The standardized and open information model called common language and information exchange format should be firstly defined for the interoperable power system and two-way information exchange among the components of the power system. The information models and information exchange formats for power facilities and power system applications are being defined in power system area, but the information model and information exchange format for the consumer area are not being yet defined besides of metering information model. An architecture and open standard for the information exchange between energy service provider and consumer are required to provide various value added services through the networking with devices in consumer premise. In this paper, an architecture for the two-way communications between energy service provider and consumer is defined and psXML(power system XML) for the information exchange is designed.
Recent power industries are to be progressed as moving into horizontal markets and expanding of competitive systems through promoting SmartGrid. In these environments, the information on power consumers leads to establish a part of power markets through active and real-time participations instead of participating it as a passive manner presented by a vertical integration. Also, such information should be established as a way that effectively reflects changes and market behaviors occurred in power market participants. Therefore, in this study, a method that develops consumer information models, performs integrated managements, implements registration and distribution, and forms integrated management centers is presented to commonly use the consumer information according to the change in the environment of power industries.
The purpose of this paper is to develop a new classification method for predicting consumer choice based on genetic algorithm, and to validate Its prediction power over existing methods. To serve this purpose, we propose a hybrid model, and discuss Its methodological characteristics in comparison with other existing classification methods. Also, we conduct a series of experiments employing survey data of consumer choices of MP3 players to assess the prediction power of the model. The results show that the suggested model in this paper is statistically superior to the existing methods such as logistic regression model, artificial neural network model and decision tree model in terms of prediction accuracy. The model is also shown to have an advantage of providing several strategic information of practical use for consumer choice.
The purpose of this paper is to develop a new classification method for predicting consumer choice based on genetic algorithm, and to validate its prediction power over existing methods. To serve this purpose, we propose a hybrid model, and discuss its methodological characteristics in comparison with other existing classification methods. Also, to assess the prediction power of the model, we conduct a series of experiments employing survey data of consumer choices of MP3 players. The results show that the suggested model in this paper is statistically superior to the existing methods such as logistic regression model, artificial neural network model and decision tree model in terms of prediction accuracy. The model is also shown to have an advantage of providing several strategic information of practical use for consumer choice.
The purpose of this study is to compare short-term price predictive power among ARMA ARMAX and VAR forecasting models based on the MDM test using monthly consumer price data of frozen mackerel. This study also aims to help policymakers and economic actors make reasonable choices in the market on monthly consumer price of frozen mackerel. To analyze this study, the frozen wholesale prices and new consumer prices were used as variables while the price time series data were used from December 2013 to July 2021. Through the unit root test, it was confirmed that the time series variables employed in the models were stable while the level variables were used for analysis. As a result of conducting information standards and Granger causality tests, it was found that the wholesale prices and fresh consumer prices from the previous month have affected the frozen consumer prices. Then, the model with the highest predictive power was selected by RMSE, RMSPE, MAE, MAPE, and Theil's inequality coefficient criteria where the predictive power was compared by the MDM test in order to examine which model is superior. As a result of the analysis, ARMAX(1,1) with the frozen wholesale, ARMAX(1,1) with the fresh consumer model and VAR model were selected. Through the five criteria and MDM tests, the VAR model was selected as the superior model in predicting the monthly consumer price of frozen mackerel.
This study examines how a model's pose that signals power influences consumers' recall ability of price information in advertisements. To extend prior findings on social judgments, we suggest that the direction of consumers' gaze and willingness to pay attention to the model vary depending on the model's pose. Study 1 explores how consumers' perception of the power of the model affects their price recall ability. In particular, consumers demonstrate better price recall for items displayed at the bottom of the ad when the model adopts a powerful pose and items displayed at the top when the model in the ad assumes a submissive pose. Study 2 investigates the influence of the perceived power of a model's pose on price recall depending on the visibility of the model's face and reveals that consumers demonstrate better price recall for items displayed at the top when the model's face is not visible even when the model adopts a powerful pose. Ultimately, this research provides new insights to help marketers identify ideal locations for displaying price information in ads. More theoretical and practical implications are also discussed.
With e-commerce becoming international, understanding the effects of national culture in consumer acceptance of e-commerce is required. This study examines consumer e-commerce acceptance in Korea and China. The research model consisting of perceived usefulness, perceived ease of use, trust and perceived risk was proposed, and the hypotheses based on Hofstede's cultural dimensions of power distance, individualism/collectivism, masculinity/femininity, uncertainty avoidance and long-term orientation, were established. The results show that perceived usefulness contributes less to consumer acceptance of e-commerce in China than it does in Korea. In addition, perceived ease of use contributes more to consumer acceptance of e-commerce in China. Trust contributes significantly to consumer acceptance of e-commerce in both countries, but perceived risk didn't influence consumer acceptance of e-commerce in either country. The contribution of this study is to provide strategic insights for successfully managing cross-cultural e-commerce.
With the wide application of intelligent household appliances, the optimization of electricity behavior has become an important component of home-based intelligent electricity. In this study, a multi-objective optimization model in an intelligent electricity environment is proposed based on economy and comfort. Firstly, the domestic consumer's load characteristics are analyzed, and the operating constraints of interruptible and transferable electrical appliances are defined. Then, constraints such as household electrical load, electricity habits, the correlation minimization electricity expenditure model of household appliances, and the comfort model of electricity use are integrated into multi-objective optimization. Finally, a continuous search multi-objective particle swarm algorithm is proposed to solve the optimization problem. The analysis of the corresponding example shows that the multi-objective optimization model can effectively reduce electricity costs and improve electricity use comfort.
The load analysis for the distribution system and facilities has relied on measurement equipment. Moreover, load monitoring incurs huge costs in terms of installation and maintenance. This paper presents a new model to analyze wherein facilities load under a feeder every 15 minutes using meter reading data that can be obtained from a power consumer every 15 minute or a month even without setting up any measuring equipment. After the data warehouse is constructed by interfacing the legacy system required for the load calculation, the relationship between the distribution system and the power consumer is established. Once the load pattern is forecasted by applying clustering and classification algorithm of temporal data mining techniques for the power customer who is not involved in Automatic Meter Reading(AMR), a single-line diagram per feeder is created, and power flow calculation is executed. The calculation result is analyzed using various temporal and spatial analysis methods such as Internet Geographic Information System(GIS), single-line diagram, and Online Analytical Processing (OLAP).
Purpose This study aims to investigate the factors that influence decision making in relation to providing personal information on the internet with respect to the integration of the privacy calculus theory and protection motivation theory based on the dual-calculus model proposed by Li(2012). Design/methodology/approach The privacy calculus theory and protection motivation theory have been applied to explain privacy behavior to a certain degree but few studies have been conducted to explain privacy behavior based on the integration of these two theories. Although Li(2012) proposed the dual-calculus model, he only proposed its framework and did not carry out an empirical study. Therefore, this study proposes a research model that integrates these two theories and examines the relationship between the two theories through an empirical study. Findings According to the results of empirical analysis, it was found that all relations have statistically significant explanatory power except the relation between coping appraisal and privacy risk in the risk calculus process. Thus, the results verify that external threat played a decisive role in increasing the risk level of a consumer's privacy. It can be discussed the ways to enhance the privacy behavior of consumer on the internet through these findings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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