Agent technology has been widely applied in today's electronic business, such as mobile agents, multi-agent information systems, etc. In particular, multi-agent systems have been applied as powerful simulation tools to study complex business networks composed of various self-interested trading firms and/or human beings. In this paper, we build an integrated model that consists of a multi-agent B2C market model and a B2B trade network model, and incorporate more reality than much of prior work. Then with this model, we carry out experimental studies on two different strategies that are common in electronic business - 'loyal' strategy (retailers try to build stable cooperation with suppiers to ensure material supply) and 'cost-saving' strategy (retailers try to reduce cost by choosing suppliers with lower wholesale price).
Today's product development requires simultaneous satisfaction of low cost, high quality and fast time to market. It is, however, difficult for product designers and engineers to achieve this goal due to too many requirements. This study shows integrated Computer Aided Engineering (CAE) approach can help to achieve such goal. CAE can not only support designers when decision needs to be made during concept design period but also provide evaluation of the designed parts and guidance to the best design of products during detail design period. Furthermore, integration with virtual prototyping concept can reduce number of actual prototyping and consequently reduce product development cost and time considerably. In order to demonstrate its possibility, example of washing machine development using CAE and its results are presented in this study.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제7권3호
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pp.15-25
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2017
The existence of material price volatility in construction projects puts forward substantial risks for all parties involved. Depending on the parties involved in the project, type of contracts, and state of the market various risk management strategies are practiced by contracting parties to manage project risks related to price volatility. Unfortunately, in many cases companies fail to select an adequate approach to better manage volatilities of material prices due to the lack of a decision support system to aid in the selection of an appropriate strategy based on the project characteristics. The aim of this study is to identify critical project factors and align them to documented strategies to manage price volatility based on an extensive literature review and industry interviews. This study found Integrated Project Delivery (IPD) as the ideal strategy with respect to project duration; quantitative risk management methods with respect to the cost; and Price Adjustment Clauses (PAC) with respect to the risk allocation, as the top price volatility management strategies.
The importance and necessity of conducting studies on area outage cost assessment have been increasingly important in recent years due to the competitive electricity market environment. The objective of operational issues would be to minimize the total area cost while satisfying all associated system constrains of each area[2]. This paper presents a methodology of the Area annual outage cost assessment by probabilistic reliability evaluation using TRELSS program for KEPCO system. The interrupted energy assessment rate (IEAR) is evaluated by macro approach that is using relations between GRDP and the electrical energy demand. The Expected Energy Not Supplied (EENS) of each area was evaluated using the Transmission Reliability Evaluation for Large-Scale Systems (TRELSS) Version 6_2, a program developed by EPRI are introduced in this paper.
Sungjoo Hwang;Moonseo Park;Hyun-Soo Lee;Hyunsoo Kim
국제학술발표논문집
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The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.1-6
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2011
As large-scale building projects have recently increased for the residential, commercial and office facilities, construction costs for these projects have become a matter of great concern, due to their significant construction cost implications, as well as unpredictable market conditions and fluctuations in the rate of inflation during the projects' long-term construction periods. In particular, recent volatile fluctuations of construction material prices fueled such problems as cost forecasting. This research develops a time series model using the Box-Jenkins approach and material price time series data in Korea in order to forecast trends in the unit prices of required materials. Building information modeling (BIM) approaches are also used to analyze injection times of construction resources and to conduct quantity take-off so that total material prices can be forecast. To determine an optimal time series model for forecasting price trends, comparative analysis of predictability of tentative autoregressive integrated moving average (ARIMA) models is conducted. The proposed BIM-based time series forecasting model can help to deal with sudden changes in economic conditions by estimating material prices that correspond to resource injection times.
Total Transfer Capability (TTC) should be pre-determined in order to estimate Available Transfer Capability (ATC). Typically, TTC is determined by considering three categories; voltage, stability and thermal limits. Among these, thermal limits are treated mainly in this paper on the evaluation of TTC due to the relatively short transmission line length of Korea Electric Power Corporation (KEPCO) system. This paper presents a new approach to evaluate the TTC using the Dynamic Line Rating (DLR) for the thermal limit. Since the approach includes not only traditional electrical constraints but also real-time environmental constraints, this paper obtains more cost-effective and exact results. A case study using KEPCO system confirms that the proposed method is useful for real-time operation and the planning of the electricity market.
This paper presents a unique approach to scheme a demand response (DR) program in the electricity market from a customer-oriented perspective, which is based on the analytic hierarchy process (AHP). The proposed program is designed as an incentive-based program (IBP) considering Korea power systems with the cost-based generation pool (CBP). And the proposed DR program has the objective to maximize social welfare corresponding customers‘ participation and the constraints including incentive payments, the specific load curtailment conditions and reserve-margin criterion. A test system for the case study is used to demonstrate the usefulness and applicability of the proposed approach, and the load profiles with the proposed DR program are obtained. The results show not only the revenue attributable to the avoided costs but also enhancement of system reliability.
본 논문은 작년도 국책 과제의 하나인 "16 bit 따이크로컴퓨터 개발"에서 개발친 16bit 마이 크로컴퓨터를 위한 주기억 시스템 개발에 관하여 기술한다. 이 주기억 시스템은 ECC 기능을 갖고 있으au IEEE-796 bus를 이용했다. 설계과정에서는 top-down 방식을 따랐으며 시험과정에 bottom-up 방식을 따랐다. 이렇게 해서 개발된 기억 보오드는 미국에서 시판되고 있는 것보다도 좋은 성능을 발휘했으며 가격도 저렴하다.
전월세 전환율이 시장이자율 또는 임대인의 기대수익률이라면 전국의 전월세 전환율은 동일하여야 한다. 그러나 전월세 전환율은 항상 시장이자율보다 높은 수준을 유지하고 있다. 본 연구는 임대주택의 공급원가 구성요소를 현재의 주택가격, 시장이자율, 감가상각비, 보유세, 그리고 임대차에 따른 위험이 존재할 경우 위험프리미엄으로 파악하고 현재의 주택가격과 각 요소와의 관계를 파악함으로써 주택임차료를 현재 가격으로 표현하였다. 이를 통해 주택가격의 변동 폭을 암묵적으로 가정하거나 전월세 전환율에 현재의 주택가격이 반영되지 못한 단점을 극복하였다. 본 연구는 임대주택의 공급 원가를 구성 요소 간의 조합으로 표현함으로써 전월세 전환율이 시장이자율이 아니라 임대인의 필수수익률 또는 요구수익률임을 밝혔다. 이는 전월세 전환율이 항상 시장이자율보다 높은 현상도 설명할 수 있을 뿐만 아니라 전월세 전환율의 지역별 차이 및 주택 유형별 차이가 발생하는 원인도 설명할 수 있다.
As the important breakthrough continues in the field of machine learning and artificial intelligence recently, there has been a growing interest in the analysis and the utilization of the big data which constitutes a foundation for the field. In this background, while the economic value of the data held by the corporates and public institutions is well recognized, the research on the evaluation of its economic value is still insufficient. Therefore, in this study, as a part of the economic value evaluation of the data, we have conducted the economic value measurement of the data generated through the small business guarantee program of Korean Federation of Credit Guarantee Foundations (KOREG). To this end, by examining the previous research related to the economic value measurement of the data and intangible assets at home and abroad, we established the evaluation methods and conducted the empirical analysis. For the data value measurements in this paper, we used 'cost-based approach', 'revenue-based approach', and 'market-based approach'. In order to secure the reliability of the measured result of economic values generated through each approach, we conducted expert verification with the employees. Also, we derived the major considerations and issues in regards to the economic value measurement of the data. These will be able to contribute to the empirical methods for economic value measurement of the data in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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