Purpose: The purpose of this study is to examine the growth and change process of Korean cosmetic market that has grown more than three times since 2000. It also examined how the growth and decline of the cosmetics brands are related to the change of the cosmetic distribution structure. Research methodology: This study tried to classify the change of the Korean cosmetics market into four stages based on the market sales information. It analyzed the sales information of Korean cosmetic companies and the relationship with the sales of the brands by distribution channel. Results: One-brand store channel had played a leading role in the market growth, and multi-brand stores have grown and a number of brands also grew through that channel since 2013. Since 2016, multi-brand stores have continued to grow and have dominated the market beyond one-brand store channel. Conclusions: The changes in sales of domestic cosmetics companies have been classified based on the distribution channel type in four stages: the emergence of one-brand store, the growth of one-brand store channel, the growth of multi-brand store channel, and the decline of one-brand store channel. In conclusion, multi-brand store channels have recently grown in the Korean cosmetics market, and this trend is expected to continue.
Distributed planning and decision making can be beneficial from the robustness, adaptability and fault tolerance in multi-robot systems. Distributed mechanisms have not been employed in three dimensional transportation systems namely aerial and underwater environments. This paper presents a distributed cooperation mechanism on multi robot transportation problem in three dimensional environments. The cooperation mechanism is based on artificial capital market, a newly introduced market based negotiation protocol. In the proposed mechanism contributing in transportation task is defined as asset. Each robot is considered as an investor who decides if he is going to invest on some assets. The decision is made based on environmental constraint including fuel limitation and distances those are modeled as capital and cost. Simulations show effectiveness of the algorithm in terms of robustness, speed and adaptability.
A multi-agent system designed to represent newly deregulated electricity markets in the USA is aimed at testing the capability of the multi-agent model to replicate the observed price behavior in the wholesale market and developing a smart business intelligence which quickly searches the optimum offer strategy responding to the change in market environments. Simulation results show that the optimum offer strategy is to withhold expensive generating units and submit relatively low offers when demand is low, regardless of firm size; the optimum offer strategy during a period of high demand is either to withhold capacity or speculate for a large firm, while it is to be a price taker a small firm: all in all, the offer pattern observed in the market is close to the optimum strategy. From the firm's perspective, the demand-side participation as well as the intense competition dramatically reduces the chance of high excess profit.
In this study, we determined the characteristics and importance of market maven to today's fashion retailers. Market maven is defined as an individual who is highly involved in the marketplace and takes a role as an information diffuser. In order to identify market maven, a total of 415 data were collected from 30-40 consumers who purchased fashion items from the various types of retailers. The data were divided into three groups based on the average score of summated market maven's scale, and the high group was referred to as "market mavens." Results suggested that the market mavens existed in the fashion retailing market and presented the differences from the other two groups. The market maven group spent more and purchased more fashion items than the other groups. With respect to shopping behavior, the market maven group was more likely to browse and bargain hunt when shopping, and showed higher mean scores on impulse buying and overall satisfaction. In addition, market maven tended to purchase fashion items from different types of retailers including online channel. Accordingly, market mavens seemed to present common characteristics with heavy browser, recreational shopper, and/or multi-channel shopper. Market mavens showed shopping enjoyment characteristics when searching for market-related information from various retailers, hence this segment should be the essential target market in the multi-channel retailing environment.
The goal of this research is to propose a way to maximize small modular reactor (SMR) utilization to gain better market feasibility in support of carbon neutrality. For that purpose, a comprehensive tool was developed, combining off-design thermohydraulic models, economic objective models (levelized cost of electricity, annual profit), non-economic models (saved CO2), a parameter input sampling method (Latin hypercube sampling, LHS), and a multi-objective evolutionary algorithm (Non-dominated Sorting Algorithm-2, NSGA2 method) for optimizing a SMR-combined heat and power cycle (CHP) system design. Considering multiple objectives, it was shown that NSGA2+LHS method can find better optimal solution sets with similar computational costs compared to a conventional weighted sum (WS) method. Out of multiple multi-objective optimal design configurations for a 105 MWe design generation rating, a chosen reference SMR-CHP system resulted in its levelized cost of electricity (LCOE) below $60/MWh for various heat prices, showing economic competitiveness for energy market conditions similar to South Korea. Examined economic feasibility may vary significantly based on CHP heat prices, and extensive consideration of the regional heat market may be required for SMR-CHP regional optimization. Nonetheless, with reasonable heat market prices (e.g. district heating prices comparable to those in Europe and Korea), SMR can still become highly competitive in the energy market if coupled with a CHP system.
Purpose - This study examines a bundling effect on production and distribution in a patent-protected industry. Despite the heavy use of bundling strategies in the information and technology industry, literature has paid scant attention to bundling of intellectual property rights. This study examines a theoretical exploration of the bundling effect on licensing behavior. Research design, data, and methodology - To address this behavior, we build a simplified model consisting of three stages: 1) bundling decision, 2) licensing agreement, and 3) competition. The subgame perfect Nash equilibrium is applied to the model. Results - A single-patent holder with superior technology grants its own license to the multiple-patent firm, thereby leaving the market. Anticipating the single right holder's licensing strategy, the multiple-patent firm offers a bundle, making the single-right holder's bargaining position weaker. Conclusions - Bundling is an effective business strategy, resulting in multiple products for a firm as it faces other firms with single-product lines in each market. Taking advantage of the multi-patent or multi-product lines, the firm utilizes the bundling strategy obtaining better technology from the standalone single-patent firms.
This paper presents a model of competitive positioning and pricing of new products in a multi-segmented market. The segments in the market are located on a multi-dimensional discrete attribute space with fixed demands. Firms launch products sequentially on the attribute space, incurring fixed and variable costs, and then decide on their product prices. Each firm acts to maximize its profit. Market share of a firm is determined by the position and price of Its product. We provide sufficient conditions for the existence and uniqueness of Nash equilibrium Another equilibrium concept is Introduced and related to the Nash equilibrium. A heuristic algorithm based on genetic algorithms is designed to obtain the Nash equilibrium.
Quality function deployment (QFD) is a useful method in product design and development to maximize customer satisfaction. In the QFD, the technical attributes (TAs) affecting the product performance are identified, and product performance is improved to optimize customer requirements (CRs). For product development, determining the optimal levels of TAs is crucial during QFD optimization. Many optimization methods have been proposed to obtain the optimal levels of TAs in QFD. In these studies, the levels of TAs are assumed to be continuous while they are often taken as discrete in real world application. Another assumption in QFD optimization is that the requirements of the heterogeneous customers can be generalized and hence only one house of quality (HoQ) is used to connect with CRs. However, customers often have various requirements and preferences on a product. Therefore, a product market can be partitioned into several market segments, each of which contains a number of customers with homogeneous preferences. To overcome these problems, this paper proposes an optimization approach to find the optimal set of TAs under multi-segment market. Dynamic Programming (DP) methodology is developed to maximize the overall customer satisfaction for the market considering the weights of importance of different segments. Finally, a case study is provided for illustrating the proposed optimization approach.
ICT는 제조기반 산업사회에서 가치사슬의 효율성/효과성의 지원을 목적으로 도입되었으나 정보기반 산업사회에서는 ICT가 시장 가치 창출의 주체가 되어 다중 가치사슬의 형성 가능성을 기대하게 하였다. 즉, ICT의 발전은 공급 및 수요의 다변화와 다양성의 동인이 되면서 가치를 창출하기 시작했고, 이를 중심으로 하는 신 가치 사슬의 등장은 구 가치사슬과의 충돌의 문제를 야기하였다. 즉, 다중 가치사슬이 존재 가능한 플랫폼에서는 가치사슬 간의 충돌, 중첩, 생성, 상실 등의 동적 상황 등에 따른 신/구 가치의 창출과 소멸 등이 발생하게 된다. 예를 들어, ICT에 기반을 둔 우버택시 서비스는 신 가치사슬을 형성하여 택시서비스 시장에서 신/구 가치사슬간의 충돌을 야기했다. 제조기반 산업사회에서는 단일 가치사슬의 시장 선점이 중요하였으나, ICT 기반 융합 제품/서비스/정보가 유통되는 플랫폼에서는 시장 상황 변수의 동적 변화에 따라 다중의 가치사슬이 존재하면서 서로 충돌과 공존을 야기하게 되었다. 따라서 ICT에 기반을 둔 지능형 정보사회의 발전과 함께 시장가치 최대화를 위해 다중 가치사슬 간 충돌 최소화와 공존의 최대 가능성을 높일 수 있는 모형의 제시가 중요하다. 본 연구에서는 먼저 의료서비스 시장을 중심으로 하는 다중 가치사슬의 동적 플랫폼 형성에 대해 논의한다. 즉, 의료서비스 시장에 ICT 기반 원격 및 지능형 의료서비스 등이 구 시장에 진입함으로써 발생하는 가치사슬 간의 충돌을 최소화하고 공존 가능성을 높이기 위한 공존 요인 변수에 대해 논의 한다. 이를 위해 다중의 공급과 소비 및 서비스가 존재 가능한 다중 가치사슬이 충돌 및 중첩하는 과정에서 공존 요인 변수 등에 기반하여 가치 사슬들을 동적으로 생성/변화/소멸 및 공존하기까지 의료서비스 플랫폼에 대해 논의한다. 또한 플랫폼 내의 각 가치사슬의 생산가치의 증가와 가치사슬 간의 상호 작용에 의한 부가가치의 창출 등에 의해 플랫폼의 총 가치가 증가 될 수 있음을 논의한다. 마지막으로 공존 모형을 제안하고 실험을 통해 가치사슬 간의 공존 가능성을 제시한다.
Lee, Si Young;Jin, Young Gyu;Kim, Sun Kyo;Yoon, Yong Tae
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제9권3호
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pp.1089-1095
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2014
Innumerable microgrids would be operated independently by individual operators in a future smart grid. This kind of decentralized power system requires entirely different operation scheme in the actual power system and electricity market operation. Especially, frequency regulation is very important for successive energy trade in this multi-microgrid circumstance. This paper presents an optimal energy and reserve market participation strategy and operation strategy of energy storage system (ESS) by a microgrid operator (MGO). For definite evaluation of the proposed strategy, we postulate that the MGO should participate in the Power Exchange for Frequency Control (PXFC) market, which was devised by Maria Ilic and her coworkers and is suitable to the decentralized operation circumstances. In particular, optimal reserve capacity of the frequency control market and optimal market participation ratio of ESS between frequency control market and energy market are derived theoretically and evaluated by simulations utilizing Nordic Pool Elspot price data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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