Many markets are forecast to see significant changes due to the growth of electronic commerce made possible by the internet. The way of doing business with internet affects the market mechanism. It is now over 10 years since Malone et al(1987) set out their hypothesis on electronic markets, and electronic hierarchies. An electronic market is an interorganizational information system through which multiple buyers and sellers interact to accomplish one or more of the following market-making activities. And they predicted that markets evolve toward electronic markets, by reducing search cost, which may result in significantly. higher price competition among sellers and therefore lower prices for buyers. And the degree of two factors; asset specificity and uncertainty, affect the market mechanism. Products with low asset specificity and low uncertainty are compatible with a market relationship while the greater the asset specificity and uncertainty, the more likely it is to favour a hierarchical structure. Based on the these researches, we observed and analyzed a case study of market mechanism in Internet business. We found the fact that even though Internet could make the business environment in which lots of buyers and suppliers participate, electronic market will evolve market mechanism. 1 analyzed two factors, which affected market evolution. First, When Asset specificity is low in electronic commerce, market structure should be preferred to hierarchical structure. Second, When transaction uncertainty is low in electronic commerce, market structure should be preferred In hierarchical structure. This research covers conceptual and empirical aspects on electronic market structure. Future research should be variously done about the influential factors of electronic market mechanism.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.283-286
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2007
This paper proposes a genetic algorithm (GA) approach to instance selection in case-based reasoning (CBR) for the prediction of Korea Stock Price Index (KOSPI). CBR has been widely used in various areas because of its convenience and strength in complex problem solving. Nonetheless, compared to other machine learning techniques, CBR has been criticized because of its low prediction accuracy. Generally, in order to obtain successful results from CBR, effective retrieval of useful prior cases for the given problem is essential. However, designing a good matching and retrieval mechanism for CBR systems is still a controversial research issue. In this paper, the GA optimizes simultaneously feature weights and a selection task for relevant instances for achieving good matching and retrieval in a CBR system. This study applies the proposed model to stock market analysis. Experimental results show that the GA approach is a promising method for instance selection in CBR.
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.
This empirical study analyzed the policy effect of deregulation in oil product prices. To investigate the effect of deregulation, it is tested whether gasoline prices are determined by market power. Also, the role of government in gasoline tax system is investigated. The empirical analysis has been done by using error correction model. The major findings are as follows. First of all, no significant empirical evidence is found to support that the deregulation affects the determination of gasoline prices. Secondly, the short-term CIF elasticity is estimated to be 0.14. This finding implies that if CIF increases 10%, the gasoline prices increase 1.4%. Finally, the investigation on government role in deregulated market shows that the government has still exercise the power of control through the tax system. For example, the government is seemed to increase the gasoline price more than the increase amount caused by the international oil prices and the exchange rates, because of the intention to achieve the internal revenue increases and lead to gasoline conservation.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.22
no.2
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pp.1-4
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2015
Qualification includes all activities to demonstrate that a product meets and exceeds the reliability goals. Manufacturers need to spend time and resources for the qualification processes under the pressure of reducing time to market, as well as offering a competitive price. Failure to qualify a product could result in economic loss such as warranty and recall claims and the manufacturer could lose the reputation in the market. In order to provide valid and reliable qualification results, manufacturers are required to make extra effort based on the operational and environmental characteristics of the product. This paper discusses optimal interval censoring design for reliability prediction of electronic packages under limited time and resources. This design should provide more accurate assessment of package capability and thus deliver better reliability prediction.
It has been the paradigm of game theory that more than two utilities compete and determine the price and amount of dispatch. In order for this theory to be available on real power system, it is necessary to consider the transmission costs as well as the generation costs. In addition Independent System Operator(ISO) should be able to mitigate the congestion, recover the transmission costs and provide information for long-term capacity investment by devising reasonable pricing schemes for the transmission services. Generators also have to take the transmission costs into account when building the bidding strategies. This paper proposes an approach to analyzing the profit maximizing game considering the transmission cost in a competitive electricity market.
Agriculture is a primary industry that influenced by the weather or meterological factors more than other industry. Global warming and worldwide climate changes, and unusual weather phenomena are fatal in agricultural industry and human life. Therefore, many previous studies have been made to find the relationship between weather and the productivity of agriculture. Meterological factors also influence on the distribution of agricultural product. For example, price of agricultural product is determined in the market, and also influenced by the weather of the market. However, there is only a few study was made to find this link. The objective of this study is to investigate the effects of meterological factors on the distribution of agricultural products, focusing on the distribution of chinese cabbages. Chinese cabbage is a main ingredient of Kimchi, and basic essential vegetable in Korean dinner table. However, the production of chinese cabbages is influenced by weather and very fluctuating so that the variation of its price is so unstable. Therefore, both consumers and farmers do not feel comfortable at the unstable price of chinese cabbages. In this study, we analyze the real transaction data of chinese cabbage in wholesale markets and meterological factors depending on the variety and geography. We collect and analyze data of meterological factors such as temperatures, humidity, cloudiness, rainfall, snowfall, wind speed, insolation, sunshine duration in producing and consuming region of chinese cabbages. The result of this study shows that the meterological factors such as temperature and humidity significantly influence on the volume and price of chinese cabbage transaction in wholesale market. Especially, the weather of consuming region has greater correlation effects on transaction than that of producing region in all types of chinese cabbages. Among the whole agricultural lifecycle of chinese cabbages, 'seeding - harvest - shipment - wholesale', meterological factors such as temperature and rainfall in shipment and wholesale period are significantly correlated with transaction volume and price of crops. Based on the result of correlation analysis, we make a regression analysis to verify the meterological factors' effects on the volume and price of chines cabbage transaction in wholesale market. The results of stepwise regression analysis are shown in
and
. The type of chinese cabbages are categorized by 5 types, i.e. alpine, gimjang for winter, spring, summer, and winter crop, and all of the regression models are shown significant relationship. In addition, meterological factors in shipment and wholesale period are entered more in regression model than those in seeding and harvest period. This result implies that weather in consuming region is also important in the distribution of chinese cabbages. Based on the result of this study, we find several implications and recommendations for policy makers of agricultural product distribution. The goal of agricultural product distribution policy is to insure proper price and production cost for farmers and provide proper price and quality, and stable supply for consumers. Therefore, coping with the uncertainty of weather is very essential to make a fruitful effect of the policy. In reality, very big part of consumer price of chinese cabbage is made up of the margin of intermediaries, because they take the risk. In addition, policy makers make efforts for farmers to utilize AWIS (Agricultural Weather Information System). In order to do that, it should integrate the relevant information including distribution and marketing as well as production. Offering a consulting service to farmers about weather management is also expected to be a good option in agriculture and weather industry. Reflecting on the result of this study, the distribution authorities can offer the guideline for the timing and volume of harvest, and it is expected to contribute to the stable equilibrium of supply and demand of agricultural products.
Recently as ubiquitous environment comes to the fore, information density is raised and enterprise is being able to capture and utilize customer-related information at the same time when the customer purchases a product. In this environment, a need for the recommender systems which can deliver proper information to the customer at the right time and right situation is highly increased. Therefore, the research on recommender systems continued actively in a variety of fields. Until now, most of recommender systems deal with item recommendation. However, in the market in ubiquitous environment where the same item can be purchased at several stores, it is highly desirable to recommend store to the customer based on his/her contextual situation and preference such as store location, store atmosphere, product quality and price, etc. In this line of research, we proposed the store recommender system using customer's contextual situation and preference in the market in ubiquitous environment. This system is based on collaborative filtering and Apriori algorithms. It will be able to provide customer-centric service to the customer, enhance shopping experiences and contribute in revitalizing market in the long term.
With the recent development of the art distribution system, interest in art investment is increasing rather than seeing art as an object of aesthetic utility. Unlike stocks and bonds, the price of artworks has a heterogeneous characteristic that is determined by reflecting both objective and subjective factors, so the uncertainty in price prediction is high. In this study, we used LSTM Recurrent Neural Network deep learning model to predict the auction winning price by inputting the artist, physical and sales charateristics of the Korean artist. According to the result, the RMSE value, which explains the difference between the predicted and actual price by model, was 0.064. Painter Lee Dae Won had the highest predictive power, and Lee Joong Seop had the lowest. The results suggest the art market becomes more active as investment goods and demand for auction winning price increases.
Journal of the Korean Institute of Rural Architecture
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v.17
no.1
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pp.1-8
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2015
The purpose of this study is to consider activation methods of traditional markets in Jinju city through questionnaire and field survey. Research framework is summarized into two categories: physical environment and operation program. The results are as follows: 1) the gross profit on sales has been decreased continuously and the main causes of that have been recognized as insufficiency of parking lots and convenient facilities and deterioration of environment in spite of facilities modernization project; 2) consumers visited a traditional market because of proper price and reliance on goods, etc. However, they were not satisfied with the physical environment such as parking lots and resting spaces and the operation program such as cultural event and performance. In conclusion it was thought that activation methods of traditional market would be related to the improvement plan in the physical aspect such as parking lots, walkway, convenient and crime prevention facilities and in the operation program aspect such as cultural event, marketing, management consulting, information infrastructure, and delivery system.
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