최근 국내외 많은 국가들이 블록체인을 활용하여 관련 응용분야에 활용하고 있다. 기업 중심의 경제가 아닌, 개인이 주체가 될 수 있는 공유 경제의 개념도 확산되었다. 그러나 농업분야의 공유 경제 실현에 필요한 시스템 구축은 아직 미비하다. 현재 농업정책 중 농업기계 임대사업은 국가가 주체가 되어 시행되는 사업으로 지자체에서 비치하여 제공하기 때문에 한정된 수량과 자원으로 제한적이다. 고가의 농업기계의 경우 바쁜 농번기에는 수량이 한정되어 있기 때문에 임대 물량이 부족한 현실이다. 본 논문에서는 농업기계 소유주 개개인을 연결하여 한정된 수량의 농업기계를 블록체인 기술을 이용하여 개인의 농업기계를 경작자에게 차용해주는 공유 시스템을 제안한다. 따라서 본 시스템은 한정된 수량의 농업기계 자원을 해결하고 경작자 모두에게 안전한 서비스와 같은 분산 시스템을 제공한다.
블록체인은 네트워크 내의 모든 참여자들이 공동으로 소유하고 검증함으로서 데이터의 조작을 방지하고 무결성 및 신뢰성을 보장하는 기술이다. 블록체인은 보안성 및 확장성 투명성을 특징으로 하며 전 세계에서 이용가능하기 때문에 최근 송금을 포함하여 물류 유통, IoT 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중에서도 최근에는 블록체인을 기반으로 하여 다양한 형태의 계약을 체결하고 이행을 자동화할 수 있는 스마트 컨트랙트에 대한 관심이 높아지고 있다. 스마트 컨트랙트를 활용하면 계약 사항을 미리 프로그래밍하여 작성하고, 조건이 충족되면 즉시 시행되기 때문에 디지털 데이터에 대한 신뢰도를 더욱 높일 수 있다. 본 논문에서는 스마트 컨트랙트 설계에 관한 연구를 진행하면서 최근 이슈가 되고 있는 가상화폐의 불법적 자금 악용 등의 문제를 해결하는 방안으로써, 스마트 컨트랙트 설계 방안에 대한 연구를 진행하였다. 이를 통해 고객확인(KYC:Know Your Customer)과 자금세탁방지 과정을 스마트 컨트랙트를 활용해 적용해 보았으며, 자금세탁방지의 가능성을 확인 및 ASM(AML SmartContract mechanism) 설계 방안을 제시해보고자 한다.
This paper empirically examines factors that potentially influence the success of a Web-based semantic search engine. A research model has been proposed that shows the impact of quality-related factors upon the effectiveness of a semantic search engine, based on DeLone and McLean's(2003) information systems success model. An empirical study has been conducted to test hypotheses formulated around the research model, and statistical methods were applied to analyze gathered data and draw conclusions. Implications for academics and practitioners are offered based on the findings of the study. The proposed model includes three quality dimensions of a Web-based semantic search engine-namely, information quality, system quality and service quality. These three dimensions each have measures designed to collectively assess the respective dimension. The model is intended to examine the relationship between measures of these quality dimensions and measures of two dependent constructs, including individuals' net benefit and user satisfaction. Individuals' net benefit was measured by the extent to which the user's information needs were adequately met, whereas user satisfaction was measured by a combination of the perceived satisfaction with search results and the perceived satisfaction with the overall system. A total of 23 hypotheses have been formulated around the model, and a questionnaire survey has been conducted using a functional semantic search website created by KT and Hakia, so as to collect data to validate the model. Copies of a questionnaire form were handed out in person to 160 research associates and employees working in the area of designing and developing semantic search engines. Those who received the form, 148 respondents returned valid responses. The survey form asked respondents to use the given website to answer questions concerning the system. The results of the empirical study have indicated that, of the three quality dimensions, information quality was found to have the strongest association with the effectiveness of a Web-based semantic search engine. This finding is consistent with the observation in the literature that the aspects of the information quality should serve as a basis for evaluating the search outcomes from a semantic search engine. Measures under the information quality dimension that have a positive effect on informational gratification and user satisfaction were found to be recall and currency. Under the system quality dimension, response time and interactivity, were positively related to informational gratification. On the other hand, only one measure under the service quality dimension, reliability was found to have a positive relationship with user satisfaction. The results were based on the seven hypotheses that have been accepted. One may wonder why 15 out of the 23 hypotheses have been rejected and question the theoretical soundness of the model. However, the correlations between independent variables and dependent variables came out to be fairly high. This suggests that the structural equation model yielded results inconsistent with those of coefficient analysis, because the structural equation model intends to examine the relationship among independent variables as well as the relationship between independent variables and dependent variables. The findings offer some useful implications for owners of a semantic search engine, as far as the design and maintenance of the website is concerned. First, the system should be designed to respond to the user's query as fast as possible. Also it should be designed to support the search process by recommending, revising, and choosing a search query, so as to maximize users' interactions with the system. Second, the system should present search results with maximum recall and currency to effectively meet the users' expectations. Third, it should be capable of providing online services in a reliable and trustworthy manner. Finally, effective increase in user satisfaction requires the improvement of quality factors associated with a semantic search engine, which would in turn help increase the informational gratification for users. The proposed model can serve as a useful framework for measuring the success of a Web-based semantic search engine. Applying the search engine success framework to the measurement of search engine effectiveness has the potential to provide an outline of what areas of a semantic search engine needs improvement, in order to better meet information needs of users. Further research will be needed to make this idea a reality.
이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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