Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2004.11a
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pp.444-453
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2004
This research investigates the rising new role of mileage system as private e-money in a exploratory study. The key research questions are 'How does mileage system evolve with expansion of e-business and what are the cases for real experiences in 'money-like' mileage and their implications?' This research focuses on the proposition that mileage points created in commercial transactions as a royalty program are observed to serve a new role as payment tool. In an attempt to identify factors that determine mileage system as private money, we employ three factors: confidence, transaction cost, and monetary freedom. Also, this research proposes a direction for further research and follow-up studies to establish legal and institutional issues and the relevant architecture, all of which are essential elements to make the mileage points global money with a certain trade ratio in the near future.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.51
no.7
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pp.311-316
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2002
It has been a basic model for the present electric power industry that more than two generators compete, and thereby the market clearing price and the generation schedules are determined through the bid process. In order for this paradigm to be applicable to real electric power systems and markets, it is necessary to reflect many physical and economic constraints related to frequency and transmission in the dispatching schedule. The paper presents an approach to deriving a Nash bargaining solution in a competitive electricity market where multiple generators are playing with the system operator who mitigates the transmission congestion to minimize the total transaction cost. In this study, we take the effect of the line flows and the role of system operator into the Game. Finally, a case study has been demonstrated to verify the proposed cooperative game.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.45
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pp.101-112
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1998
Data mining, which is also referred to as knowledge discovery in database, means a process of nontrivial extraction of implicit, previously unknown and potentially useful information (such as knowledge rules, constraints, regularities) from data in databases. The discovered knowledge can be applied to information management, decision making, and many other applications. In this paper, a new data mining problem, discovering sequential patterns, is proposed which is to find all sequential patterns using sampling method. Recognizing that the quantity of database is growing exponentially and transaction database is frequently updated, sampling method is a fast algorithm reducing time and cost while extracting the trend of customer behavior. This method analyzes the fraction of database but can in general lead to results of a very high degree of accuracy. The relaxation factor, as well as the sample size, can be properly adjusted so as to improve the result accuracy while minimizing the corresponding execution time. The superiority of the proposed algorithm will be shown through analyzing accuracy and efficiency by comparing with Apriori All algorithm.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.9
no.4
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pp.365-376
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2012
We examine the value of information sharing in the context of supplier-buyer relationships after controlling for trading partners' opportunism. Given that trading partners' opportunism is not randomly chosen, we explicitly incorporate their self-selection process into our estimation procedure by employing Heckman's self-selection model. According to our analysis, firms that have built safeguards via mutual trust, commitments and information sharing experience less opportunistic risk in supplier-buyer relationships. Our findings also suggest that information sharing has a positive impact on firm performance after controlling for opportunism. Further, firms that are less exposed to trading partners' opportunistic risk have achieved a higher performance than others that are more exposed. Importantly, higher performance for those firms with less opportunistic risk is driven by safeguards in supplier-buyer relationships as well as information sharing. Our findings can be applied for systems analysts to design information systems of supplier-buyer transactions.
KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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v.3B
no.3
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pp.133-138
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2003
In this paper, a BLDC motor and its controller are developed for treadmill application. Motor size and structure are restricted in the design stage due to the limited and enclosed space of the treadmill. The shape of the rotor magnet is analyzed using FEM with restricted design conditions. Manufacturing, cost and performance are also considered. A biomechanical analysis of human locomotion with the change of velocity is considered in the design of the controller. For stable operation of the treadmill, current and temperature are to be detected by the DSP controller. The prototype BLDCM and its controller are tested to verify its performances.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.04a
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pp.400-405
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2000
기존의 쇼핑몰에 비해 창고비, 인건비 등과 같은 부대비용을 상대적으로 줄일 수 있는 인터넷 쇼핑몰이 증가 추세에 있다. 그러나 인터넷 쇼핑몰의 운용과 관련된 문제점들은 여전히 해결되지 않은 상태이며, 특히 개인의 보안문제, 상품 구매 시 상품가격이외에 소요되는 비용으로 암호화비용, 통신비용, 트랜잭션비용으로 나타나는 거래비용 등은 최우선적으로 개선되어야 할 중요한 과제다. 본 논문에서는 전자상거래와 관련된 기존의 기술들을 분석하고 이를 이용하여 전자화폐를 이용한 지불방식, 거래비용의 감소를 특징으로 하는 전자지불시스템을 제안한다.
본 연구는 거래비용이론에 기초하여 전자적 시장의 소비자 제품채택을 경험적으로 검증하였다. 또한 전자적 시장에서 디지털 제품과 물리적 제품에 대한 소비자 제품채택 모형을 제시하고 디지털 제품과 물리적 제품에 대한 거래비용, 불확실성, 자산특수성, 소비자 제품채택간의 관계를 살펴보았다. 즉, 전자적 시장에서 물리적제품에 비해 탐색이나 비교가 용이하고 신발이나 옷과 같이 검사해 볼 필요가 없고, 다운로드를 통해서 운송비용이 들지 않으며, 사후서비스 비용이 적게 드는 디지털 제품에 대한 소비자의 제품구매가 전통적 시장보다 높음을 알 수 있었다. 또한, 디지털 제품과 물리적 제품에 따라 소비자 제품채택은 차이가 있었다. 디지털 제품의 경우 거래비용(-), 불확실성(-), 자산특수성(+) 및 소비자제품채택(+)의 인과관계가 있었다. 그러나, 물리적 제품의 경우 거래비용(-), 불확실성(-), 그리고 소비자제품채택(+)에만 영향을 주었다. 따라서 이에 맞는 제품개발과 전략을 수립해야 할 것이다.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.15
no.5
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pp.147-159
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2014
After 2008 global financial crisis, Korean housing market has experienced stagnation. So it caused housing market problems like housing price reduction, rising rent cost and so on. For housing market normalization government announced policies but Korean housing market didn't recover from stagnation. So, to understand why Korean housing market couldn't overcome the recession and why the policies didn't be effective, this research analyzed housing market participants (home owner, housing demand) based on the law of supply and demand and the psychological effect on their transaction intention based on behavioral economics(behavioral finance). Based on the analysis this research tested the effectiveness of announced policies using System Dynamics. The result showed that the amount of transaction and mortgage loan was influenced by the length of time to draft policies.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.19
no.3
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pp.457-473
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2016
This research investigates that role of space-based social capital presented in Dapsimni auto-parts shopping area considering Korean auto-parts industry and the regional characteristics of retailing industrial cluster. For this, it went through the process with in-depth interview and surveys of the owner of Dapsimni, social capital of retailing industrial cluster studied using Lin(1999)'s social capital model by separating formation, accessibility and mobilization of it. The result is that auto-part sellers in Dapsimni make themselves space-based social capital, which provides the profit from certain area: strengthening auto-parts of transaction cost and information exchange among them, creating new market for selling auto-parts. This meant that main factor sustaining the characteristic of retailing industrial cluster despite gradually decline of its role.
The development of platform service based on the information and communication technology has revolutionized patterns of commercial transactions, driving the growth of global economy. Furthermore, the radical advancement of artificial intelligence(AI) presents the huge potential to innovate almost all the industrial and economic activities. Given these technological developments, the goal of this paper is to investigate AI's impact on the platform service innovation as well as its influence on the business performance. For the goal, this paper presents the review of the types of service innovation, the nature of platform services, and technological characteristics of leading AI technologies, such as chatbot and recommendation system. As an empirical study, this paper performs a multiple case study of Kakao Group which is the leading mobile platform service with the most advanced AI in Korea. To understand the role and effect of AI on Kakao platform service, this study investigated three cases, including chatbot agent of Kakao Bank, Smart Call service of Kakao Taxi, and music recommendation system of Kakao Mellon. The analysis results of the case study show that AI initiated innovations in platform service concepts, service delivery, and customer interface, all of which lead to a significant decrease in the transaction costs and the personalization of services. Finally, for the successful development of AI, this research emphasizes the significance of the accumulation of customer and operational data, the AI human capital, and the design of R&D organization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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