Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.14
no.3
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pp.3-11
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2013
The changes in construction business have impact on overall operation of construction companies. Poor business of construction companies following a s low industrial cycle could have broader implications and influences on the industry. Since a construction project involves various stakeholders including public organizations, financial institutions and households, a downturn in construction industry might lead to significant economic loss. In this regard, it is meaningful to examine the relationship between changes in construction business cycles and insolvency of construction companies. This study conducts an empirical analysis of the relationship between construction business cycles and how much they affect operation of construction companies. To this end, KMV model was used to estimate probability of bankruptcy, which represents business condition of a construction company. To examine construction business cycles, investment amount for different construction types-residential, non-residential, and construction work-was used as a variable. Based on the investment amount, VECM was applied and the analysis results suggested that construction companies should put priority on diversifying project portfolio. In addition, it was shown that once a construction company becomes unstable in business operation, it is hard to recover even when the market condition turns for the better. This suggests that, to improve business operation of a construction company, internal capacity-building is as important as the market condition and other external circumstances.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.12
no.4
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pp.681-701
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2009
There were three banks that had the head office in Busan since 1912, Gyong-Nam Bank, Dong-Rae Bank and Busan Commercial Bank. This article tries to catch hold of the characteristics of the establishment and management, and the merging process of three banks. The main stockholders and managers made use of the money of the banks for the enterprises that they operated. Gyong-Nam Bank was combined with Dae-Gu Bank in 1928 to be Dae-Gu Commercial & Industrial Bank. The revised bank ordinance of 1928 regulated that the head office banks had to meet the requirement of the paid-in capital, 2 million yen. Not meeting such an excessive requirement, Dong-Rae Bank was amalgamated to Ho-Nam Bank of Gwang-Ju in 1933. Busan Commercial Bank was absorbed in Cho-Sun Commercial Bank in 1935 because it couldn't get back huge loan from a company which belonged to its three main stockholders. Japanese were already the main stockholders of Cho-Sun Commercial Bank from the beginning of 1920s. The banking agencies were not able to deal with the economic fluctuations effectively, and didn't have any economic organization in support of their profit. Cho-Sun Government-General forced the head office banks to be merged to control the colonial economy.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.4
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pp.847-857
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2018
As the number of malicious code increases steeply, cyber attack victims targeting corporations, public institutions, financial institutions, hospitals are also increasing. Accordingly, academia and security industry are conducting various researches on malicious code detection. In recent years, there have been a lot of researches using machine learning techniques including deep learning. In the case of research using Convolutional Neural Network, ResNet, etc. for classification of malicious code, it can be confirmed that the performance improvement is higher than the existing classification method. However, one of the characteristics of the target attack is that it is custom malicious code that makes it operate only for a specific company, so it is not a form spreading widely to a large number of users. Since there are not many malicious codes of this kind, it is difficult to apply the previously studied machine learning or deep learning techniques. In this paper, we propose a method to classify malicious codes when the amount of samples is insufficient such as targeting type malicious code. As a result of the study, we confirmed that the accuracy of 97% can be achieved even with a small amount of data by applying the Memory Augmented Neural Networks model.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.10
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pp.1723-1730
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2008
The national IT outsourcing is actively achieved centering around the manufacturing enterprise and financial institution. The If outsourcing of the public institution is generalized. The IT development and operation management task are the field in which first an outsourcing is introduced due to a factor including the technological change, the efper increase in demand, and etc. Particularly, the core business of the public institution is the public service. Therefore, the core business of the public institution can concentrate on the core business and by drastically outsourcing the etc task ran improve an efficiency. Therefore, as to the IT outsourcing, the innovative method that can enhance the quality of the public service can become. In this paper, We analyze how the Supply Administration introducing the service level agreement (SLA: Service Level Agreement) and the problem that the Samsung SDS is faced with were solved. And the practical affairs guide-line for managing elements which can minimize trial and error and successfully implement the IT outsourcing is presented.
For securing technology and business competences of companies that is the engine of domestic industrial growth, government-supported policy programs for the creation of commercialization results in various forms such as 『Technology Transaction Market Vitalization』 and 『Technology Finance-based R&D Commercialization Support』 have been carried out since 2014. So far, various studies on technology valuation theories and evaluation variables have been formalized by experts from various fields, and have been utilized in the field of technology commercialization. However, Their practicality has been questioned due to the existing constraint that valuation results are assessed lower than the expectation in the evaluation sector. Even considering that the evaluation results may differ depending on factors such as the corporate situation and investment environment, it is necessary to establish a reference infrastructure to secure the objectivity and reliability of the technology valuation results. In this study, we investigate the evaluation infrastructure built by each institution and examine whether the latest artificial neural networks and deep learning technologies are applicable for performing predictive simulation of technology values based on principal variables, and predicting sales estimates and qualitative evaluation scores in order to embed onto the technology valuation system.
This study is to suggest improvements of personal information protection in South Korea, according to requiring the safety of process and protection of personal information. Accordingly, based on data collection and analysis through literature research, this study derived the issues and suitable standards of personal information for major artificial intelligence services. In addition, this cases studies were reviewed, focusing on the legal compliance and porcessing compliance for personal information proection in major countries. And it suggested the improvement plan applied in South Korea. As the results, in legal compliance, it is required reorganization of related laws, responsibility and compliance to develop and provide AI, and operation of risk management for personal information protection laws in AI services. In terms of processing compliance, first, in pre-processing and refining, it is necessary to standardize data set reference models, control data set quality, and voluntarily label AI applications. Second, in development and utilization of algorithm, it is need to establish and apply a clear regulation of the algorithm. As such, South Korea should apply suitable improvement tasks for personal information protection of safe AI service.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.6
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pp.97-105
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2022
This study deals with the credibility of citizens when investing in uncertain project companies, as well as the Social Performance Compensation Project (SIB) and the IT sharing economy. This allows the convergence of the three sectors to address investment inequalities in economic effectiveness and social security. Activates the model of the overall Social Impact Bond (SIB) process that successfully activates the exchange of information. The empirical presentation of the operations and techniques for social IT service finance examines how the innovation ecosystem can be created with social performance and reward projects. The analysis shows that small sharing institutions or citizens can participate directly to create the ability to connect with private investors, identify the possibility of recognizing non-shared barriers to participation, and show the great impact of citizen trust in IT sharing projects in uncertain areas. As a result, for the sake of social sharing and IT cooperation promoted by the City of Seoul, before the project has the ability to design directly, it will be responsible for reliability and safety in the planning of the project. Therefore, non-shared citizens can also participate in the platform that has been effectively constructed and created.
This study analyzes whether investor sentiment and liquidity explain the momentum phenomenon in the Korean stock market and whether it is a risk factor for the asset pricing model. The empirical analysis used the monthly returns of non-financial companies listed on the stock market during the period 2000-2021. As a result of the analysis, first, it was found that there is a momentum effect in Korea. This is the same result as the previous study, and since 2000, the momentum effect has been accepted as a general phenomenon in the Korean stock market. Second, if we look at the portfolio based on investor sentiment, investor sentiment is influencing momentum. In particular, when investor sentiment is negative, the return on the winner portfolio is high. Third, as a result of the analysis based on liquidity, the momentum effect disappears and a reversal effect appears. Fourth, it was found that investor sentiment and liquidity influence the momentum effect. This is a result of the strong momentum effect in the illiquid stock group with negative investor sentiment. Fifth, as a result of analyzing the effect of each factor on stock returns, it was found that both investor psychology and liquidity factors have a significant impact on returns. The estimated results provide evidence that the inclusion of these two factors in the Carhart four-factor model significantly increases the predictive power of the model. Therefore, it can be said that investor sentiment factors and liquidity factors are important factors in determining stock returns.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.25
no.4
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pp.641-656
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2022
This article investigates how Baedal Minjok(BaeMin) has grown to be a dominant mobility platform operator in food delivery sector in South Korea and what roles its brand and branding have played in the process, drawing on the idea of origination. For the purpose, BaeMin is considered as a typical platformized mobility service provider and origination is framed to be an appropriate analytical lens for the business sector. For the origination conception, unlike mainstream neoclassical theory and concepts, is able to deal fairly well with the issues of imperfect competition, imperfect information, and monopolistic brand rent, which are apparent in today's platformized mobility services. Drawing evidence from textual data, empirical analysis pays particular attention to discursive and symbolic dimensions of BaeMin's socio-spatial biography. It is found that national origination underpinning ethnicity comprises an important pillar of BaeMin's brand and branding. Another form of place-based origination is also observed to matter, especially in the varied relation between the mobility service brand's owner and consumers. However, this configuration of BaeMin's brand origination has yet to be fully stabilized, as it has faced with serious challenges including brand vandalism and anti-brand movement especially since its merger to German food delivery platform giant Delivery Hero in 2020. This origination crisis moment appears to be associated with a series of contractions intrinsic to so-called 'platform capitalism'.
Recently, the MyData market has been growing as the importance of data and issues related to personal information protection have drawn much attention together. MyData refers to the concept of guaranteeing an individual's right to personal information and providing and utilizing one's data according to individual consent. MyData service providers can combine and analyze customer information to provide personalized services. In the early days, the MyData business was activated mainly by private companies and the financial industry, but recently, public institutions are also actively taking advantage of MyData. Meanwhile, the importance of an individual's intention to provide MyData for the success of MyData businesses continues to increase, but research related to this is lacking. Moreover, existing studies have been mainly conducted on individual benefits of MyData; there are not enough studies in which both public benefit and perceived risk factors are considered at the same time. In this regard, this study intends to derive factors affecting the intention to provide MyData based on the privacy calculus model, examine their influencing mechanism, and further verify the moderating effects of individual capabilities and institutional type. This study can find academic significance in that it expanded and demonstrated the privacy calculus model in the context of MyData providing intention. In addition, the results of this study are expected to offer practical guidelines for developing and managing new services in MyData businesses.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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