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  1. 2008.11.07 DEA(Data Envelopment Analysis, 자료포괄분석) (1)

DEA(Data Envelopment Analysis, 자료포괄분석)은 1978년 Charnes, Cooper, Rhodes에 의해 처음으로 제안되었습니다.

 

그 후 OR/M (Operations Research/Management, 운용과학/경영)에서 가장 널리 활용되는 방법 중 하나가 되었습니다. Bouyssou(1997)은 DEA는 OR에 있어서 최근의 성공 스토리의 하나라고 말해도 지나치지 않을 것이다라고 주장하고 있는 것에서도 경영과학분야에 DEA가 끼친 높은 영향도를 확인할 수 있습니다.

 

[OR은 시스템의 설계, 운용에서 나타나는 의사결정 문제들에 대해 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 과학적, 분석적 기법들을 사용하여 문제를 분석하고 해를 도출해낼 수 있도록 하는 방법론을 연구하는 학문 분야입니다.]

 

DEA의 가장 큰 특징은 과제중심적 접근중요한 과제에 초점을 맞추어 DMU(Decision Making Units, 의사결정단위)의 성과를 평가한다는 점입니다.

 

[DMU는 성과평가의 대상인 공장, 금융기관 지점, 상점, 학교, 병원 등 제품과 서비스 생산 및 제공 단위를 의미합니다. DMU의 수에는 제한이 없으나, 분석의 예를 살펴보면, 15개 ~ 10,000개의 DMU들이 분석되었습니다]

 

DEA 분석은 비교가 가능한 DMU들의 상대적 효율성 평가 위한 일종의 LP(Linear Programming, 선형계획)방법입니다. DMU들의 성과에 대한 보유 자료를 가지고 EES(Empirical Efficient Surface, 경험 효율면)을 도출합니다. EES 상에 위치하는 DMU는 효율적인 DMU가 되며, 그렇지 않은 경우에는 비효율적인 DMU가 됩니다.

 

통상적으로 효율성은 산출물을 투입물로 나누어 측정합니다(효율성 = 산출물/투입물). 그러나 이러한 단순한 효율성 측정 방식은 다양한 자원, 활동,  환경 요소 등과 관련된 여러 투입물과 산출물이 존재하는 상황에서는 부적합합니다. 

DEA의효율성  

 

DEA는 이런 문제점을 극복하고 유사한 성격의 DMU들의 상대적 효율성을 측정하기 위해 활용하는 다요소 생산성 분석 모델입니. 이 때 다음 식에 의해 여러 투입과 산출 요소 간의 효율성 점수를 산출합니다.

 

[효율성 = 산출물의 가중평균 합/투입물의 가중평균 합]

 

DEA는 또한 효율성 점수를 제공할 뿐만 아니라 비효율적 DMU가 모범으로 삼아야 할 DMU(참조 DMU)를 제시합니다. 참조 DMU는 EES 상에 위치하는 가상의 DMU로써, 일반적으로 비효율적 DMU로부터 EES로 선을 그어 만나는 점입니다.

 

   DEA의장단점

 

DEA는 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

¨       여러 투입요소와 산출요소를 다룰 수 있습니다.

¨       투입과 산출에 대한 함수적 관계의 가정을 필요로 하지 않습니다.

¨       DMU들이 동료나 동료 그룹과 직접적으로 비교됩니다.

¨       투입과 산출 요소들이 각기 다른 측정 단위를 가질 수 있습니다.

 

반면 DEA는 다음과 같은 단점을 가지고 있습니다.

¨       DEA는 극한점을 사용하기 때문에 측정 에러와 같은 문제점을 야기할 수 있습니다.

¨       상대적 효율성을 측정하는 데는 매우 좋으나, 절대적 효율성을 측정하는 데는 어려움이 있습니다.

 

 

위 문제점들을 극복하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되고 있습니다. 대표적인 방법으로 CEM(Cross Efficiency Matrix)와 AHP(Analytic Hierarchy Process) 등이 많이 활용되고 있습니다.

Posted by 노터니
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