Kim, Do-Hoon;An, Heui-Chun;Lee, Kyoung-Hoon;Hwang, Jin-Wook
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.43
no.4
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pp.339-346
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2007
Estimating fishing capacity is one of current hot issues in the international fisheries. It is because that increased fishing capacity has caused not only fish stocks to be reduced, but also additional fishing costs to be incurred without additional incomes, which resulted in decrease of economically viability of fisheries. In order to solve this problem, FAO adopted 'the International Plan of Action for the Management of Fishing Capacity' in 1999 and recommended that member countries to measure fishing capacity and to implement the domestic action plan to reduce excess fishing capacity. This study is aimed at assessing fishing capacity of the octopus coastal trap fishery(OCTF) using data envelopment analysis(DEA) which is a method recommended by FAO. The DEA results on 10 individual OCTF vessels showed that the capacity utilization(CU) was a 0.93 on average, indicating some differences in CU among vessels(0.79-1.0). In addition, results of the sensitivity analysis revealed that under the current level of catch, the gross tonnage, horse power, days fished, and traps per trip could be reduced by 35%, 33%, 16%, and 18% on average, respectively.
In this paper we presents an approach to assessing the efficiency of freight railroad stations reflecting freight item importance weights with multiple performance indicators and multiple operational condition indicators. We evaluate 187 freight railroad stations using data envelopment analysis with assurance region. Each freight item's loading/unloading volume is used as a performance indicator. Freight labor and yard capacity are used as operational condition indicators. Freight item importance weights are reflected to the data envelopment analysis as assurance region. The evaluation results facilitates the organization's decision making by providing valuable information.
Kim, Hyun-Woong;Kook, Kwang-Ho;Moon, Dae-Seop;Lee, Jin-Sun
Journal of the Korean Society for Railway
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v.12
no.4
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pp.542-547
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2009
The objective of this paper is to measure the relative technical efficiency of Korean railway transport service. Previous studies on the efficiency in Korean railway service have carried out before the structural reform of Korean railway industry in 2004, whereas this study used the latest data which reflected the impact of reform. We analyzed the efficiency in Korean railway transport by means of measuring the technical efficiencies of other countries, these were estimated with data envelopment analysis. Using data from 22 railway operators over the period $2000{\sim}2006$, the results indicate that the Korean railway transport has been operated efficiently as compared with others.
Along with China's increasing share in global total $CO_2$ emissions, there is a necessity for China to shoulder large emission-mitigating responsibility. The appropriate allocation of $CO_2$ emission quotas can build up a solid foundation for future emissions trading. In views of originality, an optimized approach to determine $CO_2$ emissions allocation efficiency based on the zero sum gains data envelopment analysis (ZSG-DEA) method is proposed. This paper uses a non-radial ZSG-DEA model to allocate $CO_2$ emissions between different Chinese provinces by 2020 and treats $CO_2$ as the undesirable output variable. Through the calculation of efficiency allocation amounts of provincial $CO_2$ emissions, all provinces are on the ZSG-DEA efficiency frontier. The allocation results indicate that the cumulative optimal amounts of $CO_2$ emissions in 2020 were higher than the actual amounts in 13 provinces, and lower in other 17 provinces, and show that different provinces have to shoulder different mitigation burdens in terms of emission reduction.
The fisheries industry has led the Korean economy, and has been achieving high-level position in the world. However, this industry meets aging, low growth and profit. In order to overcome this critical situation, it is needed to understand the overall status of industry. In industry level, most of previous researches focused on ocean industry rather than fisheries. In addition, scholars have been getting a lot of attention about fisheries cooperatives, fishing-ports, methods of fishery, and manufacturing process in fisheries sector. The aim of this research is analysis of domestic fisheries industry's managerial performance using data envelopment analysis(DEA) considering operating and scale view. Furthermore, the comparative analysis is performed by firm size, and industry type. In results, fisheries industry's managerial performance is not high, overall. In more detail, most of big size firms are under decreasing returns to scale(DRS) status. Fishery processing industry's performance is low, and fishery distribution industry has the best performance. This paper suggests that transferring operating capability from big firms to small firms, and policy supports and firm's activities should be accompanied for high-value added in fisher, and fishery processing industries.
Planning strategies to achieve higher competitiveness of ports are becoming increasingly important in business environment. Therefore, strategic competitive position and efficiency analysis needs to be performed to increase ports' effectiveness and competitiveness. This matches with one of targets of new concept e-Navigation to increase the agility and efficiency of ports. The purpose of this study was to apply Boston Consulting Group matrix to analyze competitive positioning of major ports in Korea and China in term of several main cargo types and then use a combination of Data Envelopment Analysis and Principal Component Analysis model to calculate efficiencies. Results show that, at the moment, Chinese ports are still on the top with high position and efficiency score for the representative-Shanghai port. However, result also points out that except container type, Korean ports have chance to compete in other cargo types. Moreover, Gwangyang port is regarded as efficient. It has better position time. It is believed that Gwangyang port together with Busan port can compete with Chinese port in the near future.
A hybrid procedure based on multi-Criteria Satisfaction Analysis (MUSA) and a Network Data Envelopment Analysis (NDEA) is proposed to evaluate the relative efficiency of customer services in bank branches. First, a three-stage process including sub-processes such as customer expectations, customer satisfaction, and customer loyalty, is defined to model the banking customer services. Then, fulfillment of customer expectations, customer loyalty level, and the customer satisfaction degree are measured and quantified through a multi-dimensional questionnaire based on customers' perceptions analysis and MUSA method, respectively. The customer services scores and the other criteria such as mean of employee evaluation score, operation costs, assets, deposits, loans, number of accounts are considered in network three-stage DEA model. The proposed NDEA model is formed based on multipliers perspective, output-oriented, and constant return to scale assumptions. The proposed NDEA model quantifies and assesses the total efficiency of main process and assigns the efficiency to customer expectations, customer satisfactions, and customer loyalties sub-processes in bank branches. The whole procedure is applied on 30 bank branches in IRAN. The proposed approach can be used in other organizations such as airports, airline agencies, urban transportation systems, railway organizations, chain stores, chain restaurants, public libraries, and entertainment centers.
This article demonstrated the application of the Fuzzy Data Envelopment Analytical Hierarchy Process (FDEAHP) to evaluate the root causes of critical defect problems occurring in the production of liquid medicine. The methodology of the research began by collecting the defect data by using Check Sheets, and ranking the significant problems by using a Pareto Diagram. Two types of major problems were found to occur, including glass fragments in the medicine and damaged lid threads. The causes of each problem were then analyzed by using Cause and Effect Diagrams. The significant causes were ranked by FDEAHP under three criteria, Severity (S), Occurrence (O) and Detection (D), followed by the framework of the FMEA Technique. Two causes with the highest Final Weight (FW) of each problem were selected to be improved, such as installing auxiliary equipment, using the Poka-Yoke system, setting the scale of the shaft and lathing the bushes of each bottle size. The results demonstrated a reduction in defects from 3.209% to 1.669% and showed that improving a few significant root causes, identified by an experienced decision maker, was sufficient to reduce the defect rate.
In Korea, deep-sea fishing industry is faced with pressure of being thrown out of business, because of the upcoming unfavorable business conditions such as the fishing regulation of coastal countries, Korea-US Free Trade Agreement(KORUS FTA), and the other socio-economic changes. Hence, we present an evaluation of future business competitive for the deep-sea fishing industry so that the government can develop a concession plan for the deep-sea fishing industry by utilizing the results of this study. In efficiency analysis of deep-sea fishing industry, the decision maker may have two problems: (1) how to deal with multiple inputs and outputs of deep-sea fishing industry and (2) how to assign the weights on different inputs and outputs, In this paper, we proposed to use Data Envelopment Analysis (DEA) to estimate efficiency of deep-sea fishing industry with multiple inputs and outputs. In the DEA, The direct impact of KORUS FTA, fishing regulation of coastal countries, fishing charges, and competitive fishing conditions were used as input parameters while the profitability and secured fishing quarters, as outputs. The results of DEA-BCC model indicate that 6 out of 12 DUMs have better efficiency under variable return to scale assumption.
In this paper we presents an approach to evaluating the performance of freight railway stations based on several performance indicators as an alternative to the evaluation based on single indicator. Such evaluation needs a way to weight the importance of the individual performance indicator. Data envelopment analysis (DEA) suggested by Charnes, Cooper, and Rhodes (1978) can be used to determine the weights. Using DEA we evaluate 353 freight railway stations based on four performance indicators: loading volume, unloading volume, loading revenue, unloading revenue. The evaluation results facilitates the organization's decision making by providing valuable information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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