본 연구는 새로운 국제 전자결제수단으로 개발된 무역카드(TadeCard)에 대한 검토와 활용 가능성에 관하여 검토한 것이다. 무역카드는 세계무역센터협회가 인터넷을 통하여 국제무역대금을 결제할 수 있는 전자결제시스템으로 개발되었다. 무역카드시스템은 제시되는 전자문서의 일치성 점검 및 국제무역거래의 모든 이행과정을 온라인(on-line) 상에서 전자적으로 이행되는 것을 특징으로 하고 있으며 부대비용 등 경제성 측면에서 여타 결제수단보다 우월한 결제시스템이라고 하고 있다. 그러나 가상공간을 통한 전자결제시스템은 거래당사자에게 대금지급의 확실성과 거래의 안정성 및 신속성 보장이 전제되어야 한다. 실제로 무역카드시스템은 특정 보증보험회사의 보증에 기반을 두고 있어 국제 기업간 거액거래상의 신용취급의 한계점과 금융네트워크 등에서의 취약점을 가지고 있다. 따라서 무역카드가 국제전자결제시스템으로 정착되기 위해서는 정보보안 등 기술적인 안정성이 검증되고 결제상의 신뢰성 보장을 위하여 상업은행들의 참여가 확대되어야 한다. 또한 인터넷상에서 결제가 이루어지기 위해서는 담보권과 유통성이 보장되는 볼레로전자선화 증권 등의 활용과 기존의 모든 종이문서에 의한 결제서류도 전자문서로 대체되어야 한다.
협상은 상거래에 있어서 매우 중요한 요소 중 하나이다. 현재의 웹 기반 전자상거래 시스템은 이러한 중요한 협상 구조를 상거래에 잘 반영하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점중 기업과 소비자간의 미비한 협상 구조를 보안하기 위해 실세계 상거래에서 존재하는 점원을 전자상거래상의 가상점원으로 모델링하여 회사의 정책과 구매자의 특성을 반영하여 구매자와 전략적으로 자동 협상을 수행할 수 있는 에이전트의 구조를 설계하고 구현하였다. 협상은 매우 복잡한 구조를 가지고 있다. 이러한 협상 구조를 지원하기 위해서는 상호간의 제안을 표현하고, 그 제안에 대한 평가 내용과 결정사항을 전달할 수 있는 언어적인 구조가 필요하며, 협상의 대상이 되는 사안들의 특성을 반영할 수 있는 표현 구조도 요구된다. 또한 이러한 협상에서 전략을 세우고 알맞은 제안을 제시하며 상대의 제안에 대하여 전략적으로 반응할 수 있는 의사결정 모델이 요구된다. 본 논문에서는 회사의 정책 모델과 구매자의 모델을 정의하고 이를 이용한 협상 모델을 설계 구현하였다. 협상 구조의 모델링을 위해 KQML(Knowledge Query Manipulation Language)을 기반으로 전자상거래 프로토콜로 설계하고, 논쟁 기반 협상 모델을 기초로 협상언로를 설계하였다. 또한 협상에서의 전략적인 의사결정을 위해 게임이론을 이용하고, 규칙 기반 시스템으로 이를 보충하였다. 마지막으로 가상점원 모델을 바탕으로 조립 컴퓨터 판매를 위한 가상점원을 구현하였고, 이에 대한 실험을 통하여 가상점원의 유용성을 보였다.
가상자산 시장의 가파른 성장과 함께, 가상자산 상장 및 거래 절차에 대한 정부 차원의 규제가 가해질 전망이나, 구체적인 규제 방안은 부재한 상황이다. 향후 안정적인 제도권 편입을 위해서는 시장 생태계 조성과 투자자 보호를 위한 더욱 구체적인 규제 방안이 필요하다. 따라서 본고에서는 국내 5대 가상자산거래소의 자체 가이드라인과 한국거래소의 예비상장심사기준(2022)을 비교하였다. 본고에서는 IEO, IPO, ICO의 개념을 정의하고 IEO의 이해상충 문제를 명시하였다. 이후, 규제 방안을 제시하기 위해 실제 상장 폐지된 가상자산의 사례를 분석하고 문제점을 유형별로 분류하였다. 또한 유가증권 시장 상장 심사 가이드라인을 형식적 심사 요건과 질적 심사 요건으로 분류하고, 질적 심사 요건은 기업의 계속성, 경영 투명성, 경영의 안정성, 주식회사 속성 및 투자자 보호 총 네 가지 기준으로 분류하였다. 또한, 사례 분석을 통해 얻은 구조적인 문제를 보완할 수 있는 방안을 제시하였다. 이 방안은 지배 구조 정기 공시, 유통량 정기 공시, 독립 감사 기관 신설 총 세 가지다. 본고는 기존 연구에서 한발 더 나아가 실제 상장 폐지 사례를 분석하고 그 문제점을 유형별로 분류하여 개선안을 제시하였다는 점, 유가증권 시장과 가상자산 시장의 유사성을 감안하여 제도권의 프레임워크를 차용하여 보완책을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다.
본 연구에서는 금융서비스 분야에서 블록체인 기술이 가져오는 탈중앙화, 혁신성, 상호운용성, 투명성의 장점을 보유한 디파이 기술을 중심으로 연구를 진행하였다. 블록체인 기술로 인해 신성장 동력을 얻은 탈중앙화 금융서비스는 가상자산을 활용하여 금융서비스의 제공 범위를 넓힐 수 있으며, 금융서비스의 혁신을 장려하면서 새로운 비즈니스 기회를 창출할 수 있다. 디파이 개념의 이해를 바탕으로 기술의 필요성 및 주요 활용 사례에 대하여 살펴보고, 향후 도전과제에 대하여 살펴보고자 한다. 이를 통해 디파이는 금융서비스의 새로운 영역으로서의 가능성을 확인하면서, 혁신을 위한 신기술로 발전할 비전에 대하여 이해하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.
인터넷 가상화폐 거래소에 게시되는 공시를 분석하여 향후 게시된 공시가 가상화폐 가격에 줄 영향을 예측해보고자 한다. 과거 게시된 공시 데이터를 바탕으로 딥러닝을 이용해 영향치를 도출해낸다. 프로그램은 Python 언어로 작성하였으며, django 웹 프레임워크를 이용하여 결과치를 보여줄 수 있는 웹 사이트를 구현하였다. 또한 공시를 통합한 데이터를 이용하여 새로 게시되는 공시가 해당 가상화폐의 가격에 줄 예측치를 분석하였으며 해당 공시가 가상화폐의 가격에 어떻게 영향을 줄지 쉽게 판단할 수 없는 사용자들에게 도움을 줄 수 있을 것이다.
가상자산에 대한 연구는 가상자산의 도입을 위한 정책마련 또는 법률제정이나 가상자산 운영기술에 대해 주로관심을 가졌으나, 이 연구는 가장자산 투자자들이 투자의사결정 시 중요하게 고민하고 있는 투자요인을 제시하여 가상자산 투자자들에 실질적으로 도움이 되는 연구결과를 도출해 내었다. 연구결과에 따르면 (1) 가상자산 투자자들은가상자산의 시장성과 경쟁우위와 같은 비즈니스 모델을 가장 중요한 요인으로 생각하고, (2) 가상자산 투자 시 객관적으로 판단 할 수 있는 요인에 대한 관심이 높다는 점을 확인하였다. 이 연구결과는 가상자산 투자자들이 가상자산에 대해 객관적인 판단이 가능한 다양한 판단요인 발굴과 객관성 있는 투자정보 제공이 가능한 가상자산 거래시장환경이 마련되어야 하고, 핵심기술을 활용한 가상자산 비즈니스가 지속적으로 성장할 수 있도록 해주는 다양한 정책지원이 필요하다는 점을 시사한다.
21세기 고도 정보화사회를 맞이하여 기업의 경영활동은 컴퓨터 네트워크 환경에 의존할 수밖에 없는 환경에 이르렀으며 인터넷을 이용한 비즈니스 전략이 경영전략의 새로운 핵심으로 부상하고 있다. 인터넷의 빠른 확산은 기업의 전통적인 거래환경에 급격한 변화를 야기시키며 가상공간에서 상품과 서비스를 사고 팔기 위한 전자상거래(Electronic Commerce: EC)시장이 급속히 형성되고 있다. (중략)
클라우드 컴퓨팅은 분산 병렬 컴퓨팅의 일종으로 IT 자원을 가상화 하고 이를 사용자에게 제공한다. 그러나 사용자의 서비스 요청은 시간적 규칙성이 없으며, 이런 이유로 각 자원들은 가용성의 차이를 갖는다. 가용성의 차이는 클라우드 서비스 이용자의 QoS만족도 및 서비스 제공자 선택에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서의 서비스 이용자의 요구에 따라 가상화된 IT자원 제공자의 효율적 선정을 위한 자원 가용성 기반 다중 경매 모델을 이용한 서비스 예약형 클라우드 자원거래 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에서는 서비스 이용자의 서비스 요청 발생 시 두 번의 경매 모델을 사용하는 다중경매모델이며, 다중 경매 과정 중 단일 경매 단계에서 자원 가용성 평가 알고리즘 및 가변 큐를 이용한 서비스 예약방식을 적용하여 서비스 제공자의 자원 가용성을 평가하여 최적의 서비스 제공 자원을 찾는다. 제안모델은 QoS만족도 부분에서 앞서 작용한 자원 가용성 평가 알고리즘으로 인해 높은 성능을 보여주며, 작업 처리 시간활용도 면에서 QoS를 모두 고려한 상태로 안정적으로 더 많은 작업을 처리 할 수 있음을 입증하였다.
본 논문은 딥러닝을 기반으로 한 가상 피팅 기능을 갖춘 중고 의류 거래 시스템의 구현을 소개한다. 제안된 시스템은 사용자가 중고 의류를 온라인으로 시각적으로 착용하고 핏을 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 위해, 합성곱(CNN) 알고리즘을 사용하여 사용자의 신체 형상과 의류의 디자인을 고려한 가상 착용 모습을 생성한다. 이를 통해 구매자는 온라인에서 실제로 의류를 입기 전에 핏을 미리 확인할 수 있으며, 이는 구매 결정에 도움을 준다. 또한, 판매자는 시스템을 통해 정확한 의류 사이즈와 핏을 제시할 수 있어 구매자의 만족도를 높일 수 있다. 본 논문은 CNN 모델의 학습 절차, 시스템의 구현 방법, 사용자 피드백 등을 자세히 다루고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 유효성을 입증한다.
본 연구에서는 물이용을 포함한 투입산출모형을 구축하고 식량자급률 증가 시나리오를 이용하여 가상적의 물의 소비량을 시산해 보았다. 이를 위해 산업별 물 이용량 자료를 경제활동의 투입요소로 가정하고 투입 산출계정을 확장하였다. 시나리오는 농산물 수입이 감소(5%, 10%, 20%, 40%)함에 따라 및 국내 농산물의 최종소비가 증가하는 방식이다. 분석결과, 국내 농산물 소비가 증가함에 따라 농업부문 생산활동에 필요한 잠재적인 물 소비는 8.3%(3.8억$m^3$)~66.5%(30억$m^3$)로 증가하였다. 또한 순 가상수 유출량(수출-수입)은 시나리오별로 약 -24억$m^3$(SCE1)~-9.8억$m^3$(SCE4)로 나타났다. 이러한 결과는 농업생산이 물 집약적 산업으로 여타 산업과 비교해 물 이용량이 크고, 수출기반 산업이 아닌 국내 소비형 산업의 특성이 반영되었기 때문으로 판단된다. 한편으로 국내 농업의 활성화는 식량자급률 증가에도 기여할 것으로 기대된다. 본 연구의 결과는 국내 식량자급률 증가를 위해서 농업용수 등 수자원의 지속적 확보가 필요함을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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