The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.52
no.1
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pp.62-67
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2003
An important aspect of the study of power system markets involves the assessment of strategic behavior of participants for maximizing their profits. In models of imperfect competition of a deregulated electricity system, the key task is to find the Nash equilibrium. In this paper, the bimatrix approach for finding Nash equilibria in electricity markets is investigated. This approach determines pure and mixed equilibria using the complementarity pivot algorithim. The mixed equilibrium in the matrix approach has the equal number of non-zero property. This property makes it difficult to reproduce a smooth continuous distribution for the mixed equilibrium. This paper proposes an algorithm for adjusting the quantization value of discretization to reconstruct a continuous distribution from a discrete one.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.4
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pp.7-14
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2016
Unlike most researches that focus on single manufacturer or single buyer, this research studies the cooperation policy for two participants of supply chain such as single vendor and single buyer. Especially, this paper deals with single vendor-single buyer integrated-production inventory problem. If the buyer orders products, then the vendor will start to make products and then the products will be shipped from the vendor to the buyer many times. The buyer is supposed to order again when the buyer's inventory level hits reorder point during the last shipment and this cycle keeps repeated. The buyer uses continuous review inventory policy and customer's demand is assumed to be probabilistic. The contribution of this paper is to present a mixed approach and derive its cost function. The existing policy assumes that the size of shipping batch from single vendor to single buyer is increasing, called Type 1, or constant, called Type 2. In mixed approach, the size of shipping batch is increasing at the beginning part of the cycle, and then its size is constant at the ending part of the cycle. The number of shipping for Type 1 and Type 2 in a cycle in mixed approach is determined to minimize total cost. The relationship between parameters, for example, the holding cost per product, the set up cost per order, and the shortage cost per item and decision variables such as order quantity, safety factor, the number of shipments, and shipment increasing factor is figured out via sensitivity analysis. Finally, it is statistically proved that the mixed approach is superior to the existing approaches.
In this work, a mixed beam approach that combines both the stiffness and the flexibility methods has been performed to analyze the coupled composite blades with closed, two-cell cross-sections. The Reissner's semi-complementary energy functional is used to derive the beam force-displacement relations. Only the membrane part of the shell wall is taken into account to make the analysis simple and also to deliver a clear picture of the mixed method. All the cross section stiffness coefficients as well as the distribution of shear across the section are evaluated in a closed-form through the beam formulation. The theory is validated against experimental test data, detailed finite element analysis results, and other analytical results for coupled composite blades with a two-cell airfoil section. Despite the simple kinematic model adopted in the theory, an accuracy comparable to that of two-dimensional finite element analysis has been obtained for cases considered in this study.
Multivariate data are often generated with multiple outcomes in various fields. Multiple outcomes could be mixed as continuous and discrete. Because of their complexity, the data are often dealt with by separately applying regression analysis to each outcome even though they are associated the each other. This univariate approach results in the low efficiency of estimates for parameters. We study the efficiency gains of the multivariate approaches relative to the univariate approach with the mixed data that include continuous and binary outcomes. All approaches yield consistent estimates for parameters with complete data. By jointly estimating parameters using multivariate methods, it is generally possible to obtain more accurate estimates for parameters than by a univariate approach. The association between continuous and binary outcomes creates a gap in efficiency between multivariate and univariate approaches. We provide a guidance to analyze the mixed data.
An important aspect of the study of power system markets involves the assessment of strategic behavior of participants for maximizing their profits. In models of imperfect competition of a deregulated electricity system the key task is to find the Nash equilibrium. In this paper, the bimatrix approach for finding Nash equilibria in electricity markets is investigated. This approach determines pure and mixed equilibria using the complementarity pivot algorithm. The mixed equilibrium in the matrix approach has the equal number of non-zero property. This property makes it difficult to reproduce a smooth continuous distribution for the mixed equilibrium. This paper proposes an algorithm for adjusting the quantization value of discretization to reconstruct a continuous distribution from a discrete one.
Purpose This study aims to identify user experience factors that can enhance both metaverse utilization and satisfaction based on the honeycomb model. For this we presented two research questions: first, what are the experience factors of metaverse users? Second, do metaverse user experience factors impact satisfaction? Design/methodology/approach To address these questions, a mixed-methodology approach is employed, including text mining techniques to analyze online reviews and quantitative econometric analysis to reveal the relationship between user experience factors and satisfaction. A total of 69,880 reviews and ratings data were collected. Findings The analysis revealed eight metaverse user experience factors: entertainment, operability, virtual reality, immersion, economic activity, visual performance, avatar, and sociality, all of which were found to have a positive impact on user satisfaction.
It is important that the training stage of a supervised classification is designed to provide the spectral information. On the design of the training stage of a classification typically calls for the use of a large sample of randomly selected pure pixels in order to characterize the classes. Such guidance is generally made without regard to the specific nature of the application in-hand, including the classifier to be used. An approach to the training of a support vector machine (SVM) classifier that is the opposite of that generally promoted for training set design is suggested. This approach uses a small sample of mixed spectral responses drawn from purposefully selected locations (geographical boundaries) in training. A sample of such data should, however, be easier and cheaper to acquire than that suggested by traditional approaches. In this research, we evaluated them against traditional approaches with high-resolution satellite data. The results proved that it can be used small mixed pixels to derive a classification with similar accuracy using a large number of pure pixels. The approach can also reduce substantial costs in training data acquisition because the sampling locations used are commonly easy to observe.
Many studies have generally used a large number of pure pixels as an approach to training set design. The training set are used, however, varies between classifiers. In the recent research, it was reported that small mixed pixels between classes are actually more useful than larger pure pixels of each class in Support Vector Machine (SVM) classification. We evaluated a usability of small mixed pixels as a training set for the classification of high-resolution satellite imagery. We presented an advanced approach to obtain a mixed pixel readily, and evaluated the appropriateness with the land cover classification from IKONOS satellite imagery. The results showed that the accuracy of the classification based on small mixed pixels is nearly identical to the accuracy of the classification based on large pure pixels. However, it also showed a limitation that small mixed pixels used may provide insufficient information to separate the classes. Small mixed pixels of the class border region provide cost-effective training sets, but its use with other pixels must be considered in use of high-resolution satellite imagery or relatively complex land cover situations.
Simulated Annealing(SA) approach has been successfully applied to the combinatorial optimization problems with NP-hard complexity. To apply an SA algorithm to specific problems, generic parameters as well as problem-specific parameters must be determined. To overcome the embedded nature of SA, long computational time, some studies suggested the parameter design methods of determining SA related parameters. In this study, we propose a new parameter design approach based on robust design method. To show the effectiveness of the proposed method, the extensive computation experiments are conducted on the mixed-model sequencing problems.
This study applied the statistically significant factors to the short-run model in the existing nonlinear long-run equilibrium relation analysis for the forecasting of maritime economy using the mixed cycle model. The most common univariate AR(1) model and out-of-sample forecasting are compared with the root mean squared forecasting error from the mixed-frequency model, and the prediction power of the mixed-frequency approach is confirmed to be better than the AR(1) model. The empirical results from the analysis suggest that the new approach of high-level mixed frequency model is a useful for forecasting marine industry. It is consistent that the inclusion of more information, such as higher frequency, in the analysis of long-run equilibrium framework is likely to improve the forecasting power of short-run models in multivariate time series analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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