One of the major challenges confronting a multiservice electric utility is the establishment of the right prices, for its services. The key objectives of particular pricing schemes are reasonableness of company earnings. Economic efficiency, the responsiveness of supply and of the allocation of sources to the desires of consumers, and maintenance of some degree of competition. This paper proposes a value-based pricing mechanism amenable to the current deregulation situation in electricity market allowing service differentiation. The proposed pricing mechanism can be implemented ina nodal auction model, and can also be applied to direct load control.
The routers in an active network perform customized computations on the messages flowing through them, while the role of routers in the traditional packet network, such as the Internet, is to passively forward packets as fast as possible. In contrast to the Internet, the processing in active networks can be customized on a per user or per application basis. Active networks allow users to inject information into the network, where the information describes or controls a program to be executed for the users by the routers as well as the end hosts. So the network users can realize the active networks by "programming" the network behavior via the programming interface exposed to them. In this paper, we devise a network protocol model and present a verification technique for reasoning about the correctness of an active application defined using the model. The technique is developed in a platform- and language-independent way, and it is algorithmic and can be automated by computer program. We give an example dealing with network auction to illustrate the use of the model and the verification technique.
Investment demand for factory facilities has increased due to the balloon effect caused by housing price regulation. This study investigated the impact of the real estate market and macroeconomic factors on the bid price ratio of apartment auctions and factory auctions, focusing on the metropolitan area. To this end, we reviewed theories and previous studies on real estate auctions, and examined how macroeconomic variables affect bid price ratio of apartments and factories using the panel vector autoregressive model. It was found that the increase in the apartment bid price ratio increases as the participation in apartment auctions increases. However, as the factory bid price ratio increases, the factory bid price ratio does not increase, it was confirmed that the positive (+) relationship between the successful bid price ratio and the bid price ratioe does not exist, unlike previous studies. Based on the analysis results, it is suggested that the real estate market and macroeconomic factors should be considered for the stable operation of the related relevant auction system. This study has limitations in that it is limited to the metropolitan area. In the future, research that expands the scope of research to the whole country and provinces should be conducted.
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2005.11a
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pp.305-310
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2005
Recently, many organizations in various industries have introduced e-businesses for the purpose of adding value to their businesses. However, due to no comparable business models to e-business in the past, there are no reliable yardsticks to predict the performance of an e-business. This paper considers an environmental change analysis as a means to resolve this difficulty. System Dynamics (SD) could be a useful tool to generate effective results by examining the e-business model. SD model is developed to analyze the effects of an e-sales channel which was appended to the existing sales channels in the steel manufacturing industry. The results show an increase in average price and sales volume through the use of an auction process on the e-marketplace. Stocking expenses are reduced as well by the increase of the sales turnover. A possible scenario was adopted to the developed simulation model and investigated strategic issues to draw desirable strategies with market changes.
In this study the effect caused by limited storage lift of agricultural products for determining shipping amount can be analyzed by $l^{st}$ order autoregressive model based on cobweb theorem. Carrying capacity and auction price of upland-grown cabbage and garlic from 2000 to 2003 in wholesale markets were used for analysis. In result regression models of cabbage can not be used in verification periods although those of garlic approximately predicted shipping amounts in verification periods. It can be inferred that it is hard to control shipping amounts depending on price fluctuation for agricultural products which have limited storage life so cultivated areas and meteorological risk should be managed for stable price.
This study has tried to suggest a new model that can effectively redistribute the tickets in the online ticket resale market, while suggesting a new allocation mechanism based on an agent negotiation. To this end, this study has analyzed and simulated the secondary ticket market through System dynamics. As a result of these simulations, it has been proved that the price stability of ticket resale market leads to an increase in revenue. An agent negotiation helps to stabilize the ticket prices that are usually inclined to rise at auction, benefiting all the participants in the negotiations, consequently showing a Pareto solution.
With the rapid evolution of technology, the size, number, and the type of databases has increased concomitantly, so data mining approaches face many challenging applications from databases. One such application is discovery of fraud patterns from agricultural product wholesale transaction instances. The agricultural product wholesale market in Korea is huge, and vast numbers of transactions have been made every day. The demand for agricultural products continues to grow, and the use of electronic auction systems raises the efficiency of operations of wholesale market. Certainly, the number of unusual transactions is also assumed to be increased in proportion to the trading amount, where an unusual transaction is often the first sign of fraud. However, it is very difficult to identify and detect these transactions and the corresponding fraud occurred in agricultural product wholesale market because the types of fraud are more intelligent than ever before. The fraud can be detected by verifying the overall transaction records manually, but it requires significant amount of human resources, and ultimately is not a practical approach. Frauds also can be revealed by victim's report or complaint. But there are usually no victims in the agricultural product wholesale frauds because they are committed by collusion of an auction company and an intermediary wholesaler. Nevertheless, it is required to monitor transaction records continuously and to make an effort to prevent any fraud, because the fraud not only disturbs the fair trade order of the market but also reduces the credibility of the market rapidly. Applying data mining to such an environment is very useful since it can discover unknown fraud patterns or features from a large volume of transaction data properly. The objective of this research is to empirically investigate the factors necessary to detect fraud transactions in an agricultural product wholesale market by developing a data mining based fraud detection model. One of major frauds is the phantom transaction, which is a colluding transaction by the seller(auction company or forwarder) and buyer(intermediary wholesaler) to commit the fraud transaction. They pretend to fulfill the transaction by recording false data in the online transaction processing system without actually selling products, and the seller receives money from the buyer. This leads to the overstatement of sales performance and illegal money transfers, which reduces the credibility of market. This paper reviews the environment of wholesale market such as types of transactions, roles of participants of the market, and various types and characteristics of frauds, and introduces the whole process of developing the phantom transaction detection model. The process consists of the following 4 modules: (1) Data cleaning and standardization (2) Statistical data analysis such as distribution and correlation analysis, (3) Construction of classification model using decision-tree induction approach, (4) Verification of the model in terms of hit ratio. We collected real data from 6 associations of agricultural producers in metropolitan markets. Final model with a decision-tree induction approach revealed that monthly average trading price of item offered by forwarders is a key variable in detecting the phantom transaction. The verification procedure also confirmed the suitability of the results. However, even though the performance of the results of this research is satisfactory, sensitive issues are still remained for improving classification accuracy and conciseness of rules. One such issue is the robustness of data mining model. Data mining is very much data-oriented, so data mining models tend to be very sensitive to changes of data or situations. Thus, it is evident that this non-robustness of data mining model requires continuous remodeling as data or situation changes. We hope that this paper suggest valuable guideline to organizations and companies that consider introducing or constructing a fraud detection model in the future.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2006.11a
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pp.175-178
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2006
A numerical study for spray combustion of fluctuated fuel and oxidizer droplets injected into combustion chamber has been conducted for the analysis of spray combustion considering characteristics of injector. The 2 dimensional unsteady state flow fields have been calculated by using QUICK Scheme and SIMPLER Algorithm. As the spray model, DSF model and Euler-Lagrange Scheme have been used. The sine Auction has been used for droplet fluctuation model of fuel and oxidizer, while the coupling effects of the droplets between gas phase and evaporated vapor have been calculated by using PSIC model.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.10
no.1
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pp.1-17
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2003
As the increase of internal users, there are many enterprises and organizations that regard the internal as the great ■marketing superhighway■. But the entrance of too many e-Business enterprises and shopping sites makes them to compete each other Consequently many sites are created and disappeared in the cyberspace. Although fascination and speculation surrounds the impact of the e-Business on business models via benefit-based concept, there is little evidence underlying all this speculation. This article provides on such data set. It reports on critical Issues that e-Business enterprises found salient as they browsed through e-Business model infrastructure on the world wide web, internet-based. We gathered domestic e-Business enterprise's kinds of business model during 2000∼2002 via KMAC's (Korea Management Association Consultants) K-WPI and K-WPC. We classified e-Business models as shopping mall, auction, community. value-chain, collaboration, information brokerage, advertising, Internet service, marketing that we had identified from the existing literature on business models. This study translated these models to the e-Business model context and explored their relative salience. The results suggest that e-Business manager need to think more about how they perform on the issues known to affect decision making for designing e-Business models. We offer advice for enhancing the effectiveness of business models.
This research is speak that is tendencious in comprehension of external consumer information search behavior using on-line external information source to consumers who use on-line that is used as corporations' main strategic means. That is, classify consumer groups which was atomized according to type inflict consumer's information search knowledge level and shopping value study which use on-line, and decision factors of information search that these groups can influence a difference or each group which use information sources grasped what it is. Result that investigate information search knowledge level difference about study finding on-line information source utilization used mainly portal site, comparison site, auction site. And, utilization shopping pursuit value group used information source by portal site, auction site, niche shopping mall site and hedonic shopping pursuit value group used information source by portal site, auction site, shopping mall site. It confirmed that all variables(i.e. consumer-based variable and web site-based variable) are influencing variously in on-line external information search types. Finally, we proposed different way to erect strategic model about consumers that use on-line with study finding that see.
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