As part of the ongoing global process of airlines forming strategic alliances, Korean Air has become a member of the SkyTeam Alliance, while Asiana has joined the Star Alliance. However, as something akin to the Anti-Trust Immunity(ATI) initiative has not been ratified domestically, these two airlines have seen their roles within these strategic alliances significantly reduced. In keeping with its domestic airline liberalization policy the U.S. government has instituted a mechanism through which foreign airlines that join such strategic alliances with their American counterparts can be exempt from the U.S. antimonopoly law. As a result, U.S. airlines have been able to forge wide ranging cooperative relations with foreign airlines, and thus increased their competitiveness within the air transport industry. This study analyzes the applicability of this Anti-Trust Immunity initiative to the domestic environment.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.1
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pp.189-195
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2014
In this research, we investigate the relationship between volatility and the trading volumes of trader types in the KOSPI 200 index stock market, futures market, and options market. Three types of investors are considered: individual, institutional, and foreign investors. The empirical results show that the volatility of the stock market and futures market are affected by the transaction information from another market. This means that there exists the cross-market effect of trading volume to explain volatility. It turns out that the option market volatility is not explained by any trading volume of trader types. This is because the option market volatility, VKOSPI, is the volatility index that reflects traders' expectation on one month ahead underlying volatility. Third, individual investors tend to increase volatilities, whereas institutions and foreign investors tend to stabilize volatilities. These results can be used in the areas of investment strategies, risk management, and financial market stability.
In the IT industry, the complexity and volatility of corporate networks are gradually evolving, and concurrently, the significance of corporate networks is increasing. Previous research has employed network analysis to scrutinize inter-corporate trade relationships for strategic and policy making. However, previous studies focused on the overall network structure from a macroscopic perspective, presenting limitations in applicability at the individual IT corporation level. This study develops a novel research model incorporating sector and region-level network analysis based on connection strength, along with the derivation of a composite node centrality indicator. Using this methodology, we analyzed corporate networks across nine metropolitan areas using IT corporate transaction data. The results means that cities with a manufacturing base, such as Incheon, Busan, and Daegu, have recently established cooperative networks with IT companies. We also found that in the IT industry in Gwangju and Daejeon, certain companies dominate the transaction network.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.4
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pp.135-143
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2024
This study investigates the impact of transactional leadership on job performance(team performance) and job satisfaction, with a focus on the mediating effect of job engagement. This study highlights the significance of contingent rewards and management by exception, components of transactional leadership, in motivating organizational members towards achievement and maintaining high performance levels. Through analysis, this research aims to demonstrate how transactional leadership affects employees' job engagement, subsequently influencing job performance and satisfaction. By understanding the role of job engagement as a mediator, organizations can adjust leadership styles and enhance job engagement, ultimately improving organizational performance and employee satisfaction. The findings suggest a composite approach to leadership, integrating both transactional and transformational elements, is more effective in fostering high job performance and satisfaction among employees. This study provides insights into developing strategies to boost job engagement and optimize leadership practices for better organizational outcomes.
Importance of and need for grid resource management have accelerated in accordance with increasing development of grid computing. However, it is very complex to distribute and utilize resources efficiently in geographically dispersed environments. This is due to the different access policies and constraints of grid resource owners. Users request resources according to their needs. Operators of a grid computing system need to be able to monitor the system states for reflecting these demands. So, a grid computing system needs a resource management policy that monitors states of resources and then allocates resources. This paper proposes a user demand-based grid trade management model that provides an efficient resource management by the trade allocation based on a users' demand and providers' supply strategy. To evaluate performance, this paper measures increasing rate of resource trades, average response time of trades, and processing time utilization. Firstly, the average increasing rates of trade are 585.7% and 322.6% higher than an auction model and a double auction model. Secondly, the average response time of the user demand-based grid trade management model is maintained between 3 and 5 simulation time. Finally, it is found that the processing time utilization is an average of 145.4% and 118.0% higher than an auction model and a double auction model. These empirical results demonstrate the usefulness of the user demand-based grid trade management model.
Sung, Tae-Eung;Kim, Da Seul;Jang, Jong-Moon;Park, Hyun-Woo
Journal of Korea Technology Innovation Society
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v.19
no.2
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pp.254-279
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2016
Recently, with the conversion towards knowledge-based economy era, the importance of the evaluation for patent valuation has been growing rapidly because technology transactions are increasing with the purpose of practically utilizing R&D outcomes such as technology commercialization and technology transfer. Nevertheless, there is a lack of research on determinants of patent valuation by analyzing technology transactions due to the difficulty of collecting data in practice. Hence, to suggest quantitative determinants for the patent valuation which could be applied to scoring methods, 15 patent valuation models domestically and overseas are analysed in order to assure the objectiveness for subjective results from qualitative methods such as expert surveys, comparison assessment, etc. Through this analysis, the important 6 common determinants are drawn and patent information is matched which can be used as proxy variables of individual determinant factors by advanced researches. In addition, to validate whether the model proposed has a statistically meaningful effect, total 517 technology transactions are collected from both public and private technology transaction offices and analysed by multiple regression analysis, which led to significant patent determinant factors in deciding its value. As a result, it is herein presented that patent connectivity(number of literature cited) and commercialization stage in market influence significantly on patent valuation. The meaning of this study is in that it suggests the significant quantitative determinants of patent valuation based on the technology transactions data in practice, and if research results by industry are systematically verified through seamless collection of transaction data and their monitoring, we would propose the customized patent valuation model by industry which is applicable for both strategic planning of patent registration and achievement assessment of research projects (with representative patents).
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.7-10
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2022
본 연구는 국내 주식의 intraday 가격변화를 딥러닝 모형들로 예측하고 그 예측모형을 이용한 매매전략 딥러닝 모형을 제안한다. 주식의 intraday 가격변화에 따라서, 고빈도 매매, 주문집행문제 (order execution problem), 자동화 매매 등과 같은 intraday 주식 트레이딩의 수익률이 달라지기 때문에, 주식의 intraday 가격변화 예측은 주식 투자에 있어서 중요하다. 해외 시장에 대해서는 인공지능 등을 이용한 intraday 가격변화 예측 연구가 활발히 이루어졌지만, 국내의 경우 관련한 연구가 드물어 그 효용성이 명확히 드러나지 않았었다. 그에 따라서, KOSPI 50의 구성 종목에 대하여 정준의(canonical) 딥러닝 모형들을 적용하여 예측 성능을 비교한다. 또한, 그 예측모형들을 활용하여 간소화된 주문집행문제에서의 매매전략 딥러닝 모형을 제안한다. 그리고, 제안한 매매전략 딥러닝 모형을 KOSPI 50의 구성 종목에 대하여 실험하여, 제안한 방법론이 유효함을 밝힌다. 제시된 모형을 실제 주식 매매에 직접 적용하여 수익성을 개선을 기대할 수 있고, 사람이 직접 거래할지라도 효과적인 보조 지표가 될 수 있기에 본 논문은 실용적 의미를 지닌다.
This study analyzes how capital market comovement can affect investors' decision making. We first analyze time-varying correlation coefficient between stock indices of U.S.A. and Korea. and then, using our empirical results, attempt to draw implications on investors' behavior. We find that the tendency of comovement between Korea and U.S.A. equity returns has considerably increased after the financial crisis of late 1997. Through the analysis of investors' behavior, we find that foreign investors, contrary to ITC's (Investment Trust Company) and individual investors, buy more shares in Korean markets as American stock prices go up. Foreign investors employ dynamic hedging strategy and give more weight on global economic factors than domestic ones. Our empirical results as a whole imply that investment behavior of foreign investors is most closely related to comovement of U.S.A. and Korea capital markets.
The purpose of this study is to explore the nature of supply chain partnership, and to find the factors influencing the supply chain partnership success. For this, relationship commitment and trust were used as the basic components of the supply chain partnership. Also we identified strategic fit, interdependence, compatibility, and communication as determinants of supply chain partnership. Based on the statistical analysis of the sample of Korean corporations, it was found that relationship commitment and trust were shown to be significant factors influencing the supply chain partnership success. In addition, the findings reveal that strategic fit, interdependence, compatibility, and communication will facilitate supply chain partnership. More specifically, strategic fit and interdependence have a significant positive influence on relationship commitment. Also, compatibility and communication have a significant positive influence on trust. There result, in short, supported the importance of supply chain partnership for the successful SCM.
This study uses conjoint analysis technique to calculate relative importance of each attribute of a specific online content: video-on-demand (VoD) services of TV soap operas. A series of interviews were conducted to identify and derive critical attributes for VoD services. Conjoint instrument was constructed using attributes identified and administered among actual viewers. Price, genre, additional service, and actors were found to be the most highly valued attributes of the VoD services. While price was the most valued attribute for female viewers, it was genre for male viewers. The result suggests that these attribute differentiation would lead to more profitable pricing scheme, and development of additional services may be critical for online content business' success.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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