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.
Technology measurement is related with how to construct indicators of technological change and relative ranking of technological sophistication. Many attempts have been made to understand the measurement of technology. However, technology measurement still remains little understood problem in spite of its importance. This article is concerned with improving the measurement of technology by introducing market factors into the model. It illustrate a simple approach to the measurement of technology. This approach is based on the characteristic-space paradigm of technology. A relative ranking of technological sophistication for a product is measurable as a set of characteristics. The main feature of the proposed approach is the combination of technical factors and market factors. Technical factors are reflected in the definition of technological sophistication. Market factors are embraced in the determination of the relative importance assigned to each technology defining characteristics. Thus, the weight is determined by technical factors and market factors, which differentiates the study from the past based on judgmental technique such as experts' opinion.
Control systems are used to limit structural lateral deflections during large external loads such as winds and earthquakes. Most recently, the semi-active control approach has grown in popularity due to inexpensive control devices that consume little power. As a result, recently designed control systems have employed many semi-active control devices for the control of a structure. In the future, it is envisioned that structural control systems will be large-scale systems defined by high actuation and sensor densities. Decentralized control approaches have been used to control large-scale systems that are too complex for a traditional centralized approach, such as linear quadratic regulation (LQR). This paper describes the derivation of energy market-based control (EMBC), a decentralized approach that models the structural control system as a competitive marketplace. The interaction of free-market buyers and sellers result in an optimal allocation of limited control system resources such as control energy. The Kajima-Shizuoka Building and a 20-story benchmark structure are selected as illustrative examples to be used for comparison of the EMBC and centralized LQR approaches.
The field of marketing research in the satellite communication services is still in the early stage of its development. Particularly, in Korean domestic satellite service market, many theoretical and methodological opportunities now exist. In this paper we develop a model, which identifies target markets and promising application services in Korean satellite communication service Market. One key contribution of this paper is a modeling approach to the assessment of market potential and priorities of the application services in each Korean industry. We define and estimate the degree of attractiveness for each segmented market which represents the market potential estimated by current usage of terrestrial services and each market segment's willingness to adopt satellite technology. Since all possible satellite application services are not equally important in the market, they should be differentiated in terms of the likelihood of success. We introduce another index prioritizing application services by tying together three important factors affecting Korean satellite service demand. Some marketing implications of model results are also discussed. Finally the findings of our model are compared with those of other similar studies.
MAS based market simulator has attracted the attentions of people who are interested in using or developing electricity market simulator. MAS based approach makes it possible to model each market participant's strategic behaviors. Traditional market simulators have used optimization formulation to model market operation, which has been used since vertically integrated system. Optimization mainly uses cost minimization or welfare maximization of entire system. Therefore it is somehow difficult to model the independently strategic behaviors of market participants. MAS is one of AI technology based on distributed intelligence which makes it possible to model independently acting entities in competitive market. This paper proposes the method to model strategic participants in electricity market based on MAS.
Purpose: This study examines the market segmentation and strategy of PT INKA, a rolling stock manufacturer in Indonesia. Research design, data and methodology: The study used the MCDM (Multiple Criteria Decision Making) method specifically the AHP (Analytical Hierarchy Process). The AHP method was applied to identify the target market. This method or approach considers the market attractiveness and competitive strength criteria with quantified parameters. Results: a) Australia, Kenya, Tanzania, New Zealand, and India emerge as the top five target markets; b) There is justification for rolling stock manufacturers to allocate their resources in winning the market share. Conclusion: The main challenge confronting the rolling stock manufacturer is limited resources to acquire a particular market share despite abundant opportunities in this sector. Despite the mastery of technology and long experience in the industry, selecting a target market with multiple criteria could be difficult for an emerging rolling stock manufacturer in South East Asia.
In new deregulated electricity market, short-term price forecasting is key information for all market players. A better forecast of market-clearing price (MCP) helps market participants to strategically set up their bidding strategies for energy markets in the short-term. This paper presents a new prediction strategy to improve the need for more accurate short-term price forecasting tool at spot market using an artificial neural networks (ANNs). To build the forecasting ANN model, a three-layered feedforward neural network trained by the improved Levenberg-marquardt (LM) algorithm is used to forecast the locational marginal prices (LMPs). To accurately predict LMPs, actual power generation and load are considered as the input sets, and then the difference is used to predict price differences in the spot market. The proposed ANN model generalizes the relationship between the LMP in each area and the unconstrained MCP during the same period of time. The LMP calculation is iterated so that the capacity between the areas is maximized and the mechanism itself helps to relieve grid congestion. The addition of flow between the areas gives the LMPs a new equilibrium point, which is balanced when taking the transfer capacity into account, LMP forecasting is then possible. The proposed forecasting strategy is tested on the spot market of the Nord Pool. The validity, the efficiency, and effectiveness of the proposed approach are shown by comparing with time-series models
Efficient Market Hypothesis (EMH), states that at any point in time in a liquid market security prices fully reflect all available information. This paper presents a study of proving the hypothesis through daily Twitter sentiments using the hybrid approach of the lexicon-based approach and the naïve Bayes classifier. In this research we analyze the currency exchange rate movement of Indonesia Rupiah vs US dollar as a way of testing the Efficient Market Hypothesis. In order to find a correlation between the prediction sentiments from Twitter data and the actual currency exchange rate trends we collect Twitter data every day and compute the overall sentiment to label them as positive or negative. Experimental results have shown 69% correct prediction of sentiment analysis and 65.7% correlation with positive sentiments. This implies that EMH is semi-strong Efficient Market Hypothesis, and that public information provide by Twitter sentiment correlate with changes in the exchange market trends.
이 시대에 국경 없는 글로벌 시장(Global Market)의 무한경쟁시대 직면해 있음을 인식한 국내의 유수한 기업들이 과거 내수시장을 탈피하여 국제화를 지향하기 위한 글로벌 경영을 선언하고 초일류 제품디자인 개발을 시도하고 있다. 이 같은 현상은 글로벌 화된 제품디자인을 통해 마켓쉐어(Market Share)를 상승시키는데 그 중요성에 대한 인식이 커지고 있음을 반영한 것이다. 따라서 본 연구는 글로벌 제품디자인 개발의 접근을 인류문화의 기호론(嗜好論)과 디자인 측면에서 재해석하고, 또 인류 모두가 좋아하는 공통적 기호(嗜好)를 유추 또는 수용하여 접근할 수 있는 방법을 제시하는데 목표를 두었다. 글로벌 제품디자인 접근의 구성요소인 디자인과 커뮤니케이션 관계에서 기호론 적 표현컨셉트와 아이디어를 전개하는 방법을 합리적으로 체계화 하고자 하였다. 이를 위해 기호론 적 문헌 연구를 토대로 디자인 접근방법을 디자인 프로세스에서 적용시키면서 사용자와 디자인, 기업 이념과 기호론 적 표현에서 의사전달(Communication) 접근방식을 제시하였다. 그리고 우리의 전통문화에서 형태적 아이디어를 발췌하여 접근하는 가운데 화장품 용기디자인을 사례로 하였다.
Wind power producers face many regulation costs in deregulated environment, which remarkably lowers the value of wind power in comparison with conventional sources. One of these costs is associated with the real-time variation of power output and being paid in frequency control market according to the variation band. This paper presents a new approach to coordination of battery energy storage in wind generation system for reducing the payment in frequency control market. The approach depends on the statistic data of wind generation and the prediction of frequency control market price to determine the optimal variation band which is then kept by the real-time charging and discharging of batteries, ultimately the minimum cost of frequency regulation can be obtained. The optimization problem is formulated as trade-off between the decrease in the regulation payment and the increase in the cost of using battery, and vice versus. The approach is applied to a study case and the results of simulation show its effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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