본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

초고속인터넷 지불의사 분석을 통한 네트워크 최적진화경로의 모색

Network Evolution Planning Based on the Willingness to Pay Analysis for the High-speed Internet Service

0

조회

0

다운로드

0

인용

0

참고문헌

키워드

초록

지난 수년동안 전세계적으로 ADSL, HFC, PON, B-WLL과 같은 초고속 가입자망 기술이 매우 빠른 속도로 보급되어 왔다. 이렇게 성능·품질면에서 우월한 가입자망 기술의 출현은 이들 서비스를 제공하는 사업자들에게는 기회이면서 동시에 위협으로 작용하고 있다. 본 논문에서는 시장전개의 불확실성이 높고, 대규모 투자위험이 점증하고 있는 초고속인터넷 접속시장에서 사업자들이 최적의 통신망·서비스 진화전략을 모색해 가는 방법론을 제시하였다. 이를 위해 우선 인터넷 사용자들의 초고속서비스에 대한 지불의사(Willingness to pay)를 실증적으로 조사·분석하였고, 이를 바탕으로 공학적 비용모형에 의한 최적진화 의사결정모형을 구성하였다. 기술, 시장, 경쟁, 지불의사 등 네가지 환경변수를 기초로 시나리오 분석을 수행한 결과, 최적의 진화경로는 시장의 경쟁강도 보다는 컨텐트 풍부성에 의해 더욱 크게 영향을 받음을 발견할 수 있었다. 마지막으로 세부 시나리오 분석결과에 관한 토의와 함께, 향후 연구방향을 제시하였다.

Abstract

High-speed Internet access services like ADSL, HFC, PON and B-WLL have been widely deployed worldwide during last decade by many local exchange carriers and local access service providers. In a highly competitive and volatile market environment, the access service providers are eager to find the optimal network evolution scenarios, facing high risk involved in the huge facility investment and the price/performance sensitivity of the Internet users. This paper analyzes Internet users' WTP (willingness to Pay) for various Internet service profiles in terms of access speed, QoS and content richness and then integrates it into the multiperiod network upgrading decision problem. To optimize the network evolution path, given the user sensitivity to price/performance ratio, an engineering cost-based strategic decision model is developed. In order to demonstrate the applicability of the model, various WTP distributions are assumed based on an empirical analysis and the corresponding optimal network upgrading paths in a ten-year planning horizon are derived for a hypothetical metropolitan area. By the scenario analysis, it is shown that the model can be effectively used to evaluate the risk embedded in determining the optimal evolution paths among various high-speed Internet access architectures.

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (15건)