해외건설 프로젝트를 기획하고 수행하는 과정에서 현지 시장의 상황을 신속하고 정확하게 파악하는 것은 수익성 창출에 매우 큰 영향을 미친다. 뉴스기사 데이터는 정치, 경제, 사회 등 다양한 관한 정보를 담고 있기 때문에 시장의 상황을 파악하는 데 사용할 수 있는 좋은 데이터이다. 텍스트의 형태로 존재하는 대량의 뉴스기사 데이터로부터 정보를 추출하고 내용을 요약하는 과정에서 인력, 비용, 시간의 소모를 줄이기 위해 텍스트마이닝 기술이 필요하다. 본 연구에서는 뉴스기사에 다양한 주제가 공존한다는 특성으로 인해 발생하는 정보 추출의 한계를 극복하기 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation) 방법론을 사용하여 토픽 모델링을 수행했다. 문서 집단에 존재하는 주제의 개수가 10개라고 가정했을 때, 이용자들의 편의 증진을 위한 프로젝트(2번 주제)와 아프리카 지역의 빈곤 문제를 해결하기 위한 민간 차원의 지원(4번 주제) 등의 주제 집단이 존재하는 것을 확인했다. 이와 같이 문서 집단의 주제를 구분함으로써 더욱 의미있는 정보를 추출하고, 요약 결과의 활용성을 높일 수 있다.
In this paper, a new probabilistic generation modeling method which can address the characteristics of changed electricity industry is proposed. The major contribution of this paper can be captured in the development of a probabilistic generation modeling considering generator maintenance outage and in the classification of market demand into multiple demand clusters for the applications to electricity markets. Conventional forced outage rates of generators are conceptually combined with maintenance outage of generators and, consequently, effective outage rates of generators are newly defined in order to properly address the probabilistic characteristic of generation in electricity markets. Then, original market demands are classified into several distinct demand clusters, which are defined by the effective outage rates of generators and by the inherent characteristic of the original demand. We have found that generators have different effective outage rates values at each classified demand cluster, depending on the market situation. From this, therefore, it can be seen that electricity markets can also be classified into several groups which show similar patterns and that the fundamental characteristics of power systems can be more efficiently analyzed in electricity markets perspectives, for this classification can be widely applicable to other technical problems in power systems such as generation scheduling, power flow analysis, price forecasts, and so on.
In this paper, a new probabilistic generation modeling method which can address the characteristics of changed electricity industry is proposed. The major contribution of this paper can be captured in the development of a probabilistic generation modeling considering generator maintenance outage and in the classification of market demand into multiple demand clusters for the applications to electricity markets. Conventional forced outage rates of generators are conceptually combined with maintenance outage of generators and, consequently, effective outage rates of generators are new iy defined in order to properly address the probabilistic characteristic of generation in electricity markets. Then, original market demands are classified into several distinct demand clusters, which are defined by the effective outage rates of generators and by the inherent characteristic of the original demand. We have found that generators have different effective outage rates values at each classified demand cluster, depending on the market situation. From this, therefore, it can be seen that electricity markets can also be classified into several groups which show similar patterns and that the fundamental characteristics of power systems can be more efficiently analyzed in electricity markets perspectives, for this classification can be widely applicable to other technical problems in power systems such as generation scheduling, power flow analysis, price forecasts, and so on.
Since the passing of the Personal Information Act in March 2011 and its initial introduction in September, over the one year to date diverse security devices and solutions have been flowing into the market to enable observance of the relevant laws. Beginning with security consulting, corporations and institutions have focused on technology-based business in order to enable observance of those laws competitively in accordance with 6-step key procedures including proposal, materialization, introduction, construction, implementation, and execution. However there has not been any investment in human resources in the field of education such as technology education and policy education relative to the most important human resources field nor investment in professionals in the organization for the protection of personal information or in human resources for operating and managing IT infrastructure for actual entire personal information such as special sub-organizations. In this situation, as one process of attracting change from the nature of the technology-based security market toward a professional human resource-based security infrastructure market, it is necessary to conduct research into standardization modeling concerning special organizational composition and a management system for the protection of personal information.
The purpose of this study is to explore the structure of social discourse on aging in Korea by analyzing newspaper articles on aging. The analysis is composed of three steps: first, data collection and preprocessing; second, identifying the latent topics; and third, observing yearly dynamics of topics. In total, 1,472 newspaper articles that included the word "aging" within the title were collected from 10 major newspapers between 2006 and 2019. The underlying topic structure was analyzed using Latent Dirichlet Allocation (LDA), a topic modeling method widely adopted by text mining academics and researchers. Seven latent topics were generated from the LDA model, defined as social issues, death, private insurance, economic growth, national debt, labor market innovation, and income security. The topic loadings demonstrated a clear increase in public interest on topics such as national debt and labor market innovation in recent years. This study concludes that media discourse on aging has shifted towards more productivity and efficiency related issues, requiring older people to be productive citizens. Such subjectivation connotes a decreased role of the government and society by shifting the responsibility to individuals not being able to adapt successfully as productive citizens within the labor market.
Thanks to the development of social media, general users become information and knowledge providers. But customers also feel difficulty to decide their purchases due to numerous information. Although recommender systems are trying to solve these information/knowledge overload problem, it may be asked whether they can honestly reflect customers' preferences. Especially, customers in book market consider contents of a book, recency, and price when they make a purchase. Therefore, in this study, we propose a methodology which can reflect these characteristics based on topic modeling and provide proper recommendations to customers in book market. Through experiments, our methodology shows higher performance than traditional collaborative filtering systems. Therefore, we expect that our book recommender system contributes the development of recommender systems studies and positively affect the customer satisfaction and management.
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.
This study investigates market barriers in increasing the market share of Alternative Fuel Vehicles (AFVs). In particular, this study first conceptualizes the AFVs market model with the aid of generic system archetypes suggested by Wolstenholme. Among four generic system archetypes suggested by Wolstenholme, the market structure of AFVs can be explained by the 'relative achievement' archetype. Starting from the generic system archetype, this study extends the model boundary step by step to take account of various model assumptions necessary to simulate the model numerically. If there is a significant network effect on vehicle operating costs, it is difficult to achieve the shift to AFVs even in the long term without a policy intervention because the car market is locked into the current structure. There are several possible policy options to break the 'locked-in' structure of the car market, such as subsidies on vehicles, subsidies on fuels, and a niche management policy.
Market price and curtailment amounts of the Demand Resource Market(DRM) are determined by competition between electricity consumers. An important aspect of the DRM involves the assessment of strategic behavior of participants for maximizing their profits. This paper presents economic equilibrium models for simulating imperfect competition among electricity consumers in the DRM and analyzes the models at Nash Equilibrium of Game Theory. The proposed demand functions and supply functions of DRM are based on the Demand Resource Market Rules in Korean electricity market. Simulation results show that the models are adequate for obtaining Nash Equilibrium of consumers' competitive curtailment.
Lee, Woojoo;Choi, Yang Ho;Kim, Changki;Ahn, Jae Youn
Communications for Statistical Applications and Methods
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제25권2호
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pp.185-197
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2018
Measuring market fear is an important way of understanding fundamental economic phenomena related to financial crises. There have been several approaches to measure market fear or panic level in a financial market. Recently, herd behavior has gained its popularity as important economic phenomena explaining the fear in the financial market. In this paper, we investigate herd behavior in global stock markets with a focus on intercontinental comparison. While various risk measures are available for the detection of herd behavior in the market, we use the standardized herd behavior index in Dhaene et al. (Insurance: Mathematics and Economics, 50, 357-370, 2012b) and Lee and Ahn (Dependence Modeling, 5, 316-329, 2017) for the comparison of herd behaviors in global stock markets. A global stock market data from Morgan Stanley Capital International is used to study herd behavior especially during periods of financial crises.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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