• Title/Summary/Keyword: DEA 모형

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DEA 모형의 변별력 평가에 관한 연구 (A Study on Discrimination Evaluation of DEA Models)

  • 박만희
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권1호
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    • pp.201-212
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    • 2017
  • 본 연구에서는 변동계수를 이용하여 DEA 모형의 변별력 평가에 적용할 수 있는 새로운 평가기준을 제시하였다. 변별력 평가를 위해 기존 연구에서 제시한 중요도와 본 연구에서 제안한 변동계수를 이용하여 변별력을 분석하였다. 다양한 DEA 모형들 중 변별력 평가를 위해 CCR-DEA, BCC-DEA, entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency DEA 모형을 선정하고 실증분석을 실시하였다. 모형들의 순위상관관계를 파악하기 위해서 CCR 모형과 BCC 모형의 효율성 값과 entropy, bootstrap, super efficiency, cross efficiency 모형의 효율성 값들 간에 순위상관분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 도출된 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 중요도와 변동계수를 이용한 모형들의 변별력 순위가 동일한 것으로 분석되어 변동계수를 DEA 모형의 변별력 평가기준으로 이용할 수 있다는 것이다. 둘째, 본 연구의 실증분석 결과에 따르면 4개 모형 중 super efficiency 모형이 변별력이 가장 높은 것으로 분석되었다. 셋째, CCR 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형은 super efficiency 모형으로 나타났고, BCC 모형과 순위상관관계가 가장 높은 모형도 super efficiency 모형으로 분석되었다.

컨테이너터미널 효율성 평가를 위한 AHP/DEA 통합모형 (An AHP/DEA Hybrid Model for Efficiency Evaluation of Container Terminal)

  • 김선구;최용석
    • 한국항만경제학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.179-194
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    • 2012
  • 본 연구는 컨테이너터미널의 서비스 투입자원 중 장비를 중점으로 컨테이너터미널의 효율성 비교 평가하기 위해 DEA와 AHP 기법을 혼합한 AHP/DEA 통합모형을 적용하였다. 분석은 광양항(GICT, KEC, KIT), 부산항(HBCT, KBCT, DPCT, UTC, 감만부두) 그리고 부산신항(PNC, PNIT, HJNC, HPNT)의 12개 운영사를 대상으로 하였다. 제안된 AHP/DEA 통합모형은 DEA 모형의 가중치간의 불균형으로 인하여 잘못 평가된 DMU 발생가능성과 효율적인 DMU간의 우열에 대한 변별의 어려움을 극복하기 위해 DEA-AR(Assurance Region)모형을 적용하였고, DEA-AR모형의 가중치 범위를 산출하기 위해 전문가의 의견을 객관적인 가중치로 변환할 수 있는 AHP(Analytic Hierarchy Process) 방법론을 사용하였다. 연구모형의 투입변수는 C/C 수, TC 수, YT 수, RS 수로 하였고 산출변수는 컨테이너 물동량으로 하였다. 연구결과 AHP/DEA 통합모형은 기존의 항만 및 컨테이너터미널의 효율성 평가에 사용되었던 DEA, 또는 DEA 응용모형에 비해 최고의 효율성을 가지는 컨테이너터미널을 선정에 있어 유연하고, 우수한 능력이 있음을 분석결과의 비교를 통해 알 수 있었다. 분석결과를 보면 하역장비 효율성이 100%로 달성한 터미널은 DPCT로 나타났고, 상대적으로 부산항 터미널들의 장비 효율성이 높은 것으로 분석되었다.

기업역량을 고려한 외생고정변수를 갖는 IT중소기업 정부자금지원정책 성과평가를 위한 DEA모형 및 활용절차 (DEA Models and Application Procedure for Performance Evaluation on Governmental Funding Projects for IT Small and Medium-sized Enterprises with Exogenously Fixed Variables of Corporate Competency)

  • 박성민;김헌
    • 한국통신학회논문지
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    • 제33권5B호
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    • pp.364-378
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    • 2008
  • Data Envelopment Analysis(DEA) 모형은 다수출력/다수입력을 갖는 IT중소기업 정부자금지원정책 성과평가에 활용가능하다. DEA효율성지수의 정확성 제고를 위해 기업역량을 반영한 외생고정변수를 DEA모형에서 고려할 수 있다. 또한, 다수 DEA기본모형과 확장모형을 활용한 성과평가를 시도함으로써, 단일 DEA모형에 의존하는 성과평가의 한계를 완화할 수 있다. 본 연구는, IT중소기업 정부자금지원시점에서의 기업자산, 매출액, 종업원수를 외생고정변수로 갖는; 1)DEA자료구조 정립; 2)DEA기본모형과 확장모형 수립; 3)실증자료를 이용한 사례분석을 예시한다. DEA기본모형으로 CCR, BCC, Super-efficiency모형, DEA확장모형으로 비제어변수(noncontrollable variables), 비자유변수(nondiscretionary variables)를 갖는 모형을 수립한다. DEA모형 비교 및 Analytic Hierarchy Process(AHP) 가중치를 이용한 통합 활용절차가 설명된다. 모수 비모수분산분석에 의한 기술분야별 DEA효율성지수로써의 성과유의차를 판정한다.

순위결정 DEA모형의 변별력 평가 (Evaluation of the performance of the ranking DEA model)

  • 박만희
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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    • pp.298-299
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    • 2018
  • 본 연구에서는 의사결정자의 사전정보가 필요하지 않은 DEA 모형들을 대상으로 변별력 평가를 실시하였다. 변별력 평가를 위한 DEA모형으로 Entropy 모형, Bootstrap 모형, Benevolent Cross Efficiency 모형, Aggressive Cross Efficiency 모형, Game Cross Efficiency 모형을 선정하였다. 변별력 평가척도인 변동계수(coefficient of variation)와 중요도(degree of importance) 평가기준을 이용하여 5개 DEA 모형의 변별력을 평가하였다. 평가결과에 따르면 변별력 순위는 2개 평가 지표 모두에서 Entropy 모형, Aggressive CE 모형, Benevolent CE 모형, Game CE 모형, Bootstrap 모형 순으로 평가되었다.

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EU항만의 효율성에 관한 연구 (DEA와 Shannon's Entropy의 통합모형과 DEA-Window 분석을 이용하여)

  • 박호;김동진;김율성
    • 한국항해항만학회:학술대회논문집
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    • 한국항해항만학회 2012년도 추계학술대회
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    • pp.109-111
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    • 2012
  • 한-EU FTA 발효 등은 교역 확대가 예상되며, 항만의 역할은 더욱더 중요해 질 것이다. 항만의 성과를 측정할 수 있는 방안으로 DEA를 활용한 효율성 측정을 들 수 있으며, 본 연구에서는 DEA 측정 시 모형 선정의 어려움과 동태적 효율성을 변화를 분석하기 위해 DEA와 Shannon's Entropy 결합모형으로 효율성을 분석하고, DEA-Window 모형으로 동태적 효율변화를 분석하였다.

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참조점 방법을 이용한 DEA모형의 프론티어 탐구 (Searching an Efficient frontier in the DEA Model based on the Reference Point Method)

  • 오동일
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제1권1호
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    • pp.83-90
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    • 2000
  • 의사결정단위의 효율성 평가 도구로 사용되는 DEA 모형은 효율적 프론티어를 구해 의사결정단위를 평가하는 모형이다. 효율적 프론티어상의 참조집합이 무엇이냐에 따라 평가 단위의 효율성과 비효율을 제거하기 위한 대안이 다르게 된다. 다목적 선형계획법에서 프론티어를 구하기 위해 사용되는 참조점 방법은 제약 조건과 목적함수 간의 상충관계를 고려하면서 자유롭게 효율적 프론티어를 찾아 주는 장점이 있다. 또한 그 구조가 DEA모형과는 유사하므로 DEA모형을 참조점 방법의 방식으로 재 표현할 수 있다. 의사결정자가 단지 방사형 투사만에 의한 효율성 분석에 만족하지 못하거나 의사결정자의 선호구조에 의해 곡면상의 다른 점을 가장 선호한다면 이 점을 기준으로 대상을 평가하는 것이 올바른 결과에 도달 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서 는 DEA모형을 참조점 방법에 따라 재해석하고 4 개의 의사결정단위로 이루어진 표본을 이용하여 다양한 유형의 DEA모형에 의한 효율성을 평가하고 참조점 방법에 의한 확장된 형태의 효율적 프론티어를 구한다. 이를 통해 참조점 방법이 DEA 모형의 적용과 해석에 있어 많은 도움을 줄 수 있다는 점을 보인다.

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사례를 이용한 Farrell_Debreu와 Tone방식에 의한 DEA원가효율성 모형의 비교분석에 관한 연구 (A Comparative Case Study of Cost Efficiency DEA Model based on the Farrell_Debreu's and Tone's approach)

  • 오동일
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제12권6호
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    • pp.2500-2505
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    • 2011
  • 본 연구는 Farrell_Debreu방식과 Tone방식에 의해 제시된 DEA모형을 원가효율성 관점에서 비교 분석하고 이 한계를 극복하기 위한 방안을 제시하였다. 전통적인 접근법인 Farrell_Debreu 방식과 최근에 연구된 Tone 방식의 공통점과 차이점을 알아보고 각 접근법에 따른 DEA모형을 구축하였다. 또한 두 모형의 결과를 비교하기 위해 분석 사례를 구축하고 두 모형에 따른 분석과 결과치의 차이를 살펴봄으로써 두 모형의 장단점을 비교할 수 있었다. 두 접근법은 동일한 자료를 사용하더라도 자료의 분석 방식이 상이하고 효율성의 값, 각 단위의 효율성 순위, 참조집합에 있어 차이를 나타냈다. 전통적인 모형에 비해 Tone의 방식은 동일한 투입량이라 하더라도 보다 낮은 가격으로 조달 가능한 투입물에 강조점을 둠으로써 원가효율성 측면에서는 현실 설명력이 높지만 기술적 효율성 측면에서는 Farrell_Debreu방식에 의한 DEA모형이 더 합리적인 것으로 나타났다.

가격$\cdot$원가정보가 주어진 경우 배분적 성과를 측정하기 위한 DEA모형의 설계 (Measuring Allocntive Performance by using DEA Model when price and cost data are available)

  • 오동일
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제5권2호
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    • pp.191-196
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    • 2004
  • 경영자가 가격이나 원가와 관련된 정확한 정보를 얻을 수 있다면 DEA모형을 이용하여 기술적 효율성 뿐 만 아니라 배분적 효율성과 관련된 분석이 가능해진다. 배분적 효율성을 분석하므로서 총체적 효율성을 기술적 효율성과 배분적 효율성으로 분해할 수 있고 이를 통해 보다 다양한 분석수단을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 기본적 DEA 모형을 변형하여 배분효율성을 분석할 수 있는 DEA모형을 설계한다. 우선 예산선에 바탕을 둔 비용최소화 모형을 설계하고 이것을 다시 이익 극대화 모형으로 변환한 후 가산형의 DEA 모형으로 재설계한다. 가격정보가 주어진 경우 기술적 효율성의 범주를 벗어난 보다 다양한 형태의 효율성 분석이 가능해져 성과평가 및 그 결과의 해석 그리고 보다 현실성 있는 경영개선방안의 도출이 가능해진다.

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확률적 DEA모형에 의한 품목농협의 효율성 분석 (An Analysis of the Efficiency of Item-based Agricultural Cooperative Using the DEA Model)

  • 이상호
    • 농업생명과학연구
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    • 제45권6호
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    • pp.279-289
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    • 2011
  • 이 논문에서는 부트스트래핑 DEA 모형을 이용하여 품목농협의 효율성 분석 값의 통계적 유의성을 분석하였다. 분석결과, 첫째, 일반적 DEA모형에 의한 기술효율성은 0.878로 추정된 반면, 부트스트래핑 기법을 적용하면 0.804로 추정되었다. 그러나 두 값의 차이는 신뢰구간 범위 내에 있기 때문에 통계적으로는 유의하지 않다. 또한 95% 유의수준하에서 기술효율성의 통계적 신뢰수준은 0.726에서 0.874로 분석되었다. 둘째, 일반적 DEA모형에서 효율적인 품목농협으로 추정된 19개 농협 모두 부트스트래핑 기법을 적용한 경우 비효율적인 것으로 추정되었다. 이는 일반적 DEA모형의 경우 비효율적인 품목농협이 효율적인 것으로 추정될 수 있다는 것이다.

퍼지(평균지수변환)DEA모형과 교차효율성모형을 이용한 클러스터링측정에 대한 실증적 비교연구 (An Empirical Comparative Study on the Clustering Measurement Using Fuzzy(Average Index Transformation) DEA and Cross-efficiency Models)

  • 박노경
    • 한국항만경제학회지
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    • 제31권1호
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    • pp.85-110
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    • 2015
  • 본 논문에서는 아시아 컨테이너항만들 간의 클러스터링 추세를 분석하기 위해서 퍼지(평균지수변환)DEA모형과 교차효율성모형에 대해서 이론적으로 설명하고, 아시아 38개 컨테이너항만들의 12년간 자료를 4개의 투입요소(선석길이, 수심, 총면적, 크레인 수), 1개의 산출요소(컨테이너화물처리량)를 이용하여 국내항만(부산, 인천, 광양항)들이 어떤 항만들과 클러스터링 해야만 하는지에 대한 측정방법을 실증적으로 보여 주고 분석하였다. 실증분석의 주요한 결과는 다음과 같다. 첫째, 퍼지(평균지수변환)DEA모형에 의한 클러스터링 추세분석에서 국내항만들은 클러스터링을 통해서 효율성을 증대[부산항(56.29%), 인천항(57.96%), 광양항(66.80%)]시 킬 수 있는 것으로 나타났다. 둘째, 원자료를 이용한 교차효율성 모형을 이용한 클러스터링분석에서는 부산항(홍콩, 코오베, 마닐라, 싱가포르, 카오슝, 림찬방, 방콕항), 인천항(아카바, 담만, 카라치, 모하메드 빈 오아심, 다바오), 광양항(담만, 요코하마, 나고야, 킬롱, 카오슝, 방콕항)과 각각 클러스터링을 해야만 하는 것으로 나타났다. 셋째, 퍼지(평균지수변환)DEA모형에 교차효율성 모형을 접목시킨 모형에서는 부산항은 71.38%, 인천항은 103.89%, 광양항은 168.55% 증가가 이루어 졌다. 넷째, 효율성 순위를 검정한 윌콕슨부호순위검정에서는, 세 가지 모형사이의 효율성 순위에 대해서는 약 66%-67% 수준에서 순위에 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 논문이 갖는 정책적인 함의는 첫째, 항만정책입안자들이 본 연구에서 사용한 두 가지 모형과 접목시킨 모형을 항만의 클러스터링 정책에 도입하여 해당항만이 발전할 수 있는 전략을 수립하고 이행해 나가야만 한다는 점이다. 둘째, 본 논문의 실증분석결과 국내항만들의 참조항만, 클러스터링항만들로서 나타난 아시아항만들에 대하여, 그들 항만들의 항만개발, 운영에 대한 내용을 정밀하게 분석하고 도입하여 실시하는 것이 필요하다.