Online e-commerce management systems are gradually increasing, and transactions are made in various items. However, the reliability between sellers and buyers is very important in high-priced transactions such as automobiles when used transactions online. Nevertheless, in the existing used trading system, a device that prevents fraud or trusts the seller is insufficient. This paper developed a blockchain-based used transaction management system to improve the reliability that occurs during used transactions. We have improved the safety trading system by developing a trading management system for used cars with the highest amount of used cars in various fields. This system uses Ethereum-based smart contract to guarantee reliability without third party intervention. By designing the contracts required for used car trading by utilizing smart contracts, it was possible to reduce the effort and time of trading participants in the existing used car transactions, while enabling safe transactions. In addition, this system mitigated information asymmetry between buyers and sellers, and reduced and prevented brokerage fees in the distribution process without third parties.
This study was investigated the necessity and possibility of using block-chain technology in online used-goods trading platform. Current online used-goods trading platforms operate a safety trading system, but it is difficult to utilize due to relatively high commission rate. As a result, people mainly use the method of meeting and purchasing in person, which is a relatively costly method. This study discusses how to build a platform to solve or mitigate problems such as privacy, information distortion and omission, fraud, etc. In the platform proposed in this study, it is possible to solve the major fraud and personal information protection problems that may occur in the transaction proceeding by appropriately reflecting the types and characteristics of the block-chain technology. In future work, we will discuss legal framework and technology development plan to apply the proposed platform in this study.
The purpose is to measure user experience in security-related services, focusing on Danggeun Market and Bungae Jangter, which are representative services in Korea among online trading of used goods. Using mobile applications, qualitative and quantitative research by conducting task experiments and surveys and in-depth interviews. As a result of the study, active interfaces are needed to make it easier for users to recognize safety and security services within current used trading platforms, a secure settlement method that benefits sellers, and services being provided to enhance security also need to consider graphical elements. This study is expected to help the continued development of safe used trading platforms considering security aspects on C2C-type platforms where buyers become sellers.
Park, Jun-Bum;Kim, Seok-Hyun;Cho, Jin-Man;Choi, Dae-Seon;Jin, Seung-Hun
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.11a
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pp.482-485
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2014
온라인 중고물품 거래의 장점은 인터넷을 사용하는 모든 사용자에게 자신이 팔고자 하는 물건을 쉽게 알릴수 있다는것이다. 하지만 온라인에서 중고물품 거래 시에 개인의 정보를 노출할 경우가 많아지게 되는데 이는 프라이버시를 침해할 수 있다. 온라인 중고물품거래시에 사용자들은 자신이 판매하는 물건과 함께 이메일 주소나 핸드폰 번호를 노출하게 되는데 이 정보를 소셜네트워크서비스에 연결하면 특정인에 정보를 획득할 수 있게 된다. 공격자는 온라인 중고물품거래가 진행되는 곳에서 특정인에 대한 정보를 획득한뒤 소셜네트워크서비스와 정보를 연결하여 특정인에 대한 스토킹이나 피싱, 금융사기같은 범죄를 할 가능성이 있다. 본 논문에서는 개인정보노출에 대한 위험성을 알아보기 위해 중고물품 사이트에서 획득한 개인정보를 소셜네트워크서비스에 연결하여 개인 식별가능성을 실험해 보았으며 이를 막기 위한 방법을 제안하였다.
The current study investigated the factors influencing the buyer's repurchase intention for second-hand products. This study first identified perceived risk and purchase value as the two primary influencing variables. Additionally, some exogenous variables influencing these two variables were examined. Statistical analysis using Partial Least Squares (PLS) revealed that product uncertainty, seller uncertainty, and site trust had statistically significant relationships with perceived transaction risk. However, while economic benefit showed a significant impact on purchase value, product scarcity and resale value did not exhibit a significant relationship with purchase value. Perceived transaction risk was found to have an insignificant relationship with repurchase intention, but indirectly influenced repurchase intention through purchase value. Purchase value was identified as having a significant influence on repurchase intention. Therefore, it was concluded that purchase value is the most important factor influencing repurchase intention in the purchase of second-hand products, while transaction risk indirectly influences repurchase intention through purchase value. The study indicates that product uncertainty and economic benefit are the most significant exogenous factors influencing transaction risk and purchase value, respectively.
Online transactions are more familiar in various fields due to the development of the ICT and the increase in trading platforms. In particular, the amount of transactions is increasing due to the increase in used transaction platforms and users, and reliability is very important due to the nature of used transactions. Among them, the used car market is very active because automobiles are operated over a long period of time. However, used car transactions are a representative market to which information asymmetry is applied. In this paper presents a DID-based transaction model that guarantees reliability to solve problems with false advertisements and false sales in used car transactions. In the used car transaction model, sellers only register data issued by the issuing agency to prevent false sales at the time of initial sales registration. It is authenticated with DID Auth in the issuance process, it is safe from attacks such as sniping and middleman attacks. In the presented transaction model, integrity is verified with VP's Proof item to increase reliability and solve information asymmetry. Also, through direct transactions between buyers and sellers, there is no third-party intervention, which has the effect of reducing fees.
The purpose of the present study is to identify the differences of customer preference in online and offline used car business. Conjoint analysis is used for examining the attributes of used car choices. As a result, the order of importance in real used car market is as follows: brand, design, price, model, mileage. Whereas the order of importance in online used car market is as follows: brand, trust, price, web design, accident. Accordingly, the author suggested that customer preferences depend on the path people are approaching and the attributes of preference vary in online and real stores. For example, trust and accident are important attributes in online market in comparison with real market. Used car market is increasing and becoming important. The authorities and practitioners need to understand used car market and establish the related policies.
Since the first sale of a banner advertisement in 1995, electronic commerce has become a new transaction channel for consumers. With more than 20 years of its history, electronic commerce has become an important consumption channel for everyone and inexperience is no more a reason that discourages the consumption through this channel. The great expansion of this channel is now a formidable thereat to traditional channels. However, products with high asset specificity and complexity are still having difficulty to be traded over the online channel where the experience of the products for a consumer is limited. Especially, variations of the same product's quality depending on how pre-owners used the product and high complexity to describe the quality of the products prevent used goods from being traded over e-channels. Added to that, the information asymmetry between sellers and buyers for used goods makes the establishment of market transaction difficult. Considering the challenges, the current case study discusses thredUP, a clothing resale platform company. In this paper, we study how the company could overcome those limitations in this toughest resale market through the use of AI for dynamic pricing and standarized product quality ratings. In addition, we also hope to provide readers with the opportunity to understand the secondhand industries and its market, and see where it is heading for in the future.
As the transaction volume of the C2C second-hand market is growing, the number of frauds, which intend to earn unfair gains by sending products different from specified ones or not sending them to buyers, is also increasing. This study explores the model that can identify frauds in the online C2C second-hand market by examining the postings for transactions. For this goal, this study collected 145,536 field data from actual C2C second-hand market. Then, the model is built with the characteristics from postings such as the topic and the linguistic characteristics of the product description, and the characteristics of products, postings, sellers, and transactions. The constructed model is then trained by the machine learning algorithm XGBoost. The final analysis results show that fraudulent postings have less information, which is also less specific, fewer nouns and images, a higher ratio of the number and white space, and a shorter length than genuine postings do. Also, while the genuine postings are focused on the product information for nouns, delivery information for verbs, and actions for adjectives, the fraudulent postings did not show those characteristics. This study shows that the various features can be extracted from postings written in C2C second-hand transactions and be used to construct an effective model for frauds. The proposed model can be also considered and applied for the other C2C platforms. Overall, the model proposed in this study can be expected to have positive effects on suppressing and preventing fraudulent behavior in online C2C markets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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