This paper proposes Direct Load Control(DLC) operation scheme using a bidding system and the methodology to value proper quantity decided by the DLC program, which is a kind of resources for stabilization of electricity market price during peak times by managing consumer electricity demand. Since DLC program in Korea is based on the contract with the customers participating in this program, it is difficult to anticipate voluntary participation. That is, incentive for participants in DLC program is insufficient. To cope with this point, it is necessary to develop a new market mechanism and market compatible operation scheme for DLC programs. DLC market mechanism is deemed to be equipped with iterative bidding system, independent operation from energy market, and interactive with bidding information on energy market. With this market mechanism, it is important to find the optimal operation point of DLC allowing for the factors of stabilizing the electricity market price and compensating DLC implementation. This paper focuses on the mathematical approaches for the bid-based DLC operation scheme and examines several scenarios for the following technical justifications: 1) stabilization of electricity market price during peak times, 2) elasticity of demand.
In the framework of competitive electricity market, the Market Power due to the transmission congestion, lack of demand-side response, various uncertain factors etc. have been significant problem. This paper reviews the market rules of Korea power system and the uplift scheme for constrained on/off generators. Then, this paper points out several problems and the mitigation measures of local market power concerning the compensation for constrained-off generators.
With the growing competitive pressure from market participants, utilities, consumer and government, analyses of existing competitive electricity market become more important. The presence of congestion in the transmission system can significantly increase the potential of exercising market power. Since the congestion in the network depends on the several factors, the market power cannot be simply analyzed through the existing indices. This paper presents a systematic analysis on local market power under uniform pricing scheme and provides determining approach of the level of price cap as mitigation measure of the strategic market power.
시장세분화를 위해 일반변수와 트랜잭션 기반 변수를 동시에 사용하는 하이브리드 방법이 널리 사용되고 있지만, 하이브리드 방법에는 일반변수의 기준에 따라 정확하게 세분화가 되지 않는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결함과 동시에 상품 정보를 이용한 네트워크 분석을 활용하는 새로운 시장세분화 방법을 개발하는 것을 목표로 한다. QAP 상관관계분석을 이용하여 상품네트워크의 유사도를 계산하는 새로운 시장세분화 방법은 일반 변수 기준으로 시장을 명확하게 세분화하고, 상품 정보를 기반으로 하여 세분화된 집단 간의 구매패턴을 효과적으로 비교할 수 있도록 하는 장점을 갖고 있다. 본 연구를 통해 개발된 상품구매정보를 활용한 네트워크 기반 시장세분화 방법의 활용 가능성과 성과를 입증하기 위해 실제 운영중인 온라인 쇼핑몰의 고객정보와 상품구매정보를 수집하여 시장세분화 방법의 절차를 설명하고 결과를 제시한다. 본 연구에서 제안된 시장세분화방법은 기본적인 고객정보 및 상품구매정보를 이용하여 상품구매패턴이 유사한 고객 집단을 인구통계학적인 일반변수 기준으로 세분화할 수 있기 때문에 대다수의 온 오프라인 유통업체에서 폭넓은 활용이 가능할 것으로 기대된다.
The United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC) is an international environmental treaty to stabilize greenhouse gas concentrations in the atmosphere. In order to fulfil the commitments of the countries in an economically efficient way, the UNFCCC adapted the emission trading scheme in the Kyoto Protocol. If the UNFCCC's scheme is enforced in the country, considerable changes in electric power industry are expected due to the imposed greenhouse gas emission reduction. This paper proposes a game theoretic model of the case when generation companies participate in both competitive electricity market and emission market simultaneously. The model is designed such that generation companies select strategically between power quantity and greenhouse gas reduction to maximize their profits in both markets. Demand function and Environmental Welfare of emission trading market is proposed in this model. From the simulation results using the proposed model the impact of the emission trading on generation companies seems very severe in case that the emission prices are significantly high.
Collaborative filtering, among other recommender systems, has been known as the most successful recommendation technique. However, it requires the user-item rating data, which may not be easily available. As an alternative, some collaborative filtering algorithms have been developed recently by utilizing the market basket data in the form of the binary user-item matrix. Viewing the recommendation scheme as a two-class classification problem, we proposed a new collaborative filtering scheme using a regularized discriminant analysis applied to the binary user-item data. The proposed discriminant model was built in terms of the major principal components and was used for predicting the probability of purchasing a particular item by an active user. The proposed scheme was illustrated with two modified real data sets and its performance was compared with the existing user-based approach in terms of the recommendation precision.
본고는 산출물시장이 과점적이고 동질적 상품이 거래되어 기업들이 생산량 경쟁을 하고 배출권시장은 완전경쟁적일 경우, 기업이 지출하는 저감투자량의 적절성을 이론적으로 분석한다. 산출물시장이 완전경쟁적일 때와는 달리 저감투자는 직접적으로 배출비용을 줄이는 효과 이외에 다른 기업의 산출물을 줄이는 간접적 효과를 발생시킨다. 균형하에서의 저감투자량은 사회적으로 최적인 저감투자량에 비해 생산량 대비 과잉투자를 야기하여 투자배분을 왜곡한다. 본고는 또한 불완전경쟁시장이 배출권 거래제도하에서 발생시킬 수 있는 비효율성의 제반 요인들을 검토하고 정책적 시사점을 제시한다.
Transmission pricing is one of important issues related to competitive electricity markets since rational pricing scheme ensures a fair competition between this market participants. Transmission pricing scheme is classified briefly into marginal cost pricing and embedded cost pricing. In economic efficiency, marginal cost pricing is more adequate for competitive electricity market. However, this pricing scheme requires revenue reconciliation since it cannot ensure full recovery of Transco's revenue requirements. This paper presents a new revenue reconciliation to maximize social welfare. For this analysis, this paper provides the results applied by various revenue reconciliation methodologies.
Korea's economy has shown recovery since the global financial crisis in 2008. In the year 2010, Korea's export volume reached US D 467.4 billion and Korea is one of the main producer of IT equipment, electronics, ship-buildings, chemicals and automobiles. In particular, IT industry is one of the largest portion in Korea's export industries. The reason of the performance is that we develop innovative products to overseas markets and continued it. Also, there has been export support or promotion scheme in Korea. In this study, We need to evaluate the current system of export support and derive future challenges. This article has been studied to investigate relationship between export promotion and export performance. So, We classify export promotion program into 7 group(IT package, Market pioneers, Overseas exhibition, consultation invited buyers, International IT market research, Small Business IT export counseling center, Overseas marketing online) and the export performance was considered as the dependent variable. So the result are as follows. Factors on IT package, Market pioneers, overseas exhibition, International IT market research have been identified as influencing. and consultation invited buyers, Small Business IT export counseling center and Overseas marketing online have been identified as unimportant factor. So, We have to develop those Factors(IT package, Market pioneers, overseas exhibition, International IT market research) in the direction of strengthening the development of export support scheme.
본 논문에서는 SVM과 협업적 필터링을 이용한 소비자 맞춤형 시장 분석 기법을 제안하였다. 제안하는 소비자 맞춤형 시장 분석 기법은 DC(Data Classification) 모듈, ICF(Improved Collaborative Filtering) 모듈, 그리고 CMA(Customized Market Analysis) 모듈로 구성된다. DC 모듈은 SVM을 이용하여 온 오프라인 쇼핑몰과 전통시장의 특성을 가격, 품질평가, 주력상품으로 분류하고, ICF 모듈은 나이 가중치와 직업 가중치를 추가한 유사도를 생성하고, 사용자들간의 구매 아이템에 대한 유사도를 이용하여 네트워크를 생성하고, 이웃 노드의 추천 리스트를 생성한다. 그리고 CMA 모듈은 DC모듈의 데이터 분류 결과와 ICF 모듈의 추천 리스트를 이용하여 사용자 맞춤형 시장 분석 결과를 제공한다. 제안된 사용자 맞춤형 추천리스트와 기존의 사용자기반 추천 리스트를 비교한 결과, 기존의 협업적 필터링기법을 이용한 추천리스트의 경우, precision는 0.53, recall은 0.56, F-measure은 0,57인데 반해, 제안하는 소비자 맞춤형 추천리스트는 precision이 0.78, recall은 0.85, 그리고 F-measure은 0.81로 나타났다. 즉, 제안하는 소비자 맞춤형 추천리스트가 좀 더 정확한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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