health centers in Gangwon-do from 2006 to 2013 using the Malmquist Productivity Index(MPI). Methods : Data were collected from Statistics Korea from 2006 to 2013. The input variables were the numbers of medical, nursing and administrative personnels. The output variables were the performances of health promotion programs. Along with the traditional input-oriented DEA analysis, the MPI was calculated. Results : First, among the 18 public health centers, the productivity index of 14 public health centers was increased. Second, the annual productivity showed a 6% increase. Third, the productivity improvements were mainly caused by Scale Efficiency Change. Conclusions : Improving the productivity of public health centers requires the support and external policies of the national and local government. Internally, public health centers need to maintain scale optimization of the center. Additionally, efforts should be made to effectively use limited resources.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.19
no.4
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pp.87-101
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2024
This study aims to provide insights for the efficient utilization of resources by analyzing the entrepreneurship support efficiency of Korean universities. To identify the factors influencing the number of entrepreneurs, which is the primary goal of university entrepreneurship support, a multiple regression analysis was conducted, identifying five effective independent variables. Using these five identified independent variables as input variables and the number of entrepreneurs as the output variable, the DEA method was used to analyze the efficiency of entrepreneurship support for each university as of 2023. The analysis of 150 four-year universities in Korea showed that nine universities exhibited complete efficiency in both CCR and BCC models. Among the remaining 141 universities that showed inefficiency, the cause was scale for five universities, technology for two universities, and both scale and technology for 134 universities. Regarding the returns to scale, nine universities exhibited CRS, 79 exhibited IRS, and 62 exhibited DRS. Additionally, reference groups that could serve as benchmarks for improving the efficiency of inefficient universities were identified, and target values(projections) for each variable to achieve efficiency were also presented. Despite the limitations of the DEA model, this study helps each university identify the causes of inefficiency in their entrepreneurship support and derive specific improvements to enhance efficiency. This facilitates more efficient resource management and can positively impact the ultimate goals of university entrepreneurship support, such as regional economic development and job creation.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.6
no.4
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pp.137-152
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2011
The purpose of this study is to estimate efficiency of agricultural business corporations using Data Envelopment Analysis. A proposed method employs a bootstrapping approach to generate efficiency estimates through Monte Carlo simulation re-sampling process. The technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency measure of the corporations is 0.749 0.790, 0.948 respectively. Among the 692 agricultural business corporations, the number of Increasing Returns to Scale (IRS)-type corporations was analyzed to be 539(77.9%). The number of Constant Returns to Scale (CRS)-type corporations was 108(15.6%), and that of Decreasing Returns to Scale (DRS)-type corporations was 45(6.5%). Since an increase in input is lower than an increase in output in IRS, an increase in input factors such as new investments is required. The Tobit model suggests that the type of corporation, capital level, and period of operation affect the efficiency score more than others. The positive coefficient of capital level and period of operation variable indicates that efficiency score increases as capital level and period of operation increases.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.9
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pp.1070-1074
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2014
According to IEEE 1662(2009), IPS is a power system where all prime movers produce electrical power that is shared among propulsion, mission, and ship service loads. Discriminating attributes of integrated power systems are flexibility of movers' arrangements, mechanical decoupling between prime movers and propulsors, an increased level of energy conversion and transmission redundancy, and flexibility of redistributing available electrical power for future electronic weapons. IPS could have various steps of power that can be produced at optimal load of movers. In this study, an evaluation method for optimal arrangement of movers was investigated when an IPS warship is projected. The two factors are utilized for the quantitative analysis which are the weight of system as the fighting power and the fuel consumption per year as the economic feasibility. And also the ways for arrangement of system were studied according to existence of small diesel generator. The evaluation method that decides the optimization level is based on the DEA(Data Envelopment Analysis)
Kim, Moon-Soo;Lee, Hak-Yeon;Choi, Chang-Woo;Lee, Seong-Ryong;Choi, Kyung-Il;Jeon, Jin-Woo
Journal of Korea Technology Innovation Society
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v.11
no.4
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pp.613-638
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2008
The Korean government established 'the Act on Performance Evaluation and Management for National Research & Development (R&D) Programs' in 2005, and one year later constructed a master plan, 'A Basic Plan for the Management and Utilization of R&D performance' that focused on better diffusing the public R&D outcomes. In this study we propose a model of performance monitoring, evaluation, and management system for national R&D, which is based on a systematic approach and the logic model that has been prevalently used in planning and evaluating the public programs, to meet the purpose of the law and the master plan as well as to facilitate the diffusion of national R&D outcomes focused mainly on the industrial application technology. Furthermore, in order to use the model for the several applications, the model's specific measures which includes the quantitative methodologies such as analytic hierarchy process (AHP) and data envelopment analysis (DEA) are suggested in accordance with the existing system of the evaluation institution in Korea.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.1
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pp.383-391
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2010
The purpose of this study is to analyze influence of human resource efficiency of 32 university hospitals on revenue and expense. This study applies DEA(Data Envelopment Analysis) to evaluate human resource efficiency of the university hospitals. The results are as follows. First, university hospitals' average human resource efficiency are over 0.9 for the period 2005-2007. Second, in the relationship between revenue and efficiency, the revenue had any significant relation to human resource efficiency. Third, There is close correlation between revenue and human resource efficiency. The hospitals that are high on human resource efficiency were found to be high on revenue and expense. There is a dynamic relationship that connects revenue, expense and human resource efficiency. The higher the investment expense, the greater is the number of in-patients and out-patients which leads to higher growth and profits.
Journal of the Korean Regional Science Association
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v.33
no.1
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pp.3-16
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2017
This paper analyzed 16 regional total factor energy efficiency (TFEE) of the Korean manufacturing sector using data envelopment analysis method for the period of 2005-2013. According to the empirical results, it is necessary to use TFEE as well as partial energy efficiency defined by the ratio of energy usage to output (energy intensity) when we compare energy efficiency. Secondly, TFEE in the Korean manufacturing sector is quite different across 16 regions. For example, Gangwon province should improve energy efficiency by 55% compared to Seoul, Gwangju, Ulsan, and Gyeongbuk which are located on production frontier. Furthermore, the estimation of panel tobit regression model showed that the higher non fossil fuel using, the higher production share of large-sized firms, the lower energy intensity, and the lower capital-labor ratio could have positive effect on TFEE.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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