노사분쟁과 협상에 대한 경제학의 전형화된 이론은 비대칭 정보 협상이론이다. 전형화된 이론은 논리적인 일관성을 가지고 있지만, 협상의 현실을 보다 정확하게 설명하기 위해서는 심리경제학에 토대를 둔 새로운 협상이론과 타학문 분야에서 진행되어 왔던 협상의 실제에 대한 연구결과를 수용할 필요가 있다. 이러한 관점에서 본고는 새로운 협상이론과 협상의 실제에 대한연구결과들을 살펴보고 전형화된 이론과의 접목 가능성을 검토한다. 새로운 협상이론은 전형화된 이론의 핵심적 가정인 정보의 비대칭성 문제가 협상당사자의 인식과 깊은 관련이 있다는 점을 보여주고 있다. 또한 협상의 실제에 대한 연구결과들은 당사자들이 제안을 주고 받는 과정이 전형화된 이론이 가정하고 있듯이 기계적으로 이루어지기 어렵다는 점을 보여준다. 그리고 협상의 실제에 대한 연구결과들을 노사관계가 불안한 공공부문의 노사분쟁에 적용함으로써 민간부문과 공공부문의 노사분쟁과 협상의 차이점을 보다 명확하게 설명하고 있다.
This study applies diverse game theories to the US-China Trade War. The US-China Trade War can be analyzed as a game situation because the strategic decision-making process to maximize one's profit while considering the reaction of the other party is a game situation. However, related research suffered from some mistakes in applying the US-China Trade War as it is to classic game theory, because while the prisoners dilemma is based on the situation of No Communication, No Trust, No Cooperation, the US-China Trade War has a precondition different from that of prisoners dilemma, since it mutually communicates information and negotiation is repeated several times in a cooperative situation. The result of the trade negotiation will likely end as 'cooperate-cooperate'. Further, considering trade volume, trade interdependence, bargaining power based on economy, and the scale of damage caused by the Trade War, the US-China Trade War is progressing with the bargaining power of the US being higher than that of China. Since the current US-China Trade War is in an asymmetrical situation under the dominant bargaining power of the US, it is likely to reach 'US defect-China cooperative' in the long run.
게임 이론은 다수의 사용자에게 공유 자원을 효율적이고 공정하게 분배할 수 있는 이론적 기반을 제공하므로 이를 대역폭 할당에 이용하려는 연구가 활발히 진행되어 왔다. 그러나 게임 이론에 의한 대역폭 할당 기법들은 적용한 게임 기법들에 따라 동일 조건에서 할당하는 대역폭이 달라진다. 그러나 현재까지 네트워크 분야에서는 게임 이론의 수학적 근거만을 차용하고 있으며 이들이 대역폭 할당 문제에 적용될 때 각 기법 별 특성에 대한 정량적 비교 분석은 이루어지고 있지 않다. 이에 따라 본 논문에서는 다수의 노드가 대역폭을 공유하는 경우 파산(Bankruptcy) 게임 이론과 협상(Bargaining) 게임 이론을 이용하여 송신 노드의 입력율에 따른 각 노드 별 대역폭 할당 기법들의 특성을 비교 분석하고 이에 따른 향후 연구 방향을 제시한다.
협상과정을 Markov 확률과정으로 전제하고 확률과정의 상태별 이행확률의 크기가 협상참가자의 사적인 정보에 의하여 결정된다고 가정한다. 예를 들어, 판매자와 구매자의 가격협상의 예에서 협상상대방의 특징-예를 들어, 유보가격-에 대한 정보가 사적인 정보일 때 협상참가자 모두가 수용가능한 가격을 찾는 과정이 이행확률의 크기에 영향을 받고, 결과적으로 협상지연의 정도를 결정함을 보인다. 또한 협상의 참가자가 모두 교대로 제안을 하는 제안과 대응제안의 방법의 협상에서보다 협상참가자중 어느 한 쪽의 일방에서 제안을 하는 방법의 협상에서 협상지연이 더욱 길어짐을 보인다.
In this paper, we study a bargaining order problem where one buyer sequentially bargains with two sellers whose reservation prices are unknown to the buyer but correlated. Our main question is who the buyer should bargain first with to maximize his expected payoff. This type of problem is widely applicable to business and political situations where one party negotiates with multiple parties sequentially. One of the most important element in a sequential bargaining is "linkage effect" which exists when the aggreement of the previous bargaining affects the outcome of the following bargaining. To examine "linkage effect", we assume that the sellers'objects are similar so that the sellers' reservation prices are correlated. In addition, to consider incomplete information aspect regarding reservation prices, it is assumed that the sellers' reservation prices are unknown to the buyer. That is, we deal with one sided incomplete information case. In our model, there are two stages in each of which the buyer meets one seller. Since we are concerned with the bargaining order, we consider two different bargaining orders. Using game theory, we find a perfect Bayesian equilibrium and compute the buyer's expected payoff for each bargaining order. Finally we identify the advantageous bargaining order for the buyer by comparing the expected payoffs obtained under two different bargaining orders. Our results are as follows: the advantageous bargaining order depends on the prior probability of the seller type. However, in general, the buyer should bargain first with the seller whose object is less valuable to the buyer. The basic reason for our result is that the buyer wants to experiment in the first stage to find out the sellers' reservation prices and in doing so, to minimize the experimental cost and maximize potential gain in case of negotiation failure in the first stage. in the first stage.
We present a fair and efficient solution for selfish readers with the Nash bargaining solution (NBS) to mitigate the effects of RFID frequency interference. We compare the NBS with a solution derived by the max log-sum scheme that maximizes total utility and show that for selfish and rational readers, the NBS brings success in bargaining on resource allocation between readers unlike the max log-sum scheme, although the NBS has less total payoff compared to the max log-sum scheme.
협동적 게임 이론(cooperative game theory)은 다중 사용자들이 어떻게 하면 한정된 자원을 효율적이고 공평하게 공유할 수 있는지에 촛점을 맞추며 이론적인 바탕을 제공한다. 본고에서는 다수의 멀티미디어 사용자들이 협동적 게임 이론중 협상 해법(bargaining solutions)을 이용하여 어떻게 통신 및 네트워크 자원을 효율적이고 공평하게 공유할 수 있는지 알아본다. 또한, 이러한 협상 해법들을 바탕으로 한 자원 공유가 멀티미디어 사용자에게 어떠한 의미를 갖는지 알아보도록 한다. 마지막으로, 이러한 게임 이론을 이용한 자원 관리가 다양한 형태의 통신 및 네트워크에 어떻게 사용될 수 있으며, 미래의 활용 가능성을 알아보도록 한다.
블록체인의 확장성 문제를 해결하기 위한 이더리움 샤드 시스템은 부하 균형 문제가 존재하며 이는 그래프 분할 문제로 모델링된다. 본 논문에서는 게임 이론의 협상 해법을 사용하여 이더리움 샤드 시스템의 상반된 효용에 대한 협상이 가능한 적응적 온라인 가중그래프 분할 알고리즘을 제안한다. 게임 이론의 협상 해법은 상반된 효용의 협상점을 공정하게 결정할 수 있는 공리적 해법이다. 제안 알고리즘은 기존 온라인 그래프 분할 알고리즘을 가중그래프에 적용할 수 있도록 개선하였으며 대표적인 교섭 해법인 내쉬 협상 해법을 확장한 확장 내쉬 협상 해법을 사용하여 이더리움 시스템 상황을 고려한 설계를 통해 효과적으로 부하 균형을 수행하였다. 실험 결과, 대표적인 온라인, 오프라인 그래프 분할 알고리즘에 비해 최대 37% 우수한 성능을 보였다.
근래에 게임이론 분야에서 진화계산법을 사용한 교섭게임 분석은 중요한 이슈 중에 하나이다. 본 논문에서는 이질적인 두 인공 에이전트 간의 공진화를 활용하여 교섭게임을 관찰한다. 두 인공 에이전트를 모델링하기 위해 사용된 전략은 진화전략의 종류인 입자군집최적화와 차분진화알고리즘이다. 교섭게임에서 각 전략이 최선의 결과를 얻기 위한 알고리즘 모수들을 조사하고 두 전략의 공진화를 관찰하여 어느 알고리즘이 교섭게임에 더 우수한지 관찰한다. 컴퓨터 시뮬레이션 실험 결과 입자군집최적화 전략이 차분진화알고리즘 전략보다 교섭게임에서 더 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
협상력은 협상당사자들이 가지는 경제적인 이익의 관점에서 출발하여 오랜 기간 동안 여러 사회과학분야의 연구 대상이 되어 왔으며, 다양한 게임이론에 기반을 둔 실험적인 연구가 진행되어 왔다. 하지만 기존연구들은 개인, 기업 및 국가 간의 정치 경제 사회적인 복잡한 이해관계의 문제를 해결하는데 필요한 협상과정의 전략과 성과에 대해 주안점을${\cdots}$(중략)${\cdots}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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