이미 삼천 년 전, 춘추(春秋)시대에 중국 철학자들은 형이상학에 관해 논의했다. 고대 중국 철학자들은 '형이상'의 문제를 '도(道)'라고 하였고, 이와 구분하여 구체적인 사물을 '기(器)'라고 하였다. 그리고 '도'의 의미로서 '길', '법칙', '진리' 등의 의미가 파생되어 나왔다. 이에 중국의 전통문화는 무형적인 이른바 '도' 문화의 특색을 지니게 되었다. 그 중에서 선진(先秦)시대의 유가와 도가의 '도'는 동한(東漢)시대에 고인도(古印度)로부터 전래된 불가의 '도'와 함께 가장 많은 영향을 끼쳤으며, 2천년 동안 절대 다수의 중국인들의 가치관, 도덕표준, 사유형식에 있어서 3가지 무형의 역량을 이루게 되었다. 이 글은 중국 '도' 문화의 형성 과정을 개괄적으로 설명하고, 그 주요 정신이 유가는 자득(自得), 도가는 자연(自然), 불가는 자재(自在)에 있음을 해명하였다.
Purpose - Although remittance payment in international trade settlements has played a bigger role in recent years, scant research is being done. This study is to zero in on analyzing determinants of international trade payments focused on remittance by constructing a payment prediction model. Design/methodology - This study categorizes the types of trade payments into advance remittance, post remittance, linked remittance, letter of credit, and mixed payment, and analyzes these after constructing a logit model. For empirical analysis, 147 survey data were collected for export manufacturers in Korea, and binominal logistic regression analysis was used to analyze the type of payment method the exporter chooses for trade transactions. Findings - The likelihood of choosing advance remittance increased as the exporters had non-recovery experiences with payments, and decreased as the market power of importers increased. The possibility of post remittance increased when the export amount was large and the character of the buyer was reliable. In the case of linked remittance, it was highly likely to be selected when payment efficiency was important in trade settlement. In addition, when competition among companies in the global market is intense and market uncertainty is high, the possibility of using a letter of credit decreases. It was also found that the greater the export amount, the greater the possibility of choosing advance remittance, and even if the transaction period was longer, exporters using a letter of credit continued to use it. Originality/value - Despite the high proportion of remittances in international trade settlements, it has been hard to find studies that reflect the practical characteristics of remittances. This study classified the types of remittance into advance remittance, post remittance, and linked remittance, and built a trade payment prediction model by adding a letter of credit and mixed payment. In addition, the originality of this study is recognized in that a logistic model was constructed and meaningful results were derived.
비트코인은 탈중앙화와 분산원장을 특징으로 하는 암호화폐로서 "작업증명"이라는 채굴시스템을 통해 유지된다. 채굴 시스템에서는 블록 생성시간을 일정하게 유지하기 위해 채굴 난이도를 조정하게 되는데, 기존의 채굴 난이도 변경 방식은 미래의 해시파워를 반영할 수 없다는 문제가 있다. 따라서 실제시간과 예정시간 사이에 발생하는 오차로 인해 블록생성과 실세계 시간의 불일치를 가중시키게 되고, 결국 거래 기한을 맞추지 못하거나 코인 호핑 공격에 취약점을 노출시키게 된다. 블록 생성시간을 일정하게 유지시키기 위한 기존 연구도 여전히 오차 문제를 갖는다. 본 연구에서는 이러한 오차를 줄이기 위한 기계학습 기반 채굴 난이도 예측 방안을 제시한다. 이전 해시파워를 학습하여 미래의 해시파워를 예측하고 예측한 값을 이용하여 채굴 난이도를 조정한다. 우리의 실험 결과는 이와 같은 경우 기존 채굴 난이도 조정방식보다 오차율을 약 36% 더 줄일 수 있음을 보여준다.
사토시 나타모토에 의해 블록체인 기술이 개발되고 비트코인이 새로운 암호화폐 시장을 개척한 이후 여러 암호 화폐들이 등장하고 그 수와 규모는 나날이 증가하고 있다. 또한 블록체인 기술의 익명성과 여러 취약점을 이용한 범죄들이 발생하고 있으며 이에 취약점 개선과 범죄 예방을 위한 많은 연구들이 진행되고 있으나 범죄를 저지르는 사용자들을 탐지해내기엔 역부족이다. 따라서 네트워크 내 자금 세탁, 자금 탈취 등 이상 행위를 탐지 하는 것은 매우 중요하며 이에 본 논문에서는 비트코인 네트워크의 트랜잭션 및 유저 그래프의 특징들을 수집하고 이로부터 통계정보를 추출한 후 이를 로그 스케일 상에서 플롯으로 나타낸다. 시각화된 플롯을 Densification Power Law와 Power Degree Law에 따라 분석하고 결과적으로 비트코인 네트워크 내 비정상 트랜잭션 및 비정상 유저를 포함하는 이상 탐지에 적절한 특징들을 제시한다.
As information technology advances, the penetration of smart devices connected to the Internet, such as smart phone and tablet PC, has rapidly expanded, and as sensor prices have fallen the Internet of Things has begun to be introduced in the industry. Today's industry is rapidly changing and evolving, requiring companies to respond to the new paradigm of business. In this situation, companies need to actively manage and maintain customer relationships in order to acquire loyal customers who bring them a high return. The purpose of this study is to suggest a method to manage customer relationship using real time IoT data including IoT product usage data, customer characteristics and transaction data. This study proposes a method of segmenting customers through RFM analysis and transition index analysis. In addition, a real-time monitoring through control charts is used to identify abnormalities in product use and suggest ways of differentiating marketing for each group. In the study, 44 samples were classified as 9 churn customers, 10 potential customers, and 25 active customers. This study suggested ways to induce active customers by providing after-sales benefit for product reuse to a group of churn customers and to promote the advantages or necessity of using the product by setting the goal of increasing the frequency of use to a group of potential customers. Finally, since the active customer group is a loyal customer, this study proposed an one-on-one marketing to improve product satisfaction.
DANG, Thuy Anh;HO, My Hanh;HO, Thi Dieu Anh;NGUYEN, Thi Thanh Hoa
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권10호
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pp.265-275
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2022
In the current fast-growing market economy, the accounting-outsourcing trend of small and medium-sized enterprises is on the increase. Studies from both foreign and domestic sources have shown that many factors influence this decision. However, each country has different economic and political characteristics, so these factors and their degree of impact on accounting outsourcing also vary. This study aimed to determine the factors affecting the decision to outsource accounting activities of small and medium transport enterprises in Vietnam. A survey of 384 transport SMEs was conducted using the convenience sampling method. A personal interview with owners/managers/CFOs in 3 major cities of Vietnam based on a research review was conducted. The model examines the influence of many independent variables on accounting outsourcing. The multilinear regression analysis shows that the higher the Assets Specificity, the lower the degree of accounting outsourcing. In addition, the degree of outsourcing is positively and significantly related to frequency and trust in accountants. Besides, when we include control variables such as gender, administrative level, firm size, company age, education, and experience into the model. The results show that small and medium enterprises with limited resources should switch from the traditional internal accounting method to a professional accountant with external knowledge. Based on this study, the author proposes several implications for the accounting outsourcing of small and medium-sized transport enterprises in Vietnam to be more effective. Finally, this study also contributes to the basic knowledge of accounting outsourcing.
제4차산업혁명의 핵심기술 중의 하나로 인식되고 있는 블록체인은 인터넷을 기반으로 중앙집중적인 제어가 없이도 작동되는 자율적인 분산 정보관리시스템이다. 블록체인은 정보의 무결성, 신뢰성 등을 특징으로 하며, 이러한 특징을 필요로 하는 곳에는 블록체인을 활용할 수 있다. 대표적인 응용으로는 금융, 거래, 평가관리 등을 들 수 있다. 본 논문에서는 블록체인을 기반으로 사용자들이 자유롭게 평가개체(instance)를 생성하고 관리할 수 있는 평가관리시스템을 설계하였다. 평가관리자는 자신의 목적에 맞게 평가개체를 하나 생성하고, 평가항목과 평가자들을 배정할 수 있다. 평가자들이 평가항목에 대해서 평가를 마치면 평가관리자는 해당 평가개체에 대해서 평가 결과를 집계를 할 수 있다. 여러 용도로 평가를 시행하고 싶지만 평가시스템을 갖추지 못한 경우에 본 시스템을 이용하면 이를 비교적 간단히 평가시스템을 구현할 수 있다. 또한 블록체인의 특성으로 인하여 평가자들은 자신이 이미 기록한 평가 값을 수정하지 못하며, 시스템 관리자 또는 평가 관리자 역시 평가 값을 수정하지 못한다. 이런 이유로 평가의 신뢰성은 높아진다고 볼 수 있다.
국내 아파트 매매가 예측에 관한 연구는 현재까지 지속적으로 수행되어 왔지만, 아파트 가격은 다양한 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 예측하는데 어려움을 겪고 있다. 아파트 매매가를 예측하는데 앞서 정확도를 높이기 위해서는 주요 변수 선정 및 영향요인 분석이 무엇보다 중요하다. 이에 본 연구는 현재 꾸준한 상승률을 보이는 광주광역시를 대상으로 아파트 매매가에 영향을 주는 요인을 분석해보고자 한다. 이를 위해 6년간의 광주광역시 아파트 실거래가와 각종 사회적 요인 데이터를 토대로, 다중회귀분석, 랜덤 포레스트, 심층인공신경망 알고리즘을 적용하여 각 모델에서 주요 영향요인을 파악하였으며, 모델의 성능은 평균 제곱근 오차, 평균 절대 오차 그리고 결정계수를 통해 비교 분석하였다. 본 연구에서는 딥러닝의 일종인 심층인공신경망의 성능이 가장 우수함을 보였고, 매매가에 영향을 미치는 주요 요인으로 건축경과연수, 계약연도, 적용면적, 양도성예금증서, 주택담보대출금리, 선행지수, 생산자물가지수, 동행지수 등이 도출되었다.
본 연구는 거시경제요인이 스포테인먼트 산업에 미치는 영향을 확인하여 그 활용 가치를 발견하기 위한 연구다. 연구를 위해 거시경제요인으로 DJIA, WTI, GP를 선택하였고, 스포테인먼트 산업을 대표할 만한 자료로 NIKE와 Adidas 주가를 선택하였으며, 20년 5,285일간의 거래 자료를 2단계 추출 과정을 거쳐 분석하였다. 분석 결과 첫째, 거시경제요인은 스포테인먼트 산업에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째 시간의 설정, 각 시기의 특성, 그리고 요인 간 관계에 따라 각기 다른 수준의 회귀식이 나타났다. 마지막으로, 시계열분석을 통한 미래 예측 방법인 Durbin-Watson 검증 결과 특정 시기의 특정 요인 간 회귀식은 미래 예측에 활용 가능한 것으로 나타났지만, 각 조건에 따라 각각 다른 결과가 관찰되어 향후 후속 연구가 필요하다 판단된다.
비트코인은 일반적으로 사용하고 있는 달러, 원화, 유로, 엔화 등 세계적인 종이 화폐와 달리 은행과 금융기관 등과 같은 중앙 집중 기관에 의존하지 않는 암호화폐이다. 비트코인 네트워크에서는 채굴(mining) 작업으로 거래 내역이 담긴 블록을 생성하고, 블록이 생성되었다는 메시지를 모든 참여 노드에게 브로드캐스팅(broadcasting) 방식으로 전파하여 검증을 통해 신뢰성을 확보한다. 이와 같이 비트코인 네트워크에서 채굴과 블록 전파는 P2P 네트워크의 성능에 크게 영향을 받는다. 채굴의 경우 네트워크 내에서 먼저 채굴을 진행하고, 더 빠르게 채굴에 대한 증명을 전파하는지에 따라 보상을 받는 노드가 달라진다. 본 논문에서는 비트코인 네트워크에서 수행되는 기존의 이웃 연결 방식과 블록 전파 방식에 대한 문제점을 지역적인 특성과 RTT(Round-To-Trip) 값 측정을 적용하여 블록 전파 속도향상을 위한 개선 알고리즘을 제시한다. 실험을 통해 개선 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능 비교하여 전반적인 블록 전파 시간이 감소한 것을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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