The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.2
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pp.923-931
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2021
The aim of the present study is to analyze the financial performance of converted commercial bank from non-banking financial institution through a case study of Bangladesh Commerce Bank Limited as sample organization. It is observed that the bank is able to achieve a stable growth rate in total deposits, total loans and advances, and net income after tax during the period of 2015-2019. Researchers also calculated some ratio analysis and noticed that the financial position of Bangladesh Commerce Bank Limited was not so strong because bank's ROA, ROE, NIM and other ratios were below standard. Researchers used secondary data that were examined by using descriptive statistical tools and panel data regression model. Result shows that Bangladesh Commerce Bank has satisfactory operating efficiency, assets management efficiency, and gives loans to customers. In addition, the present study has tested some hypotheses regarding net income after tax, ROA and ROE with total assets, total loans, total deposits and interest income. These hypotheses have been accepted, which means there is no significant influence of the independent variable on the dependent variable. The study suggests that Bangladesh Commerce Bank Limited had the opportunities to make their financial position stronger by utilizing their good financial position and management efficiencies.
This paper is aimed at proposing a data mining-driven analysis to manage the customer defection rate in the bank. After 1997 IMF crisis, Korean banks were suffering from hard-pressed restructuring. At the heart of such restructuring effects, there was the need to manage the customer more effectively than ever. So far, many banks in Korea used to a poor management of customers without any highly-skillful techniques. In line with this argument, we propose several data mining techniques to determine more effective technique far managing customer deflection. We applied three data mining techniques such as logit model, neural network, and C5.0. Experiment data were collected from personal deposit account data of a specific bank in Korea. After experiments, we found that C5.0 showed more robust performance compared to other two techniques. On the basis of those experiment results, we proposed customer defection management policy.
In this paper we present a translation lookaside buffer (TLB) system with low power consumption for embedded processors. The proposed TLB is constructed as multiple banks, each with an associated block buffer and a corresponding comparator. Either the block buffer or the main bank is selectively accessed on the basis of two bits in the block buffer (tag buffer). Dynamic power savings are achieved by reducing the number of entries accessed in parallel, as a result of using the tag buffer as a filtering mechanism. The performance overhead of the proposed TLB is negligible compared with other hierarchical TLB structures. For example, the two-cycle overhead of the proposed TLB is only about 1%, as compared with 5% overhead for a filter (micro) TLB and 14% overhead for a same structure without continuos accessing distinction algorithm. We show that the average hit ratios of the block buffers and the main banks of the proposed TLB are 95% and 5% respectively. Dynamic power is reduced by about 95% with respect to with a fully associative TLB, 90% with respect to a filter TLB, and 40% relative to a same structure without continuos accessing distinction algorithm.
This article provides the definitions of the negotiation of credit, the negotiating bank and the negotiation credit. It further describes a number of legal status of negotiating banks by looking into the legal relations firstly between the beneficiary and the negotiating bank and secondly between the issuing bank and the negotiating bank. This study is in large part based on relevant provisions of UCP 600 and decisions of the Supreme court of South Korea. Under UCP 600 the definition of negotiation requires the purchase by the nominated negotiating bank of the required documents by advancing funds on or before the banking day on which reimbursement is due to the negotiating bank. A negotiation credit authorizes the negotiating bank who is a nominated bank to purchase from the beneficiary the documents required by the letter of credit and to present those documents to the issuing bank for reimbursement. If the credit is to be honoured at sight, reimbursement is due when the issuing bank determines that there has been a conforming presentation. Reimbursement under a letter of credit available by acceptance or by deferred payment is due at maturity of the credit. In particular, while the timing of advance by the nominated negotiating bank is up to the parties, a promise of the negotiating bank to advance the purchase price to a fraudulent beneficiary does not confer immunity from letter-of-credit fraud prior to its performance. This requires the negotiating bank who is notified of material fraud prior to making an advance to beneficiary to avoid a loss by using the fraud.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.35C
no.11
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pp.39-47
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1998
This paper describes high-speed pipelined memory architecture for a shared buffer ATM switch. The memory architecture provides high speed and scalability. It eliminates the restriction of memory cycle time in a shared buffer ATM switch. It provides versatile performance in a shared buffer ATM switch using its scalability. It consists of a 2-D array configuration of small memory banks. Increasing the array configuration enlarges the entire memory capacity. Maximum cycle time of the designed pipelined memory is 4 ns with 5 V V$\_$dd/ and 25$^{\circ}C$. It is embedded in the prototype chip of a shared scalable buffer ATM switch with 4 x 4 configuration of 4160-bit SRAM memory banks. It is integrated in 0.6 $\mu\textrm{m}$ 2-metal 1-poly CMOS technology.
Currently, Korea's banking industry holds a sizable amount of non-performing loans which stem from the government-led bailout of many troubled firms in the 1980s. Although this burden was somewhat relieved with the aid of banks' recapitalization in the booming securities market between 1986-88, the insolvent credits still resulted in low profitability in the banking sector and have been detrimental to the progress of financial liberalization and internationalization. This paper surveys the corporate bailout experiences of major advanced countries and Korea in the past and derives a rationale for readjustment measures against non-performing loans, in which rescue plans depend on the nature of the financial system. Considering the features of Korea's financial system and the banking sector's recent performance, it discusses possible means of liquidation in keeping with the rationale. The conflict of interests among parties involved in non-performing loans is widely known as one of the major constraints in writing off the loans. Specifically, in the case of Korea, the government's excessive intervention in allocating credits has preempted the legitimate role of the banking sector, which now only passively manages its past loans, and has implicitly confused private with public risk. This paper argues that to minimize the incidence of insolvent loan readjustment, the government's role should be reduced and that the correspondent banks should be more active in the liquidation process, through the market mechanism, reflecting their access to detailed information on the troubled firms. One solution is that banks, after classifying the insolvent loans by the lateness or possibility of repayment, would swap the relatively sound loans for preferred stock and gradually write off the bad ones by expanding the banks' retained earnings and revaluing the banks' assets. Specifically, the debt-equity swap can benefit both creditors and debtors in the sense that it raises the liquidity and profitability of bank assets and strengthens the debtor's financial structure by easing the debt service burden. Such a creditor-led or market-led solution improves the financial strength and autonomy of the banking sector, thereby fostering more efficient resource allocation and risk sharing.
ESG has become a necessity for all companies, and major Korean banks are actively practicing ESG management. Banks are playing a role in providing ESG finance as intermediaries in the supply of funds. Recently, they have launched ESG digital banking products that offer preferential interest rates for eco-friendly activities in combination with digital technologies. However, indiscriminate provision of preferential interest rates can adversely affect profitability of banks, and they may face the problem of 'Greenwashing' if they do not contribute to improving environmental awareness. Therefore, this study selected ESG digital savings products linked to electricity savings as the subject of the study, and empirically analyzed consumers' environmental awareness and savings behavior through actual data of consumers (N=2,478). The main findings of this study are as follows First, the analysis of the consumer status of ESG digital banking products shows that the 30-50s are the main consumer base, and the MZ generation shows relatively high performance in achieving preferential interest rates through electricity saving practices. Second, consumers' environmental awareness has a significant impact on achieving the goals of ESG banking products. ESG banking products can contribute to environmental awareness while fulfilling the basic function of saving. Third, environmental awareness did not drive consumers' savings contribution behavior, suggesting the need for continued consumer engagement. Based on environmental awareness and the theory of saving behavior, this study provides a theoretical explanation in ESG financial products. The results suggest that the appropriateness of the preferential interest rate design of ESG financial products is important.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.44
no.1
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pp.33-40
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2007
Processor pipelines have been growing deeper and issue widths wider over the years. If this trend continues, the branch misprediction penalty will become very high. Branch misprediction is the single most significant performance limiter for improving processor performance using deeper pipelining. Therefore, more accurate branch predictor becomes an essential part of modern processors. Several branch predictors combine a part of the branch address with a fixed amount of global branch history to make a prediction. These predictors cannot perform uniformly well across all programs because the best amount of branch history to be used depends on the program and branches in the program. Therefore, predictors that use a fixed history length are unable to perform up to their potential performance. In this paper, we propose a branch prediction mechanism, using variable length history, which predicts using a bank having higher prediction accuracy among predictions from five banks. Bank 0 is a bimodal predictor which is indexed with the 12 least significant bits of the branch address. Banks 1, 2, 3 and 4 are predictors which are indexed with different global history bits and the branch PC. In simulation results, the proposed mechanism outperforms gshare predictors using fixed history length of 12 and 13 , up to 6.34% in prediction accuracy. Furthermore, the proposed mechanism outperforms gshare predictors using best history lengths for benchmarks, up to 2.3% in prediction accuracy.
Ki Myoungoh;Choi Sungsoo;Oh Hui-Myoung;Kim Kwan-Ho
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.11A
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pp.1027-1034
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2005
IEEE802.15.4a, which is started to realize the PHY layer including high precision ranging/positioning and low data rate communication functions, requires a simple and low power consumable transceiver architecture. To satisfy this requirements, the simple noncoherent on-off keying (OOK) UWB transceiver with the parallel energy window banks (PEWB) giving high precision signal processing interface is proposed. The flexibility of the proposed system in multipath fading channel environments is acquired with the pulse and bit repetition method. To analyze the bit error rate (BER) performance of this proposed system, a noise model in receiver is derived with commonly used random variable distribution, chi-square. BER of $10^{-5}$ under the line-of-sight (LOS) residential channel is achieved with the integration time of 32 ns and signal to noise ratio (SNR) of 15.3 dB. For the non-line-of-sight (NLOS) outdoor channel, the integration time of 72 ns and SNR of 16.2 dB are needed. The integrated energy to total received energy (IRR) for the best BER performance is about $86\%$.
Predicting term deposit subscriptions is one of representative financial marketing in banks, and banks can build a prediction model using various customer information. In order to improve the classification accuracy for term deposit subscriptions, many studies have been conducted based on machine learning techniques. However, even if these models can achieve satisfactory performance, utilizing them is not an easy task in the industry when their decision-making process is not adequately explained. To address this issue, this paper proposes an explainable scheme for term deposit subscription forecasting. For this, we first construct several classification models using decision tree-based ensemble learning methods, which yield excellent performance in tabular data, such as random forest, gradient boosting machine (GBM), extreme gradient boosting (XGB), and light gradient boosting machine (LightGBM). We then analyze their classification performance in depth through 10-fold cross-validation. After that, we provide the rationale for interpreting the influence of customer information and the decision-making process by applying Shapley additive explanation (SHAP), an explainable artificial intelligence technique, to the best classification model. To verify the practicality and validity of our scheme, experiments were conducted with the bank marketing dataset provided by Kaggle; we applied the SHAP to the GBM and LightGBM models, respectively, according to different dataset configurations and then performed their analysis and visualization for explainable term deposit subscriptions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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