표제지
목차
Abstract 8
제1장 서론 12
1. 연구의 배경 및 목적 12
1.1. 연구의 배경 12
1.2. 연구의 목적 13
2. 연구의 방법 및 구성 15
2.1. 연구의 방법 15
2.2. 연구의 구성 16
제2장 선행 연구 분석 18
1. 컨테이너 항만의 경쟁력에 관한 연구 18
2. DEA 모형을 이용한 컨테이너 항만의 효율성 분석에 관한 연구 19
3. 불확실성 DEA를 이용한 항만 효율성에 관한 연구 26
4. FCM 응용에 관한 연구 28
5. 선행연구의 시사점 29
제3장 연구 방법론 31
1. 불확실성 이론 31
2. 불확실성 DEA 모형 33
2.1. 기본 DEA 모형 (Data Envelopment Analysis) 33
2.2. 불확실성 DEA 모형 39
3. Fuzzy C-Means(FCM) 클러스터링 방법 42
제4장 2단계 불확실성 DEA와 FCM을 이용한 항만 효율성 측정 분석 44
1. 세계항만의 개발현황 분석 44
2. 2단계 불확실성 DEA 모형과 FCM 방법 적용 48
2.1. 대상 항만의 현황 분석 48
2.2. 모형의 투입 및 산출변수 49
2.3. 2단계 불확실성 DEA 모형의 결과 54
2.4. FCM 적용 결과 69
2.5. 효율성의 개선방안 76
제5장 결론 81
참고문헌 85
부록 93
〈표 2-1〉 DEA 모형을 이용한 항만 효율성을 측정에 관한 선행연구 25
〈표 4-1〉 2015-2017년간에 지역별의 항만 물동량 46
〈표 4-2〉 2017년에 세계 상위 컨테이너 항만 47
〈표 4-3〉 효율성 평가대상 컨테이너 항만 48
〈표 4-4〉 제1단계의 투입변수를 이용한 선행연구 50
〈표 4-5〉 제1단계의 산출변수를 이용한 선행연구 52
〈표 4-6〉 제1단계의 투입 및 산출 상관 행렬 52
〈표 4-7〉 제2단계의 투입-산출변수를 이용한 선행연구 54
〈표 4-8〉 제2단계의 투입 및 산출 상관 행렬 54
〈표 4-9〉 제1단계에 항만의 효율성을 측정에 관한 변수 사양 56
〈표 4-10〉 제1단계에 항만 데이터에 기술 통계 57
〈표 4-11〉 제1단계에 항만 효율성 측정 결과 (2017년) 58
〈표 4-12〉 제1단계 생산적 효율성에 따른 순위 결과 요약 59
〈표 4-13〉 제2단계에 항만의 효율성을 측정에 관한 변수 사양 64
〈표 4-14〉 제2단계에 항만 데이터에 기술 통계 64
〈표 4-15〉 제2단계에 항만 효율성 측정 결과 (2017년) 65
〈표 4-16〉 제2단계 생산적 효율성에 따른 순위 결과 요약 66
〈표 4-17〉 최적 클러스터 개수 70
〈표 4-18〉 FCM을 이용한 분류 결과 (2017년) 70
〈표 4-19〉 컨테이너 항만의 수익성 측면에의 효율성 결정 요인 (R² = 0.875) 77
〈표 4-20〉 클러스터 2에 있는 컨테이너 항만의 컨테이너 하역비의 목표 78
〈그림 3-1〉 DEA의 CCR 투입지향 및 산출지향 모형 33
〈그림 3-2〉 DEA 기본 모형 (좌: CCR 모형; 우: BCC 모형) 34
〈그림 4-1〉 컨테이너 선박 크기의 진화 45
〈그림 4-2〉 연구의 진행 흐름도 55
〈그림 4-3〉 세계 컨테이너 항만의 제1단계 효율성 (생산성) 62
〈그림 4-4〉 세계 컨테이너 항만의 제2단계 효율성 (수익성) 68
〈그림 4-5〉 FCM을 이용한 클러스터링의 결과 (2013년) 72
〈그림 4-6〉 FCM을 이용한 클러스터링의 결과 (2014년) 72
〈그림 4-7〉 FCM을 이용한 클러스터링의 결과 (2015년) 73
〈그림 4-8〉 FCM을 이용한 클러스터링의 결과 (2016년) 74
〈그림 4-9〉 FCM을 이용한 클러스터링의 결과 (2017년) 74
〈그림 4-10〉 항만별 총 부가가치액 규모(십억원) 79
〈그림 4-11〉 항만별-서비스 종류별 부가가치 창출 비율(%) 80