• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제4권2호
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• pp.77-84
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• 2000

Black-Scholes equation arising from option pricing in the presence of cost in trading the underlying asset is derived. The transaction cost is chosen precisely and generalized to reflect the trade in the real world. Furthermore the concept of the bandwidth is introduced to obtain the better rehedging. The model with bandwidth derived in this paper can be used to calculate the more accurate option price numerically even if it is nonlinear and more complicated than the models shown before.

• 디지털융복합연구
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• 제14권5호
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• pp.95-106
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• 2016

본 연구는 빅데이터 유통 생태계에 기반한 단계별 빅데이터 유통 모델 개발 방안을 제안한다. 제안하는 빅데이터 유통모델의 개발은 데이터 중개 및 거래 플랫폼 구축, 거래지원 시스템 구축, 데이터 유통 포털 및 빅데이터 거래소 연결망 구축과 같이 3단계로 구성된다. 데이터 중개 및 거래 플랫폼 구축 단계에서는 데이터 유통 및 거래 플랫폼이 구축되며, 총괄시스템과 등록 및 거래관리 시스템으로 구성되며, 거래지원 시스템 구축 단계에서는 원활한 데이터 거래를 위한 거래지원 시스템이 추가적으로 구축된다. 마지막 데이터 유통 포털 및 빅데이터 거래소 연결망 구축 단계에서는 여러 거래소들의 통합에 필요한 유통 관리 시스템이 구축된다. 새로운 기술, 프로세스, 데이터 과학 등을 이용하여 과거의 데이터 관리 시스템을 빠르게 대체해 나가고 있는 현대의 데이터 시장에서 데이터 유통시장 모델은 계속 진화하고 있으며, 비즈니스 업계에서 수용되고 있다. 따라서 제안하는 빅데이터 유통 모델은 멀지 않은 장래에 데이터를 관리하고 접근하기 위한 산업표준 확립 시 고려될 수 있다고 사료된다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제21권4호
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• pp.7-15
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• 2019

This paper proposes the FMEA-based model to avoid backdoor transactions when purchasers select suppliers for products and services. In the model, backdoor transactions consist of two categories: backdoor selling and maverick buying. Both of which influence negative effects on cost savings due to not only uncompetitive advantage but also unusable purchasing leverage by unethical and misbehavior of purchase requestors. For the risk evaluation based on FMEA, three and five risk types of backdoor selling and maverick buying are identified respectively. Current risk priority numbers(RPN) based on those risk types are calculated by three categories: occurrence, detection and severity. Six risk mitigation strategies and fourteen mitigation tactics are identified to improve current RPN. In order to validate the model, questionnaires are collected from fifteen companies and statistically analyzed. The analysis result shows that the model reduces backdoor transaction risks and has no differences in reduction of backdoor transaction risks regardless of the type of purchasing organization units and existence of purchasing procedures in the organization.

• 산경연구논집
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• 제11권8호
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• pp.31-38
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• 2020

Purpose: This study uses 'Autoregressive Integrated Moving Average Model' to predict the impact of a sharp drop in the base rate due to COVID-19 at the present time when government policies for stabilizing house prices are in progress. The purpose of this study is to predict implications for the direction of the government's house policy by predicting changes in house transaction prices and house rental prices after a sharp cut in the base rate. Research design, data, and methodology: The ARIMA intervention model can build a model without additional information with just one time series. Therefore, it is a time-series analysis method frequently used for short-term prediction. After the subprime mortgage, which had shocked since the global financial crisis in April 2007, the bank's interest rate in 2020 is set at a time point close to zero at 0.75%. After that, the model was estimated using the interest rate fluctuations for the Bank of Korea base interest rate, the house transaction price index, and the house rental price index as event variables. Results: In predicting the change in house transaction price due to interest rate intervention, the house transaction price index due to the fall in interest rates was predicted to change after 3 months. As a result, it was 102.47 in April 2020, 102.87 in May 2020, and 103.21 in June 2020. It was expected to rise in the short term. In forecasting the change in house rental price due to interest rate intervention, the house rental price index due to the drop in interest rate was predicted to change after 3 months. As a result, it was 97.76 in April 2020, 97.85 in May 2020, and 97.97 in June 2020. It was expected to rise in the short term. Conclusions: If low interest rates continue to stimulate the contracted economy caused by COVID-19, it seems that there is ample room for house transaction and rental prices to rise amid low growth. Therefore, In order to stabilize the house price due to the low interest rate situation, it is considered that additional measures are needed to suppress speculative demand.

• 노동경제논집
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• 제29권1호
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• pp.75-98
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• 2006

본 논문은 다양한 비정형 근로계약 선택의 결정요인이 무엇인가를 거래비용 이론에 의거하여 제시하고 있다. 풀타임 상용고의 정형근로를 조직내거래, 비정형근로를 시장거래 내지 시장거래와 조직내거래 중간의 다양한 영역이라고 볼 때, 시장거래비용의 크기와 종류에 따라 정형큰로 및 비정형근로의 유형이 선택될 것이다. 스킬의 기업특수성, 스킬의 수준, 직무수행의 범위 및 불확실성, 근로계약 기간 등 4가지 조건에 따라 해당 근로계약의 거래비용이 결정되며, 이에 따라 적합한 근로계약이 선택되는 과정으로 모형을 제시하고 있다. 결국 직종의 성격에 따라 정규직과 비정규직의 유형이 결정되는 현상, 즉 직종간 분리된 근로계약의 선택으로 귀결되며, 이는 비정규고용의 업종 및 기간 제한, 임금차별 규제 등의 법적 보호장치가 실제적으로는 큰 효과가 없을 수 있다는 사실을 시사하고 있다.

• 정보학연구
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• 제5권1호
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• pp.113-131
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• 2002

본 연구는 공동 마케팅제휴에 있어서 제휴 파트너기업에 대한 거래관련 정보와 평판 등과 같은 정보가 제휴 파트너들간의 기회주의 성향과 제휴성과에 미치는 영향을 밝히는데 그 목적이 있었다. 이를 위하여 본 연구에서는 거래기간, 거래실적 및 평판이 기회주의적 성향의 매개를 거쳐 궁극적으로 지각된 제휴성과에 영향을 미친다는 것을 조사하고, 구조모형 내에서 각 연구단위들간의 관계를 실증하였다. 본 연구에서 제시된 연구가설에 대한 실증분석 절과는 다음과 같다. 첫째, 거래기간이 길수록 제휴 파트너들간의 기회주의적 성향은 감소하고 지각된 제휴성과는 높아지는 것으로 나타났다. 둘째, 거래실적이 좋았을수록 제휴 파트너들간의 기회주의적 성향은 감소하고 지각된 제휴성과도 높아지는 것으로 나타났다. 셋째, 기회주의적 성향이 낮아질수록 지각된 제휴성과도 향상되는 것으로 나타났다. 이는 기업들이 제휴파트너를 선택할 때 평판 등과 같은 외부정보에 비하여 자사와의 거래기간이나 거래실적 등과 같은 내부정보에 보다 많이 의존한다는 것을 보여주는 결과이다. 끝으로, 본 연구의 시사정과 한계점 및 미래 연구를 위한 제언을 하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제32권2호
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• pp.142-150
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• 2005

공유 디스크(Shared Disks: SD) 클러스터는 다수 개의 처리 노드를 연동하는 방식으로, 각 노드는 디스크 계층에서 데이타베이스를 공유한다. 고성능의 트랜잭션 처리를 위한 SD 클러스터의 효율성은 기존의 연구들을 통해서 입증되었으나, SD 클러스터 기반의 실시간 처리에 대한 연구는 지금까지 이루어지지 않았다. 실시간 트랜잭션의 경우 전통적인 트랜잭션의 ACID 속성 외에 시간 제약성을 추가로 가진다. 클러스터 기술을 실시간 트랜잭션 처리에 도입함으로써 높은 가용성과 노드들 사이의 병렬성에 따른 성능 향상을 기대할 수 있다. 이런 관점에서 본 논문에서는 먼저 SD 클러스터 기반 실시간 데이터베이스 시스템의 실험 모형을 개발한다. 그리고 개발한 모형을 기반으로 실시간 트랜잭션 처리를 위한 SD 클러스터의 적합성 여부를 평가한다. 뿐만 아니라 실시간 트랜잭션 처리 알고리즘과 SD 클러스터 알고리즘들 간의 상호 영향에 대해 다양한 실험을 통하여 평가한다.

• 응용통계연구
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• 제23권4호
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• pp.739-745
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• 2010

This paper computes the repurchase index based on statistical modeling. Using the transaction record of a certain product, the repurchase index is obtained by fitting the Poisson regression model. The customers are classified into 5 groups based on the index giving the information about the propensity to repurchase.

• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 한국디지털정책학회 2003년도 창립학술대회
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• pp.45-57
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• 2003

In recent years, the number of digital content transaction has increased dramatically, in main, owing to the innovation of IT technology. At the same time, it creates new problems which have never been found in traditional transactions. Especially, due to the easy-copy characteristics of digital content, the illegal usage of digital content proliferates. Also the conflicts between seller an d buyer in digital content transactions on cyberspace market take place frequently because contracts were made without face-to-face discussion. The increase of illegal usage and conflict in digital content market would diminish motivation of creators for their work, furthermore break down digital content market on cyberspace. Digital content transaction authentication system would play an important role in creating sound digital content market. Especially, it would make big contribution to reducing the number of conflict between seller and buyer. In this context, the main objective of this study is to suggest operational model of digital content transaction authentication and to explain critical success factors in organizing digital content transaction authentication system.

• 경영과정보연구
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• 제26권
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• pp.1-26
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• 2008

Since Capital Asset Pricing Model(CAPM) was proposed in the early 1960s by William Sharpe(1964) and John Lintner(1965) researchers have investigated the validity of the model. The results of empirical researches do not show that expected returns of stocks seem to be determined solely by systematic risk of the stocks as precicted by CAPM. In this paper the relationship between transaction volume and expected returns of stocks was investigated. Empirical cross-sectional analysis about the data collected from Stock Market of Korea Exchange shows transaction volume and variability of stock returns play an important role in pricing assets. The well-known variables which were used traditionally to explain the differences of expected returns among stocks such as the size and beta of a stock seems to be unimportant in pricing assets.