International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.13
no.1
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pp.367-378
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2021
This paper develops a dynamic regression model to quantify the contribution of key external factors to operational energy efficiency of ships. On this basis, kernel density estimation is applied to explore distribution patterns of fluctuations in operational performance. An empirical analysis based on these methods show that distribution of fluctuations in Energy Efficiency Operational Indicator (EEOI) is leptokurtic and fat tailed, rather than a normal one. Around 85% of fluctuations in EEOI can be jointly explained by capacity utilization and sailing speed, while the rest depend on other external factors largely beyond control. The variations in capacity utilization and sailing speed cannot be fully passed on to the energy efficiency performance of ships, due to complex interactions between various external factors. The application of the methods is demonstrated, showing a potential approach to develop a rating mechanism for use in the legally binding framework on operational energy efficiency of ships.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.25
no.6
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pp.95-107
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2020
We analyze the performance of South Korea wholesalers and retailers during the period when COVID-19 emerged and began to spread in South Korea. Specifically, we choose operational efficiency as a proxy variable for reflecting corporate performance and apply stochastic frontier analysis for estimating operational efficiency. Importantly, in order to examine the impact of the COVID-19 period (Q1 to Q2 2020) on operational efficiency, we consider the quarterly fixed effect corresponding to the COVID-19 period. Our findings include: (ⅰ) the average level of operational ffficiency is approximately 0.7138 during the analysis period (Q1 2019 to Q2 2020); (ⅱ) the fixed effect of the COVID-19 period on operational efficiency is not significant; and (ⅲ) operational efficiency is positively correlated with the scale of the company. Moreover, from an academic perspective, we make a contribution by examining the relationship between the operational efficiency as a firm-level variable and the COVID-19 period as a macroeconomic variable.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.1
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pp.60-66
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2023
Currently, the maritime industry is focusing on developing technologies that promote autonomy and intelligence, such as smart ships, autonomous ships, and eco-friendly technologies, to enhance ship operational efficiency. Many countries are conducting research on different methods to ensure ship safety while increasing operational efficiency. This study aims to develop a real-time ship operational efficiency analysis model using data analysis methods to address the current limitations of the present technologies in the real-time evaluation of operational efficiency. The model selected ship operational efficiency factors and ship operational condition factors to compare the operational efficiency of the ship with present and classified factors to determine whether the present ship operational efficiency is appropriate. The study involved selecting a target ship, collecting data, preprocessing data, and developing classification models. The results of the research were obtained by determining the improved ship operational efficiency based on the ship operational condition factors to support ship operators.
In this study, we conducted a comparative analysis of R&D investment efficiency and operational efficiency of IT firms using Data Envelopment Analysis (DEA). We categorized thirteen sample firms into two groups-IT manufacturing and IT service-after an extensive literature review on IT industry classification. We adopted an output-oriented two-stage DEA model suggested by Banker et al. (1984) with total asset and R&D investment as input variables. Then, we constructed investment efficiency and operational efficiency by using Return on Equity (ROE) and Return on Asset (ROA) as intervening variables and operating income and Earnings Per Share (EPS) as output variables. The outcome of the analysis is summarized as follows. First of all, IT manufacturing firms were more efficient (57% on average) than IT service firms. To be specific, IT service firms showed decreasing returns to scale (DRS) with diseconomy of scale. In contrast, IT service firms showed higher operational efficiency (81.5% on average) than IT manufacturing firms. Also, we conducted a Mann-Whitney U test to compare the output of IT service firms and IT manufacturing firms. Lastly, we found a negative correlation ($R^2$ = -.754) between R&D investment efficiency and operational efficiency which infers the trade-off between two constructs
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.188-195
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2013
Construction operations generate a significant amount of air pollutant emissions, including carbon emissions. The environmental performance of construction operations is closely relevant to the operational efficiency of each resource employed, which indicates how efficiently each resource (e.g., construction equipment) is utilized. In this context, monitoring the operational efficiency of construction equipment provides key information in managing and improving the environmental performance and productivity of construction operations. In this paper, we report our efforts to measure the operational efficiency of construction equipment, using low-cost accelerometers. An experimental study and real-world case studies are conducted to demonstrate the feasibility of the proposed approach. The results have shown the potential of this approach as an economically feasible means of monitoring the environmental performance of construction operations.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.43
no.3
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pp.53-60
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2020
Evaluating the operational efficiency of electric vehicle charging stations (EVCSs) is important to understand charging network evolution and the charging behavior of electric vehicle users. However, aggregation of efficiency performance metrics poses a significant challenge to practitioners and researchers. In general, the operational efficiency of EVCSs can be measured as a complicated function of various factors with multiple criteria. Such a complex aspect of managing EVCSs becomes one of the challenging issues to measure their operational efficiency. Considering the difficulty in the efficiency measurement, this paper suggests a way to measure the operational efficiency of EVCSs based on data envelopment analysis (DEA). The DEA model is formulated as constant returns of output-oriented model with five types of inputs, four of them are the numbers of floating population and nearby charging stations, distance of nearby charging stations and traffic volume as desirable inputs and the other is the traffic speed in congestion as undesirable one. Meanwhile, the output is given by the charging frequency of EVCSs in a day. Using real-world data obtained from reliable sources, we suggest operational efficiencies of EVCSs in Seoul and discuss implications on the development of electric vehicle charging network. The result of efficiency measurement shows that most of EVCSs in Seoul are inefficient, while some districts (Nowon-gu, Dongdaemun-gu, Dongjak-gu, Songpa-gu, Guro-gu) have relatively more efficient EVCSs than the others.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.39
no.3
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pp.23-40
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2014
This paper measures the operational efficiency of domestic online game companies and analyze its trends and patterns by using data envelopment analysis (DEA). DEA is a non-parametric approach to measuring the relative efficiency of decision-making units (DMUs) with multiple inputs and outputs. 14 online game companies are selected as DMUs and three inputs (number of employees, capital and asset) and three outputs (sales, operating profit and net profit) are selected as DEA variables. First, the output-oriented BCC model and super-efficiency model are employed to measure the static operational efficiency of the online game companies from 2003 to 2012. We also conduct the dynamic analysis with DEA window model to capture the trends of their operational efficiency influenced by internal and external environmental changes. The results are expected to provide fruitful implications for strategic decision making of online game companies and policy making for the online game industry.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.5D
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pp.717-722
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2006
In this study the measures and methodology to evaluate the operational efficiency of ITS systems were developed. And they were applied for the ITS systems deployed in the ITS Model Cities in order to figure out their applicability for the operational efficiency evaluation of similar ITS systems which would be deployed in the future.
This study attempts to evaluate the beneficial equity and operational efficiency of the three Korean medical insurance programmes and thereby suggest directions for their policy improvement. Concepts of the equity and effciency were reviewed to develop indicators for comparative analysis. For the analysis, statistical and financial accounting data for 1991, issued by the National Federation of Medical Insurance and the Korea Medical Insurance Corporation, on the operational status and performances of the programmes, were collected and rearranged to be suited to the purpose of the study. The analysis reveals that beneficial inequity exists between self-employed and employee programs. and that operational inefficiency is prominent in both programms for self-employeds and for Government employees and private school teachers. In order to improve the beneficial inequity of the self-employed program, it is suggested that policies be formulated and implimented toward increasing the program revenue through increasing subsidies from the Government, and through inter- program finance adiustment. For the operational inefficiency of the two programs, it is judged that, toghether with the administrative support and control from the Government and the insurance society bodies, self- efforts be initiated to improve the internal mangement styles and systems of the insurance societies. Finally, from the viewpoint of the structural efficiency, expansion of the preventive insurance benefits by the insurance soceties is recommended both for beneficial equity and operational efficiency.
This paper analyzes the operational efficiency of 91 individual retail stores in Seoul by a two-step procedure. In the first step, a data envelopment analysis (DEA) model is used to identify the efficiency scores. Three inputs (store size, number of items, and number of employees) and two outputs (sales and number of customers) are used for the efficiency measurement. In the second step, a Tobit regression model is used to identify the drivers of efficiency. DEA efficiency scores are used to test hypotheses on the impact of five independent variables, namely store age, number of items per store size, number of items per employee, trade area index, and number of competitors. Results of the Tobit analysis show that number of items per store size, number of items per employee, and number of competitors play a significant role in influencing the operational efficiency of retail stores. Managerial implications of the study are discussed.
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