In this paper, we develop a dynamic structural model based on a dynamic supergame and measure market power for the Dallas-Forth Worth fluid milk market in the U.S. In particular, we compare the conduct parameter estimates from a static model with that from the dynamic model and illustrate bias in the market-power measure in a static model. And we also analyze the cyclical behavior of firm conduct. We find that the conduct parameter in a static model underestimates true market power if firms' behaviors are posited by a dynamic oligopoly game. We also verify that firm conduct in the Dallas-Forth Worth fluid milk market is countercyclical against demand shocks and expected future cost shocks. Our results indicate that the firms' conduct in the Dallas-Forth Worth fluid milk market is consistent with what dynamic oligopoly models predict. This implies that the firms consider not only the contemporary reactions of the other firms' but also future market competition. Therefore, the measurement of market power requires the specification of fully dynamic pricing relationship.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.24
no.3
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pp.327-333
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2015
As industrial robots come into wider use, their control techniques are being developed along with enhancements in their performance. Specially, the dynamic performance of a 6-axis articulated industrial robot is greatly changed according to the position and orientation of the robot. This means that the PI parameter tuning of the robot and orientation of the robot. This mconsidering the dynamic characteristics of robot mechanism. In this study, $LabView^{(R)}$ programming was applied to automatically conduct parameter scheduling for various robot motions. Using forward and inverse kinematics of RS2, we can divide the working envelope of RS2 into 24 subspaces. We then conduct the gain-tuning according to each subspace. Finally, we program the actual gain scheduling, in which the optimized gain-tuning for each subspace to be passed should be changed for various robot motions using $LabView^{(R)}$.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.13
no.1
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pp.141-150
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2006
Penalized likelihood regression for exponential families have been considered by Kim (2005) through smoothing parameter selection and asymptotically efficient low dimensional approximations. We derive approximate Bayesian confidence intervals based on Bayes model associated with lower dimensional approximations to provide interval estimates in penalized likelihood regression and conduct empirical studies to access their properties.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.7
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pp.883-888
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2014
The paper describes the parameter tuning of power system stabilizer (PSS) for a power plant based on hybrid system modeling. The existing tuning method based on bode plot and root locus is well applied to keep power system stable. However, due to linearization of power system and an assumption that the parameter ratio of the lead-lag compensator in PSS is fixed, the results cannot guarantee the optimal performances to damp out low-frequency oscillation. Therefore, in this paper, hybrid system modeling, which has a DAIS (differential-algebraic-impusive-switched) structure, is applied to conduct nonlinear modeling for power system and find optimal parameter set of the PSS. The performances of the proposed method are carried out by time domain simulation with a single machine connected to infinite bus (SMIB) system.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.7
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pp.93-102
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2021
This study aimed to test method on the accuracy of estimating the items parameters and ability, using the Three Parameter Logistic. To achieve the objectives of the study, an achievement test in chemistry was constructed for third-year secondary school students in the course of "natural sciences". A descriptive approach was employed to conduct the study. The test was applied to a sample of (507) students of the third year of secondary school in the "Natural Sciences Course". The study's results revealed that the (EAP) method showed a higher degree of accuracy in the estimation of the difficulty parameter and the abilities of persons higher than the MML method. There were no statistically significant differences in the accuracy of the parameter estimation of discrimination and guessing regarding the difference of the two methods: (MML) and (EAP).
The purpose of this research is to analyze the sensitivity of WindSIM in complex terrain. As the flat areas for wind turbine installation become scarce globally, it becomes inevitable to install wind turbines in complex terrain. In order to predict annual energy production (AEP) in a more precise manner in complex terrain, it is of great importance to conduct such research. Three parameters: reference velocity, roughness and resolution have been chosen to see to which parameter WindSIM was the most sensitive in terms of annual energy production in complex terrain. By fixing two parameters and setting one parameter as a variable, it could be easily found that how annual energy production was effected by the change in each parameter.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.15
no.5
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pp.123-130
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2006
In manufacturing, process automation and parameter optimization are required in order to improve productivity. Especially in welding process, productivity and weldablity should be considered to determine the process parameter. In this paper, optimization methodology was proposed to determine the welding conditions using the objective function in terms of productivity and weldablity. In order to conduct this, welding experiments were carried out. Tensile test was performed to evaluate the weldability. Neural network model to estimate tensile strength using the laser power, welding speed, and wire feed rate was developed. Objective function was defined using the normalized tensile strength which represented the weldablilty and welding speed and wire feed rate which represented the productivity. The optimal welding parameters which maximized the objective function were determined.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.16
no.4
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pp.614-623
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2015
When the speed of a coaxial rotor helicopter in forward flight increases, the wake skew angle of the rotor increases and consequently the position of the vena contracta of the upper rotor with respect to the lower rotor changes. Considering ambient air and the effect of the upper rotor, this study proposes a nonuniform inflow model for the lower rotor of a coaxial rotor helicopter in forward flight. The total required power of the coaxial rotor system was compared against Dingeldein's experimental data, and the results of the proposed model were well matched. A plant model was also developed from first principles for flight simulation, unknown parameter estimation and control analysis. The coaxial rotor helicopter used for this study was manufactured for surveillance and reconnaissance and does not have any stabilizer bar. Therefore, a feedback controller was included during flight test and parameter estimation to overcome unstable situations. Predicted responses of parameter estimation and validation show good agreement with experimental data. Therefore, the methodology described in this paper can be used to develop numerical plant model, study non-uniform inflow model, conduct performance analysis and parameter estimation of coaxial rotor as well as other rotorcrafts in forward flight.
Transformer is widely used element on power system and industrial area. Especially the transformers installed at power system are exposed to an environment of arbitrary changed. Thus the prediction of degradation and the analysis of response to impulse are important. To conduct those works, the electrical characteristics of system should be analyzed, effectively. But the analysis of electrical characteristic in electric machine level such as pole and pad-mounted transformer is almost no, thus commercial VNA (Vector Network Analyzer) is used to getting the response in wide frequency range. However, the output power of VNA is usually under 10mW, so verification for effectiveness of measuring electrically large component should be conducted, firstly. Next, after getting total S-parameter of transformer, predicting impulse response can be performed in time-domain with circuit simulator. In this paper, it is introduced that verification effectiveness of VNA using transfer function from SFRA (Sweep Frequency Response Analyzer), firstly. Next, total S-parameter, six by six matix form, was built using measured 2 port S-parameter from vector network analyzer. To get the response to impulse which is defined by IEC 60060-1, time-domain simulation is conducted to ADS (Advenced Design System) circuit simulator.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.15
no.1
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pp.7-13
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2017
We consider a distributed estimation where many nodes remotely placed at known locations collect the measurements of the parameter of interest, quantize these measurements, and transmit the quantized data to a fusion node; this fusion node performs the parameter estimation. Noting that quantizers at nodes should operate in a non-regular framework where multiple codewords or quantization partitions can be mapped from a single measurement to improve the system performance, we propose a low-weight estimation algorithm that finds the most feasible combination of codewords. This combination is found by computing the weighted sum of the possible combinations whose weights are obtained by counting their occurrence in a learning process. Otherwise, tremendous complexity will be inevitable due to multiple codewords or partitions interpreted from non-regular quantized data. We conduct extensive experiments to demonstrate that the proposed algorithm provides a statistically significant performance gain with low complexity as compared to typical estimation techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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