As the uncertainty of demand in B2B electronics market has increased, firms need a strong method to estimate the market demand. An accurate prediction on the market demand is crucial for a firm not to overproduce or underproduce its goods, which would influence the performance of the firm. However, it is complicated to estimate the demand in a B2B market, particularly for the private sector, because firms are very diverse in terms of size, industry, and types of business. This study proposes both qualitative and quantitative demand forecasting approaches for B2B PC products. Four different measures for predicting PC products in B2B market with consideration of the different PC uses-personal work, common work, promotion, and welfare-are developed as the qualitative model's input variables. These measures are verified by survey data collected from experts in 139 firms, and can be applied when individual firms estimate the demand of PC goods in a B2B market. As the quantitative approach, the multiple regression model is proposed and it includes variables of region, type of industry, and size of the firm. The regression model can be applied when the aggregated demand for overall domestic PC market needs to be estimated.
This paper is concerned with the development of a tractable model to assist liner shipping companies in the decision-making of empty container repositioning and leasing. A hybrid methodology is presented which properly accounts for the specific characteristics of empty container management. For this mathematical models are developed based on dynamic network models, covering both land and marine segment. Then a stochastic method is presented to deal with the uncertainty of the future demand and supply. Especially, the concept of opportunity cost has been introduced in order to explain interactions between the variation of the future demand and supply and the stock level at each depot.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.656-659
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2004
As the demand for traceable calibrations of torque measuring devices has considerably increased both in the production sector and in research institutes, suitable standard machines had to be developed at the Korea Research Institute of Standards and Science. Owing to its special design, the small uncertainty of measurement required for the realization of the static torque can be reached (relative uncertainty of measurement < 5$\times$10$^{-5}$ in the measurement range between 500 and 2000 Nm, and < 1$\times$10$^{-4}$ in the measurement range from 10 to 500 Nm). The relative discrepancy between our torque calibration results of 2 kNm and PTB s (Physikalisch Technische Bundesanstalt, Germany) results was less than 2$\times$10$^{-5}$ , which confirming our uncertainty estimation.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.9
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pp.1500-1506
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2008
In this paper, we proposed new reliability characteristic curve, which-can clearly show reliability property of transmission and substation system considering uncertainty such as frequency and duration of device fault. It express the relationship of duration of load curtailments, demand not supplied, and energy not served as “ y = $ax^{-1}$ " curve. and we proposed the method, which can objectively assess reliability of transmission and substation system using proposed characteristic curve as new reliability index. In this method, we used energy index of reliability(EIR) as a criterion of assessment. Finally, we performed a variety of case study for KEPCO system in order to verify usefulness of proposed method.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.36
no.3
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pp.61-74
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2011
The objective of this study is to evaluate the effects of sharing uncertain yield information with a downstream supply chain player. We are interested in understanding how the amount of yield uncertainty affects the supply-side benefits and/or costs, which has not been considered in the literature, in addition to the customer-side benefits. With that purpose, this work evaluates a supplier who provides yield information in comparison with another supplier who shares no information. We simulate an order-up-to type heuristic policy that is adapted from the literature and reasonably modified to represent yield information sharing with error. From the simulation study, we argue that the customer would experience cost reduction, but the cost for supplier's inventory is increasing when sharing yield information. Furthermore, the amount of benefits and costs are situational and affected by level of yield uncertainty and demand variance. Based on the simulation study, we finally make several recommendations for the supply-side approaches to yield information sharing.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.10
no.1
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pp.89-102
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2010
Future uncertainty on water demand caused by future climate condition and water consumption leads a difficulty to determine the reservoir operation rule for supplying sufficient water to users. It is, thus, important to operate reservoirs not only for distributing enough water to users using the limited water resources but also for preventing floods and drought under the unknown future condition. In this study, the reservoir storage is determined in the first stage when future condition is unknown, and then, water distribution to users and river stream is optimized using the available water resources from the first stage decision using 2-stage stochastic linear programming (2-SLP). The objective function is to minimize the difference between target and actual water storage in reservoirs and the water shortage in users and river stream. Hedging rule defined by a precaution against severe drought by restricting outflow when reservoir storage decreases below a target, is also applied in the reservoir operation rule for improving the model applicability to the real system. The developed model is applied in a system with five reservoirs in the Han River basin, Korea to optimize the multi-reservoir system under various future water demand scenarios. Three multi-purposed dams - Chungju, Hoengseong, and Soyanggang - are considered in the model. Gwangdong and Hwacheon dams are also considered in the system due to the large capacity of the reservoirs, but they are primarily for water supply and power generation, respectively. As a result, the water demand of users and river stream are satisfied in most cases. The reservoirs are operated successfully to store enough water during the wet season for preparing the coming drought and also for reducing downstream flood risk. The developed model can provide an effective guideline of multi-reservoir operation rules in the basin.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.54
no.6
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pp.39-44
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2012
Water supply capacity and operational capability in agricultural reservoirs are expressed differently in the limited storage due to seasonal and local variation of precipitation. Since agricultural water supply and demand basically assumes the uncertainty of hydrological phenomena, it is necessary to improve probabilistic approach for potential risk assessment of water supply capacity in reservoir for enhanced operational storage management. Here, it was introduced the irrigation vulnerability characteristic curves to represent the water supply capacity corresponding to probability distribution of the water demand from the paddy field and water supply in agricultural reservoir. Irrigation vulnerability probability was formulated using reliability analysis method based on water supply and demand probability distribution. The lower duration of irrigation vulnerability probability defined as the time period requiring intensive water management, and it will be considered to assessment tools as a risk mitigated water supply planning in decision making with a limited reservoir storage.
In the soft drink industry, especially small and medium enterprises in Japan, there is a possibility of conversion from a labor-intensive industry to a capital-intensive. The demand for soft drinks may not be satisfied in the summer because the supply is too low to meet the demand. To address this situation, this paper proposes optimal investment that integrates demand uncertainty, based on real options approach (ROA) and seasonal autoregressive integrated moving average. Two alternative options are compared and evaluated. One is the Bermudan option: to employ additional workers to elevate efficiency in summer and laying off in winter, this attitude is repeated each year. The other is the American option: to replace equipment to increase machine ability throughout the year. Results in ROA show that the highest improvement is gained if the two options are in a symbiotic relationship. Soft drink producers should search for replacing equipment, using the employees repeatedly. A temporary decision is not equal to an infinite decision.
Offshore oil production faces several difficulties caused by oil price decline and unexpected changes in the global petroleum logistics. This paper suggests a stochastic model for optimizing the offshore oil production under uncertainty. The proposed model incorporates robust optimization and restricted recourse framework, and uses the lower partial mean as the measure of variability of the recourse profit. Some computational experiments and results based on the proposed model using scenario-based data on the crude oil price and demand under uncertainty are examined and presented. This study would be meaningful in decision-making for the offshore oil production problem considering risks under uncertainty.
불확실성 시대의 도래 시장 Drivers-e.g. 전자산업 급변하는 시장 ·급변하는 시장 -매시각 변화하는 시장에 대한 예측 ·모든 요소들이 월스트리트와 사업 신뢰도에 영향(9/11., The War, SARS 등) ·때로는 위험 요소들이 기회로 반전 기업가치 극대화 ·많은 전자산업의 감소하는 고객보유량 ·투자자들은 완고하고 공격적이다.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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