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SME Profitability of Trade Credit during and after a Financial Crisis: Evidence from Korea
KWON, Ohsung,HAN, Seung Hun,LEE, Duk Hee Korea Distribution Science Association 2020 The Journal of Asian Finance, Economics and Busine Vol.7 No.7
An economic downturn can occurred through unexpected events in various fields, such as the subprime mortgage crisis and the outbreak of Coronavirus Disease-2019 (COVID-19). Trade credit is important for small- and medium-sized enterprises (SMEs), especially during a monetary contraction, as it is the last option for firms that lack bank credit. This study aims to determine whether trade credit is profitable for the buyer and supplier firms during and after a financial crisis. We use panel data consisting of all trade credit transactions and financial statements of 5,751 Korean firms during the period 2008-2012. It shows that trade credit is more profitable for both buyers and suppliers in the post-crisis period than during the crisis. Moreover, trade payable is more effective for unconstrained buyers than for constrained buyers. Finally, a mixed strategy is superior to an aggressive or passive strategy of SMEs. The results suggest less profitability of trade credit during a period of contraction and greater sensitivity of the buyer SMEs, emphasizing the idiosyncratic liquidity strategy of each firm. This study can be helpful to develop a strategy of profitable trade credit for SMEs and to establish a policy of managing liquidity for the authority.
Network Topology and Systemically Important Firms in the Interfirm Credit Network
Kwon, Ohsung,Yun, Sung-guan,Han, Seung Hun,Chung, Yang Hon,Lee, Duk Hee Springer-Verlag 2018 Computational economics Vol.51 No.4
<P>In a transaction between two firms, the buyer is expected to pay the seller with cash; however, due to the buyer's lack of liquidity, an account receivable might be provided instead. Accounts Receivable Financing (ARF) is a type of trade credit that facilitates Korean interfirm transactions. Under ARF, the obligation to reimburse the bank is imputed to the seller if the buyer does not repay the loan to the bank. When the buyer confronts a liquidity shortage and fails to repay the trade credits, unfortunately, the shock is not limited to damage to only the seller because it propagates throughout the interfirm network. The shock is easily propagated because it is highly likely that the seller would also be unable to repay obligations to its own sellers. Since annual interfirm networks follow a scale-free network model, a single liquidity shock triggers a systemic risk. The insolvency of topologically more central buyer firms is shown to pose a higher potential risk to the financial market. In contrast, the firm size is not significantly related to potential risk. Therefore, firms with high centrality should be closely monitored to prevent insolvency crisis and propagation of the liquidity shock in the interfirm network.</P>
적합도 공유 기법을 적용한 향상된 FastSLAM 알고리즘
권오성(Ohsung Kwon),현병용(Byeongyong Hyeon),서기성(Kisung Seo) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.4
SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)은 주변 환경에 대한 지도 작성과 자신의 위치를 인식하는 기법으로 주행 로봇 분야에서 널리 사용되고 있다. FastSLAM(A Factored Solution to the SLAM) 은 파티클 필터와 확장형 칼만 필터를 기반으로 한 대표적인 SLAM 기법중의 하나이나, 재추출 단계에서 입자들의 다양성이 상실되는 문제가 제기되고 있다. 본 논문에서는 적합도 공유기법을 사용하여 입자들의 다양성 상실에 관한 문제를 보완하는 방법을 제시하고, 기존의 기법들과 성능을 비교 및 분석한다. SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) is a technique used by robots and autonomous vehicles to build up a map within an unknown environment and estimate a place of robot. FastSLAM(A Factored Solution to the SLAM) is one of representative method of SLAM, which is based on particle filter and extended Kalman filter. However it is suffered from loss of particle diversity. In this paper, new approach using fitness sharing is proposed to supplement loss of particle diversity, compared and analyzed with existing methods.
권오성(Ohsung Kwon),김영균(Youngkyun Kim),조영완(Youngwan Cho),서기성(Kisung Seo) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1
주행 이동 로봇에서 비전 기반의 물체 인식은 동적인 환경이나 물체의 주변 요소 등을 고려한 다양한 영상처리 문제가 존재한다. SURF(Speeded Up Robust Features) 는 영상의 크기와 회전변화에 강인하게 물체를 인식하는 알고리즘으로 많은 연구자에 의해 사용되고 있다. 하지만 SURF 기반의 영상처리 방법은 고차원의 벡터 성분을 사용하기 때문에 연산 과정에서 많은 시간을 소비하며, 그로 인해 실시간 시스템에서 수행의 어려움을 가지고 있 다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 연산량이 많은 SURF 처리 과정을 GPU(Graphics Processing Unit) 에서 수행하도록 하여, 성능은 유지하면서 보다 빠른 영상 인식을 구현하고자 한다. NVIDIA의 CUDA 라이브러리를 이용하여 GPU 상의 수행 프로그램을 작성하고, 이동 로봇의 속도와 영상의 크기변화에 따른 표식의 인식률 및 수행시간에 대해 CPU와 성능을 비교 한다.
권오성(Ohsung Kwon),김영균(Youngkyun Kim),조영완(Youngwan Cho),서기성(Kisung Seo) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.5
주행 로봇 환경에서 비전 기반의 물체 인식은 물체의 주변 요소와 동적인 환경에 대한 다양한 영상처리 문제를 포함한다. SURF(Speeded Up Robust Features)는 영상의 크기와 회전변화에 강인하게 물체를 인식하는 알고리즘으로 많은 연구자에 의해 사용되고 있다. 하지만 SURF 기반의 영상처리 방법은 고차원의 벡터 성분을 사용하기 때문에 연산 과정에서 많은 시간을 소비하며, 그로 인해 실시간 시스템에서 수행의 어려움을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 연산량이 많은 SURF 처리 과정을 GPU(Graphics Processing Unit)에서 수행하도록 하여, 보다 빠른 영상 인식을 구현하고자 한다. NVIDIA의 CUDA 라이브러리를 이용하여 GPU 상의 수행 프로그램을 구현하고, 실험을 통해 이동 로봇의 속도와 영상의 크기변화에 따른 표식의 인식률 및 수행시간에 대해서 CPU와 성능을 비교한다. Vision based object recognition in mobile robots has many issues for image analysis problems with neighboring elements in dynamic environments. SURF(Speededㅎ Up Robust Features) is the local feature extraction method of the image and its performance is constant even if disturbances, such as lighting, scale change and rotation, exist. However, it has a difficulty of real-time processing caused by representation of high dimensional vectors. To solve th problem, execution of SURF in GPU(Graphics Processing Unit) is proposed and implemented using CUDA of NVIDIA. Comparisons of recognition rates and processing time for SURF between CPU and GPU by variation of robot velocity and image sizes is experimented.