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화물품목의 중요도를 반영한 철도화물취급역의 효율성 평가
Assessing the Efficiency of Freight Railroad Stations Reflecting Freight Item Importance Weights 원문보기

한국철도학회 논문집 = Journal of the Korean Society for Railway, v.13 no.3 = no.58, 2010년, pp.327 - 332  

김성호 (인하대학교 경영학부) ,  최태성 (인하대학교 경영학부)

초록
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본 논문에서는 다수의 성과지표를 동시에 고려하며 각 역의 운영조건을 반영하고 더불어 화물품목의 중요도를 반영하여 각 화물취급역의 성과를 평가하는 방안을 제안하였다. 본 논문에서는 187개 화물취급역에 대해서 품목별 '발송규모'와 '도착규모'를 성과지표로 사용하고 각 역의 '화물인력'과 '유치가능량'을 운영조건지 표로 사용하며 품목별 중요도를 확신영역 제약조건으로 반영하는 자료포락분석으로 효율성을 평가하였다. 이러한 결과는 철도경영자 또는 철도정책담당자의 경영전략이나 정책의사결정에 유용한 정보로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

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...

주제어

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문제 정의

  • 본 논문에서는 Table 1에 나타낸 수입이나 취급규모와 더불어 철도전문가들이 판단한 품목중요도점수를 반영하여 화물취급역의 효율성을 평가하는 방안과 평가결과를 제시하고자 한다. 이러한 결과는 철도경영자 또는 철도정책담당자의 경영전략이나 정책의사결정에 유용한 정보로 사용될 수 있을 것이다.
  • 본 논문에서는 다수의 성과지표를 동시에 고려하며 각 역의 운영조건을 반영하고 더불어 화물품목의 중요도를 반영하여 각 화물취급역의 성과를 평가하는 방안을 제안하였다. 구체적으로 본 논문에서는 화물취급역의 각 품목별 ‘발송규모’와 ‘도착규모’를 성과지표로 사용하고 각 역의 ‘화물인력’과 ‘유치가능량’을 운영조건지표로 사용하며 품목별 중요도를 확신영역 제약조건으로 반영하는 자료포락분석으로 효율성을 평가하는 방안을 제시하고 그 적용결과를 제시하였다.
  • 단순히 규모만을 기준으로 평가할 수도 있고, 다수의 성과지표를 함께 반영해서 평가할 수도 있다. 본 논문의 의의는 평가주체(경영자 또는 정책담당자)가 선택할 수 있는 평가방법의 대안으로서 품목중요도, 역의 운영조건 등을 반영한 효율성으로 화물취급역을 평가하는 방안을 제시하였고 또한 그 적용 결과를 제시하였다는 것이다. 본 논문에서 제시된 방법은 철도경영자 또는 철도정책담당자의 경영전략이나 정책의사결정에 유용한하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
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참고문헌 (8)

  1. S-H. Kim, S-M. Oh (2009) Evaluating the performance of freight railway stations using data envelopment analysis, Journal of the Korean Society for Railway, 12(2), pp. 315-320. 

  2. C.-W. Ahn, H.-G. Ha (2009) An analysis of the efficiency of Korean railroad container freight station with data envelopment analysis - assurance region (DEA-AR), Journal of Korean Society of Transportation, 27(2), pp. 315-320. 

  3. A. Charnes, W.W. Cooper (1962) Programming with linear fractional functionals, Naval Research Logistics Quarterly, 9(3/ 4), pp. 181-185. 

  4. A. Charnes, W.W. Cooper, E.L. Rhodes (1978) Measuring the efficiency of decision making units, European Journal of Operational Research, 2(6), pp. 429-444. 

  5. W.D. Cook, M. Kress (1990) A data envelopment model for aggregating preference ranking, Management Science, 36(11), pp. 1302-1310. 

  6. B. Golany (1988) A note on including ordinal relations among multipliers in data envelopment analysis, Management Science, 34(8), pp. 1029-1033. 

  7. R.H. Green, J.R. Doyle, W.D. Cook (1996) Preference voting and project ranking using DEA and cross-evaluation, European Journal of Operational Research, 90(3), pp. 461-472. 

  8. T.R. Sexton, R.H. Silkman, A.J. Hogan (1986) Data Envelopment Analysis: Critique and Extentions, in R. H. Silkman, ed., Measuring Efficiency: An Assessment of Data Envelopment Analysis. San Francisco: Jossey-Bass, pp. 73-105. 

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