Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.106-106
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2018
Ecosystem service valuation is a crucial step for the sustainable management of watershed. In the context of various ecosystem services provided by watershed, this study, particularly deals with water yield computation in Bagmati Basin of Nepal. The water availability per population in Bagmati Basin is lowest compared to other basins in Nepal. Also, the rate of urbanization is rapidly growing over a decade. In this regard, the objectives of this study are 1) to compute the total water yield of the basin along with computation on a sub-watershed scale, and 2) Study the impacts of land use change on water yield based on CLUE-S model. For the study, Integrated Valuation of Environmental Services and Tradeoffs (InVEST), a popular model for ecosystem service assessment based on Budyko hydrological method is used to compute water yield. As well, CLUE-S model is used to study land use change, which is further related to study variation on water yield. The sub-watershed wise outcome of the study is expected to provide the guidelines for the effective and economic management of a watershed on a regional scale.
In Korea, the industry and marketing of livestock has grown because of increases in consumers' income and changes in food consumption trends. Livestock production and consumption increased tenfold from 1970 to 2018, and this rise will continue. However, the quality of marketing information for Korean livestock has remained low. The Korea Institute for Animal Products Quality Evaluation (KAPE) operates programs that provide marketing information on livestock, but the social benefits of these programs have not been objectively evaluated. The purpose of this study was to estimate the social benefit of the programs offering marketing information on Korean livestock. Survey and analysis using an economic model (double-bounded dichotomous choice contingent valuation model), revealed a few findings. First, the users of the marketing information programs offered by KAPE recognized the value of these programs and demonstrated their willingness to pay for this marketing information. Second, the social values of the programs offering marketing information on livestock were estimated as 1.1 billion won (marketing information on main livestock) or 5.3 billion won (price information on poultry), and these social values were 2 or 6 times greater than the cost to operate the programs for offering information. Finally, the program that provides marketing information on domestic livestock provides sufficient social benefits, so KAPE should expand these programs.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.1
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pp.13-21
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2021
The purpose of this study is to develop the ship valuation model by utilizing the neural network model. The target of the valuation was secondhand VLCC. The variables were set as major factors inducing changes in the value of ship through prior research, and the corresponding data were collected on a monthly basis from January 2000 to August 2020. To determine the stability of subsequent variables, a multi-collinearity test was carried out and finally the research structure was designed by selecting six independent variables and one dependent variable. Based on this structure, a total of nine simulation models were designed using linear regression, neural network regression, and random forest algorithm. In addition, the accuracy of the evaluation results are improved through comparative verification between each model. As a result of the evaluation, it was found that the most accurate when the neural network regression model, which consist of a hidden layer composed of two layers, was simulated through comparison with actual VLCC values. The possible implications of this study first, creative research in terms of applying neural network model to ship valuation; this deviates from the existing formalized evaluation techniques. Second, the objectivity of research results was enhanced from a dynamic perspective by analyzing and predicting the factors of changes in the shipping. market.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.11
no.6
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pp.35-44
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2010
For efficient maintenance management of bridges, an establishment of asset management system is necessary which helps prediction of maintenance cost and strategic allocation of budget in consideration of top priority. The main purpose of this study is to suggest asset valuation method, which is practical in conformity with domestic situations, through researches on asset valuation method of bridges. This study has researched asset valuation method of bridge, which is appropriate for domestic situations by finding out advantages and disadvantages through investigating domestic and foreign application examples of asset valuation method for bridge facilities. In this study, asset valuation method by historical cost and replacement cost were suggested and a valuation model for bridges was established. In addition, two suggested valuation methods were applied to actual bridges which is used in Korea. As the result, it was analyzed that bridge asset valuation method in consideration of historical cost is desirable for the accounting purpose. And, it was analyzed that valuation method utilizing depreciated replacement cost(DRC), which could consider various factors, is desirable for the maintenance decision supporting purpose.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.29
no.1
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pp.143-150
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2006
Box-Cox model and T-factor method have been widely used to measure economic depreciations for industrial property. The Box-Cox model which combines economic efficiency with depreciation pattern is here extended to the reliability function. To do so a Rayleigh distribution which has been used to estimate the reliability of current assets was chosen as an efficiency curve of marginal productivity. Such an approach provides the possibility to classify the efficiency curves into four categories. It is also possible to analyze the types of depreciation curves. Therefore, the power family of a non-linear Box-Cox model could be set at certain constant values, then the model can be transformed into a linear model to estimate the economic depreciation rates by utilizing the reliability function. Estimating the resultant linear regression equation requires minimal number of observations, while at the same time facilitating the test of hypothesis on depreciation rates.
In recent research there has been intense interest in understanding how real option valuation (ROV) approaches might usefully complement conventional discounted cash flow (DCF) techniques. However, investment decision makers in a real world have been worried about adopting the ROV approaches mainly because of difficulty in technically understanding the theory of the ROV approaches as indicated by many researchers. With this difficulty in mind, we propose the opportunity cost model as another discrete-time model to value a deferral option. The main advantage of observing a real options value in terms of the opportunity cost concept is to provide a technique for practitioners to estimate a wide range of real options values without sticking to a financial option modelling. The fundamental ground for developing the opportunity cost model proposed in this paper lies in the work of dissecting the structure of the real options value into three categories: capital gain, expected opportunity loss, and expected opportunity gain. At the end of the paper, we will present a short illustrative example to demonstrate the applicability of the model.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.12
no.4
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pp.15-24
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2017
The major goal of this paper falls on developing new rational valuation model, to help companies and investors in the early stage of growth as to preparing and negotiating valuation of investment, by applying new reasonable discount indexes of calculating Discount Cash Flow in valuation of the start-up which has been recognized the critical fatal flaws of DCF with them. There are three specific studies done in this paper. First, this paper found the solid and viable bases of rational discount indexes as to applying DCF in valuing companies in the early growth stage with reviewing the previous studies including Berkus method, Scorecard Method, and Risk factor Summation method classified the most effective tools of valuing pre-revenue generating companies. Second, this paper quoted and analyzed the previous models and studies, so called, 'DCF-Prime' of applying DCF method as to value companies in the early growth stage by taking all risk factors innate to the companies in the early growth stage as the discount rate Beta coefficient. Third, this paper propose more viable and solid valuation models, so called, 'DCF-Plus'of combing all validated valuation factors in Berkus, Scorecard, and Risk Factor Summation methods into applying separate discount bracket after DCF Valuation over the companies in the early growth stage instead of taking them as the factors of discount rate, beta coefficient, like the previous model of DCF-Prime. DCF-Plus mainly developed in this paper will not only provide more rational valuation bases as to investment negotiation between companies and investors in the early growth stage, but also providing more accountable guidelines to companies in the early growth as to prepare investment raising and accelerating their company's value by themselves.
We propose a model for the line expansion problem in the AMOLED (Active Matrix Organic Light Emitting Diodes) industry, which now faces market uncertainty: for example, changing customer needs, technological development path, etc. We focus on the optimal investment time and size of the AMOLED production lines. In particular, employed here is the ROV (Real Options Valuation) model to show how to capture the value of line expansion and to determine the optimal investment time. The ROV framework provides a systematic procedure to quantify an expected outcome of a flexible decision which is not possible in the frame of the traditional NPV (Net Present Value) approach. Furthermore, we also use Monte Carlo simulation to measure the uncertainty associated with the line expansion decision; Monte Carlo simulation estimates the volatility of a decision alternative. Lastly, we present a scenario planning to be conducted for what-if analysis of the ROV model.
Recently, conceptual information model is changing fast, and these changes are coming about as a result of individual tendency, social cultural, new circumstances and societal shifts within big data environment. Despite the data is growing more and more, now is the time to commit ourselves to the development of renewable, invaluable information of social/live commerce. Because we have problems with various insoluble data, we propose about deep learning prediction model-based object classification in social commerce of big data environment. Accordingly, it is an increased need of social commerce platform capable of handling high volumes of multiple items by users. Consequently, responding to rapid changes in users is a very significant by deep learning. Namely, promptly meet the needs of the times, and a widespread growth in big data environment with the goal of realizing in this paper.
This paper is to identify and assess vulnerabilities of services considering the nature of service layers for analyzing vulnerability of SOA security. It is a model driven approach which provides the way to present security requirements of the business model and identify the vulnerabilities of the services to extract the secure service model. We validate the proposed method with the analytic evaluation because the predictive nature of our methodology poses some specific challenges for its validation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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