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영어

The Countries around the world are propelling policies and strategies to strengthen the competitiveness of their own ports as they recognize the roles and importance of the ports in the international trade and logistics. Thus, 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 improve since a reference set of an inefficient DMU consists of several efficient DMUs and it doesn't provide Scientific Establishment Procedure for improving the efficiency of each inefficient DMU considering the difference of efficiency.
The purpose of the study is to propose scientific establishment procedure for improving the efficiency of Pusan port using DEA, C5.0, SOM, and QBD tools

한국어

최근, 항만의 효율성을 평가하기 위해 가장 많이 사용되는 방법은 DEA(Data Envelopment Analysis, 자료포괄분석)방법이다. DEA에 의한 효율성 측정결과, 나타난 비효율적인 항만들에 대해서는 투입요소 측면의 과다와 산출요소 측면의 과소를 벤치마킹할 목표항만들과 비교하여 제시함으로써 해당 항만들이 효율성을 개선시킬 수 있는 방법을 보여준다.
그러나 항만의 효율성을 측정함에 있어서 그러한 DEA가 갖고 있는 한계점은 첫째, DEA는 상대적으로 비효율적인 항만들이 개선해야 할 대상이 한 개 이상의 효율적인 항만들로 구성된 참조집합으로 주어지기 때문에 구체적으로 어떤 항만을 목표로 하여 개선할지 가이드를 제공하지 않는다는 점이다. 둘째, 목표항만이 결정되면, 구체적으로 어떻게 벤치마킹할 것인지에 대한 과학적인 효율성 개선방안 수립절차에 대한 제시가 없다.
따라서 본 연구에서는 Containerization International Yearbook에서 제시된 365개 항만 중 컨테이너 처리량(TEU) 70위 안에 드는 동아시아 35개 항만을 대상으로 DEA를 이용하여 부산항만의 상대적인 효율성 수준을 파악하고, SOM, C5.0, 그리고 QBD 기법을 결합하여 목표항만의 선정에서 개선을 위한 세부 실행방안까지 과학적인 효율성 개선방안 절차를 제시하고자 한다.