인천항만의 효율성 평가를 위한 DEA와 SOM을 결합한 하이브리드 분석
Hybrid approach combining Data Envelopment Analysis and SOM to Evaluate the Efficiency of Incheon Port
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초록
항만의 효율성을 평가하기 위해 가장 많이 사용되는 방법은 DEA(data envelopment analysis) 방법이다. DEA는 효율성 측정결과, 나타난 비효율적인 항만들에 대해서는 투입요소 측면의 과다와 산출요소 측면의 과소를 참조항만들과 비교함으로써 해당 항만들이 효율성을 개선시킬 수 있는 방법을 보여준다. 그러나 항만의 효율성을 측정에 있어 DEA의 한계점은 첫째, DEA는 상대적으로 비효율적인 항만들이 개선해야 할 대상이 한 개 이상의 효율적인 항만들로 구성된 참조집합으로 주어지기 때문에 구체적으로 어떤 항만을 타겟으로 하여 개선할지 가이드를 제공하지 않는다는 점이다. 둘째, 효율성의 크기에 따라 각각의 비효율적인 의사결정단위들의 효율성을 개선하기 위한 단계적인 개선 방향을 제공하지 못한다는 점이다. 따라서, 본 연구에서는 DEA방법론이 항만의 효율성 평가에 적용될 수 있다는 것을 보여주고 동시에 앞에서 언급한 DEA의 단점을 극복하는 방법론을 제시하는데 목적을 둔다.
Abstract
Benchmarking of Ports is an important issue facing port management. Data envelopment analysis (DEA), which is a multi-factor productivity measurement tool is generally used in assessing the relative efficiency of homogeneous units and setting benchmark for inefficient units. DEA is a methodology of comparing the relative efficiency of each decision making unit(DMU) by comparing it with other DMUs having similar input and output structure, and is specially very useful when a form of production function of each DMU such as a port is not known. DEA provides the extent of inefficiency of DMUs, which is practically useful information (like the efficiency score and reference sets) required to improve efficiency. DEA, a non-parametric productivity analysis tool, has become an accepted approach for assessing efficiency in a wide range of fields. Despite of its extensive applications, some features of DEA remain bothersome. DEA offers no guidelines to where relatively inefficient DMU(Decision Making Unit) improve since a reference set of an inefficient DMU consists of several efficient DMUs and it doesn't provide a stepwise path for improving the efficiency of each inefficient DMU considering the difference of efficiency. We aim to show that DEA can be used to evaluate the efficiency of Ports and suggest the methodology which overcomes the limitation of DEA through hybrid analysis utilizing DEA along with SOM.
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