블록체인은 거래의 기록인 트랜잭션을 관리하는 중앙서버 없이 분산네트워크에 참여하고 있는 모든 노드가 그 거래의 내용을 각자 관리하는 기술이다. 특정 기간의 거래 기록을 담고 있는 블록은 이전 블록에 대한 해쉬 값을 참조하여 블록체인에 연결되고, 새로운 블록이 추가된 체인은 다시 모든 노드와 공유한다. 기존의 인증서를 이용한 트랜잭션이 핀테크를 거쳐, 가까운 미래에는 블록체인을 이용하는 응용의 등장이 예상된다. 본 연구에서는 기존 모델의 문제점 등을 분석하고, 앞으로 도래될 블록체인을 적용한 거래모델을 제안한다. 다양한 응용 중에, 본 연구에서는 4차 산업혁명을 이끌 주제 중에서 에너지 판매시장을 목표로 거래모델을 전개한다. 제안한 모델의 분석결과, 기존의 방법보다 안전한 에너지 판매 거래의 가능성을 확신할 수 있었다.
This study proposes a technology valuation model applicable for technology transfer or transaction, based on the review of theoretical models and practical applications. The model analyzes individual technologies that can be transacted as economic goods in terms of intellectual properties as subjects of transaction. The valuation of technology for transfer or transaction needs to be performed in view of demand side rather than supply side. This study suggests a successive approximation method in order to evaluate value of technologies quantitatively
이동 데이터베이스 체계에서 거래처리 기법은 정적 조정자에 의한 거래처리와 조정자 이주에 의한 거래처리 기법이 있다. 조정자 이주에 의한 거래처리 기법은 거래서비스 통화채널 변경이 이루어졌을 경우에 새로운 데이터베이스 서버에서 그 거래를 계속 처리해야한다는 조정자 이주 원리를 적용하는 것이고 조정자 정착에 의한 거래처리 기법은 거래서비스 통화채널 변경이 이루어졌을 경우라 할 지라도 그 거래를 시작한 데이터베이스 서버에 의하여 처리해야 한다는 정적 조정자 원리를 적용하는 것이다. 본 논문에서 이동 거래처리 기법들의 공정한 성능 비교연구를 위하여 기법들과 독립적인 성능모델을 개발하였다. 그리고 이동 거래처리 기법의 성능 모델을 자세히 설명하였고 성능평가의 신뢰성을 위하여 얻어진 모의실험 결과를 자세히 설명하였다. 결국, 이동 거래처리 기법들은 데이터베이스 서버에서 거래처리를 위한 메시지 이동을 최소화함으로서 시스템 성능을 향상시킬 수 있다.
In real-time database systems, transactions's commitment done before the given deadlines is more important than just getting the maximum throughput. Transactions missing the given deadlines are no longer meaningful in real-time applications. Therefore, there is a need for new transaction processing models to meet the given deadlines in real-time database applications, because moat conventional transaction models are not designed to meet deadlines. In this paper we propose a new transaction models which uses multiple versions of a data item. The model uses read-from graphs and dynamic reorder of transactions to meet deadlines. A read-from graph contains the past read semantics of read operations and support the model to decide which database operation to be taken. Then, we show simulation results comparing the proposed model with other transaction models such as two phase locking model and the optimistic concurrency control model.
본 논문에서는 그리드 컴퓨팅의 기존 자원 거래망 모델들의 문제점을 분석하고, 해결하기 위한 새로운 자원 거래 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자와 자원 공급자 사이의 거래 가격을 예측하고 합리적인 거래 가격을 제시한다. 합리적인 가격 제안을 통해, 사용자와 자원 공급자 사이의 더 많은 자원 거래를 발생시키고, 사용자는 더 짧은 시간에 자원을 공급받게 된다. 본 논문에서 사용자의 자원 요구량 예측 정확도를 향상시키기 위하여 통계학의 예측 모델을 도입하였고 합리적인 가격 제안을 위해 미시 경제학의 가격 결정 이론을 도입하였다. 본 모델의 성능 평가를 위하여 사용자의 자원 요구량 예측 정확도, 자원 거래를 위한 응답시간, 자원 거래 횟수 그리고 사용자의 자원 활용률을 측정하였다. 실험의 결과로는 자원 예측 정확도는 87.45%의 신뢰성 있는 결과를 얻었고, 기존 모델들에 비해 응답시간은 72.39% 단축 되었다. 또한, 자원 거래 횟수는 162.56% 증가 하였다. 본 논문에서 제안하는 모델의 평균 자원 활용률은 90%에 근접했으며 기존 모델들과 비교해서는 230%이상 자원 활용률이 증가 하였다.
본 논문은 실시간 트랜잭션 시스템(Real-Time Transaction System)에 하위 트랜잭션(subtransaction) 개념을 도입한 새로운 확장모델을 제시하였다. 제안된 모델은 J. Moss 모델을 실시간 단일 프로세스에 특정한 시간제약을 부과함으로 확장되었으며, 이를 기반으로 통합된 동시성 제어와 스케줄링 알고리즘이 개발되었다. 이는 Sha의 우선 순위 제한 알고리즘에 기반하여 확장된 알고리즘으로, 실시간 트랙잭션의 시간제약을 보장함과 동시에 데이터베이스의 일관성도 함께 유지한다. 본 논문은 제안된 실시간 중첩 트랜잭션 모델이 무한정한 블록킹(blocking)과 데드락(dead lock)을 방지함과 동시에 실시간 트랜잭션의 직렬화도 유지함을 증명하였으며, 또한 트랜잭션의 상위 바운드를 설정하고, 고정 우선순위 기반 방법(Rate-Monotonic Priority Assignment)을 적용함으로 스케줄링 가능성을 분석하였다. 본 연구는 다중 및 분산 실시간 중첩 트랜잭션 모델로 확장하기 위한 첫 단계이며, 또한 최근 관심을 모으는 웹기반 실시간 멀티미디어 데이터베이스 모델로 확장이 가능한 것으로 추정된다.
항공관제 시스템, 워게임 등과 같이 시간제약을 갖는 대규모 트랜잭션 환경에서 보고서의 의미는 특별하다 이는 대규모 트랜잭션 연산을 수행하면서 성능의 제약 없이 제한된 시간 내에 보고서를 생성할 수 있어야 하기 때문이다. 이와 같이 대규모 트랜잭션 환경에서 시간제약을 만족하면서 보고서를 생성할 수 있도록 하기 위하여 이 논문에서는 점진적 연산 기법과 형성뷰 기법을 트리거와 저장 프로시져를 이용하여 결합시킨 모델을 제안한다. 아울러 제안 모델에 대한 구현 및 평가를 통해 제안 모델의 특성을 분석한다.
Internet-based electronic trade has been growing fast. But most users are not yet familiar with the system and find it very difficult to purchase and sell the products in the cyber market place. To handle these problems, agent-based virtual market place system has been proposed where agents instead of individuals participate in trading of goods. Most of the proposed models have been in the two general categories. The first is the direct transaction among sellers and buyers, and the second is the agent-based transaction. However, the transaction is not fair and the best deal can't be guaranteed for both models. In this paper, we propose a new broker based synchronous transaction algorithm which is fair to both parties and guarantees the best deal. Our algorithm is implemented using Visual C++ and the experimental results show that our method is better than the two traditional transaction models in every performance metrics, Number of transactions are increased up to 21% and price adjustment is up to 280% better for some transactions.
Social commerce has been gaining explosive popularity, with typical examples of the model such as Groupon and Level Up. Both local business owners and consumers can benefit from this new e-commerce model. Local business owners have a chance to access potential customers and promote their products in a way that could not have otherwise been easily possible, and consumers can enjoy discounted offerings. However, questions have been increasingly raised about the value and future of the social commerce model. A recent survey shows that about a third of 324 business owners who ran a daily-deal promotion in Groupon went behind. Furthermore, more than half of the surveyed merchants did not express enthusiasm about running the promotion again. The same goes for the case in Korea, where more than half of the surveyed clients reported no significant change or even decrease in profits compared to before the use of social commerce model. Why do local business owners fail to exploit the benefits from the promotions and advertisements through the social commerce model and to make profits? Without answering this question, the model would fall under suspicion and even its sustainability might be challenged. This study aims to look into problems in the current social commerce transactions and provide implications for the social commerce model, so that the model would get a foothold for next growth. Drawing on justice theory, this study develops theoretical arguments for the effects of transaction characteristics on consumers' distributive justice and purchase intention in the social commerce. Specifically, this study focuses on two characteristics of social commerce transactions-the discount rate and the purchase rate of products-and investigates their effects on consumers' perception of distributive justice for discounted transactions in the social commerce and their perception of distributive justice for regular-priced transactions. This study also examines the relationship between distributive justice and purchase intention. We conducted an online experiment and gathered data from 115 participants to test the hypotheses. Each participant was randomly assigned to one of nine manipulated scenarios of social commerce transactions, which were generated based on the combination of three levels of purchase rate (high, medium, and low) and three levels of discount rate (high, medium, and low). We conducted MANOVA and post-hoc ANOVA to test hypotheses about the relationships between the transaction characteristics (purchase rate and discount rate) and distributive justice for each of the discounted transaction and the regular-priced transaction. We also employed a PLS analysis to test relations between distributive justice and purchase intentions. Analysis results show that a higher discount rate increases distributive justice for the discounted transaction but decreases distributive justice for the regular-priced transaction. This, coupled with the result that distributive justice for each type of transaction has a positive effect on the corresponding purchase intention, implies that a large discount in the social commerce may be helpful for attracting consumers, but harmful to the business after the promotion. However, further examination reveals curvilinear effects of the discount rate on both types of distributive justice. Specifically, we find distributive justice for the discounted transaction increases concavely as the discount rate increases while distributive justice for the regular-priced transaction decreases concavely with the dscount rate. This implies that there exists an appropriate discount rate which could promote the discounted transaction while not hurting future business of regular-priced transactions. Next, the purchase rate is found to be a critical factor that facilitates the regular-priced transaction. It has a convexly positive influence on distributive justice for the transaction. Therefore, an increase of the rate beyond some threshold would lead to a substantial level of distributive justice for the regular-priced transaction, threrby boosting future transactions. This implies that social commerce firms and sellers should employ various non-price stimuli to promote the purchase rate. Finally, we find no significant relationship between the purchase rate and distributive justice for the discounted transaction. Based on the above results, we provide several implications with future research directions.
Uncertainty in housing price fluctuation has great impact on the overall economy due to importance of housing market as both place of residence and investment target. Therefore, estimating housing market condition is a highly important task in terms of setting national policy. Primary indicator of the housing market is a ratio between rent and transaction price of housing. The research explores dynamic relationships between Rent-Transaction price ratio, housing transaction price and jeonse rental price, using Vector Autoregressive Model, in order to demonstrate significance of shifting rent-transaction price that is subject to changes in housing transaction and housing rental market. The research applied housing transaction price index and housing rental price index as an indicator to measure transaction and rental price of housing. The price index and data for price ratio was derived from statistical data of the Kookmin Bank. The time-series data contains monthly data ranging between January 1999 and November 2009; the data was log transformed to convert to level variable. The analysis result suggests that the rising ratio between rent-transaction price of housing should be interpreted as a precursor for rise of housing transaction price, rather than judging as a mere indicator of a current trend.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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