Electronic Product Code Information Services(EPCIS) is an EPCglobal standard for sharing EPC related information between trading partners. EPCIS provides a new important capability to improve efficiency, security, and visibility in the global supply chain. EPCIS data are classified into two categories, master data (static data) and event data (dynamic data). Master data are static and constant for objects, for example, the name and code of product and the manufacturer, etc. Event data refer to things that happen dynamically with the passing of time, for example, the date of manufacture, the period and the route of circulation, the date of storage in warehouse, etc. There are four kinds of event data which are Object Event data, Aggregation Event data, Quantity Event data, and Transaction Event data. This thesis we propose an event-based data model for EPC Information Service repository in RFID based integrated logistics center. This data model can reduce the data volume and handle well all kinds of entity relationships. From the point of aspect of data quantity, we propose a formula model that can explain how many EPCIS events data are created per one business activity. Using this formula model, we can estimate the size of EPCIS events data of RFID based integrated logistics center for a one day under the assumed scenario.
The aim of this study is as follows. The first, What are the most important factors Affecting Global Single Window Usage and its Performance in Korean Trade Related Companies? The factors proposed for this study includes The pressure of trading companies in other country, Support of government, top management support, partnership among (makers distributors, retailers, customs service), education and training We gathered detailed data on our sample companies mainly from publicly available sources : Korea Customs Service. A structured questionnaire was used to collect information about: (1) general fact about the company (size, lines of business, products and services provided, employee, and some financial data about exporting), (2) To investigate the factors of the five contexts described above on korean export-import companies's global single window. The result are as follows. The analysis result revealed that the pressure of trading companies, support of government are influential variables on the affecting global single window in korean trade related companies.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.4
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pp.841-856
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2015
Thirteen types of business and sixteen administrative districts in Korea are categorized and segmented based on their similarities and visually plotted on multidimensional space. The similarities are determined by five characteristics of quantitative evaluation (simplified process of trading, reduced price, direct contact with supplier, faster process of trading, et cetera). Hence, domestic types of business and administrative districts can be categorized into certain clusters. Also, forms and characteristics of types of business and administrative districts can be evaluated between and within the clusters.
Northeast Asia where is an epicenter of the global financial crisis's conquest is traditional imbalanced region of oil production and consumption. In recent years, the region has been suffered by the shortage of oil storage and transportation facilities due to surging oil trading and necessity in strategic reserves. Therefore, since independent petroleum logistics with the storage facilities and oil trading hub is required to form efficient oil market in this region. In this study, we analyzed the efficiency of refinery facilities by country that is of importance in being a logistics hub in Northeast Asia by employing non-static and dynamic efficiency analysis, which are a part of DEA(Data Envelopment Analysis) and then policy implications have been drawn. The result illustrates Korea's is the highest country in terms of efficiency of oil refining facilities in Northeast Asia. It implies that Korea has strong position to be the oil hub in Northeast Asia.
This paper develops an investment algorithm based on Markowitz's Portfolio Selection Theory, using historical stock return data, and empirically evaluates the performance of the proposed algorithm in the U.S. and the Hong Kong stock markets. The proposed investment algorithm is empirically tested with the 30 constituents of Dow Jones Industrial Average in the U.S. stock market, and the 30 constituents of Hang Seng Index in the Hong Kong stock market. During the 6-year investment period, starting on the first trading day of 2006 and ending on the last trading day of 2011, growth rates of 12.63% and 23.25% were observed for Dow Jones Industrial Average and Hang Seng Index, respectively, while the proposed investment algorithm achieved substantially higher cumulative returns of 35.7% in the U.S. stock market, and 150.62% in the Hong Kong stock market. When compared in terms of Sharpe ratio, Dow Jones Industrial Average and Hang Seng Index achieved 0.075 and 0.155 each, while the proposed investment algorithm showed superior performance, achieving 0.363 and 1.074 in the U.S. and Hong Kong stock markets, respectively. Further, performance in the U.S. stock market is shown to be less sensitive to an investor's risk preference, while aggressive performance goals are shown to achieve relatively higher performance in the Hong Kong stock market. In conclusion, this paper empirically demonstrates that an investment based on a mathematical model using objective historical stock return data for constructing optimal portfolios achieves outstanding performance, in terms of both cumulative returns and Sharpe ratios.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.1
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pp.151-159
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2012
This paper proposes to develop multi-currencies portfolio strategy using principal component analysis (PCA) and logistic regression (LR) in foreign exchange market. While there is a great deal of literature about the analysis of exchange market, there is relatively little work on developing trading strategies in foreign exchange markets. There are two objectives in this paper. The first objective is to suggest portfolio allocation method by applying PCA. The other objective is to determine market timing which is the strategy of making buy or sell decision using LR. The results of this study show that proposed model is useful trading strategy in foreign exchange market and can be desirable solution which gives lots of investors an important investment information.
There are many literatures about the herding behavior of institutional investors but there is lack of literatures about the relation among several investor groups consisting of institutional investors. So we investigate the relation among sub-institutional investor groups like bank, insurance companies, pension funds using KRX intraday trading data of 2009. As the result, we find that foreign, individual, and securities firm investors trade in the opposite direction of other investor groups including pension funds. And pension, insurance, asset management, private equity funds, other companies, government, and banks are cross-mimicking each other, so we conclude that these investors make herding behavior. In 2009 institutional investors except securities firms make herding in a short period, and insurance, asset management, pension funds and other companies make herding and self-mimicking in all period, but there is no herding and mimicking after foreign investors.
This paper investigates the effects of exchange rate and labor skill composition on Vietnam's trade balance with her twenty main trading partners. Using balanced panel data from 2000 to 2016, the authors analyze Vietnam's total trade balance and the trade balance which is disaggregated based on labor skill sophistication. Three main findings are presented. Firstly, exchange rate has a positive effect on Vietnam's trade balance, but the small value of estimated coefficient indicates that its effect is limited. Secondly, Vietnam's trade balance of the high labor-skill produced and medium-skill white collar labor-produced goods is worsened when VND (Vietnamese Dong) depreciates. Thirdly, moving up the labor skill ladder and promoting the none-price competitiveness of the high labor-skill produced and medium-skilled white collar labor-produced goods can improve Vietnam's total trade balance, while promoting the low-skill labor-produced and medium-skill blue collar-labor produced goods can no longer contribute to Vietnam's total trade balance.
While it is often assumed that a country's trade balance will improve in the long-run if its currency is allowed to depreciate, this is not necessarily the case for specific industry. This paper is to examine the long-run relationships between trade balance and real exchange rate using bilateral data of SITC 10 Industry Classification for Korea vis-${\grave{a}}$-vis her trading partners Indonesia, India, China, Japan on a quarterly basis over the period of 1999Q1 to 2008Q4. I applied the recent panel cointegration technique to reduce the small sample problems and improving power performance of the relevant estimation and inference procedures. The results reveal evidence of the Marshall-Lerner Condition in Indonesia 2 industries, India 5 industries, Japanese 4 industries, Chinese 6 industries. Whole group's cointegration statistic of India, China, Japan was supported Marshall-Lerner Condition but Indonesia was rejected.
These days, a modeling tool or environment has to know about the others on the market and build bridges to them with which their customers insist on sharing models and data. When it is based on a closed architecture, a tangle of import/export point translators is required. Using an exchange standard, we can design an open architecture for the interchange of models and data. XML(Extensible Markup Language) provides a framework for describing the syntax for creating and exchanging data structures. The explosive growth of XML-based business proposals and standards reflects the urgent requirements and its strength. This paper proposes an XML-based language for sharing decision models within the MSOR/DSS community. The language is able to allow applications and on-line analytic processing tools to models obtained from multiple sources without having to deal with individual differences between those sources. It is expected to be a medium for B2B integration by supporting flexible interchange of decision models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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