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- 저자 : 윤찬식(Yoon chansik) (검색결과 3 건)
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JT IDI 엔진을 활용한 TIER4 Off-Road 엔진 개발
윤찬식(Chansik Yoon),조재관(Jaekwan Cho),박민철(Minchul Park) 한국자동차공학회 2016 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2016 No.5
In order to allow continued production of TIER3 industrial engine, have to meet the TIER4emission regulation standard which is due to come into effect on 2015. The main purpose of the development was to retain the relatively inexpensive and simple IDI engine based on TIER3 while improving hardware and adding software components that allow achievement of the phase-in TIER4 emission standards. For reduce harmful substance in exhaust gas, Metal Foam Filter is used which is more appropriate than DPF for industrial engine in that do not need active regeneration. Metal Foam Filter is advantageous in NO2 passive regeneration. Furthermore, It has less risk in filter clogging and prevent excessive fuel consumption. It could be proven that a concept with a comparably cost-effective base engine which does not utilize CRDI, along with an advanced aftertreatment control system, is capable to meet the Korea TIER4 2015- phase in emission standards.
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김철영 ( Chulyoung Kim ),윤찬식 ( Chansik Yoon ) 연세대학교 경제연구소 2019 延世經濟硏究 Vol.26 No.1
적대 편향이란 소송 당사자들이 자신의 소송을 진행시키기 위한 전문가를 보유함으로써 발생하는 증언에서의 편향을 말한다. 우리는 그러한 적대 편향의 정도가 소송 과정에서 내생적으로 결정되는 간단한 분석틀을 제공한다. 본 모형을 통해, 우리는 국선 전문가를 사용하는 것이 적대 편향의 정도 및 평균적인 오류율에 미치는 영향을 분석하고, 흥미로운 트레이드오프 관계를 발견한다: 국선 전문가에게 자문을 구함으로써 판사는 재판에서의 실수의 수를 줄일 수는 있지만, 소송 당사자들은 그에 대한 반응으로서 편향된 전문가를 더욱 빈번하게 고용하기를 선택하며, 이것은 적대 편향의 정도를 증가시키고, 따라서 증거 왜곡을 더욱 빈번히 발생시킨다. Adversarial bias is witness bias that arises because litigants retain experts to advance their causes. We provide a simple framework where the level of adversarial bias is endogenously determined in a litigation process. Using this model, we study the effect of using a court-appointed expert on the level of adversarial bias and the average error rates, and find an interesting trade-off: although the judge can reduce the number of mistakes at trial by consulting a court-appointed expert, litigants choose to hire biased experts more frequently in response, which increases the level of adversarial bias, thereby inducing evidence distortion more often.
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