Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.45
no.6
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pp.498-507
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2017
Electronic equipments comprised of high density components with various packaging types have been recently applied to a satellite. Therefore, to guarantee high reliability of electrical equipment, a design approach, which can reduce the development period and cost through an early diagnosis in potential risks of failure, should be established. In the previous research, the reliability assesment of the electronic equipments have based on Steinberg's fatigue failure theory. However, this theory was not enough for further investigation of life prediction and reliability of the electronic equipments comprised of various sizes and packaging types due to its theoretical limitations and analysis results sensitivity with regard to different modeling technic. In that case, if detailed finite element model is established, aforementioned problems can be readily solved. However, this approach might arise disadvantage of spending much time. In this paper, to establish strategy for high reliability design of electronic equipment, we performed mechanical reliability evaluation of CCB (Camera Controller Box) at qualification level based on the approach using Sherlock unlike design techniques applied to existing business.
Since previous default forecasting models for the firms evaluate the probability of default based upon the accounting data from book values, they cannot reflect the changes in markets sensitively and they seem to lack theoretical background. The market-information based models, however, not only make use of market data for the default prediction, but also have strong theoretical background like Black-Scholes (1973) option theory. So, many firms recently use such market based model as KMV to forecast their default probabilities and to manage their credit risks. Korean firms also widely use the KMV model in which default point is defined by liquid debt plus 50% of fixed debt. Since the debt structures between Korean and American firms are significantly different, Korean firms should carefully use KMV model. In this study, we empirically investigate the importance of debt structure. In particular, we find the following facts: First, in Korea, fixed debts are more important than liquid debts in accurate prediction of default. Second, the percentage of fixed debt must be less than 20% when default point is calculated for Korean firms, which is different from the KMV. These facts give Korean firms some valuable implication about default forecasting and management of credit risk.
This study is to suggest the current security education programs and improvement of industrial security curriculums in Korea. We live in a world of insecurity; the world is changing at an ever accelerating pace. Life, society, economics, international relations, and security risk are becoming more and more complex. The nature of work, travel, recreation, and communication is radically changing. We live in a world where, seemingly with each passing year, the past is less and less's guide to the future. Security is involved in on one way or another in virtually every decision we make and every activity we undertake. The global environment has never been more volatile, and societal expectations for industrial security and increasing if anything. The complexities of globalization, public expectation, regulatory requirements, transnational issues, jurisdictional risks, crime, terrorism, advances in information technology, cyber attacks, and pandemics have created a security risk environment that has never been more challenging. We had to educate industrial security professional to cope with new security risk. But, how relevant is a college education to the security professional? A college degree will not guarantee a job or advancement opportunities. But, with a college and professional training, a person has improved chances for obtaining a favored position. Commonly, Security education and experience are top considerations to find a job so far, also training is important. Today, Security is good source to gain competitive advantage in global business. The future of security education is prospect when one considers the growth evident in the field. Modern people are very security-conscious today, so now we had to set up close relevant industrial security programs to cope with new security risk being offered in colleges or several security professional educational courses.
The interest on the marine leisure sports is rapidly increasing with the advent of the five-day week and with increments of GNP. The self-governing bodies are trying to drag large investments into the marine leisures industry through international exhibitions and yacht rallies. Unfortunately, the demands in the domestic area don't increase differently from those demand patterns in the advanced countries. In this study, several suggestions for vitalizations on the marine leisure industry are made after surveying the recognition degree of the domestic people on the marine leisures and the current states of their spending on the marine leisures. As results, it has been shown that the policies based upon negative factors coming from negative understandings on the leisure activities should be largely revised. Further, it seems that the policies for the preparations of the laws and the regulations for the marine leisures as well as for the R&D policies should be taken systematically so that the infra structures are constructed while improving the negative understandings on the leisures. The fundamental databases investigated in this study will help the policy makers and the investors reduce the risks of the policy and the investments in the field of marine leisure sports.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.12
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pp.507-516
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2019
Costs invested in road maintenance and road development are on the rise. However, due to accidents such as portholes and ground subsidence, the risks to the drivers' safety and the material damage caused by accidents are also increasing. Following this trend, we have developed a system that determines road damage, according to the magnitude of vibration generated without directly intervening the driver when driving. In this paper, we implemented the system using a remote control car (RC car) simulator due to the limitation of the environment in which the actual vehicle is not available in the process of developing the system. In addition, we attached a vibration sensor and GPS sensor to the body of the RC car simulator to measure the vibration value and location information generated by the movement of the vehicle in real-time while driving, and transmitting the corresponding data to the server. In this way, we implemented a system that allows external users to check the damage of roads and the maintenance of the repaired roads based on data more easily than the existing systems. By using this system, we can perform early prediction of road breakage and pattern prediction based on the data. Further, for the RC car simulator, commercialization will be possible by combining it with business in other fields that require flatness.
With globalization and the development of information and communication technology, the supply chain is becoming more widespread and complex, which increases the occurrence and damage caused by supply chain risks. Supply chain risk management has a great impact on corporate performance through the analysis of risk factors and proactive and strategic approaches. This study aims to analyze the effects of supply chain risk factors on risk management strategies and corporate performance empirically. In the research model for empirical analysis, supply chain risk factors were classified into supply, demand, operation, network, and external environment, while the risk management strategies were divided into active and passive strategies, as well as financial and operational performance for corporate performance. The data obtained via the questionnaire were analyzed for the path of the structural equation model. As a result of the analysis, companies are actively pursuing risk management for internal risk factors, rather than external factors, in terms of internal and external risk factors, and it was found that these strategies have a significant effect on corporate performance. Therefore, in the future, companies should conduct risk management strategies more proactively and preemptively through a thorough analysis of various risk factors affecting business operations.
This research focuses on what factors determine firm's decisions on R&D outsourcing and how R&D outsourcing affect R&D performance. In recent years many firms outsource R&D activities instead of internalizing it. Thus, further investigation is necessary to find out this recent trend. Based on several theoretical background the study developed three determining factors of R&D outsourcing which are transactional level, firm level, and risk level. Transactional level composes of independent variables such as R&D cost saving, asset specificity and uncertainty which mainly comes from Transaction Cost Economics theory. Firm level composes of openness to technology from outer source, R&D capability, and outsourcing experience. Risk level composes of technological risk, cost-related risk and managerial risk. The result shows that R&D outsourcing is significantly related to cost saving aspect, low asset specific firms, firms without solid technological background, firms which are open to external technology, firms with other types of outsourcing experience, and firms which take technological risks. However, proposed relationship between degree of R&D outsourcing and R&D performance found out to be insignificant. This research is contribute to the field of outsourcing study since it will give guidance to managers who need to make strategic decisions on R&D outsourcing activities.
Human trafficking is a booming underground business and is the fastest growing and criminal activity in today's society. The use of coercion or fraud marks the territory of trafficking. Most people trafficked suffer constant threats, violence, and forced acts while imprisoned by their traffickers. Such human trafficking entails significant problems not only for the victims but also for the economies and community health. Large corporations overseas have also been known to partake in the sex slave industry. Another hidden cost to the global economy is the cost of law enforcement and anti-trafficking measures being implemented. Further, sex Trafficking carries many potential health consequences, one of the biggest risks is HIV infection. That means, sex trafficking is an engine of the global AIDS epidemic with one study portraying nearly fifty six percent of all sex slaves having HIV or AIDS. Therefore, many of people are being infected with HIV and many other diseases every day through contact with the sex slave industry costing millions to society and the global economy. in this study, the author presents a case study of trafficking against Nepalese women. Nepalese women being trafficked are found to have a high prevalence of HIV infection. In conclusion and discussion, a few of solutions needed to be addressed for controling human trafficking for sex slavery suggested.
In the remarkable growth of P2P financial platform in the field of knowledge management, only companies with big data and machine learning technologies are surviving in fierce competition. The ability to analyze borrowers' credit is most important, and platform companies are also recognizing this capability as the most important business asset, so they are building a credit evaluation system based on artificial intelligence. Nonetheless, online P2P platform providers that offer related services only act as intermediaries to apply for investors and borrowers, and all the risks associated with the investments are attributable to investors. For investors, the only way to verify the safety of investment products depends on the reputation of P2P companies from newspaper and online website. Time series information such as delinquency rate is not enough to evaluate the early stage of Korean P2P makers' credit analysis capability. This study examines the credit analysis procedure of P2P loan platform using artificial intelligence through the case analysis method for well known the top three companies that are focusing on the credit lending market and the kinds of information data to use. Through this, we will improve the understanding of credit analysis techniques through artificial intelligence, and try to examine limitations of credit analysis methods through artificial intelligence.
This paper uses the Korean Labor Panel data to investigate changes in the employment types of male workers following their job changes with the classification of workers into three categories: regular wage workers, non-regular wage workers, and self-employed workers. It also estimates a competing-risks hazard model to analyze the determinants of employment types of workers. The results show that the type of employment of a worker at an immediate previous job has a critical importance in determining his employment type at a new job and that the types of employment at jobs other than the immediate previous job also play some role in determining the type of employment at a new job, although their impact declines as the number of intervening jobs increases. A job loser, who worked as a non-regular worker at his immediate previous job, for example, is considerably less likely to find a regular job, but more likely to get reemployed at another non-regular job than one who worked as a regular worker at his immediate previous job. Similarly, a worker who quit self-employment is much less likely to find a regular job but more likely to restart his own business than one who worked as a regular worker at his immediate previous job. These findings suggest that it is not easy at all for a worker who worked as either a non-regular worker or self-employed worker to become a regular worker, although it might be premature to assert that non-regular jobs or self-employed jobs are dead-end jobs. Another interesting finding of this analysis is that a high unemployment rate lowers a probability of reemployment at either regular jobs or self-employed jobs, but raises a non-regular job reemployment probability, which strongly implies that as labor market conditions become adverse to workers the proportion of non-regular employment can rise rapidly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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