Korea Trucking Transport Business is one of principal national logistics sector, though, so many issues and problems came to arises, which brought cargo transport system crisis over the country such as logistics enormous jam and traffic. This paper analyzes the efficiency of korean trucking transport business firms using DEA model. We evaluate the CCR, BCC efficiency and RTS of 30 trucking transport firms. We also suggest the trucking transport firms which can be benchmarked based on analyzed information. The result shows that seven enterprises whose values of CCR efficiency are 1, and fifteen enterprises whose values of BCC efficiency are 1. RTS indicates IRS of 16 firms, DRS of 5 firms and CRS of 9 firms.
Recently many administrative institutes try to improve the viability of rural villages. For increasing the viability, not only infrastructures but internal vitality is necessary in rural villages. Nonetheless, most of governmental projects have been focused on infrastructures. For this reason, RDA(Rural Development Administration) designed and performed the RHL(Rural Healthy and Longevity village) project. This RHL project is not easy to evaluate the outcome because it consists of very intangible project items. In this paper, we developed a scoring model to evaluate the result of the RHL project. The scoring model based on DEA(Data Envelopment Analysis) was suggested to evaluate the quantity of personal activities in each village. Personal activities are classified into five categories: regional life, social life, productive life, outdoor life and indoor life. Evaluating indices of each category are developed and weighting values are evaluated by AHP(Analytic Hierarchy Process). The developed model was applied to Kumsan village and examined its applicability.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.18
no.6
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pp.569-579
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2016
In order to ensure the stability of tunnel portal slope, reinforcement method such as anchors, soil nails and rock bolts have been used in Korea. When selecting slope reinforcement methods in tunnel portal area such as reinforcement arrangement and length, trial and error method can be very time-consuming and it was also not easy to verify the selection of an optimum condition. In this study, using the FISH language embedded in the finite difference code FLAC3D program, the optimization technique was developed with the Differential Evolution Algorithm (DEA). After building a database on the soil nailing method in tunnel portal area, this system can be selected to an optimum arrangement plan based on the factor of safety through the FLAC3D analysis. Through the results of numerical analysis, it was confirmed that the number of analysis was decreased by about 8 times when DEA based optimization technique was used compared to the full combination (FC). In case of the design of slope reinforcement in tunnel portal area, if this built-system is used, it is expected that the selection of an optimum arrangement plan can be relatively easier.
Due to the recent development of globalization and supply chain management, growth of international trade has led to increasing cargo volume around the world. Since maritime logistics environments have changed, increased container ship size, improvement of harbor equipment, global port operation and rapid technological development have had an significant effects on shipping and port industry, which is contributing to competitiveness of port. Since a larger volume of port throughputs are generally regarded as an indicator of the more competitive port, inefficient port operation could reduce its competitiveness. On the other hand, high efficient ports could increase their competitive power while increasing cargo volume. This study aims at comparing competitiveness of the ports in the Northeast Asia by investigating changes of container throughputs and evaluating efficiency performance of ports. Shift-Share analysis and Data Envelopment Analysis(DEA) have been conducted with 21 Northeast Asian ports and then separated them into 4 groups for comparative analysis to identify competitive position of each port. The results of this study show that Incheon and Gwangyang port have been decreased container cargo volume, while volume of Busan port would increase by means of active marketing, various route development and incentive policy for the port.
Reducing fishing capacity is one of hot issues in the world fisheries. Increased fishing capacity causes not only fish stocks to be depleted, but also additional fishing costs to be incurred, resulting in reductions of fishing profits. In order to achieve a sustainable and profitable development of fisheries, it is inevitable to reduce fishing capacity. For this reason, FAO adopted 'the International Plan of Action for the Management of Fishing Capacity' and recommended member countries to estimate fishing capacity and to implement the policy to reduce fishing capacity. This study is aimed at measuring fishing capacity of Large Purse Seines Fishery using a Data Envelopment Analysis (DEA). The DEA result showed that the practical catch of large purse seine fishery in 2003 was 158,662 tons, but the capacity output for current input was 318,397 tons. The capacity utilization is about 50%, it is obvious the capacity did not utilize enough. The sensitivity analysis on DEA results indicated that the number of ships (including tonnage and horse power) should be scrapped by 50% or days fished should be reduced by 63% if the present catch remained. In addition, if the catch remains at the MSY base level of large purse seines, the analysis suggested that the number of ships (including tonnage and horse power) should be reduced by 30%, otherwise days fished should be reduced by 60%.
This study analyzed the managerial efficiency of 11 organizations, the branch centers of a occupational health service organization in Korea, using the Data Envelopment Analysis (DEA) method. The DEA is a good method for evaluating health services since it can handle multiple inputs and outputs simultaneously, and also identify the sources and amount of inefficiency. The author approached this study using two efficient models: the monetary value model and the real value model. The DEA method based on the monetary value model included cost factors, while the real value model excluded cost factors. The input variables used were manpower of physicians, medical technicians, nurses, industrial hygienists and administrators; labor, maintenance, and material expenses. The output variables used were the number of medical examinations, workplace evaluations, group health management services and income from each service. The major results were as follows: First, in the monetary value model, 6 out of 11 organizations (54.6%) showed an efficiency score of 1.0, which means that they have been operating in very efficient ways. However, 5 organizations (46.4%) showed themselves to be relatively inefficient. Second, in the real value model, 7 out of 11 organizations (63.4%) showed an efficiency score of 1.0, which means they have been operating efficiently, while 4 organizations (46.4%) showed themselves to be relatively inefficient. Third, the reliability of DEA method were analyzed by comparing the results of the monetary value model and real value model. The results of 8 out of 11 organizations were same in terms of being efficient or not. Thus, the DEA could be a valid application method for occupational health service organizations. Fourth, the organizations that displayed common inefficiency in both the monetary value model and in the real value model 3, 9, and 10, were also considered to be managed inefficiency from expertise opinion. In summary, this study evaluated the efficiency of occupational health service organizations applying the DEA method with different variables, and found that the results of analysis could be valid in terms of both modeling and expert sense. In the future, the DEA method will be used as a useful tool to identify and evaluate the efficiency of occupational health service organizations through more applications and refinements.
The purpose of this paper is to show the clustering measurement way for Korean container terminals by using neural network based SOM(Self Organizing Map). Inputs[Number of Employee, Quay Length, Container Terminal Area, Number of Gantry Crane], and output[TEU] are used for 3 years(2002,2003, and 2004) for 8 Korean container terminals by applying both DEA and SOM models. Empirical main results are as follows: First, the result of DEA analysis shows the possibility for clustering among the terminals and reference terminals except Gamcheon and Gwangyang terminals because of the locational closeness. Second, the result of neural network based SOM clustering analysis shows the positive clustering in clustering positions 1, 2, 3, 4, and 5. Third, the results between SOM clustering and DEA clustering show the matching ratio about 67%. The main policy implication based on the findings of this study is that the port policy planner of Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs in Korea should introduce the clustering measurement way for the Korean container terminals using neural network based SOM with DEA models for clustering Korean ports and terminals.
Using a stochastic cost frontier approach(SCFA), this paper annually estimates the efficiency and productivity with same data in the papers which analyze the efficiency and productivity using data envelopment analysis(DEA) to compare the results and suggest the political findings of raising the efficiency and productivity for three publicly-owned rail transit properties. the Seoul Subway Corporation (SSC), the Seoul Metropolitan Electrified Railways Sector of Korea National Railroad (SMESRS) and the Busan Urban Transit Authority (BUTA). The results show that the results of SCFA are higher than DEA for efficiency and lower for productivity in that DEA regards the stochastic error and measurement error as the inefficiency contrary to SFCA. But the political findings from these results appears to be similar as follows. First, the productivity of the three properties should be first improved by using existing technologies efficiently and then by introducing new ones. Second, the three properties should improve the technical efficiency through reducing input quantities to raise their efficiency. Finally, all the three components of the productivity such as productive efficiency change, technical change, and scale change should be considered to evaluate their productivity more correctly.
Unlike profit-seeking businesses, hospitals provide medical services to promote the public good in a way, and they need a reform of management to ensure sustainable growth in fast-changing medical environments. The key to the managerial reform is enhancing efficiency, and inefficient managerial practices and factors affecting that should be grasped first of all to boost the efficiency of hospital management. But evaluation methods that are prevalent in the private sector are hardly applicable to hospitals. The purpose of this study was to assess hospital efficiency by using a data envelopment analysis(DEA). The 2006 data on 74 residency training hospitals with 500 beds or more were analyzed. The selected input variables included the number of bed, the number of doctors, the number of nurses, the number of medical technicians, personnel expenses, management cost and materials cost. And the selected output variables were the yearly number of outpatients, the yearly number of inpatients, the number of operation cases and earnings. In addition, the influence of the type of hospital establishment, location, the year of foundation and the type of hospital on hospital efficiency was checked as well.
The snap cure NCP(non-conducive paste) adhesive material is essentially required for the high productivity flip chip bonding process. In this study, the accessibility of DEA(dielectric analysis) method for the evaluation of snap cure behavior was investigated with comparison to the isothermal DSC(differential scanning calorimetry) method. NCP adhesive was mainly formulated with epoxy resin and imidazole curing agent. Even though there were some noise in the dielectric loss factor curve measured by DEA, the cure start and completion points could be specified clearly through the data processing of cumulation and deviation method. Degree of cure by DEA method which was measured from the variation of the dielectric loss factor of adhesive material was corresponded to about 80% of the degree of cure by DSC method which was measured from the heat of curing reaction. Because the adhesive joint cured to the degree of 80% in the view point of chemical reaction reveals the sufficient mechanical strength, DEA method is expected to be used effectively in the estimation of the high speed curing behavior of snap cure type NCP adhesive material for flip chip bonding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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