Fuel cell power plant which has advantages as a distributed generation is influenced by high cost of investment and uncertainty of electricity price. This study suggests the model of real options which considers the irreversibility of investment in the fuel cell plant and the uncertainty of electricity price. Most models of real options assume the geometric Brownian motion for convenience, but this study develops the model for the feasibility analysis considering the mean reverting process of electricity price, with the closed form solution on the value of investment option. The result of the empirical analysis considering the data related to the fuel cell generation with the scale of 20MW and the domestic RPS circumstance represents that the investment is feasible without the uncertainty, and is not feasible with the uncertainty. This result implies that the political support as well as the improvement of profit system including revenue and cost are necessary for the activation of the fuel cell power plant.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.20
no.2
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pp.109-116
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2010
We consider an information system where its throughput deteriorates due to security threats and evaluate information security investment portfolios. We assume that organizations adopt information security countermeasures (or portfolios consisted of countermeasures) to lessen the damage resulted from the productivity (or throughput) deterioration. A probability model is used to derive the system throughput and the average number of repairs according to the occurrence rate of security threats. Considering the revenue from throughput, the repair cost, and the investment for the security system, the net present value for each portfolio is derived. Organizations can compare information security investment portfolios and select the optimal portfolio.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.1
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pp.37-44
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2021
The information products dramatically reduce the production costs of vertically differentiated products. Information products are also more likely to be affected by network externalities. Thus the proliferation of digital products is increasing the interests in network externality and vertical product differentiation. In step with this trend, the impact of network externalities on price competition in vertically differentiated markets has been continuously studied. Existing studies related to this topic have assumed that network externalities increase consumers' willingness to pay per unit quality. The results show that higher quality products are affected more by network externality. However, network externality is essentially a concept affected by the size of the consumer, not a concept associated with quality. In this work, unlike previous studies, we present a new market model that reflects the essential definition of network externality. Based on the proposed market model, we derive both simultaneous and sequential Nash equilibria and analyze them numerically. The main results obtained from the analysis can be summarized as follows. First, network externalities primarily increase the demand for low-quality products and have a secondary impact on the demand for high-quality products. Second, the larger the quality difference between products, the more profitable they are. It also has been shown that sequential pricing methods are more advantageous in terms of revenue than simultaneous pricing method.
In addition to the 4th Industrial Revolution and Industry 4.0, the recent megatrends in the ICT field are Big-data, IoT, Cloud Computing, and Artificial Intelligence. Therefore, rapid digital transformation according to the convergence of various industrial areas and ICT fields is an ongoing trend that is due to the development of technology of AI services suitable for the era of the 4th industrial revolution and the development of subdivided technologies such as (Business Intelligence), IA (Intelligent Analytics, BI + AI), AIoT (Artificial Intelligence of Things), AIOPS (Artificial Intelligence for IT Operations), and RPA 2.0 (Robotic Process Automation + AI). This study aims to integrate and advance various machine learning services of infrastructure-side GPU, CDA (Connected Data Architecture) framework, and AI based on mass distributed Abyss storage in accordance with these technical situations. Also, we want to utilize AI business revenue model in various industries.
Based on the findings of Lee et al.(2020) and Lee & Oh(2021), this paper aims to fill the gap in our knowledge regarding the relationship between strategic choices and corporate growth by utilizing a novel dataset of 'Unicorn' and 'Hyper-growing' companies. Two previous studies provide coherent findings that the relationship between firms' strategies and their performance should be explored under a more comprehensive framework with consideration of both internal and external factors. Therefore, in this study, we apply a single conceptual framework to two different datasets, which considers the strategy factors as independent variables, and the industry(market) and the firm age as moderating variables. For our dependent variables, valuations for unicorn companies and revenue CAGR for hyper-growing companies are used after categorizing them into three uniform groups. The strategy variables include 'Generic (Cost-leadership, Differentiation, focus) strategies', 'Growth(Organic, M&A) strategies', 'Leading(Pioneer, Fast-follower) strategies', 'Target market(B2B, B2C, B2G, C2C) strategies', 'Global(Global, Local) strategies', 'Digital(Online, Offline) strategies.' For industry(market) factors, it consists of historical growth rate for industries and economic, demographic, and regulatory aspects of states and countries. To overcome the differences in their units, they are also uniformly categorized into multiple groups. Before we conduct a regression analysis, we analyze the industry distribution of the 'Unicorn' and the 'Hyper-growing' companies with descriptive statistics at the integrated and individual levels. Next, we employ hierarchical regression models on Study A('Unicorn' companies in 2019) and Study B('Hyper-growing' companies in 2019) under the same comprehensive framework. We then analyze the relationship between the 'strategy' and the 'performance' factors with two different approaches: 1) an integrated regression model with both the sample of Study A and B and 2) respective regression models on Study A and B. This empirical study aims to provide a complete understanding and a reference to which strategy factors should be considered to promote firms' scale-up and growth.
Since movies are experience goods, consumers are easily influenced by other consumers' behavior. For moviegoers, box office rank is the most credible and easily accessible information. Many studies have found that the relationship between a movie's box office rank and its revenue departs from the Pareto distribution, and this phenomenon has been named "increasing returns to information." The primary objective of the current research is to apply the empirical model proposed by De Vany and Walls (1996) to the Korean movie market in order to examine whether the same phenomenon prevails in the Korean movie market. The other purpose of the present study is to provide managers with useful implications about the release timing of a movie by finding different curvatures that depend upon seasonality. The empirical test on the Korean movie market shows similar results as prior studies conducted on the U.S., Hong Kong, and U.K. movie markets. The phenomenon of increasing returns is generated by information transmission among consumers, which makes some movies become blockbusters and others bombs. The proposed model can also be interpreted in such a way that a change in the rank has a nonlinear effect on the movie's performance. If a movie climbs up the chart, it would be rewarded more than its proportion. On the other hand, if a movie falls down in the ranks, its performance would drop rapidly. The research result also indicates that the phenomenon of increasing returns occurs differently depending on when the movies are released. Since the tendency of the increasing returns to information is stronger during the peak seasons, movie marketers should decide upon the release timing of a movie based on its competitiveness. If a movie has substantial potential to incur positive word-of-mouth, it would be more reasonable to release the movie during the peak season to enjoy increasing returns. Otherwise, a movie should be released during the low season to minimize the risk of being dropped from the chart.
Thuc Duc TRAN;Thong Van PHAM;Phu Cam Thi NGUYEN;Loc Tan LOUIS;Ngoc Nhu Thi LE
Journal of Distribution Science
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v.22
no.3
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pp.33-47
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2024
Purpose: Most emerging-market countries are concerned about the technology boom, which is accompanied by an increase in revenue from online sales and services. This finding has been demonstrated during the COVID-19 pandemic; however, is this tendency continuing in the new normal, and what factors are driving the increase in consumer decisions? The purpose of this research is to investigate how the decision to utilize online services will be affected in the new normal as well as propose a new research approach in this field. Research Design, Methodology and Approach: By following a deductive research method associated with positivist philosophy, a survey in South Vietnam with 426 respondents using a convenience sampling method was conducted. The reliability of the measurement scales was examined by using the SPSS program. The SmartPLS programme was utilised to assess the measurement and structural models as well as test hypotheses by using partial least squares structural equation modelling. Results: According to the research findings, decision-making has been impacted by social influences, perceived usefulness, perceived ease of use, perceived trust, perceived price, and perceived convenience. Conclusions: The research results also bring significant contributions not only in practice in providing management implications but also in theory. The research model has also demonstrated the feasibility of employing the stimuli-organism-response framework and combining the theory of perceived risk with the technology acceptance model via the explanation of decision-making.
This study was conducted with the purpose of focusing on local water supply services, identifying equity and influencing factors, and analyzing the results. Using the Coulter model for 152 local governments across the country, equity was measured for six variables, including average unit price, rates of recovering costs from water price, revenue water ratio, water supply rate, number of employees, and customer satisfaction. Among them, the level of inequality in the average unit price was the highest. As a result of trend analysis, the degree of equity of most variables decreased. In addition, through Tobit analysis, factors influencing equity such as financial independence, local tax burden, and administrative district level were confirmed. In order to provide equitable water supply services, institutional changes such as rate increases are needed. And the government and local governments must pursue various water supply plans.
This study aims to provide power generating plants with eco-efficiency information. To implement the purposes, of study, both DEA(Data, Envelopment Analysis) model and interview were incorporated in terms of methodologies. To analyze the managerial efficiency, total labor cost and number of employees were considered as input factors. CO2, NOx, and water also were considered as input factors to analyze eco-efficiency. Both annual total power product and annual total revenue were used as output factors. CRS(Constant Return to Scale) and VRS(Variable Return to) model were facilitated in this analysis. According to the findings, most of the power plants were evaluated as 'Efficient'' taking into consideration of average value, both 0.928 from CCR model and 0.969 from VRS model. 7 DMUs including DMU3 and DMU12 are efficient out of 35 DMUs relatively, other DMUs are inefficient. For results of inefficient output factors distribution, it was found that inefficiency for NOx was marked relatively higher than CO2. In order to improve the eco-efficiency in the power plants in the long term, the target amount of Co2 as well as NOx reduction needs to be properly proposed in consideration of particularity of power plants. In the long run, renewable energy, alternative fuels should be adapted to reduce the eco-inefficient.
Induced from government policy to boost regional economic competitiveness, regional informatization forming e-community has been the subject included in the various regional informatization master plans in Korea. However, few cases are reported for its successful implementation mainly due to the lack of profitable business model to encourage investment. On the other hand, most efforts to build smart apartments, part of the home networking in a broad sense, has been pursued from the different directions. Telecommunication giant such as Korea Telecom tries to find new source of revenue exploiting enhanced broad band technology. Also, construction companies started constructing housing complexes equipped with built-in high speed network infrastructure as a means to differentiation to other competitors. The contents providing community portal has become mandatory in the sense of bearing the cost from customer side who are willing to adopt those services for new smart house. Our research motivation stems from exploring critical value aspects of realizing the profitability of this emerging new business model, that is, industry convergence model. In this paper, mainly from the survey results of the Korean smart apartment complexes, we reported recent home networking services development in Korea, and value propositions from the business model perspective. Merged business model components of telecommunications, construction, and internet contents are analyzed to provide the insights for future directions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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