컨테이너 항만은 공급망관리(SCM)에 있어서 연결점(link) 역할을 하고 있어 국제 간 무역에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러므로 컨테이너 항만의 운영 상태를 파악하기 위하여 컨테이너 항만의 운영 효율성을 평가하는 것은 공급망 관리에 있어서 중요한 일이다. 과거 항만의 효율성을 측정하기 위해 많은 방법을 사용되었다. 그 가운데 자료포락분석(DEA, Data Envelopment Analysis) 방법은 가장 일반적인 방법으로 활용되고 있다. 그러나 DEA 모델에 사용되는 투입, 산출 데이터는 때때로 복잡하고 불확실하기 때문에 기존 DEA모델 사용에 한계점이 존재한다. 이 논문에서는 기존모델의 한계를 해결하기 위해 불확실변수를 취급할 수 있는 불확실성 DEA(UDEA, Uncertainty DEA)모델을 제안하였다. 제안된 불확실성 DEA모델을 이용하여 41개 컨테이너 항만의 효율성을 측정하여 불확실성 DEA 모델의 유효성을 검증하였다. 또한 항만 클러스터링 방법으로 항만의 규모별로 효율성을 측정하여 6개의 컨테이너 항만이 효율성이 있음을 식별하였다. 이와 같이 제안된 불확실성 DEA(UDEA)모델이 기존 DEA모델 보다 효율성 측정에 효과적임을 확인하였다.
우리나라는 동북아지역에서 아시아 허브항만의 위상을 유지하기 위해 항만시스템의 업그레이드에 막대한 예산을 투입하고 있다. 그 결과로 우리나라 대표항만인 부산항은 세계 5위 수준의 컨테이너 물동량 처리 수준을 보이고 있다. 그러나 부산항을 제외한 다른 항만은 낮은 순위에 자리하고 있다. 이 연구는 자료포락분석(DEA) 모델과 Malmquist 생산성지수(MPI)를 이용하여 국내 주요 항만의 효율성과 생산성을 분석하는데 목적이 있다. 특히 변수의 수가 의사결정단위(DMU) 수를 초과할 경우 판별력이 약해지는 DEA모델을 보완하기 주성분분석(PCA, Principal Component Analysis)을 DEA모델에 결합한 PCA-DEA모델을 이용하였다. 그리고 MPI는 다년간의 항만의 생산성을 측정하기 위하여 적용하였다. 그 결과로 우리나라 주요항만의 효율성과 생산성 순위를 결정할 수 있었으며, 광양항과 울산항 2010년과 2018년 비교시 효율성 측면에서 상위권을 보였으며, 생산성 분석 결과에 있어서 대산항과 목포항이 다른 항만에 비해 상대적으로 높게 나타났다. 이 연구결과는 항만별 경쟁력을 객관적으로 평가하고 전략을 마련하는데 활용될 수 있다.
디스플레이 산업은 전체 한국 경제에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 디스플레이 기업의 보다 효율적인 운영과 보다 경쟁력 강화를 위한 경영 효율성의 분석이 필요함에도 불구하고, 디스플레이 기업의 효율성을 분석한 경험적 연구는 수행되지 않았다. 본 연구의 목적은 ANP와 DEA 모델을 이용한 상장 디스플레이 기업의 효율성 측정하고 분석하는 것이다. 본 연구에서는 2010년말 KOSPI에 상장된 7개와 KOSDAQ에 상장된 37개로 구성된 44개의 상장 디스플레이 기업을 대상으로 하이브리드 ANP와 DEA 모델을 이용하여 기업의 효율성을 분석하였다. DEA에서 가장 중요한 투입요소와 산출요소를 결정하기 위하여 ANP 모델을 적용하여 투입요소와 산출요소의 중요도를 평가하였다. 그리고 비효율성을 갖는 그룹으로 분류된 기업들에 대해서는 효율성을 갖는 벤치마킹 기업들과 이들 그룹으로 이동하기 위하여 개선해야 할 효율성 수치를 제공하였다.
본 연구는 자료포락분석(DEA) 기법을 이용하여 우수감정평가법인의 효율성을 분석하고자 한다. DEA는 복수의 입력과 출력변수를 가지고 상대적인 효율성을 평가하는 기법이다. 우수감정평가법인의 상대적인 효율성을 평가하기 위하여 CCR-O와 BCC-O 모델을 사용하였다. 입력변수는 평가사의 수이고 출력변수는 매출액과 당기순이익이다. 국내의 13개 평가법인을 대상으로 연구를 수행하였으며 2008년 회계연도의 재무자료를 이용하였다. 연구결과는 다음과 같다. CCR-O 모델을 적용한 결과 우수감정평가법인의 기술적 효율성은 약 88.3%로 나타났다. BCC-O 모델을 적용하면 순수 기술적 효율성은 약 90%이고 규모의 효율성은 약 98.2%로 나타났다. DEA 분석결과 비효율성의 원인은 순수 기술적 효율성으로 나타남에 따라 경비절감 등을 통해 순수한 기술적 비효율성을 줄여나가야 할 것이다.
DEA 관련 연구에서 전체 효율을 측정하는 것의 중요성은 강조되어져 왔다. 그 연구는 주로 그것이 오직 가격과 비용의 정보를 정확히 알 때 측정될 수 있다는 제한이 있었다. 그러나 실제 사례에서 이 정확한 정보를 얻는 것은 쉽지 않다. 이런 한계를 일부 극복하기 위해 이 논문에서는 Cone-ratio 제약을 이용하여 전체 효율을 측정하기 위한 새로운 모델들을 제안했다. 제안된 모델들을 기반으로 DEA에서 전체 효율 모델들을 적용하기 위해 우리가 알아야 할 필요가 있는 모든 것은 정확한 비용 또는 가격이 아니라, 비용 또는 가격의 비율이라는 사실을 증명하였다.
신제품 개발과정에 대한 전반적인 흐름에 대해서는 기존의 연구가 다양하게 이루어져왔으나 구체적으로 어떠한 방법론이나 도구를 사용하여 시행하는가에 대해서는 논의가 미미하였다. 따라서 본 연구에서는 신제품 개발시 시장에서 생존가능한 제품속성과 가격을 결정하는 방법으로서 계량경제학적 헤도닉 방법론을 대체할 DEA 모델을 제안하고자 한다. 제품속성과 가격이 이루는 곡면이 유연하게 형성되도록 QC-DEA를 사용하고 거기에 제품속성에 대한 소비자의 선호체계를 반영하기 위하여 AR을 도입하여 AR-QC DEA라는 모델을 만들었다. AR-QC DEA는 모수적 방법론의 한계를 극복할 뿐만 아니라 제품마다 다른 잠재가격을 제시하기 때문에 신제품 개발시 제품속성과 가격의 조합에 대해 많은 정보를 제공해 줄 수 있고 또한 그렇게 만들어진 신제품이 과연 시장에서 생존할 수 있는가를 손쉽게 모의테스트 할 수 있다. 마지막으로 노트북 컴퓨터 제품에 대한 AR-QC DEA의 실증연구를 통해 AR-QC DEA가 충분한 현실설명력을 가짐을 볼 수 있다.
This paper attempts to improve the typical DEA model that is often used as a performance evaluation method for service firms. The after-sales service system in a Korean electronic company is chosen as a sample case. The performance evaluation method currently practiced in the firm was reviewed and some critical issues of the current method were discussed. DEA model would be considered a solution for solving those Issues. However, typical DEA models has various drawbacks in determining the weights over evaluation criteria. Proposed is the priority-constrained DEA model that accommodates the strategic Importance of each evaluation criterion. The results of the proposed model are compared with those of typical DEA models. It is shown that the priority-constrained DEA model is superior to the others in terms of evaluation quality.
비모수 생산성 분석기법인 Data Envelopment Analysis (DEA)는 여러 분야의 효율성 평가에 적용되고 있다. DEA 방법론이 다양한 분야의 문제에 대한 현실적 적용에 있어 단점이 있다. 예를 들어 DEA는 각 의사 결정단위의 상대적인 효율성 평가에 적합하다. 그러나 이론적인 최대치와의 비교가 아닌 벤치마킹해야 할 참조그룹과 얼마만큼 개선해야 할지를 단지 알려 줄 뿐이다. 즉, 새로운 의사결정단위의 효율성을 측정하기 위해 우리는 과거에 사용된 의사결정단위 데이터와 함께 완전히 새로운 DEA를 적용해야만 한다. 또한 우리는 다시 DEA를 적용하지 않고서 새로운 의사결정단위의 효율성 수준을 예상할 수 없다. 우리는 이러한 DEA의 단점을 보완하기 위해 C5.0과 결합한 하이브리드 분석방법론을 제안한다. 35개의 항만의 효율성 평가를 통해 새로운 의사결정단위는 기존의 의사결정단위와 함께 다시 DEA를 실행할 필요 없이 제안한 방법론을 적용하여 어느 등급에 속하는지 예상할 수 있다.
많은 국내 건설 회사들은 지속되는 건설 경기 침체로 힘든 시간을 보내고 있다. 따라서 건설기업들이 어려운 상황 속에서 살아남기 위해서는 효율적인 운영과 경쟁력 강화를 위한 경영 효율성의 분석이 필요하다. 본 논문에서는 국내 상장건설기업 효율성을 분석하기 위하여 ANP와 DEA의 결합모델을 제안한다. DAE에서 가장 중요한 투입요소와 산출요소를 결정하기 위하여 ANP 모델을 적용하여 투입요소와 산출요소의 중요도를 평가한다. 그리고 비효율성을 갖는 그룹으로 분류된 기업들에 대해서는 효율성을 갖는 벤치마킹 기업들과 이들 그룹으로 이동하기 위하여 개선해야할 효율성 수치를 제공한다. 본 연구에서는 KOSPI에 상장된 36개와 KOSDAQ에 상장된 21개로 구성된 57개의 건설기업을 분석하였다. 분석결과 CCR 모형에서 효율적으로 선정된 기업은 총 11개였고, BCC 모형에서는 총 14개 기업이 효율성을 가지고 있었다. 추가적으로 규모의 효율성이 1인 기업은 19개 기업이었다.
최근 제4차산업 혁명의 적용으로 물류비 절감을 위한 공급사슬 측면의 경쟁이 더욱 치열해지면서 항만전문가들은 효율적인 항만운영 비즈니스모델을 개발에 관심이 집중되어 있다. 본 연구는 세계 여러 항만 중 미국 항만 물류량이 많은 항만을 분석하여 적용 모델을 구성하고자 한다. 본 연구는 주로 미국 항만의 생산성을 연구하기 위해 DEA(Data Enclapment Analysis) 기법을 사용하였으며 미국 항만 운영의 성장 동력을 추가 조사하기 위해 Simar & Wilson(2007)이 제안한 이중 부트스트래핑 DEA 알고리즘을 적용했다. 본 연구에 사용된 외부 변수는 항만의 길이, 항만의 심도, 위치, 면적, 에이커, 외화 비율 및 TEUChange에 포함되며, 이 중 항만의 길이, 에이커, 외화 비율 및 TEUChange에 유의했다. 최적 방법론 선택의 효과를 평가하기 위해 관측 중단 모형(Tobit)을 적용하여 동일한 분석을 수행하고 서로 다른 두 기법에서 도출된 결과를 대조하였다. 본 연구에서 얻은 결과를 바탕으로 경영상의 시사점을 제안하고 결론을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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