• 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.

• 수산경영론집
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• 제46권2호
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• pp.111-125
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• 2015

This study is to analyze the efficiency of Korean sea food manufacturing using Data Envelopment Analysis. Firstly, based on an output oriented traditional CCR, BCC model, the study estimated the efficiency scores. The average estimates of technical, pure technical, and scale efficiency turned out 0.6517, 0.7184, 0.9074 respectively, which are separated for 50 marine corporations. The 10 DMUs were efficient under CCR model while the 17 DMUs under BCC model. Also, the study suggested that the operating profit of the two output factors should be more increased relatively and averagely from the viewpoint of efficiency improvement. Secondly, super efficiency scores are estimated under super efficiency and SBM model. As a result, it came to be possible to distinguish and rank the efficiency of the efficient DMUs. The highest score was 4.2975 under Super-CCR, was 2.4947 under Super-BCC, was 2.7160 under SBM-Super-CCR, and was 1.5319 under SBM-Super-BCC model. The average estimates of super efficiency were 0.76 and 0.82 under Super-CCR and Super-BCC model respectively, and were 0.61 and 0.67 under SBM-Super-CCR and SBM-Super-BCC model. Finally, the study conducted a rank-sum test, Wilcoxon-Mann-Whitney test, to find a statistical significance of heterogeneity existing in efficiencies among the sample corporations. The result showed that there was a significant difference in average efficiency between Dried, Salted product manufacturing and Frozen product manufacturing under BCC-Super efficiency model at 10% level of significance. Furthermore, TOBIT model was applied to find out the potential factors that might influence the efficiency, Wilcoxonand the results showed debt and sales cost influenced all of the technical, pure technical, and scale efficiency, while net profit influenced only the technical efficiency.

• 한국항만경제학회지
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• 제18권1호
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• pp.3-26
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• 2002

The purpose of this paper is to Investigate the productive efficiency and competitive strength of world container ports using the DEA, Super-efficiency, and FDH methods with the raw data from previous research by Jun et al.(1993). The super-efficiency measure examines the maximal radial change In input, outputs for an observation to remain efficient. Therefore, it provides a means of distinguishing between efficient observations, which would otherwise seem identical. FDH provides a good test mechanism for examining the practical implications of the choice available among alternative efficiency measures and orientations, because of the lack of convexity of its production possibility set. Both methods are complementary to DEA. This paper follows the traditional productivity analysis method overcoming the limitation of previous studies by using the DEA, FDH and Super-efficiency methods, and proposing in measure the relative competitive strength of worldwide container ports. The main empirical results of this paper are as follows: Firstly the ports of Singapore, Hongkong, Kilrung, Busan, Tokyo. and Longbeach were found to be efficient In the CCR model. The ports of Felixstowe, Bangkok, Singapore, Hongkong, Kilung, Busan, Tokyo, and Longbeach were found to be efficient in the BCC model. Secondly, super. efficiency rankings under CRS and input-oriented model are as follows: Longbeach, Keelung, Singapore, Busan, Tokyo, and Honkong. However, it was difficult In differenciate the rankings under the VRS and input-oriented model. due to major difficulties posed by the ports of Singapore, Hongkong, and Longbeach. Thirdly, the FDH method shows that the inefficient ports are Bremerhaven, Antwerp, Le Havre, Kobe, Seattle, New York The policy Implications of this study are as follows: Firstly, when port authorities want to measure the international competitive strength of container ports and enhance their productive efficiency, they should consider the traditional method as well as introducing the Super-efficiency and FDH methods. Secondly, according to the analysis results of the super-efficiency and FDH methods, poll authorities should recommend benchmarks ports and dominated ports as reference ports in order to enhance the productive efficiency of their container ports that have an efficiency rating of less than 1. Efficient ports whose efficiency ratings are over 1 in the Input-oriented Super-efficiency model should also consider the usage of input and output elements used by more efficient ports.

• 수산경영론집
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• 제42권2호
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• pp.15-30
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• 2011

This study is designed to measure the relative efficiency of regional fishery cooperatives based on Data Envelopment Analysis(DEA) methods. Selecting 40 regional fishery cooperatives in Busan as Decision Making Units (DMUs), the study uses their panel data from 2007 to 2008 to rank the relative efficiency of the DMUs. First, the efficiency score of the DMUs are calculated using CCR, SBM, and super-SMB model. Within the model, input variables are the number of employees and area of fishery cooperatives. Output variables are the amount of deposit money, loan and profit. Based on the efficiency scores calculated from super-SMB model, the efficiency ranking of the DMUs is determined. Second, the differences in average efficiency calculated from the three DEA models are tested using a pair-wise mean comparison test. The results based on the efficiency scores evaluated from super-SMB model show that seven out of the forty DMUs are efficient; among the efficient DMUs, the DMUs that can be benchmarked for inefficient DMUs through the frequency analysis of reference set being identified. Third, the differences in average efficiency of the three DEA models between 2007 and 2008 are tested using pair-wise mean comparison test and the study estimates the efficiency change of the DMUs between 2007 and 2008 using Malmquist productivity index(MPI). Finally, the paper suggests an improved composite DMU superior to the inefficient DMUs evaluated by Super-SBM model.

• 한국항해항만학회지
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• 제39권6호
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• pp.507-514
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• 2015

본 연구는 항만 물류배후단지에 입주하여 운영하는 입주업체들의 효율성을 분석하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 인천항과 부산신항 항만 물류배후단지 13개 입주기업을 효율성 분석대상으로 하였으며, 투입변수는 투자액, 면적, 종업원 수를 사용하였고, 산출변수는 물동량과 매출액을 선정하였다. 효율성 분석방법으로는 전통적인 CCR 모형과 BCC 모형을 적용하고 이들의 한계점을 극복하기 위해 초효율성 모형과 Super-SBM 모형을 적용하였다. 초효율성 모형의 분석결과, 평균값은 0.777, 표준편차는 0.541로 나타나 각 기업 간 효율성 점수 차이는 33% 정도 존재하는 것으로 분석되었다. Super-SBM 모형의 분석결과, 평균값은 0.649, 표준편차는 0.489로 초효율성 모형에서 여분을 고려할 경우 기업 간 효율성 점수 평균이 약 13% 정도 감소한 것으로 나타났다. 이러한 감소의 의미는 비방사형 여분이 존재하는 DMU의 효율성 점수하락이 평균 13% 정도 됨을 의미한다. 투입요소의 비효율성 분석결과 면적 -33%, 투자액 -33%에 비해 종업원 수의 비효율성이 -45%로 가장 큰 것으로 분석되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.255-262
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• 2013

자료포락분석(DEA)은 다수의 투입요소와 산출요소에 대하여 의사결정단위의 효율성을 측정하는 비모수적인 선형계획방법으로, 회사, 은행, 병원, 국가나 조직의 효율성이나 성과를 비교하는데 폭넓게 사용되고 있다. 그런데 DEA는 효율성이 1인 DMU들이 다수 있을 때 어느 DMU가 더 나은지에 대한 순위는 제공해 주지 않는다. 본 연구에서는 이런 문제를 기존의 방법에 비하여 손쉽게 해결할 수 있는 방법으로 질적(덴드로그램과 같은 graphical 접근법) 양적(초효율성 분석) 통합방법을 제안하고, 한국프로야구 자료를 이용하여 실증분석 해보았다. 그 결과 DEA를 통해서는 우선순위를 파악하기 어려운 DMU들이 12개나 되었는데, 초효율성 분석을 이용함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있었다. 더불어 덴드로그램과 초효율성 분석 결과를 통합하여 질적 양적으로 조망해 봄으로써 더욱 심도 있는 해석이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.130-139
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• 2020

방위산업은 국가 안보 유지를 위한 기간산업이자 첨단기술이 집약된 미래지향 산업으로써, 방위산업의 연구개발은 무척 중요하다. 우리 정부의 자주국방에 기반을 둔 과감한 정책으로, 국내 방위산업은 양적, 질적으로 많은 성장을 이루었다. 하지만 전문화 및 계열화 제도의 폐지에 따른 경쟁체제의 도입은 국내 방위산업체의 효율성 및 생산성 향상의 필요성이 대두되는 계기가 되었다. 본 연구에서는 DEA와 Super-SBM을 이용하여 국내 방위산업체의 연구개발 효율성을 측정하고자 한다. 이를 위해 한국방위산업진흥회의 '2019 방산업체 경영분석' 데이터를 활용하였으며, 국내 방위산업체의 연구원수 및 투자액을 투입변수로, 매출액을 산출변수로 설정하여 분석을 수행하였다. 방위산업체의 효율성을 분석하기 위해 규모수익불변(CRS)을 가정하는 CCR 모형과 규모수익가변(VRS)을 가정한 BCC 모형을 활용하였으며, 효율적인 업체들 간의 순위를 확인하기 위해 Super-SBM 모형을 사용하여 초효율성을 도출하였으며, 국내 방위산업체는 대체로 비효율적인 모습을 보였다. 본 연구를 통한 국내 방위산업체의 연구개발 효율성을 파악하여 향후 국내 방위산업체의 육성 정책 수립에 도움이 되기를 기대한다.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제33권2호
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• pp.61-73
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• 2007

본 연구의 목적은 미래 기술예측에 사용되는 TFDEA(Technological Forecasting with Data Envelopment Analysis)의 문제점을 살펴보고 이의 개선방향을 찾아 주력전차의 기술예측 문제에 적용해 보는 것이다. 기존의 TFDEA는 복수의 DMU(Decison Making Unit)를 효율적 DMU로 판정하는 DEA(Data Envelopment Analysis)의 특성상 실제로는 그다지 효율적이지 않은 DMU까지 포함해서 기슬예측을 수행함으로써 예측 결과의 정확도가 저하될 수 있다. 본 연구에서는 DEA의 확장된 개념을 적용하여 평가 대상 DMU에 대한 순위를 산정한 후 이를 토대로 기술 예측을 시행하는 방법을 검토해 보았다. 이를 위해 일반적인 DEA기반의 순위선정 방법 중 대표적인 Super-efficiency, Cross-efficiency, CCCA(Constrained Canonical Correlation Analysis)을 TFDEA에 결합 적용하고 이들을 비교해 보았다. 제시된 방법을 주력 전차의 미래 기술 예측 문제에 적용한 결과 CCCA를 이용한 순위선정방법이 실제 실현된 기술 수준과 비교했을 때 통계적으로 가장 작은 오차율을 보였다.

• International Journal of Contents
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• 제4권3호
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• pp.1-9
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• 2008

The Korean life insurance industry has undergone profound changes, such as the beginning of the variable insurance in July 2001 and the bancassurance enforcement in August 2003. However, little empirical research has analyzed data that includes the bancassurance of life insurance companies operating in Korea. In response to this lack of research, this paper applies DEA (data envelopment analysis) models to measure and decompose their efficiency. We discovered that life insurance companies operating in Korea are a little different in their composition ratio of inputs and outputs, due to the increased variety of distribution channels and new products. We provided efficiency scores, return to scale, and reference frequencies. We also decomposed CCR, BCC, and SBM efficiency into scale efficiency and MIX efficiency. So, we try to investigate whether the sources of inefficiency were caused by the inefficient operation of DMU, disadvantageous conditions, the difference of the composition ratio in inputs and outputs with reference sets, or any combination of the above. Most companies in the sample display had either constant or decreasing returns to scale. The efficiency rankings were less consistent among models and efficient DMUs. In response to this problem, we used the super-efficiency model to rank them and then compared the rankings of the DMUs among the various models. It was also concluded that the availability of panel data, rather than cross-sectional data, would greatly improve the validity of the efficiency estimates.

• 수산해양교육연구
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• 제28권6호
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• pp.1629-1639
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• 2016

This study is to estimate the production efficiency of abalone aquaculture and to find its determinants utilizing the survey data of operating expenses in 2015. The first part of the analysis applied both DEA and Super-DEA for the estimation of efficiency of each aquaculture household as DMU. We used wages, feeding costs and area as inputs and annual profits and sales as outputs of the model. The second part of the study applied both Tobit and OLS for the identification of determinants of the efficiency. We investigated cost-ratio, depreciation costs, careers, value of living seeds, cleaning costs of farming ground and a ratio of 1 and 2 year-old abalone at shipment as potential determinants. The estimation results show us that the average technical efficiency, pure technical efficiency, and scale efficiency score turn out to be 72%, 81% and 85% respectively. The Super-BCC and Super-CCR models reveal their average efficiency scores as 81% and 80%. All of the variables used to identify the determinants of the efficiency. The study results suggests that the production efficiency can be improved by cleaning farming ground and hence lowering the death rate of seeds.