Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.12
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pp.107-114
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2016
Web system helps high-performance processing for big-data analysis and practical use to make various information using IT resources. The government have started the RPS system in 2012. The system invigorates the electricity production as using renewable energy equipment. The government operates system gathered big-data with various related information system data and the system users are distributed geographically. The companies have to fulfill the system, are available to purchase the REC to other electricity generation company sellers to procure REC for their duty volumes. The REC market operates single auction methods with users a competitive price. But the price have the large variation with various user trading strategy and sellers situations. This papler proposed RPS system modeling and simulation in web environment that is modeled in geographically distributed computing environment for web user with DEVS W/S. Web simulation system base on web service helps to analysis correlation and variables that act on trading price and volume within RPS big-data and the analysis can be forecast REC price.
The electrical power industry has been recognized as a natural monopoly industry for its technological and industrial characteristics. However, a competitive market system has been introduced to that industry in Europe, North America and Australia to overcome the inefficiencies originated from the monopolistic system for decades. In Korea, the power industry is expected to be placed in a competitive market system within several years after separation and privatization of vertically integrated industry in progress. Hence, there is a need for a research on the increase of customer value in that industry, however, existing studies have little dealt with that problem and there is no research on the price policy to consider churn and retention of customers. Therefore, this study provides a methodology for increasing customer loyalty and lifetime value by presenting the lowest pricing plan which leads to diminishing customers' cost. It is verified through an empirical examination that firms can enhance customer loyalty using a price element in that industry and maximize their profit by finding out customers whose lifetime values would increase.
Electricity price prediction plays a crucial part in making the schedule and managing the risk to the competitive electricity market participants. However, it is a difficult and challenging task owing to the characteristics of the nonlinearity, non-stationarity and uncertainty of the price series. This study proposes a hybrid improved strategy which incorporates data preprocessor components and a forecasting engine component to enhance the forecasting accuracy of the electricity price. In the developed forecasting procedure, the Seasonal Adjustment (SA) method and the Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) technique are synthesized as the data preprocessing component; the Coupled Simulated Annealing (CSA) optimization method and the Least Square Support Vector Regression (LSSVR) algorithm construct the prediction engine. The proposed hybrid approach is verified with electricity price data sampled from the power market of New South Wales in Australia. The simulation outcome manifests that the proposed hybrid approach obtains the observable improvement in the forecasting accuracy compared with other approaches, which suggests that the proposed combinational approach occupies preferable predication ability and enough precision.
The Korean Apparel industry has played an significant role for the econom-ic development in Korea which is mainaly due to the apparel exports to the world market. However the Koran apparel industry has confronted drastic changes in domestic and also in international market for the last several years. Korean apparel products have lost price competitiveness in international market because domestic labor costs have increased so fast and al-so newcomers such as China or other Asian countries have emerged as compet-itive producers. Furthermore domestic market has been saturated with the Korean apparel manufacturers and also with the foreign retailers. Therefore the Korean apparel industry should establish market-ing strategies in order to regain competitiveness. This study aims to analyze the factors for non-price competitiveness of Korean apparel industry and propose the way to regain competitiveness form the buyers' point of view. The present study utilize the survey data for the internet database which is established by the Cotton Incorporated. The results show that the Korean apparel industry is not competitive in terms of non-price factors such as minimum orders terms of payment preproduction stage use of new technolo-gy and lead times. These factors are not directly related to the price of product which is suggested to the buyers. However these are flexibility factors which play important roles in decision making process of buyers because they can reduce risks in uncertain business environment. Therefore the Korean apparel industry should establish global marketing strate-gies which can enhance non-price competitiveness as well as price competitiveness.
The competitive strategies of the Korean manufacturing companies have changed from the "cost leadership" strategy in the early developing stage since 1960's to the "stuck in the middle" position since 1990's in the face of emerging new cost leaders as the Chinese companies. The data on the strategic contents of the Korean manufacturing companies show that their strategies are seeking the value innovation through not only quality improvement but also cost reduction altogether rather than selecting one on the trade-off relation between the both competitive dimensions. Their strategic actions seem to be seeking the operational efficiencies through all the value chain activities rather than the strategic effectiveness by selecting and focusing on the specific competitive dimension, which is considered as a typical strategic approach. Their strategy seems to be non-strategic in the general sense. But their non-strategically looking behaviors can be reasonable enough for their sandwiched competitive position between the global quality leaders and following cost leaders. This paper explains why their strategies can be right through the theoretical explanations by using the quality-price elasticity approaches for the consumer behaviors. We can call their strategic activities as the value innovation strategy.
Cloud computing helps big data processing to make various information using IT resources. The government has to start the RPS(Renewable Portfolio Standard) and induce the production of electricity using renewable energy equipment. And the government manages system to gather big data that is distributed geographically. The companies can purchase the REC(Renewable Energy Certificate) to other electricity generation companies to fill shortage among their duty from the system. Because of the RPS use voluntary competitive market in REC trade and the prices have the large variation, RPS is necessary to predict the equitable REC price using RPS big data. This paper proposed REC price prediction method base on fuzzy logic using the price trend and trading condition infra in REC market, that is modeled in cloud computing environment. Cloud computing helps to analyze correlation and variables that act on REC price within RPS big data and the analysis can be predict REC price by simulation. Fuzzy logic presents balanced REC average trading prices using the trading quantity and price. The model presents REC average trading price using the trading quantity and price and the method helps induce well-converged price in the long run in cloud computing environment.
Bunker-C is sold at the different price in the market for international bunkering and for export, though the quality of bunker-c is not much different in two markets. The price difference in two markets tends to increase since 2002 in Korea. This study shows that there is a possibility for a structural change in the price difference in two markets in Korea around June, 2002. In the search for possible explanations for this structural change, empirical analyses found that the price difference in Singapore, which had not have any explanatory power before June, 2002, has explained the price difference in Korea after July, 2002. Other explanatory variable for the price difference was the growth rate of crude oil price in the previous period. The empirical results suggest that the price difference in bunkering market and export market might be explained by the price discrimination which is adopted as a competitive strategy by oil companies in competing with Singapore.
This study investigates the wealth effect of foreign acquisition of U.S. based firms. Contrary to previous studies, this analysis demonstrates that after appropriate control of domestic-acquired targets, the wealth gains to the shareholders of targets in foreign takeovers are similar to those in domestic takeovers. This paper investigates the validity of the competitive acquisition market in cross-border takeovers and concludes that : 1) in cases of inward foreign direct investment into the U.S., foreign firms do not realize significant net benefits from acquisitions; and 2) the foreign acquirer is as well informed as its U.S, counterparts about the target's market. The results of this study are consistent with the view that each country has different motivations for investing in the U.S. market. Consider, for example, Japan. The evidence suggests that Japanese companies pay a considerable price for U.S. targets which have performed poorly before the takeover. While there is no specific rationale to explain why Japanese firms buy the most volatile and worst performing firms, international barriers may provide a possible reason for these anomalies. Overall, the evidence of this paper supports the view that foreign takeovers occur in a competitive acquisition market.
Mobile telecommunication service is one of the most competitive and rapidly growing industries in Korea. In competitive environments, it is essential to measure and improve customer satisfaction(CS) levels. However, there are a few problems in existing methods of CS measurement. First, sacrifice such as price is not included properly. Thus, the CS is not expanded into the value concept which is important to customer's behavioral intention. Second, CS measurements are not benchmarked with other competitive companies and CS index cannot reflex it properly. AT&T experienced these problems and suggested customer value added (CVA) for CS measurement. In this study, we try to introduce the CVA concept into our mobile telecom services. CS attributes were constructed, an survey was conducted for 5 mobile telecom companies, CS survey results were presented, and the validity of CVA concept was discussed.
Kim, Moon-Young;Baek, Young-Sik;Kim, Jung-Hoon;Song, Kyung-Bin
Proceedings of the KIEE Conference
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2000.07a
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pp.388-390
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2000
The production of electricity and the pattern of consumption in competitive electricity market are changing. The price of electric power in spot market will be varied by the economic electricity availability of generation utilities and electricity consumers. DSM(demand-side management) is a method which provides simultaneously economics to utilities and consumers as main participants in electricity market. In this paper, it is argued that the effect of DSM in competitive electricity market for consumers, generation utilities, and transmission utilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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