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흡장형 De-NOx 촉매 시스템을 이용한 NOx 저감 연구
남건우(Gunwoo Nam),박진우(Jinwoo Park),이진하(Jinha Lee) 한국자동차공학회 2007 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.- No.-
NOx Reduction system was newly developed; The De-NOx system is composed up of an external fuel injection system, DFC(Diesel Fuel Cracking catalyst) and LNT(Lean NOx Trap). External fuel injector was used for the supply of diesel fuel into DFC and LNT. DFC converts the injected diesel fuel gas into more effective reductants such as H₂,CO and low chain hydrocarbon. The concentration and amount of reductant can be controlled with the control of external injection. In this paper, the NOx reduction efficiency with respect to the reductant concentration was investigated with engine bench test and vehicle test. Vehicle test was conducted against EURO 6 regulation with the NEDC mode. The conclusion is that; The De-NOx system with external injection, DFC and LNT can reduce NOx efficiently even in 7% O₂ concentration, so the NOx reduction is possible without engine calibration for the lean/rich control. There is an threshold level of reductant concentration for high NOx reduction and low THC slip. This value is proportional to the O₂ contration and gas flow rate of exhaust gas.
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재무적 제약과 시장경쟁구조의 상호작용이 고유 변동성에 미치는 영향
한민연 ( Minyeon Han ),남건우 ( Gunwoo Nam ),우제문 ( Jemoon Woo ),강형구 ( Hyounggoo Kang ) 한국금융공학회 2018 금융공학연구 Vol.17 No.1
시장경쟁구조와 기업의 지배력 정도는 고유 변동성(idiosyncratic volatility)에 영향을 끼칠 수 있는 요소 중 하나로 알려져 있다. Gaspar and Massa(2006)는 시장 지배력이 높거나 집중된 산업에 속한 경우, 고유 변동성이 낮게 나타남을 밝히며, 이에 대한 설명으로 자연헤지(natural hedge) 가설과 정보 불확실성 가설을 제시하였다. 그러나 시장 지배력이 높은 기업은 다른 주체에게 충격을 전가할 수 있기 때문에 고유 변동성이 낮게 나타난다는 자연헤지 가설에서는 재무적 제약(financial constraints)이 고려되지 않았다. 본 연구에서는 자연헤지 효과 가설을 설명을 할 때 기업이 처한 재무적 제약을 고려할 필요가 있음을 실증적인 증거를 제시함으로써 밝히고자 한다. 본 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫 번째, 대부분 시장 지배력 관련 변수에서 고유 변동성과 유의한 음(-)의 관계가 나타나고 있으며, 이는 Gaspar and Massa(2006)의 결과가 국내에도 존재하고 있다는 것이다. 두 번째, 이러한 효과는 재무적 제약과 시장경쟁구조 변수와의 교차 효과를 함께 고려하면 줄어들었다. 즉, 시장 지배력을 가지고 있더라 하더라도 재무적인 제약을 겪고 있으면 충격을 전가하기 어렵고, 고유 변동성에 대한 시장 지배력의 영향력이 줄어들 수 있다는 것을 말해준다. 그리고 이러한 결과는 여러 방법론을 적용했을 때에도 역시 강건하게 나타났다. 본 연구의 결과, 고유 변동성과 시장 지배력 간의 관계를 설명하는 가설 중 하나인 ‘자연헤지 가설’은 ‘재무적 제약’을 반영하면, 현실을 설명하기는 부족하다는 것을 알 수 있다. 따라서 향후 고유 변동성과 시장경쟁구조간의 관계에 대한 연구에서는 이러한 관계를 고려해야할 것이다. Gaspar and Massa(2006) show that the lower market power a firm has, the higher the idiosyncratic volatility, with two hypotheses, the natural hedge hypothesis, and the information uncertainty hypothesis. However, they do not consider ‘financial constraints’ in natural hedge hypothesis. Therefore, we show some empirical evidence that we should consider financial constraints when we test natural hedge hypotheses. Our empirical results are summarized as follows. First, as Gaspar and Massa(2006) show, also in Korea, the firm’s market power are negatively associated with the idiosyncratic volatility. Second, however, when we consider the interaction effect of financial constraints on product market competition, this negative relationship weakens. In other words, even though a firm has the market power to transfer an exogenous shock to customers, it is hard to hedge a shock when a firm has financial constraints. Thus, we should consider ‘financial constraints’ when we analyze the relationship between idiosyncratic volatility and product market competition.
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한민연 ( Minyeon Han ),남건우 ( Gunwoo Nam ),강형구 ( Hyoung-goo Kang ) 한국금융공학회 2017 금융공학연구 Vol.16 No.2
주가 동시성(Stock price synchronicity, 시장 모형의 R2)이 낮을수록 가격 정보성은 높은가? 아니면 그 반대인가? 아직까지 이에 대한 논의는 계속되고 있다. 본 연구는 주가 동시성과 가격 정보성의 관계는 어떠한지, 그 이유는 무엇인지에 대한 실증분석을 통해 위 논의에 대한 답을 찾고자 한다. 본 연구는 주가 동시성의 높고 낮음에 따라, 현재 주가에 담겨있는 미래 이익에 대한 정보가 다르게 나타나는지를 FERC (Future Earning Response Coefficient, 미래이익반응계수)와 미래의 기업성과에 대한 분석을 통해 살펴보았다. 본 연구의 주요한 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 현재의 주가 동시성이 높을 수록, 가격 정보성이 높은 것으로 나타났다. 즉, 현재 주가 동시성이 높은 경우에 미래 이익에 대해 더 많은 정보가 현재 주가에 반영되어 있었다. 둘째, 현재의 주가 동시성 이 높을수록 미래의 기업성과는 더 좋게 나타났다. 셋째, 주가 동시성이 높을수록 가격 정보성이 높은 것은 기업의 투명성과 정보 환경의 차이에서 기인한다는 것을 보였다. 넷째, 주가 동시성이 낮을수록 가격 정보성이 높다는 기존 연구들과의 결과 차이 는 주가 동시성을 구성하는 각 요인(시장, 산업, 고유 요인 등)들과 정보 환경 변수들 과의 관계의 차이에서 오는 것을 보였다. 이러한 결과는 다음과 같은 시사점을 제공한다. 단순하게 주가 동시성이 낮을수록 가격 정보성이 높다고 말하기는 어렵다. 따라서 우리는 낮은 주가 동시성을 높은 사적 정보와 높은 가격 정보성에 대한 대용 변수로 사용하는 것에 대해 조심스럽게 접근해야한다. This study empirically investigates the relationship between stock price synchronicity and price informativeness. The purpose of this paper is to find out whether low stock price synchronicity improves price informativeness or not and why this occurs. We analyze whether high or low stock price synchronicity contains information on future earnings and examine how stock price synchronicity affects on future performance. Main findings are summarized as follows. First, the higher the current stock price synchronicity, the higher the price informativeness. Second, the higher the current stock price synchronicity, the higher the future firm`s performance. Third, the information environment accounts for the improvement of price informativeness by stock price synchronicity. Fourth, as Li et al(2014) have suggested, we show that we should consider how the components of R2 relate with information environment when we use the stock price synchronicity(R2) as the proxy variable for firm-specific return variations. In conclusion, we show the empirical evidence that we have to concern about using low stock price synchronicity as the proxy of high price informativeness.
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김상영(Sangyoung Kim),최진우(Jinwoo Choi),우종우(Chongwoo Woo),황선태(Suntae Hwang),박재우(Jaewoo Park),남건우(Gunwoo Nam),최대식(Daesik Choi) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅱ
최근 인가되지 않은 컴퓨터에 대한 접근이 사회적으로 커다란 문제로 대두되고 있으며, 점차 파괴적인 상황으로까지 악화 되고 가고 있다. 따라서 이러한 침입 행위에 대해 침입자들을 추적하여 경고를 줄 수 있는 보다 능동적인 대응이 필요하게 되었다. 이 문제에 대한 많은 해결책이 제시 되었으나 완벽한 대안이 되지는 못하고 있는 실정이며, 오히려 대부분의 경우 숙련된 시스템 관리자의 경험에 의존하는 경향이다. 따라서 침입의 경우에 대비해 어떠한 새로운 상황이 발생하더라도 시스템을 유지할 수 있도록 시스템 관리자들을 훈련시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 시스템 관리자들을 훈련하기 위하여 시뮬레이션 기반의 공격자 추적 시스템을 제안한다. 본 시스템은 가상의 지역 네트워크 환경에서 시스템의 간섭 없이 약속된 시나리오에 의한 공격 경로를 분석하고 다양한 형태의 공격 형태를 연습하고 배우는 기능을 제공한다. 이 시스템은 두 가지 주요 문제에 대해 학생들을 훈련시킨다. 첫째, 공격 형태를 발견하는 것이며, 둘째, 다양한 로그 데이터를 분석하여 공격이 이루어진 흔적을 발견해 내는 것이다. 시스템의 테스트 영역은 LINUX 기반의 환경으로 그 범위는 다양한 형태들의 로그 데이터들을 종합하여 분석하는 것으로 제한 한다.
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