The public has grown more anxious towards domestic earthquakes that have been taking place since 2000, and regulations on seismic design has been strengthened. Out of 4,605 Air Force installations that require the application of seismic design, 2,982 remain unapplied. By taking budget issues and the time spent to implement seismic retrofit into account, this paper aims to list up seismic reinforcement priorities for airmen dormitories where they can potentially be most vulnerable to earthquakes. The priorities are extracted based on Data Envelope Analysis(DEA). To apply DEA, two sets of variables are set: seismic reinforcement costs as input variable: age of building, number of residents, and seismic load as output variables. At the end, suggestions are made for developing seismic reinforcement plans that can be applied to all Air Force installations.
본 논문은 자료포락분석기법(Data Envelopment Analysis, DEA)을 이용하여 서울 시내버스업체들의 효율성을 분석하고, 토빗(Tobit)회귀식을 추정하여 효율성에 영향을 미치는 요인들을 분석하였다. 시내버스업체는 노동, 차량, 유류, 정비의 네 가지 생산요소를 투입하여 두 종류의 두 가지 산출물, 즉 도시형버스-km와 좌석버스-km 또는 도시형버스와 좌석버스의 승객을 생산하는 기업형태로 상정되었다. 분석에는 서울의 69개 업체들에 대한 1996년의 자료가 사용되었다. 추정결과 서울의 시내버스업체는 평균적으로 아주 작은 비율인 0.9% 정도의 투입물만을 절감할 수 있었던 것으로 나타난 반면, 산출물인 승객수는 12.9% 정도 더 생산할 수 있었던 것으로 나타났다. 한편 이들 업체는 총직원에서 정비직원이 차지하는 비율이 낮을수록 보다 효율적인 것으로 나타났다. 또한 좌석버스의 보유비율과 운행속도가 높을수록 이들 업체의 효율성은 높아지는 것으로 나타났다.
본 연구는 주요변수를 선정하는 기법을 개발하기 위해서 단계적 회귀와 변수들의 효율성을 평가하기 위해 사용되는 자료봉합분석을 결합한 새로운 방법을 제안하였다. 이를 위해서 먼저 단계적 회귀를 이용하여 중요 변수들을 일차적으로 선정하고, 선정된 각 변수들의 중요도를 이해하기 위해 귀무가설을 세웠고, 중요 변수를 선택하기 위해 Kruskal-Wallis 검정을 사용했다. 또한 해당되는 변수를 Conover-Inman 검정을 사용하여 변동이 발생하는 각 변수들의 우선순위를 결정하였다. 따라서 그 결과, 많은 변수들과 DEA(Data Envelopment Analysis)의 한계를 극복하기 위해 원래 계획된 변수들 중 기준에 의해 원래 유지된 변수와 높은 연관성을 가진 변수들을 남기는 방식으로 변수를 선정하는 기법을 개발한 Jenkins의 기존연구에서는 I2, I4, I5, I6 변수가 누락되었고 I1, I3 변수만이 DEA에 사용되었지만, 본 논문에서 제안된 모델의 효율성 결과로는 I2와 I4 변수를 각각 유지하였다. 본 연구는 다른 문헌에서 단계적 변수의 선택을 보여주기 위해 같은 데이터 집합을 사용하였는데, 여기서 Jenkins의 연구와 같이 변수 I6과 I1, I2를 삭제하였고, I3, I4, I5는 유지하였다. 결론적으로 단계적 회귀 DEA 모델을 사용하여 긴 계산적 절차 없이 변수 선택이 가능함을 발견했으며 기존 연구의 데이터를 적용하여 제안된 모델을 검증하였다. 개발한 DEA모델 결과는 상호 변수에 따라 포함되거나 생략할 수 있기 때문에 실제 현실 상황에서의 지식과 경영적 판단에 매우 유용할 것이다.
본 연구는 우리나라 도시철도들의 수송효율성을 분석하여, 수익성 측면에 있어서의 효율성을 향상시키기 위한 정책방향을 제공하고자 수행되었다. 본 연구를 통해 우리나라 도시철도들의 상대적 효율성을 측정하고, 효율성이 부족한 도시철도 노선에 대해 구조적인 문제가 존재하는지를 분석하였다. 분석대상은 전국 공공기관이 운영하는 17개 도시철도 노선이며, 자료포락분석기법(DEA)으로 노선별 효율성을 분석하였다. 분석된 결과로부터 규모의 경제성을 도출하고, 외부요인으로서 무임 손실비용과 운임제도에 따른 운수수입에의 영향정도를 파악하였다. 이 때 분석을 위한 변수로는 다중회귀분석을 통해 도출된 차량수, 운행횟수 두 생산요소를 투입하여 운수수익을 산출하는 형태로 상정하였다. 마지막으로 자료포락분석기법으로 도출된 효율성값을 다차원척도법(MDS)에 적용하여 전국 도시철도에 대한 수익성 측면의 효율성 향상방안을 제시하였다.
본 연구는 DEA 기법을 이용하여 ERP를 도입한 유통업체들의 경영 성과 분석을 도입 전과 후를 상대적으로 비교해 봄으로써 ERP가 기업에 효과적으로 기여한 바를 규명하기 위하여 수행되었다. 본 연구에서는 10개의 유통업체를 대상으로 ERP 시스템이 경영 활동에 얼마나 효과적으로 기여하는지를 확인하고자 하였고, 이를 위하여 인력, 자산 재고의 투입요소와 매출액, 순이익의 산출요소를 활용하였다. 본 연구는 ERP를 도입한 후 적극적으로 경영 혁신을 시도한 기업들은 지속적으로 경영 성과가 개선되어 효율성이 향상되는 것을 확인할 수 있었으며, 유통 산업계에서는 ERP 도입 후 구체적으로 효과가 가시화되기까지 최소한 3년이 필요함을 알 수 있었다. 또한 기존 연구들이 대상으로 하였던 제조산업과는 달리 유통산업에서는 ERP 도입 후 효율성이 개선되는 것이 회사의 크기에 반드시 비례하지 않는다는 것을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 DEA(자료포락분석)의 CCR, BCC 모형과 MPI(맘퀴스트 생산성 지수)에 대한 분석을 통해 지방의료원의 효율성과 생산성 변화를 평가하는데 있다. 이는 DEA 모형이 DMU(의사결정단위)의 효율성을 평가할 수 있는 비모수적 기법이며, 또한 MPI가 특정 조직의 생산성 변화를 평가하는데 유용한 기법이기 때문이다. 이를 위해 본 연구는 2003년부터 2008년까지 34개 지방의료원의 6년간 시계열 데이터를 효율성 분석에 활용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같이 요약된다. 먼저, 지방의료원은 평균 3.6%의 경영 비효율성을 포함하고 있는 것으로 나타났으며, 이는 DMU의 기술 비효율성에 비해 규모 비효율성에 더 큰 원인이 있는 것으로 분석되었다. 두 번째, MPI 분석을 통해 지방의료원은 기술효율성을 증대시킴으로써 총생산성 증가를 도모해야 함을 알 수 있었으며, 이를 위해 지방의료원의 내부혁신과 정부차원의 정책지원이 필요하였다.
현재 선박의 대형화 및 선박의 운항시간 단축 요구 등의 환경변화에 따라 컨테이너터미널의 생산성 향상이 요구되고 있다. 컨테이너터미널의 생산성은 어떠한 생산성 평가 모델을 이용하여 생산성을 측정하는지와 투입요소인 장치장, 장비, 종업원, 시설 등의 개별적인 투입요소에 따라 서로 다른 측정 결과가 나온다. 그러나 컨테이너터미널의 생산성을 측정하는데 단순히 부분적인 생산성 평가 모델이나 기존의 일반적인 투입 요소만으로 생산성의 정도를 평가하는 것은 문제점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 컨테이너터미널의 생산성을 측정하기 위해, 기존의 컨테이너터미널 생산성 평가 모델에 관한 분석 및 투입과 산출의 명확한 인과관계를 밝히기 어려운 의사결정단위들의 상대적 효율성을 평가하기 위해 개발된 자료포락분석(DEA) 기법을 활용하여 컨테이너터미널의 생산성을 평가하고자 한다. 더불어 투입요소의 변화에 따라 생산성의 측정 결과가 어떻게 변화하는지 파악하여 보다 정확한 생산성 평가 모델을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 울산~포항 간 복선전철 건설예정인 교량을 사례로 교량형식별 LCC 개념을 적용 경제성이 가장 우수한 공법을 적용하기 위하여 같은 연장 (L=1,615m)을 갖는 유사한 4개 교량에 대한 DEA (Data Envelopment Analysis) 분석을 실시하였다. DEA 모형은 상대적 효율성 평가를 위해 개발된 CCR 모형을 사용하였으며, 투입변수로 초기건설비용, 유지관리비용, 간접비용 (사용자비용 + 사회간접 손실비용), 생애주기비용을 사용, 산출변수로는 평균 내구연한을 사용하였다. 투입 변수 산정을 위해 생애주기비용 분석을 사용하였는데 생애주기 비용 산정은 분석기간 100년, 실질할인율 4.83%를 적용 하였으며, 비용의 분류는 초기건설비용, 유지관리비용, 사용자비용, 사회간접손실비용으로 분류 하였다. 분석결과, 비교 2안과 비교 3안이 가장 효율적인 것으로 분석되었으며, 나머지 대안의 효율성은 비교 1안, 기본안, 비교 4안 순서로 나타났다.
비모수적인 효율성 분석기법인 자료봉합분석(Data Envelopment Analysis) 은 현재 학교, 은행, 병원 등 여러 분야에서 각 조직의 효율성을 평가하는데 응용되고 있다. 그러나, 방법론 적용에 있어 상대적으로 비효율적인 의사결정단위의 참조집합이 1개 이상의 효율적인 의사결정단위로 구성되어 있어, 어느 방향으로 개선해야 할지 가이드라인을 제공하지 못하고 또한 효율성 크기에 따라, 비효율적인 의사결정단위의 단계적인 개선 방향을 제공하지 못한다는 불편한 점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 이와 같은 불편한 점을 보완하기 위한 자료봉합분석과 기계학습을 이용한 하이브리드 방법론을 개발하고, 이를 국내 29개 생명보험사에 적용하여 타당성을 검증하였다.
본 연구의 목적은 동북아시아 주요 컨테이너항만간의 상대적 효율성을 분석함으로써, 각 항만의 현재 효율성 수준을 파악하고, 효율적 항만이 되기 위한 주요 전략수립 방안을 제시하고자 하는 것이다. 동북아시아 지역의 주요 16개 항만을 대상으로 개별항만 효율성 및 상대적 효율성을 분석하였으며, DEA기법을 사용 ${\cdots}$(중략)${\cdots}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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