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DEA 그리고 네트워크기준 접근방법으로 순위 매김

전문가 제언: ○ DEA(Data Envelopment Analysis; 자료포괄분석)를 채택한 많은 응용 논문들은 의사결정단위(Decision Making Units; 이후, DMUs)의 효율성을 비교하는데 치중하고 있다. DEA를 R&D 조직의 성과를 비교하기 위해 적용할 때 연구자들은 R&D 조직의 바른 보상을 하기위해 R&D성과에 대한 순위 매김을 하고 더 좋은 성과를 낼 수 있는 조직에 귀중한 자원을 할당하고자 한다. 따라서 많은 방법들은 DEA 결과를 더욱 구별화(차별화)할 것을 제안하고 있다.

○ Liu(2009년, Journal of the Operational Research Society, Vol.60) 등의 연구는 DEA 결과를 네트워크로 전환하는 독특한 방법을 제시하였다. 그들은 DEA 결과를 차별화 하기위해 사회 네트워크 학문부문(social network discipline)에서 개발한 수단을 사용하고 있다.

○ 네트워크 기준 접근방법은 DEA 결과를 의사 결정조직을 대표하는 네트워크 내 노드(node)와 쌍방관계를 표시하는 연결(links)에 가중치를 부여하여 네트워크로 전환하였다. 네트워크 내에 각 노드에 대한 중심성 값은 순위 매김과 구별하는 기준을 제공하였다.

○ 이 네트워크 기반 접근방법에는 세 가지 핵심개념이 내포되어 있는데 첫째, DEA 결과는 직접 그리고 가중치가 부여된 네트워크로 전환한다. 둘째, 전통적 DEA에서 사용되지 않은 정보는 충분히 탐색한다. 셋째, 추가적인 정보로부터 나온 상충된 결과는 통상적으로 사회 네트워크 분석에서 사용되는 고유벡터 중심성(eigenvector centrality)을 적용하여 해결한다.

○ 조직 내에 DMU의 강점과 약점을 식별하여 R&D 조직에 대해 개선해야 할 특정분야를 지적할 수 있었다. 본 연구의 접근방법은 첫째, 문제 성질이 다양할 때 유용하게 적용할 수 있고 둘째, 모델이 일정치를 산출할 경우에 부적합하며 셋째, 각 입력은 모든 출력인자에 기여할 필요가 있다. 그래서 모든 명시(설명)는 출력인자와 입력인자 간에 명백하고도 민감한 상관관계를 갖는다.

저자: John S. Liu, Wen-MinLu
자료유형: 학술정보