자료포락분석(Data Envelopment Analysis :DEA)은 결심채택단위(DMUs)의 상대적인 성능을 측정하기 위하여 임의의 선행정보를 요구하지 않는 비파라메터방법이다. 그러나 표준 DEA모형들은 DMU들을 평가하기 위하여 서로 다른 무게벡토르들을 리용한다. 그러므로 같은 기준하에서 DMU들을 비교하고 정렬하는것은 불가능하다. 공통의 기준하에서 DMU들을 평가하고 정렬하기 위하여 공통무게 DEA모형이 제안되였으며 지금까지 공통무게DEA모형에 관한 많은 연구들이 진행되였다. 공통무게에 대한 대부분의 연구들은 대체로 다른 무게벡토르들로부터 얻어지는 리상값과 공통무게들로부터 얻어지는 실제값사이거리가 최소로 되도록 무게결정을 진행하였다. 이러한 방법들의 문제점은 공통무게결정에서의 거리최소화를 론의할 때 몇개의 특정한 DMU들이 결정적인 역할을 노는것으로 하여 평가토대는 편차되는것이다.
우리는 생산특징에 기초한 무리짓기방법을 제안하고 그 무리짓기분석을 리용하는 공통무게 DEA모형을 제안하였다. 우선 매 DMU의 유일한 대역적인 참고모임을 찾아내는 모형을 제시하고 그 대역적인 참고모임의 정보에 의하여 DMU들을 무리짓기하는 방법을 내놓았다. 주어진 클라스터화결과로부터 매 DMU의 상대적중요성이 계산된다. 마지막단계에서 공통무게들은 목적함수부분에 무게곁수를 추가한 새로운 모형에 의해서 계산된다.
무리짓기방법과 공통무게DEA모형은 선행연구들의 수값실례들에 적용하여 분석되였다. 제안한 DEA모형과 이전 모형의 결과비교를 통하여 제안된 모형의 타당성이 론의되였다.
제안한 무리분석에 기초한 공통무게 DEA모형은 DMU들의 효률을 평가하고 정렬시키는데서 효과적이며 이것은 그 어떤 추가정보도 요구하지 않는다. 그리고 제안된 무리짓기방법은 매 DMU의 본보기목표를 찾고 고립된 DMU들의 검출 등과 같은 여러 응용분야들에 도입될수 있다.
이상의 연구결과는 《Operational Research》에 《A new common weights DEA model based on cluster analysis》(https://doi.org/10.1007/s12351-024-00838-5)라는 제목으로 출판되였다.
