This paper was conducted to study the economic valuation for Nursery-Phase production of the tidal flat oyster in Korea. Benefit-cost(B/C) model used to indicate the effects of economic valuation. Using discounting rates(i.e., 4.5%, 6.5% and 8.5%), the model compared revenues and costs that occur at different times from 2012 to 2018. This study also estimated various submodels, which are Benefit Cost Ratio(B/C ratio), Net Present Value(NPV), Internal Ration of Return(IRR), to compare profit of Nursery-Phase production styles and analyzed returns to evaluate the scenarios. Sensitivity analysis were conducted for various scenarios. The results suggest as follows. First, the oyster spat to the shell height of 3~5cm was more profit than the shell height of 1~3cm. Second, all of sensitivity analysis with submodels were economic valuation such that B/C ratio > 1, NPV > 0 and IRR > discounting rate. Third, the payback period was about 3years after installed Nursery-Phase production system.
Since the SMP(System Marginal Price) is a vital factor to the market participants who intend to maximize the their profit and to the ISO(Independent System Operator) who wish to operate the electricity market in a stable sense, the short-term marginal price forecasting should be performed correctly. In an electricity market the short-term market price affects considerably the short-term trading between the market entities. Therefore, the exact forecasting of SMP can influence on the profit of market participants. This paper presents a new methodology for a day-ahead SMP forecasting using ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) model based on the time-series method. And also the correction algorithm is proposed to minimize the forecasting error in order to improve the efficiency and accuracy of the SMP forecasting. To show the efficiency and effectiveness of the proposed method, the case studies are performed using historical data of SMP in 2004 published by KPX(Korea Power Exchange).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.159-177
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2018
Participatory sensing is becoming popular and has shown its great potential in data acquisition for ambient assisted living. In this paper, we propose an incentive mechanism in participatory sensing for ambient assisted living, which benefits both the platform and the mobile devices that participated in the sensing task. Firstly, we analyze the profit of participant and platform, and a Stackelberg game model is formulated. The model takes privacy, reputation, power state and quality of data into consideration, and aims at maximizing the profit for both participant and publisher. The discussion of properties of the game show that there exists an unique Stackelberg equilibrium. Secondly, two algorithms are given: one describes how to reach the Stackelberg equilibrium and the other presents the procedures of employing the incentive strategy. Finally, we conduct simulations to evaluate the properties and effectiveness of the proposed mechanism. Simulation results show that the proposed incentive mechanism works well, and the participants and the publisher will be benefitted from it. With the mechanism, the total amount of sensory data can be maximized and the quality of the data can be guaranteed effectively.
The results of a study of the coordination effect in stocking and promotional markdown policies for a supply chain consisting of a retailer and a discount outlet (DCO) are reported here. We assume that the product is sold in two consecutive periods: the Normal Sales Period (NSP) and the subsequent Promotional Markdown Sales Period (PSP). We first study an integrated supply chain in which managers in the two periods design a common system so as to jointly decide the stocking quantities, markdown time schedule, and markdown price to maximize mutual profit. Next, we consider a decentralized supply chain. An uncoordinated contract is designed in which decisions are decentralized to optimize the individual party's objective function. Here, three sources of system inefficiencies cause the decentralized system to earn a lower expected system profit than that in the integrated supply chain. The three sources are as follows: in the decentralized system the retailer tends to (1) stock less, and (2) keep a longer sales period, and the DCO tends to (3) stock fewer leftovers inventories and charge a higher markdown price. Finally, a numerical experiment is provided to compare the coordinated model with the uncoordinated model to explore factors that make coordination an effective approach.
We deal with a resource allocation problem for multimedia service discrimination in wireless networks. We assume that a service provider allocates network resources to users who can choose and access one of the discriminated services. To express the rational service selection of users, the utility function of users is devised to reflect both service quality and cost. Regarding the utility function of a service provider, total profit and efficiency of resource usage have been considered. The proposed service discrimination framework is composed of two game models. An outer model is a repeated Stackelberg game between a service provider and a user group, while an inner model is a service selection game among users, which is solved by adopting the Kalai-Smorodinsky bargaining solution. Through simulation experiments, we compare the proposed framework with existing resource allocation methods according to user cost sensitivity. The proposed framework performed better than existing frameworks in terms of total profit and fairness.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.101-108
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2023
Decision Support Systems (DSS) is an Information Systems (IS) application that aids in decision-making processes for many business concepts and Customer Relationship Management (CRM) is one of them and it depends on the firm's tasks for developing and retaining customers while achieving their satisfaction and enhancing the sense of belongingness for their products and services. Profit maximization, the process of customer value, and building strategic values for the firm are the three empirical benefits of CRM that are achieved through analytical, operational, and direction (AOD) capabilities respectively. This research focuses on the application of DSS models of what-if analysis (WIA) for CRM at (AOD) and also shows the dependence on the Information Success model (ISM). Hypothetical data are analyzed for (AOD) by three types of (WIA) to attain CRM and profit maximization and this analytical method can be used by any customer-oriented firm as a general model and for the purpose of the study we have compared the CRM between patients and hospital management.
Railway schedule is periodically modified so that it could yield more profit by means of adjusting the schedule to demand. Most of related works are applicable under the given demand, but did not deal with dynamic relation between demand and schedule. To our knowledge, the methodology considering the relation is only the profitability evaluation model developed by SNCF. Our study suggests how to adjust the schedule to demand and therefore obtain more benefits using the profitability evaluation model.
A methodology that determines the optimal shutdown time of a nuclear power plant is suggested. The shutdown time is decided considering the trade off between the cost of accident and the loss of profit due to the early shutdown. We adopt the bayesian approach in manipulating the model parameter that predicts the accidents. We build decision tree models and apply dynamic programming approach to decide whether to shutdown immediately or operate one more period. The branch parameters in decision trees are updated by bayesian approach. We apply real data to this model and provide the cost of accidents that guarantees the immediate shutdown.
관리종목은 상장폐지 가능성이 높은 기업들을 즉시 퇴출하기 보다는 시장 안에서 일정한 제약을 부여하고, 그러한 기업들에게 상장폐지 사유를 극복할 수 있는 시간적 기회를 주는 제도이다. 뿐만 아니라 이를 투자자 및 시장참여자들에게 공시하여 투자의사결정에 주의를 환기시키는 역할을 한다. 기업의 부실화로 인한 부도 예측에 관한 연구는 많이 있으나, 부실화 가능성이 높은 기업에 대한 사회, 경제적 경보체계라 할 수 있는 관리종목에 관한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 이에 본 연구는 코스닥 기업들 가운데 관리종목 지정 기업과 비관리종목 기업을 표본으로 삼아 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 이용하여 관리종목 지정 예측 모형을 개발하고 검증하였다. 분석결과에 따르면 로지스틱 회귀분석 모형은 ROE(세전계속사업이익), 자기자본현금흐름률, 총자산회전율을 사용하여 관리종목 지정을 예측하였으며, 전체 평균 예측 정확도는 검증용 데이터셋에 대해 86%의 높은 성능을 보여주었다. 의사결정나무 모형은 현금흐름/총자산과 ROA(당기순이익)를 통한 분류규칙을 적용하여 약 87%의 예측 정확도를 보여주었다. 로지스틱 회귀분석 기반의 관리종목 탐지 모형의 경우 ROE(세전계속사업이익)와 같은 구체적인 관리종목 지정 사유를 반영하면서 기업의 활동성에 초점을 맞추어 관리종목 지정 경향성을 설명하는 반면, 의사결정 관리종목 탐지 모형은 기업의 현금흐름을 중심으로 하여 관리종목 지정을 예측하는 것으로 나타났다.
지혜콘텐츠는 일반인에 의해서 만들어지며 생활에 필요한 유용한 팁들로 구성된다. 기존의 저작권 보호 시스템은 주로 전문 저작자 또는 기업을 대상으로 하기 때문에 일반인들이 사용하기에는 그 절차가 까다롭고 비용이 많이 소요된다. 블록체인 기반 시스템은 제 3자의 도움 없이 구성원들의 자발적 기여로 블록에 저장된 트랜잭션을 공증할 수 있다. 따라서, 지혜콘텐츠 저작자의 저작권 보호를 위해서는 블록체인 기반의 저작권 보호 모델이 적합하다. 본 논문에서는 블록체인 네트워크에서 실행되는 스마트계약 기반의 저작권 보호 모델을 제안한다. 제안한 모델은 스마트계약 발행, 콘텐츠 구매 그리고 수익 분배 단계로 구성된다. 판매자와 저작자 간의 계약 합의를 위하여 디지털 서명 기법이 적용된다. 스마트계약은 저작자 정보, 콘텐츠 정보, 그리고 지분 비율을 상태로 저장한다. 지혜콘텐츠 구매 시 구매 대금은 스마트계약으로 전송되며 계약에 명시된 지분 비율에 따라서 저작자와 판매자 주소로 재분배된다. 제안한 모델은 일반인 저작자들이 카페, 블로그, 유투브 등의 지혜콘텐츠를 등록 및 관리하는데 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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