• 제목/요약/키워드: developer incentive

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공공수용 보상에 관한 유인체계 분석 (Incentive Structures in the Compensation for Public Expropriation)

  • 이호준
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • 제33권3호
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    • pp.121-161
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    • 2011
  • 본 연구에서는 토지수용 관련 보상액 산정과정과 관련한 이해구조를 순차게임모형을 통하여 분석하였다. 우선 공공사업을 추진하는 수용자와 토지를 수용당하는 피수용자 모두가 특정한 조건하에서는 법에서 정하는 정당보상액에 비해서 많은 금액을 보상액으로 책정하고자 하는 유인이 존재할 수 있음을 모형을 통해 도출하였다. 또한 토지수용에 대한 피수용자의 반발 수준을 정하는 모형을 통해 피수용자가 보상금을 더 많이 받기 위해 전략적으로 갈등을 일으킬 유인이 존재함을 보였다. 그리고 이를 통해 과다보상의 문제를 해결하고 정당보상이 이루어지도록 하기 위해서는 수용자와 피수용자가 가지는 인센티브가 보상액 산정에 미치는 영향을 최소화할 필요가 있음을 보였다. 이를 바탕으로 현재의 감정평가제도의 문제점을 살펴보고 관련 제도 개선방향 등을 모색하였다.

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An Analysis on Employing Developer Profit Incentive to Expedite Open Source Software Development

  • Sohn, Jung-woo;Ko, Yohan;Yun, Younguk
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권11호
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    • pp.257-270
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    • 2022
  • 본 연구는 오픈소스 현상금 프로젝트에서 개발자 이윤 동기의 효과를 분석했다. 분석을 위해 현상금 프로젝트의 상금 취득에서 기인하는 소득 증대 효과를 미시경제학의 효용 최대화 이론에 근거한 오픈소스 개발자 의사결정 모형으로 제시한다. 그리고 이 모형을 바탕으로 현상금의 효과를 평가하기 위해 다수의 오픈소스 프로젝트 참여 개발자들의 행동을 시물레이션으로 구성했다. 그 결과는 현상금 프로젝트에서 기인하는 소프트웨어 품질 향상의 상당 부분이 개발자의 소스 코드 학습 비용으로 상쇄될 수 있다는 점을 보여 주고 있다. 또한 이 결과는 오픈소스 프로젝트의 경우 개발자의 소스 코드 학습 비용과 개발 작업 참가의 기회비용을 감소시킨다는 측면에서 하나의 대규모 현상금 프로젝트보다는 소규모로 작게 쪼개진 현상금 프로젝트를 여럿 운용하는 것이 더욱 향상된 프로젝트 결과물을 만들어 낼 가능성이 크다는 점을 시사하고 있다.

EVALUATION OF MINIMUM REVENUE GUARANTEE(MRG) IN BOT PROJECT FINANCE WITH OPTION PRICING THEORY

  • Jae Bum Jun
    • 국제학술발표논문집
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    • The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.800-807
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    • 2009
  • The limited public funds available for infrastructure projects have led governments to consider private entities' participation in long-term contracts for finance, construction, and operation of these projects to share risks and rewards between the public and the private. Because these projects have complicated risk evolutions, diverse contractual forms for each project member to hedge risks involved in a project are necessary. In light of this, Build-Operate-Transfer(BOT) model is considered as effective to accomplish Public Private Partnerships(PPPs) with a characteristic of an ownership-reversion. In BOT projects, the government has used such an incentive system as minimum revenue guarantee(MRG) agreement to attract the private's participation. Although this agreement turns out critical in success of BOT project, there still exist problematic issues in a financial feasibility analysis since the traditional capital budgeting theory, Net Present Value(NPV) analysis, has failed to evaluate the contingent characteristic of MRG agreement. The purpose of this research is to develop real option model based on option pricing theory so as to provide a theoretical framework in valuing MRG agreement in BOT projects. To understand the applicability of the model, the model is applied to the example of the BOT toll road project and the results are compared with that by NPV analysis. Finally, we found that the impact of the MRG agreement is significant on the project value. Hence, the real option model can help the government establish better BOT policies and the developer make appropriate bidding strategies.

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Crowdsourcing Software Development: Task Assignment Using PDDL Artificial Intelligence Planning

  • Tunio, Muhammad Zahid;Luo, Haiyong;Wang, Cong;Zhao, Fang;Shao, Wenhua;Pathan, Zulfiqar Hussain
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제14권1호
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    • pp.129-139
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    • 2018
  • The crowdsourcing software development (CSD) is growing rapidly in the open call format in a competitive environment. In CSD, tasks are posted on a web-based CSD platform for CSD workers to compete for the task and win rewards. Task searching and assigning are very important aspects of the CSD environment because tasks posted on different platforms are in hundreds. To search and evaluate a thousand submissions on the platform are very difficult and time-consuming process for both the developer and platform. However, there are many other problems that are affecting CSD quality and reliability of CSD workers to assign the task which include the required knowledge, large participation, time complexity and incentive motivations. In order to attract the right person for the right task, the execution of action plans will help the CSD platform as well the CSD worker for the best matching with their tasks. This study formalized the task assignment method by utilizing different situations in a CSD competition-based environment in artificial intelligence (AI) planning. The results from this study suggested that assigning the task has many challenges whenever there are undefined conditions, especially in a competitive environment. Our main focus is to evaluate the AI automated planning to provide the best possible solution to matching the CSD worker with their personality type.