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- 저자 : 황재연(Jaeyeon Hwang) (검색결과 4 건)
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황재연(HWANG, JAEYEON),고기훈(KO KI HUN),성국현(Sung kuk hyeon) 한국정보보호학회 2018 情報保護學會誌 Vol.28 No.6
방위산업기술보호법 및 방위산업보안업무훈령에 따라 체계종합업체는 협력업체 보안관리 업무를 수행하고 있으며, 비정형 상태의 불특정한 다수의 협력업체를 효율적으로 관리하기 위한 협력업체 등급 분류 기준, 등급별 보안점검 지표 마련을 위한 방법 및 PDCA 모델 적용을 통한 지속적 발전 방향에 대하여 알아본다.
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황화구리를 이용한 자동차 내장부품용 항균 폴리프로필렌 연구
김광섭(Kwangseub Kim),우종현(Jonghyun Woo),이영주(Youngju Lee),황재연(Jaeyeon Hwang),김민(Min Kim) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2023 No.5
Vehicles are the most easily access and have high utilization rate for human mobility. Vehicles generally are driven owner oneself, but they may use public transportation such as bus or taxi. In the case of carsharing, it is difficult to take care of management because several people operate one vehicle. The car has an air conditioning system, which filters out dust through a filter. However it is hard to recirculate the air in the car thoroughly and bacteria may breed with dust of the system. In this study, the properties of anti-bacterial polypropylene for application to automotive interior parts were researched. The base resin is polypropylene added to copper sulfide which have anti-baterial properties. It was analyzed mechanical material according to the amount of copper sulfide added to verify for useing interior part in vehicle. As a result of molding the integral defroster part with anti-bacterial polypropylene, although there was a change in the injection conditions it was confirmed that there was no problem in production.
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베이지안 확률적 접근법을 이용한 건설업체 부도 예측에 관한 연구
홍성문,황재연,권태환,김주형,김재준,Hong, Sungmoon,Hwang, Jaeyeon,Kwon, Taewhan,Kim, Juhyung,Kim, Jaejun 한국건설관리학회 2016 건설관리 : 한국건설관리학회 학회지 Vol.17 No.5
주수급자 역할을 하는 건설기업의 부실화는 발주자에게 공사계약 미이행에 따른 피해를 초래할 수 있고, 전문건설업체 및 자재공급업체의 재무건전성에 악영향을 줄 수 있다. 건설업은 프로젝트를 수주하고 진도에 따라 기성을 받는 현금흐름의 재무적 특성이 존재하고, 사업 진행 중의 부실화는 투입한 자금의 손실로 이어질 수 있으므로 건설업체의 부실화 예측은 중요하다. 국내 건설업체의 부실화 예측은 90년도 초 미국에서 개발된 KMV (Kealhofer McQuown and Vasicek)사의 KMV모형으로 수행되는 경우도 있지만, 이 모형은 일반적인 기업 및 은행의 신용위험 평가에 개발되어져 건설기업 예측력에는 부족함이 있다. 또한, KMV값의 부도확률 예측력에 대해서는 분석대상의 기업수 및 데이터의 부족으로 의문점이 지속적으로 제기되고 있다. 따라서 이러한 의문점을 해결하기 위해 기존 부도예측확률모형에 베이지안 확률적 접근법(Bayesian Probabilistic Approach)을 접목하고자 한다. 베이즈 통계학의 사전확률(Prior Probability)만 적절하게 예측가능하다면 적은 정보라도 증거에 대한 조건부 획득으로 신뢰성 있는 사후확률(Posterior Probability)을 예측할 수 있기 때문이다. 이에 본 연구에서는 기존 부도예측확률모형에 베이지안 확률적 접근법을 활용하여 예상부도확률(Expected Default Frequency, EDF)을 측정하고, 기존 모형의 예상부도확률과 비교하여 정확성을 예측하고자 한다. Insolvency of construction companies that play the role of main contractors can lead to clients' losses due to non-fulfillment of construction contracts, and it can have negative effects on the financial soundness of construction companies and suppliers. The construction industry has the cash flow financial characteristic of receiving a project and getting payment based on the progress of the construction. As such, insolvency during project progress can lead to financial losses, which is why the prediction of construction companies is so important. The prediction of insolvency of Korean construction companies are often made through the KMV model from the KMV (Kealhofer McQuown and Vasicek) Company developed in the U.S. during the early 90s, but this model is insufficient in predicting construction companies because it was developed based on credit risk assessment of general companies and banks. In addition, the predictive performance of KMV value's insolvency probability is continuously being questioned due to lack of number of analyzed companies and data. Therefore, in order to resolve such issues, the Bayesian Probabilistic Approach is to be combined with the existing insolvency predictive probability model. This is because if the Prior Probability of Bayesian statistics can be appropriately predicted, reliable Posterior Probability can be predicted through ensured conditionality on the evidence despite the lack of data. Thus, this study is to measure the Expected Default Frequency (EDF) by utilizing the Bayesian Probabilistic Approach with the existing insolvency predictive probability model and predict the accuracy by comparing the result with the EDF of the existing model.
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