| 1 |
1
비효율적인 DMU의 효율을 개선하기 위해 효율적인 DMU를 참조로 설정하는 DEA 알고리즘을 이용하는 벤치마킹 시스템으로서,
적용될 DMU의 수, 투입변수 및 산출변수를 입력받아 조건을 설정하는 조건 설정부와;
상기 입력된 조건을 기준으로 투입 유사성 그룹을 추출하고, 효율적인 DMU 집단으로 레이어를 형성하여 계층화를 수행하는 단계화 수행부와;
상기 단계화 수행부에서 도출된 계층화된 모형을 대상으로 벤치마킹을 수행하려는 DMU에서 가장 효율적인 단계의 DMU를 벤치마킹할 때까지 반복하여 단계적으로 벤치마킹 경로를 설정하는 경로 설정부를 포함하고,
상기 경로 설정부는
상기 단계화 수행부에서 도출된 계층화 모형을 대상으로 벤치마킹을 수행하려는 DMU에서 각 레이어별 참조집합과 가중치를 도출하는 참조집합 및 가중치 산출모듈과;
벤치마킹을 시행하려는 DMU가 속한 그룹에서 각 그룹별로 유사성을 평가하기 위해 각 그룹간의 근접도 거리를 계산하는 근접도 산출모듈과;
근접도와 레이어별 효율성 차이와 가중치를 비교하여 단계적 벤치마킹 대상을 설정하는 경로 설정모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 벤치마킹 시스템
|
| 2 |
2
제 1항에 있어서,
상기 단계화 수행부는
상기 조건 설정부를 통해 설정된 전체 DMU를 대상으로 투입 요소들 간의 유사성에 따라 그룹을 형성하는 그룹 형성모듈과;
전체 DMU를 대상으로 효율적인 경계선(Efficient Frontier) 상의 DMU들을 계층화 모형으로 레이어를 형성하는 레이어 형성모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 벤치마킹 시스템
|
| 3 |
3
제 2항에 있어서,
상기 그룹 형성모듈은
SOM기법을 적용하여 상기 조건 설정부를 통해 설정된 조건에서 모든 DMU의 투입 요소에 따라 유사한 특성을 가진 DMU집합으로 그룹화를 수행하고;
상기 레이어 형성모듈은
계층화 모델 DEA 알고리즘을 적용하고 효율점수(θ)를 분석하여 상기 효율점수(θ)가 1인 효율적인 DMU만을 추출하여 제 1 레이어(D1)로 단계화하고, 상기 제 1 레이어에 포함된 DMU를 제외한 나머지 DMU에 대해 반복적으로 DEA 알고리즘을 적용하고 다시 효율점수(θ)가 1인 효율적인 DMU만을 추출하여 제 2 레이어(D2)로 단계화하는 과정을 반복하여 모든 DMU에 대해 제 N 레이어(DN)까지 계층화 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 벤치마킹 시스템
|
| 4 |
4
삭제
|
| 5 |
5
제 1항에 있어서,
상기 참조집합 및 가중치 산출모듈은
상기 단계화 수행부를 통해 효율적인 DMU 집단으로 구성된 각 레이어를 대상으로 벤치마킹을 시행하려는 DMU에서 가변적 벤치마크 모델(variable benchmark model)을 적용하여 각 레이어 별로 참조집합과 가중치 값을 도출하고;
상기 근접도 산출모듈은
상기 각 그룹 간의 근접도 거리는 각 그룹간의 거리가 멀수록 유사성은 떨어진다는 원칙을 바탕으로 근접도를 수치화하되, 같은 그룹은 0
|
| 6 |
6
제 5항에 있어서,
상기 경로 설정모듈은
하기의 투입요소 유사성 평가 함수식을 적용하여 단계적 벤치마킹 대상을 선정하는 것을 특징으로 하는 벤치 마킹 시스템
|
| 7 |
7
비효율적인 DMU의 효율을 개선하기 위해 DMU들의 투입 요소들 간의 유사성을 고려하면서 효율성을 점진적으로 개선시키기 위해 효율적인 DMU를 단계적으로 벤치마킹 대상으로 설정하는 벤치마킹 설정 방법으로서,
(a) 조건설정부를 통해 적용될 DMU의 수, 투입변수 및 산출변수를 입력받아 조건을 설정하는 단계와;
(b) 단계화 수행부가 상기 입력된 조건을 기준으로 투입 유사성 그룹을 추출하고, 효율적인 DMU 집단으로 레이어를 형성하여 계층화를 수행하는 단계와;
(c) 경로 설정부가 상기 계층화된 모형을 대상으로 벤치마킹을 수행하려는 DMU에서 가장 효율적인 단계의 DMU를 벤치마킹할 때까지 반복하여 단계적으로 벤치마킹 경로를 설정하는 단계를 포함하고,
상기 (b) 단계는
(b-1) 상기 조건 설정부를 통해 설정된 전체 DMU를 대상으로 투입 요소들 간의 유사성에 따라 그룹을 형성하는 단계와;
(b-2) 전체 DMU를 대상으로 효율적인 경계선(Efficient Frontier) 상의 DMU들을 계층화 모형으로 레이어를 형성하는 단계를 포함하고,
상기 (b-1) 단계는 SOM기법을 적용하여 상기 조건 설정부를 통해 설정된 조건에서 모든 DMU의 투입 요소에 따라 유사한 특성을 가진 DMU집합으로 그룹화를 수행하고;
상기 (b-2) 단계는 계층화 모델 DEA 알고리즘을 적용하고 효율점수(θ)를 분석하여 상기 효율점수(θ)가 1인 효율적인 DMU만을 추출하여 제 1 레이어(D1)로 단계화하고, 상기 제 1 레이어에 포함된 DMU를 제외한 나머지 DMU에 대해 반복적으로 DEA 알고리즘을 적용하고 다시 효율점수(θ)가 1인 효율적인 DMU만을 추출하여 제 2 레이어(D2)로 단계화하는 과정을 반복하여 모든 DMU에 대해 제 N 레이어(DN)까지 계층화 과정을 수행하는 것을 특징으로 하는 벤치마킹 설정 방법
|
| 8 |
8
삭제
|
| 9 |
9
삭제
|
| 10 |
10
제 7항에 있어서,
상기 (c) 단계는
(c-1) 상기 단계화 수행부에서 도출된 계층화 모형을 대상으로 벤치마킹을 수행하려는 DMU에서 각 레이어별 참조집합과 가중치를 도출하는 단계와;
(c-2) 벤치마킹을 시행하려는 DMU가 속한 그룹에서 각 그룹별로 유사성을 평가하기 위해 각 그룹간의 근접도 거리를 계산하는 근접도 산출하는 단계와;
(c-3) 근접도와 레이어별 효율성 차이와 가중치를 비교하여 단계적 벤치마킹 대상을 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 벤치마킹 설정 방법
|
| 11 |
11
제 10항에 있어서,
상기 (c-1) 단계는
상기 단계화 수행부를 통해 효율적인 DMU 집단으로 구성된 각 레이어를 대상으로 벤치마킹을 시행하려는 DMU에서 가변적 벤치마크 모델(variable benchmark model)을 적용하여 각 레이어 별로 참조집합과 가중치 값을 도출하고;
상기 (c-2) 단계는
상기 각 그룹 간의 근접도 거리는 각 그룹간의 거리가 멀수록 유사성은 떨어진다는 원칙을 바탕으로 근접도를 수치화하되, 같은 그룹은 0
|
| 12 |
12
삭제
|
