The mobile application (APP) market is growing at an unprecedented speed. Amid such growth, the global platform providers are mandating exclusive in-app payments and charging 30% for platform commission fees. A serious tension has arisen between mobile global platform providers and local content providers. The present study attempts to analyze the domestic mobile game market and in-app payment commission fees. This study estimates the size of the domestic mobile game market and platform commission fees by directly using publicly available financial statements and footnote information of some representative listed mobile game firms. Also, the study analyzes the cost structures of the same sample firms and attempts to draw some implications on sustainable growths of the mobile game ecosystem. We estimated that, in 2019, the domestic mobile game market is around 4.9 trillion Won and the ensuing in-app payment commission fees market was 1.5 trillion Won. High market share firms display a proportional increase in in-app payment commission fees in relation to sales growth. This, in turn, makes the in-app payment commission fees a primary cost item far exceeding employee salaries and R&D expenses. During the same period, low market share firms generated a mere profit or experienced net loss. Analysis of the cost structure reveals that these firms are even more liable to higher in-app payment commission fee cost structure than high market share. Most constituents of the mobile game ecosystem are small business entrepreneurs. By employing a micro-level analysis, the study estimates that, in 2019, a representative median firm generates 530 million Won in sales. At the same time, it spends 190 million Won in employee salaries, 50 Won million in R&D and 190 million Won in in-app payment commission fees, respectively. In the absence of other cost items, these three cost items alone account for 73.8% of sales revenue. The results imply that a sustainable growth of the local mobile game market heavily depends upon the cost structure of such representative median firm, the in-app payment commission fees being the primary cost item of such firm.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.135-142
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2013
Contour detection is important for many computer vision applications, such as shape discrimination and object recognition. In many cases, local luminance changes turn out to be stronger in textured areas than on object contours. Therefore, local edge features, which only look at a small neighborhood of each pixel, cannot be reliable indicators of the presence of a contour, and some global analysis is needed. The novelty of this operator is that dilation is limited to Deluanary triangular. An efficient implementation is presented. The grouping algorithm is then embedded in a multi-threshold contour detector. At each threshold level, small groups of edges are removed, and contours are completed by means of a generalized reconstruction from markers. Both qualitative and quantitative comparison with existing approaches prove the superiority of the proposed contour detector in terms of larger amount of suppressed texture and more effective detection of low-contrast contour.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.1
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pp.801-806
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2015
The incidence of flood damage by global climate change has increased recently. Because of the increased frequency of flooding in Korea, the technology of flood prediction and prevalence has developed mainly for large river watersheds. On the other hand, there is a limit on predicting flooding through the most present flood forecasting systems because local floods in small watersheds rise quite quickly with little or no advance warning. Therefore, this study estimated the flood warning rainfall using a flood forecasting model at the two alarm trigger points in the Suamcheon basin, which is an urban basin with backwater effects. The flood warning rainfall was estimated to be 25.4mm/120min ~ 78.8mm/120min for the low water alarm, and 68.5mm/120min ~ 140.7mm/120min for the high water alarm. The frequency of the flood warning rainfall is 3-years for the low water alarm, and 80-years for the high water alarm. The results of this analysis are expected to provide a basic database in forecasting local floods in urban watersheds. Nevertheless, more tests and implementations using a large number of watersheds will be needed for a practical flood warning or alert system in the future.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.6
no.3
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pp.1-11
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2007
Seoul's transportation system was changed drastically starting the first of June in two thousand. This policy includes integrated distance-based fare system and public transportation card system called smart card. Especially, as public transportation card data contains individual travel, transfer and using modes information it is possible to catch the characteristics of path-based individuals and mass transit. Thus, public transportation card data can contribute to evaluate the mass transit service in integrated public transportation networks. In addition, public transportation card data are able to help to convert previous researches and analyses with link-based trip assignment models to path-based mass transit service analysis. In this study, an algorithm being suitable for path-based trip assignment models is suggested and proposed algorithm can also contribute to make full use of public transportation card data. For this, column generation algorithm hewn to draw the stable solution is adopted. This paper uses the methodology that is to take local approximate equilibrium from partial network and expand local approximate equilibrium to global equilibrium.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.4
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pp.124-131
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2009
A reliable detection of regions in radiography is one of the most important task before the evaluation of defects on welded joints. The extracted features is to be classified into distinctive clusters for each segmented region. But conventional segmentation techniques give unsatisfactory results for this task due to the spatial superposition of intensity and low signal-to-ratio(SNR) in radiographic images. The usage of global or local processes not only provide the necessary noise resistance but also fail in classification of regions. In this paper, we presents an appropriate approach for segmentation of region-based indications in industrial Computed Radiography(CR) images. The geometric differences between welded and non-welded area which is generated on radiography as the representative regions(background, thickness, middle and welded region in steel tube image) have constructed the hierarchical structure. Although this structure is contaminated by noise, the scheme between regions can be selected by the help of local clustering based on distinctive geometric property of each region. Because of the geometric nature of the considered region and so that the region is selected layer by layer, and that the real class represents the boundary between regions, the vertical and horizontal clustering process in each layer must be judicious. In order to show the effectiveness of this approach, a comparative experiment of various segmentation method is performed on industrial steel tube CR images.
The LH-OAT (Latin Hypercube One factor At a Time) method for sensitivity analysis and SCE-UA (Shuffled Complex Evolution at University of Arizona) optimization method were applied for the automatic calibration of SWAT model in Bocheong-cheon watershed. The LH-OAT method which combines the advantages of global and local sensitivity analysis effectively identified the sensitivity ranking for the parameters of SWAT model over feasible parameter space. Use of this information allows us to select the calibrated parameters for the automatic calibration process. The performance of the automatic calibration of SWAT model using SCE-UA method depends on the length of calibration period, the number of calibrated parameters, and the selection of statistical error criteria. The performance of SWAT model in terms of RMSE (Root Mean Square Error), NSEF (Nash-Sutcliffe Model Efficiency), RMAE (Relative Mean Absolute Error), and NMSE (Normalized Mean Square Error) becomes better as the calibration period and the number of parameters defined in the automatic calibration process increase. However, NAE (Normalized Average Error) and SDR (Standard Deviation Ratio) were not improved although the calibration period and the number of calibrated parameters are increased. The result suggests that there are complex interactions among the calibration data, the calibrated parameters, and the model error criteria and a need for further study to understand these complex interactions at various representative watersheds.
Since the reform and opening up in 1978, Chinese economy has been increasing rapidly with a high growth rate, but after 2012 the growth rate decreased as the reform of economic system. While economy in Africa began booming since 2000. Influenced by Global Financial Crisis and European Debt Crisis, economy in Africa slightly slowed down, but it was rebounding apparently from 2010. The urgent demand for energy and the sharp increasing in foreign exchange reserve pushes China to seek overseas markets. As Africa keeps a well relationship with China and the complementarity between China and Africa economy, Africa becomes one of the target markets for China's foreign development. Recently more and more enterprises begin to invest in Africa market. But till now the study on Africa mainly focuses on theoretical research based on real cases, and empirical research are very few and need to be increased. This thesis studies the influence of enterprise feature; local market feature and investment in foreign market on the result satisfaction of Chinese enterprises that invest in Africa markets. At the same time this thesis also studies and analyzes the market access strategy and marketing strategy for Chinese enterprises after entering overseas markets and put forward effective recommendation and suggestion for these enterprises. In order to proceed this study, 317 Chinese enterprises which invest in Africa have been investigated by me. And frequency analysis, reliability analysis, factor analysis, and simple regression analysis have also been conducted by SPSS18.0 APP to verify the hypothesis. The study result suggests that onlu investment in foreign market affects the Performance satisfaction of Chinese enterprises. And the market access strategy and marketing strategy play a role of the mediational effects when Chinese enterprises are investing in Africa.
The concept of 'spatial association' explains spatial distribution pattern of geographical phenomenon based on similarity with neighborhoods, as in the Tobler's Law of Geography: 'Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things.' In this study, we develop a time-series exploratory analysis tool for discovering temporal patterns of spatial association by combining spatial statistics and geo-visualization, and thus present a possibility to support spatial decision-making process. As for the spatial proximity weight matrix indispensable to measuring global and local spatial association, we employ a variety of flexible weighting schemes using geometric characteristics of areal unit. In addition, we renovate the existing visualization methods for more effective understanding of the procedures and results of time-series analysis on spatial association: for instance, temporal parallel coordinate plot with box plot, animated map for spatial association, and 3D Moran scatterplot. The feasibility of our system is verified by time-series analysis experiments on the spatial association of land price fluctuation rate for all administrative units in Korea, $1995{\sim}2004$.
Snow is an essential climate factor that affects the climate system and surface energy balance, and it also has a crucial role in water balance by providing solid water stored during the winter for spring runoff and groundwater recharge. In this study, statistical analysis of Local Data Assimilation and Prediction System (LDAPS), Modern.-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2), and ERA5-Land snow depth data were used to evaluate the applicability in South Korea. The statistical analysis between the Automated Synoptic Observing System (ASOS) ground observation data provided by the Korea Meteorological Administration (KMA) and the reanalysis data showed that LDAPS and ERA5-Land were highly correlated with a correlation coefficient of more than 0.69, but LDAPS showed a large error with an RMSE of 0.79 m. In the case of MERRA-2, the correlation coefficient was lower at 0.17 because the constant value was estimated continuously for some periods, which did not adequately simulate the increase and decrease trend between data. The statistical analysis of LDAPS and ASOS showed high and low performance in the nearby Gangwon Province, where the average snowfall is relatively high, and in the southern region, where the average snowfall is low, respectively. Finally, the error variance between the four independent snow depth data used in this study was calculated through triple collocation (TC), and a merged snow depth data was produced through weighting factors. The reanalyzed data showed the highest error variance in the order of LDAPS, MERRA-2, and ERA5-Land, and LDAPS was given a lower weighting factor due to its higher error variance. In addition, the spatial distribution of ERA5-Land snow depth data showed less variability, so the TC-merged snow depth data showed a similar spatial distribution to MERRA-2, which has a low spatial resolution. Considering the correlation, error, and uncertainty of the data, the ERA5-Land data is suitable for snow-related analysis in South Korea. In addition, it is expected that LDAPS data, which is highly correlated with other data but tends to be overestimated, can be actively utilized for high-resolution representation of regional and climatic diversity if appropriate corrections are performed.
Choi, Ji-Hun;Jung, Kwang-Hoe;Kim, Tae-Kyun;Lee, Sang-Won;Kim, Jang-Ho Jay
Journal of the Korea Concrete Institute
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v.26
no.1
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pp.3-12
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2014
Hybrid Truss Bridge (HTB) uses steel truss webs instead of concrete webs in prestressed box girder bridges, which is becoming popular due to its structural benefits such as relatively light self-weight and good aesthetics appearance. Since the core technology of this bridge is the connection system between concrete slabs and steel truss members, several connection systems were proposed and experimentally evaluated. Also, the selected joint system was applied to the real bride design and construction. The research was performed on the connection system, since it can affect the global behavior of this bridge such as flexural and fatigue behaviors as well as the local behavior around the connection region. The evaluation study showed that HTB applied to a curved bridge or an eccentrically loaded bridge had a weak torsional capacity compared to an ordinary PSC box girder bridge due to the open cross-sectional characteristic of HTB. Therefore, three types of girders with different joint system between truss web member and concrete slab were tested for their torsional capacity. In this study, the three different types of HTB girders under torsional loading were simulated using FEM analysis to investigate the torsional behavior of HTB girders more in detail. The results are discussed in detail in the paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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