기업집단명(名)이 관계회사의 실적공시에 대한 투자자 주의에 미치는 효과

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 경영학과, 2017. 2. 이관휘.본 연구는 한국의 특수적인 기업 환경과 한글의 특성을 이용하여, 투자자들이 관계회사의 실적공시 정보를 받아들이는 정도에 제한적 합리성이 존재하는지 살펴보았다. 연구를 진행한 결과, 동일 기업집단 내의 기업집단명(名)을 공유하지 않는 기업이 실적공시를 하는 경우, 기업집단명을 공유하는 기업이 실적공시를 하는 경우보다, 기업집단 내의 다른 소속기업의 주가가 36% 덜 민감하게 반응하는 것으로 나타났다. 3중 교차항 분석 및 거래량 분석을 통해, 투자자의 제한된 주의력이 이러한 현상을 야기하는 것을 밝혀냈다. 또한, 동일 기업집단 소속이 아니지만 회사명 중 일부를 공유하는 기업이 실적공시를 하는 경우에도 다른 기업의 주가가 반응하는 것으로 나타났다.Exploiting the unique institutional background of South Korea, we examine the ways in which investors pay attention to the earnings announcements of other firms in business groups depending on the similarity of company names. Results show that firms respond to earning announcements of affiliated firms that do not share a family name 36% less sensitively, after controlling firm characteristics and fundamental relationships. This phenomenon is pronounced in business groups to which investors pay less attention. The trading volume of individual investors underreacts to the positive news of an affiliated firm if the two firms do not share the same family name. Furthermore, we determine that return of stock responds to the earnings announcements of other firms if they have similar names, even if these firms are not fundamentally related.1. Introduction 1 2. Institutional background 5 3. Data and sample construction 7 4. Return sensitivity to the news firm 8 4.1 Main results 11 4.2. Robustness check 12 4.3 Analysis of firms that underwent name changes 14 5. Investigating underlying mechanism of sensitivity difference 15 5.1. Triple interaction using group characteristics 16 5.2. Analysis of trading volume 18 6. Return sensitivity to a news firm that has a similar name but is not in a same group 21 7. Conclusion 23 References 25 Table 28 Abstract in Korean 38Maste

추출증류를 이용한 방향족 탄화수소 분리의 모델링 및 최적화

Thesis(doctoral)--서울대학교 대학원 :응용화학부,2005.Docto

KO MIN SOO

학위논문(박사)--아주대학교 일반대학원 :산업공학과,2020. 2제품단가 대비 불량유출 위험도가 높은 Chip On Film시장에서, 광학품질검사는 주요 과제 중 하나이다. 따라서 관련 기업들은 자동 전수검사를 기본적으로 수행하고 있으며, 이의 성능을 향상시키는 데 투자를 아끼지 않고 있다. 그러나 기존 검사방법의 성능 문제로 인해 최종 판정은 아직 작업자들에 의해 수행되고 있으며, 대부분의 비용이 아직 인적 자원에 투자되고 있다. 최근 집중 조명 받은 Deep learning 관련 기술은 이러한 기존 광학품질검사의 패러다임을 바꾸는 듯 했으나, 이를 COF 양산 검사시스템에 성공적으로 적용한 사례는 아직 보고되지 않고 있다. 불량유출의 허용치는 0.00005% 이하인 50ppm수준으로 철저히 관리되어야 하지만, 기존 DL Model의 학습 방식으로는 상기와 같은 수준의 불량유출 허용치를 관리하기 어렵기 때문이다. 이의 이유로는 크게 두 가지를 들 수 있다. 첫째, 학습 Data로 사용될 COF 이미지의 Region of interest(ROI) 추출이 어렵다. 둘째, COF 불량 유형이 학습된 Deep learning Model의 Overfitting 및 Underfitting 제어 난이도가 어렵다. 셋째. Deep learning에 적합한 데이터 유형인지에 대한 정량적인 판단이 어렵다. 본 논문에서는, 상기 언급된 한계를 개선하는 새로운 COF양산 검사 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 불량 Feature의 ROI를 보다 정교하게 추출할 수 있는 방법 중 하나인 Inpainting기법의 접목, 이를 불량 유형에 맞게 CNN 혹은 전통적 Image processing을 사용할지를 결정하는 정량적인 Parameterize score의 설계, 그리고 Heuristic하게 구성된 DL기반의 이미지 판정 기법으로 구성된다. 제안된 양산 검사 시스템은 기존 광학검사를 대체하여, 기존대비 성능을 200% 이상 향상시켰으며, 불량 허용치를 0.00003% 이내인 30ppm 수준으로 요구 수준을 달성하였다. 제안되는 방법은 국내 COF 생산 기업의 공장의 양산 검사 시스템에 실제로 접목되었으며, 현재도 공장 내 Process의 하나로 자리 잡고 비용절감에 지속적으로 기여하고 있다.Chapter 1 Introduction 2 Section 1 Background 2 Section 2 COF production process 7 Section 3 Optical inspection system for COF images 17 Section 4 Deep learning model 27 Section 5 Research Scope 36 Chapter 2 Related Research 40 Section 1 Extraction of the ROI from an image 40 Section 2 Image classification model 45 Chapter 3 Extraction of the ROI for defect feature 50 Section 1 Reference image 50 Section 2 Image inpainting method 51 Chapter 4 Image inspection system 61 Section 1 Approach 61 Section 2 Image background categorization 62 Section 3 Image classification 65 Chapter 5 Conclusion 77Doctora

Registration of dental range images from a Intraoral scanner

학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :산업공학과,2016. 23D Scanner와 그 관련된 각종 기술들이 각광받으면서 치아 측정시장도 점차 변화하고 있다. 최근에는 기존의 치아인상(Dental Impression)으로 치아를 본뜨는 방법에 비해 측정시간, 재료비용을 줄여주며 측정 편의성을 제공하는 Intraoral 스캐닝 기술이 주목받고 있다. 이는 구강 내에 삽입되는 Scanner를 이동시키며 치아의 부분적인 Dental Image를 초당 15~30장씩 측정하고, 이것을 한 장씩 붙여 일치시켜 나가는 정합(Registration)과정을 통해 실시간으로 3D Model을 구축하는 방법이다. 그러나 이 방식을 통해 정합된 치아 Model은 그 정합 정밀도 수준이 100 ~ 500㎛로 사용되기 어렵다. 인간은 구강 내 50 ㎛(0.05mm)이상의 오차 발생 시 이질감을 느끼기 때문이다. 또한 한 장씩 정합시켜 나가는 Pair-wise 정합 방법 특성상 작은 오차가 누적되어 결과 모델의 정합 정밀도를 크게 떨어뜨리는 누적오차가 발생할 가능성이 존재하게 된다. 이의 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 Intraoral 스캐닝으로 비 정밀하게 정합된 Dental Range Image들을 받아 다시 정합시키는 추가 과정을 제안한다. 제안되는 방법은 Dental Range Image들의 형상(Feature) 유사성을 통해 Image간 Pair가 되는 대상을 다시 선정하고, 이를 기반하여 모든 Image간의 Chain을 만듦으로써 Global한 관점에서의 정합을 수행하는 방법이다. 이 방법은 점(Point)의 형상 추출 기법, Chain 형성 기법 등을 이용하여 치과 영역 요구수준 내의 정합 정밀도를 도출해 낸다. 또한 형상 유사성을 측정할 때 한 Image의 Boundary box가 겹치는 Image들만 고려하는 방법을 통하여 치과 영역 처리속도의 요구수준을 달성하였다.1장 서론 1 1 절 연구 배경 1 2 절 치과 분야의 3D scanning 7 3 절 연구 내용 및 수행 방안 13 4 절 연구 목적 및 본 연구의 기대 효과 19 2장 기존 연구 분석 20 1 절 Registration 20 2 절 multiple registration 25 3 절 기존 연구 비교 31 3장 기술적 접근방법 32 1 절 Framework 32 2 절 Prepare 33 3 절 Global chain 39 4 절 Registration 42 4장 구현 결과 43 5장 결론 47 참고문헌 (Bibliography) 48 영문요약 (Abstract) 52Maste

세균 운동성에 대한 H-NS 단백질의 역할

학위논문(박사) - 한국과학기술원 : 생물과학과, 2000.8, [ vii, 90 p. ]한국과학기술원 : 생물과학과

CheY-OmpR chimeric response regulator

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 생명과학과, 1993.2, [ 54 p. ]한국과학기술원 : 생명과학과

호밍가이드 시스템에서 합류초기하 방정식의 근사와 해석

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 수리과학과, 2011.2, [ iii, 23 p. ]In this paper, we will mainly consider the confluent hypergeometric differential equatin, which models homing guidence system with 1st dynamic lag. In order to reduce the calculation cost of computer loaded at missile, we will find simple approximation of solution of confluent hypergeometric differential equatin. To do this, we need to analyze the closed solution form. Thus using known approxitmation, not good enough but sufficient to explain about behavior of solution, we will derive coefficient of Kummer function. Specially, because of property of Gamma function, when N = 3, confluent hypergeomtric differential equation has simple form. By expanding solution with Taylor series, we will derive coefficient of series. From these observation, it is reasonable to use perturbation method to obtain simple approximation. By doing this we will form the basis for further research, that explain and control divergence phenomenon.한국과학기술원 : 수리과학과