• 무역상무연구
• /
• 제23권
• /
• pp.155-219
• /
• 2004

This paper focuses on two recent legislative developments in electronic commerce: the "Uniform Computer Information Transactions Act" ("UCITA") of USA and the "preliminary draft convention on the use of data message in [international trade] [the context of international contracts]" ("preliminary draft Convention") of UNCITRAL. UCITA provides rules contracts for computer information transactions. UCITA supplies modified contract formation rules adapted to permit and to facilitate electronic contracting. UCITA also adjusts commonly recognized warranties as appropriate for computer information transactions; for example, to recognize the international context in connection with protection against infringement and misappropriation, and First Amendment considerations involved with informational content. Furthermore, UCITA adapts traditional rules as to what is acceptable performance to the context of computer information transactions, including providing rules for the protection of the parties concerning the electronic regulation of performance to clarify that the appropriate general rule is one of material breach with respect to cancellation (rather than so-called perfect tender). UCITA also supplies guidance in the case of certain specialized types of contracts, e.g., access contracts and for termination of contracts. While for the most part carrying over the familiar rules of Article 2 concerning breach when appropriate in the context of the tangible medium on which the information is fixed, but also adapting common law rules and rules from Article 2 on waiver, cure, assurance and anticipatory breach to the context of computer information transactions, UCITA provides a remedy structure somewhat modeled on that of Article 2 but adapted in significant respects to the different context of a computer information transaction. For example, UCITA contains very important limitations on the generally recognized common law right of self-help as applicable in the electronic context. The UNCITRAL's preliminary draft Convention applies to the use of data messages in connection with an existing or contemplated contract between parties whose places of business are in different States. Nothing in the Convention affects the application of any rule of law that may require the parties to disclose their identities, places of business or other information, or relieves a party from the legal consequences of making inaccurate or false statements in that regard. Likewise, nothing in the Convention requires a contract or any other communication, declaration, demand, notice or request that the parties are required to make or choose to make in connection with an existing or contemplated contract to be made or evidenced in any particular form. Under the Convention, a communication, declaration, demand, notice or request that the parties are required to make or choose to make in connection with an existing or contemplated contract, including an offer and the acceptance of an offer, is conveyed by means of data messages. Also, the Convention provides for use of automated information systems for contract formation: a contract formed by the interaction of an automated information system and a person, or by the interaction of automated information systems, shall not be denied on the sole ground that no person reviewed each of the individual actions carried out by such systems or the resulting agreement. Further, the Convention provides that, unless otherwise agreed by the parties, a contract concluded by a person that accesses an automated information system of another party has no legal effect and is not enforceable if the person made an error in a data message and (a) the automated information system did not provide the person with an opportunity to prevent or correct the error; (b) the person notifies the other party of the error as soon as practicable when the person making the error learns of it and indicates that he or she made an error in the data message; (c) The person takes reasonable steps, including steps that conform to the other party's instructions, to return the goods or services received, if any, as a result of the error or, if instructed to do so, to destroy such goods or services.

• 지능정보연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.187-201
• /
• 2011

방향성(Direction)과 변동성(Volatility)에 대한 분석은 증권투자를 위한 시장분석의 기초가 된다. 변동성분석이 옵션 투자에서 중요하다면 주식이나 주가지수선물투자는 방향성분석에 의하여 투자성과가 결정된다. 기존의 금융분석에서 기계학습을 이용한 방향성에 대한 연구는 주가나 투자위험의 예측을 중심으로 이루어졌으며, 최근에 와서야 실전투자를 위한 매매시스템(trading system) 개발에 대한 연구가 이루어지고 있다. 인공지능형 주가예측모형에서는 ANN(artificial neural networks), fuzzy system, SVM(Support Vector Machine) 등의 기법이 주로 활용되고 있다. 본 연구에서는 방향성매매를 위한 지능형 기계학습방법 중에서도 패턴인식에서 좋은 성과를 보이고 있는 은닉마코프 모형(Hidden Markov Model)을 이용한다. 실무적으로는 방향성 예측을 위해 주로 주가의 추세분석(Trend Analysis)을 활용한다. 다양한 기술적 지표를 이용한 추세분석에 기반한 시스템트레이딩(System Trading) 기법은 실전투자에서 점차 확대추세에 있다. 본 연구에서는 시스템트레이딩 기법 중 실무에서 많이 이용되는 이동평균교차전략(moving average cross)에 연속 은닉마코프모형을 적용한 지능형 매매시스템을 제안하고, 실제 주가자료를 이용한 시뮬레이션 결과를 제시한다. 세계적 선물시장으로 성장한 KOSPI200 선물시장에서 제안된 매매시스템의 장기간의 투자성과를 분석하기 위하여 지난 21년 동안의 KOSPI200 주가지수자료를 실증 분석하였다. 분석결과는 KOSPI200 주가지수선물의 방향성매매에서 제안된 CHMM기반 지능형 매매시스템이 실전에서 일반적으로 활용되는 시스템트레이딩 기법의 투자성과를 개선할 수 있음을 보여주었다.

• 시큐리티연구
• /
• 제18호
• /
• pp.119-141
• /
• 2009

행정대집행은 행정의 강제집행수단의 하나로 행정법상의 의무를 이행하지 않은 자를 대신하여 행정관청이나 제3자가 대행하고 소요비용을 의무자에게 청구하는 제도로 "강제대집행"이라고도 한다. 법에 의한 행정집행의 현장임에도 불구하고 물리력에 의한 강제집행이 시행됨으로 인하여 시행자와 의무자 사이에 온갖 폭력과 인권유린 행위가 난무하고 인적피해가 발생하여 사회문제화 되고 있으며, 경찰에 고발과 인권위원회에 진정하는 등의 경우가 점차 증가세에 있다. 이런 폭력의 현장에 동원되는 인원은 대부분 용역을 제공하는 민간경비업체가 공급하고 있으며, 경비원 자격이 없는 인원의 동원과 폭력조직과 연계된 소위 용역깡패의 무리한 대집행과 폭력행위가 문제 되고 있다. 이런 폭력의 현장에는 경제적 이권과 주거권, 생계형 투쟁, 외부의 개입 등 구조적으로 복잡한 문제가 내포되어 있다. 본 논문은 민간경비업체의 인원동원에 관심을 가지고 대집행 현장의 폭력의 유형과 폭력이 발생하는 원인을 분석하고 개선대책을 논의하였다. 그 결과로는 법과 제도적 개선으로 대집행의 현장에는 필히 시행청과 경찰관이 입회하여 민간경비업체의 물리적 집행이 합법적으로 이행되도록 통제하여야 하며, 폭력적 충돌양상이 발생하면 즉시 경찰이 개입하도록 명시하여야 한다. 시행청의 대집행에 대한 관행을 탈피하여 신중한 대집행 결정과 성과위주의 용역계약조건의 해소, 문제발생시 시행청의 책임 명시 등 수주과정에서의 폭력유발 요인을 제거해야 한다. 의무자의 집단행동을 통한 민원해결의 타성을 타파하고 공무집행의 방해나 대집행 비용의 청구 등 엄격한 법집행이 이루어져야하고, 제3자의 개입을 차단하여야 한다. 경비업체의 인원동원은 경비업법에 의한 자격과 교육을 이수한 인원으로 사전에 등록된 인원으로 제한하여야하며, 현장투입 전 관할 경찰관서에 근무지와 임무, 근무수칙 등을 명확히 기록한 집행계획서를 제출하도록 의무화하고, 복장, 장비 등 법규를 준수하도록 통제되어야 한다. 또한 폭력행위에 대한 개인의 형사적 책임을 명확히 하고, 사고 경력에 대한 수주의 제한 등 업체의 건전성 확보대책이 요구된다. 재활사업이란 명목의 특수단체의 수주행위가 근절되고, 도급과 하도급의 고리를 차단하여 능력과 법의 준수의지를 가진 업체가 수주하도록 해야 한다. 등이다. 주거권과 환경 등 사회문제, 생계, 보상 등의 개선대책 문제는 논외로 하였다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제15권4호
• /
• pp.61-101
• /
• 2014

This study investigates when and how disagreements in online customer ratings prompt more favorable product evaluations. Among the three metrics of volume, valence, and variance that feature in the research on online customer ratings, volume and valence have exhibited consistently positive patterns in their effects on product sales or evaluations (e.g., Dellarocas, Zhang, and Awad 2007; Liu 2006). Ratings variance, or the degree of disagreement among reviewers, however, has shown rather mixed results, with some studies reporting positive effects on product sales (e.g., Clement, Proppe, and Rott 2007) while others finding negative effects on product evaluations (e.g., Zhu and Zhang 2010). This study aims to resolve these contradictory findings by introducing preference heterogeneity as a possible moderator and causal attribution as a mediator to account for the moderating effect. The main proposition of this study is that when preference heterogeneity is perceived as high, a disagreement in ratings is attributed more to reviewers' different preferences than to unreliable product quality, which in turn prompts better quality evaluations of a product. Because disagreements mostly result from differences in reviewers' tastes or the low reliability of a product's quality (Mizerski 1982; Sen and Lerman 2007), a greater level of attribution to reviewer tastes can mitigate the negative effect of disagreement on product evaluations. Specifically, if consumers infer that reviewers' heterogeneous preferences result in subjectively different experiences and thereby highly diverse ratings, they would not disregard the overall quality of a product. However, if consumers infer that reviewers' preferences are quite homogeneous and thus the low reliability of the product quality contributes to such disagreements, they would discount the overall product quality. Therefore, consumers would respond more favorably to disagreements in ratings when preference heterogeneity is perceived as high rather than low. This study furthermore extends this prediction to the various levels of average ratings. The heuristicsystematic processing model so far indicates that the engagement in effortful systematic processing occurs only when sufficient motivation is present (Hann et al. 2007; Maheswaran and Chaiken 1991; Martin and Davies 1998). One of the key factors affecting this motivation is the aspiration level of the decision maker. Only under conditions that meet or exceed his aspiration level does he tend to engage in systematic processing (Patzelt and Shepherd 2008; Stephanous and Sage 1987). Therefore, systematic causal attribution processing regarding ratings variance is likely more activated when the average rating is high enough to meet the aspiration level than when it is too low to meet it. Considering that the interaction between ratings variance and preference heterogeneity occurs through the mediation of causal attribution, this greater activation of causal attribution in high versus low average ratings would lead to more pronounced interaction between ratings variance and preference heterogeneity in high versus low average ratings. Overall, this study proposes that the interaction between ratings variance and preference heterogeneity is more pronounced when the average rating is high as compared to when it is low. Two laboratory studies lend support to these predictions. Study 1 reveals that participants exposed to a high-preference heterogeneity book title (i.e., a novel) attributed disagreement in ratings more to reviewers' tastes, and thereby more favorably evaluated books with such ratings, compared to those exposed to a low-preference heterogeneity title (i.e., an English listening practice book). Study 2 then extended these findings to the various levels of average ratings and found that this greater preference for disagreement options under high preference heterogeneity is more pronounced when the average rating is high compared to when it is low. This study makes an important theoretical contribution to the online customer ratings literature by showing that preference heterogeneity serves as a key moderator of the effect of ratings variance on product evaluations and that causal attribution acts as a mediator of this moderation effect. A more comprehensive picture of the interplay among ratings variance, preference heterogeneity, and average ratings is also provided by revealing that the interaction between ratings variance and preference heterogeneity varies as a function of the average rating. In addition, this work provides some significant managerial implications for marketers in terms of how they manage word of mouth. Because a lack of consensus creates some uncertainty and anxiety over the given information, consumers experience a psychological burden regarding their choice of a product when ratings show disagreement. The results of this study offer a way to address this problem. By explicitly clarifying that there are many more differences in tastes among reviewers than expected, marketers can allow consumers to speculate that differing tastes of reviewers rather than an uncertain or poor product quality contribute to such conflicts in ratings. Thus, when fierce disagreements are observed in the WOM arena, marketers are advised to communicate to consumers that diverse, rather than uniform, tastes govern reviews and evaluations of products.

• 벤처창업연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.17-32
• /
• 2023

최근 정부와 공공의 역할만으로 사회문제를 모두 해결하기에는 한계가 있어서, 시장에서 영리 조직의 효율성이나 효과성을 통해 사회문제를 해결하면서 성장하는 것을 목표로 하는 소셜벤처의 필요성이 증대되었다. 이러한 배경하에 국내 스타트업 생태계에서도 소셜벤처 창업이 증가하면서 소셜벤처 투자자인 임팩트 투자자에 대한 관심도 증가하고 있다. 따라서, 본 연구는 임팩트 투자자의 투자 결정에 있어서 인지과정과 의사결정 환경에 따른 판단 정보의 타당도와 가중치를 객관적으로 분석하고자 판단분석기법을 활용하였다. 연구 진행을 위한 세 가지 분류로 첫째, 투자자로서 재무적 이익과 회수 가능성 판단을 위한 초기투자단계에서의 투자 우선 순위, 둘째, 사회에 미치는 영향과 파급력, 그리고 소셜벤처의 상생과 연대를 위한 창업가(팀)의 정치적 기술, 셋째, 임팩트투자펀드 조성 목적에 부합하는 소셜벤처기업의 소셜미션으로 구성하였다. 연구 결과 첫째, 임팩트투자자의 투자결정의 우선 순위는 창업가(팀)의 전문성, 창업가(팀)의 성공시의 잠재적 수익률, 창업가(팀)의 소셜미션인 것으로 나타났다. 둘째, 임팩트투자자가 투자결정요인에 대하여 판단하는 인식이 획일적이기보다는 투자 결정 요소가 제각각 다르며, 비중을 두는 정도에 있어서도 생각의 차이가 있다는 것이다. 셋째, 임팩트투자의 다양한 투자결정 요인에서 '창업자(팀)의 네트워킹 능력', '창업자(팀)의 사회적 통찰력', '창업자(팀)의 대인관계 영향력은 다른 4개의 요인보다 상대적으로 낮게 나타났다. 본 연구를 통해 실무적 기여점은 소셜벤처기업들이 투자 유치과정에서 임팩트투자자의 투자결정요인이 무엇인지 이해를 돕고, 소셜벤처 투자자에게는 임팩트투자자의 판단사례와 분석을 참고하여 투자결정의 질적 제고를 기대할 수 있다. 학술적 기여점은 임팩트 투자자의 투자 우선 순위와 비중 차이를 실증적으로 규명하였다는 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권3호
• /
• pp.79-96
• /
• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.

• 벤처창업연구
• /
• 제16권3호
• /
• pp.193-211
• /
• 2021

최근 K팝을 필두로 한 한류열풍과 K뷰티에 관한 관심이 높아지고 있다. 또한, 국내 뷰티 서비스 산업에 대한 인기와 영향력이 커지며 경제적, 문화적 파급효과가 지속해서 확대되고 있다. 해당 파급효과와 더불어 국내 뷰티 서비스 발전에 따른 인력 수요에 대응한 전문인력양성 필요성이 강조되고 있기도 하며 뷰티 아카데미의 실 수요자인 교육생도 점차 증가하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 뷰티 아카데미에서 제공하는 교육서비스에 있어 교육목적을 달성하기 위한 교육서비스 품질요인의 중요성과 관계몰입 간 영향 관계 및 교육서비스 성과를 살펴보는 것이다. 나아가 교육서비스 제공 활동을 비롯하여 행정지원서비스, 교육프로그램 등의 중요성을 도출하는 것이다. 하지만 뷰티 서비스 제공에 따르는 전문인력 양성을 위한 연구는 뷰티 산업의 발전속도에 비하여 부족한 편이다. 따라서 뷰티 서비스 교육이 강조되고 있는 현재 시점에서 본 연구는 국내 프랜차이즈 뷰티 아카데미의 교육생들이 교육서비스 품질을 바탕으로 하는 관계몰입과 교육서비스 성과에 간의 영향 관계를 살펴볼 것이다. 본 연구 수행을 위해 설정한 측정변수는 프로그램, 강사자질, 수강료, 외적 서비스, 서비스 공정성, 관계몰입, 신뢰수준, 교육서비스 성과이다. 해당 변수들은 설문조사를 통한 자료를 분석하여 측정하였으며 실증분석 결과 아래와 같은 내용을 도출하였다. 첫째, 뷰티 아카데미에서 제공하는 교육서비스 품질인 프로그램, 외적 서비스, 서비스 공정성, 관계몰입 그리고 신뢰수준은 관계몰입에 유의한 영향을 미쳤다. 교육프로그램의 체계성과 다양성 등 학원 측에서 제공하는 교육서비스가 수강생에게 일률적인 관계몰입을 가능케 하는 것으로 나타났다. 교육서비스 품질 자체가 수강생 입장에서 뷰티 서비스 제공에 필요한 전문지식을 학습 받고 학원과의 관계에 유기적인 역할을 하는 것이다. 둘째, 교육서비스 품질과 관계몰입에 있어 학원과 수강생 간 신뢰수준의 조절 효과가 유의하게 나타났다. 이는 학원이 제공하는 교육서비스에 대하여 수강생들의 실질적인 신뢰 관계를 통해 더욱 높은 수준의 서비스품질을 느끼게 된다는 것이다. 위와 같은 실증분석 결과를 바탕으로 본 연구가 가지는 시사점은 교육서비스 성과로 대표되는 수강생 실력과 만족도를 향상할 방안을 강구하는 것이다. 뷰티 아카데미라는 학원 입장에서 제공하는 교육서비스 품질이 교육시설이나 수강생들의 진로 선택에도 큰 영향을 미칠 것이기 때문이다. 교육 자체에 관한 일관성과 편의성, 지식 지향성 등의 특성이 종합적으로 고려되어야 할 것이며 학원의 외부환경인 외적 서비스 요인을 통한 이미지 형성으로 강력한 시장 입지를 구축해야 한다. 나아가 경쟁업체와의 차별화된 전략 제시 측면에서도 교육서비스품질요인은 수강생과의 관계몰입에 상당히 중요한 역할을 하는 것으로 알 수 있기에 수강생의 행동에 수반되는 수요를 사전적으로 파악하여 수강생 개인이 경험하는 심리적 안정감에도 관계 마케팅 역할이 중요할 것이다.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제21권2호
• /
• pp.89-116
• /
• 2011

In collaborative tagging systems such as Delicious.com and Flickr.com, users assign keywords or tags to their uploaded resources, such as bookmarks and pictures, for their future use or sharing purposes. The collection of resources and tags generated by a user is called a personomy, and the collection of all personomies constitutes the folksonomy. The most significant need of the folksonomy users Is to efficiently find useful resources or experts on specific topics. An excellent ranking algorithm would assign higher ranking to more useful resources or experts. What resources are considered useful In a folksonomic system? Does a standard superior to frequency or freshness exist? The resource recommended by more users with mere expertise should be worthy of attention. This ranking paradigm can be implemented through a graph-based ranking algorithm. Two well-known representatives of such a paradigm are Page Rank by Google and HITS(Hypertext Induced Topic Selection) by Kleinberg. Both Page Rank and HITS assign a higher evaluation score to pages linked to more higher-scored pages. HITS differs from PageRank in that it utilizes two kinds of scores: authority and hub scores. The ranking objects of these pages are limited to Web pages, whereas the ranking objects of a folksonomic system are somewhat heterogeneous(i.e., users, resources, and tags). Therefore, uniform application of the voting notion of PageRank and HITS based on the links to a folksonomy would be unreasonable, In a folksonomic system, each link corresponding to a property can have an opposite direction, depending on whether the property is an active or a passive voice. The current research stems from the Idea that a graph-based ranking algorithm could be applied to the folksonomic system using the concept of mutual Interactions between entitles, rather than the voting notion of PageRank or HITS. The concept of mutual interactions, proposed for ranking the Semantic Web resources, enables the calculation of importance scores of various resources unaffected by link directions. The weights of a property representing the mutual interaction between classes are assigned depending on the relative significance of the property to the resource importance of each class. This class-oriented approach is based on the fact that, in the Semantic Web, there are many heterogeneous classes; thus, applying a different appraisal standard for each class is more reasonable. This is similar to the evaluation method of humans, where different items are assigned specific weights, which are then summed up to determine the weighted average. We can check for missing properties more easily with this approach than with other predicate-oriented approaches. A user of a tagging system usually assigns more than one tags to the same resource, and there can be more than one tags with the same subjectivity and objectivity. In the case that many users assign similar tags to the same resource, grading the users differently depending on the assignment order becomes necessary. This idea comes from the studies in psychology wherein expertise involves the ability to select the most relevant information for achieving a goal. An expert should be someone who not only has a large collection of documents annotated with a particular tag, but also tends to add documents of high quality to his/her collections. Such documents are identified by the number, as well as the expertise, of users who have the same documents in their collections. In other words, there is a relationship of mutual reinforcement between the expertise of a user and the quality of a document. In addition, there is a need to rank entities related more closely to a certain entity. Considering the property of social media that ensures the popularity of a topic is temporary, recent data should have more weight than old data. We propose a comprehensive folksonomy ranking framework in which all these considerations are dealt with and that can be easily customized to each folksonomy site for ranking purposes. To examine the validity of our ranking algorithm and show the mechanism of adjusting property, time, and expertise weights, we first use a dataset designed for analyzing the effect of each ranking factor independently. We then show the ranking results of a real folksonomy site, with the ranking factors combined. Because the ground truth of a given dataset is not known when it comes to ranking, we inject simulated data whose ranking results can be predicted into the real dataset and compare the ranking results of our algorithm with that of a previous HITS-based algorithm. Our semantic ranking algorithm based on the concept of mutual interaction seems to be preferable to the HITS-based algorithm as a flexible folksonomy ranking framework. Some concrete points of difference are as follows. First, with the time concept applied to the property weights, our algorithm shows superior performance in lowering the scores of older data and raising the scores of newer data. Second, applying the time concept to the expertise weights, as well as to the property weights, our algorithm controls the conflicting influence of expertise weights and enhances overall consistency of time-valued ranking. The expertise weights of the previous study can act as an obstacle to the time-valued ranking because the number of followers increases as time goes on. Third, many new properties and classes can be included in our framework. The previous HITS-based algorithm, based on the voting notion, loses ground in the situation where the domain consists of more than two classes, or where other important properties, such as "sent through twitter" or "registered as a friend," are added to the domain. Forth, there is a big difference in the calculation time and memory use between the two kinds of algorithms. While the matrix multiplication of two matrices, has to be executed twice for the previous HITS-based algorithm, this is unnecessary with our algorithm. In our ranking framework, various folksonomy ranking policies can be expressed with the ranking factors combined and our approach can work, even if the folksonomy site is not implemented with Semantic Web languages. Above all, the time weight proposed in this paper will be applicable to various domains, including social media, where time value is considered important.