사이버 주식거래가 증가함에 따라 홈트레이딩 시스템을 이용한 주식거래가 활발해지고 있다. 홈트레이딩 시스템은 개인투자자 대다수가 이용하는 방법으로 코스닥에서는 75%도 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 코스피에서도 40%의 점유율을 기록하고 있다. 하지만 홈트레이딩 시스템은 사용자의 속도와 사용자 편의성에 초점을 맞추고 있어 보안기능이 다소 미흡함을 발견하였다. 본 논문에서는 홈트레이딩 시스템 사용시 메모리에 인증정보가 평문으로 남는 취약점을 기반으로 메모리 덤프 툴을 이용하여 주식부정거래 가능성을 분석하고 휴대전화 SMS를 이용한 투채널 인증으로 주식부정거래에 대응할 수 있는 인증기법을 제시한다.
This study investigated the effect of service quality and using experience on a royalty in a electronic commerce. Expecially, used HTS (Home Trading System of securities companies)as a online service system. HTS (Home Trading System) is a electronic commerce system of securities companies that is a most progressive tool of it. Almost securities companies are offering these typical trading system, because it is a required factor for a competitive position in their compound market. This paper made hypotheses of five cases, and collected some data through survey questionnaire for an analysis of actual proof. For attaining the object of this research, used a structure equation modeling, and found that almost paths of the research model are supported among the service quality, using experience, involvement and royalty. This study could provide academic and managerial implications in a electronic commerce business.
As the advance of multi-platform and multi-channel online services, brokerages are now offering three representative online trading systems - HTS(Home Trading Systems), WTS(Web Trading Systems), MTS(Mobile Trading Systems). In this study we investigated and compared the impact of different systems on the performance of brokerages. Using the panel data of 29 brokerages of 4 periods, we empirically tested the impact of online trading systems and the commissions of trading services. We found out that there exist some differences between the impacts of online trading systems based on the platforms. HTS was identified as the main platform for online trading services. However the role of MTS was also significantly identified while WTS showed no significant impact on the brokerage performances. Commission also showed significant negative impact in case of HTS and MTS platforms. Finally, offering MTS was identified as the significant dummy variable influencing the performance of brokerages. The results provides some implication for the multi-platform strategy for online services.
기존의 알고리즘 트레이딩 시스템에서는 투자전략을 금융사가 제공하는 프로그램밍 언어와 API들을 사용하여 사용자가 직접 프로그래밍 하여야 했기에 일반 투자자들이 사용하기에는 많은 어려움이 있어왔다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 프로그래밍에 대한 지식이 없어도 손쉽게 자신의 투자전략을 사용자 인터페이스를 통하여 제시하면 이를 통하여 알고리즘이 형성되어 시스템 트레이딩이 수행되도록 하는 사용자 친화적인 트레이딩 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 시스템은 금융회사의 서버와 주식 정보를 송수신하고 매매를 수행하는 서버 부분과 투자전략을 설정하기 위한 보조지표들로 이루어진 사용자 인터페이스, 이를 기반으로 알고리즘이 생성되는 부분 등으로 구성되어진 클라이언트로 구성되어진다. 제안된 시스템은 모의 투자 실행을 통하여 사용자가 설정한 투자전략에 따라 설정된 알고리즘에 의하여 자동으로 매매가 이루어짐을 통하여 성능을 검증하였다.
Wireless and mobile communication technologies enable individuals who trade stocks and bonds to use mobile-based trading services. Due to rapidly developing mobile technologies and adoption of the advanced/smart mobile devices such as smart phones and tablets, the use of mobile trading systems (MTS) have increased at an unexpected rate. Although many prior studies measured service quality on various service-related fields, there are few studies that is related to mobile trading systems compared to more traditional PC-based home trading systems. This research searches determinants of service quality for mobile trading systems and examines the effects of these factors on the intention to mobile trading systems' continuous use. Through an extensive literature review, this research finds three dimensions for mobile trading systems : interaction quality, service environment quality, and service outcome quality. The result of analysis shows that personalization, connectivity, ease of use, informativeness, and monetary value enhance the intention to continuous use. Considering environmental conditions such as the high rate of MTS adoption among individual users and stiffer competition among securities firms, these findings may help practically securities firms' shaping MTS system development strategies for individual users' continuous use and for increasing new users adoption.
증권시장이 커짐에 따라 홈트레이딩시스템(Home Trading System)을 이용한 증권거래가 활발해지고 있다. HTS는 주식시세 조회를 비롯한 매매상담 등의 많은 기능을 제공하고 있다. 그러나 사용자의 편의성과 효용성을 중심으로 한 기능은 개발되고 적용되고 있지만 개인정보 및 거래의 안전성에 대한 보안기능은 미흡한 실정이다. 본 논문은 키로깅과 스니핑을 통해 HTS의 보안서비스를 분석하여 많은 개인정보가 노출됨을 설명한다. 그리고 취약점을 파악하여 HTS가 가져야할 바람직한 평가기준을 제시한다.
이 연구는 홈 트레이딩 시스템(HTS)의 서비스 품질요인을 파악하고, 파악된 품질요인과 HTS사용자의 만족도, 충성도와의 관계, 더 나아가 이런 요인들이 증권회사에 대한 고객 만족도와 충성도에 어떠한 영향을 미치는지에 대해 고찰하였다. (1) HTS 서비스 품질요인으로 PZB(1985)의 확신성, 신뢰성, 유형성, 반응성, 공감성의 다섯 가지 요인을 채택하였으며, (2) 이 요인들은 HTS 사용자 만족도와 증권회사에 대한 만족충성도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. (3) 또한, 홈 트레이딩 시스템에 대한 사용자 만족도는 증권사에 대한 만족충성도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 현대 증권거래의 필수적 거래수단이 되고 있는 HTS의 품질요인과 이러한 요인들이 HTS와 증권회사에 대한 서비스 만족도와 충성도에 미치는 영향을 파악함으로써 증권회사의 실적 제고와 고객 서비스 향상에 기여하고자 한다.
In this study, we propose an operations model to automate a home energy management system (HEMS) that utilizes an energy storage system (ESS) in consideration of consumer utility. Most previous studies focused on the system for the profits obtained from trading charged energy using large-scale ESS. By contrast, the present study focuses on constructing a home-level energy management system that considers consumer's utility over energy consumption. Depending on personal preference, some residential consumers may prefer consuming additional energy to earn increased profits through price arbitrage and vice versa. However, the current system could not yet reflect on this aspect. Thus, we develop an operations model for HEMS that could automatically control energy consumption while considering the level of consumer's preference and the economic benefits of using an ESS. The results of simulations using a dataset of the Korean market show that an operations policy of charging and discharging can be changed depending on consumer's utility. The impact of this policy is not ignorable. Moreover, the technical specifications of ESS, such as self-discharge rate and round-trip efficiency, can affect the operations policy and automation of HEMS.
In this paper, we use three cluster algorithms (K-means, Self-Organizing Map, and Fuzzy K-means) to find proper graded stock market brokerage commission rates based on the cumulative transactions on both stock exchange market and HTS (Home Trading System). Stock trading investors for both modes are classified in terms of the total transaction as well as the corresponding mode of investment, respectively. Empirical analysis results indicated that fuzzy K-means cluster analysis is the best fit for the segmentation of customers of both transaction modes in terms of robustness. We then propose the rules for three grouping of customers based on decision tree and apply different brokerage commission to be 0.4%, 0.45%, and 0.5% for exchange market while 0.06%, 0.1%, 0.18% for HTS.
한국증권선물거래소의 유가증권 매매체결시스템은 안정적이고 신속한 데이터 처리에 초점을 둔 시스템이다. 인터넷과 HTS(Home Trading System)의 대중화로 인해 대량의 데이터로부터 적시에 정보를 추출하고 분석하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 그러나 현재의 통계정보시스템은 이와 같은 요구를 수용하기 어려우며 개발자의 별도 노력이 요구된다. 또한 목표성능에 대한 요구가 매우 높아짐에 따라 시스템 및 어플리케이션의 증설과 개선작업이 빈번하지만 그 효과를 예측하기 어려우며 정량화 된 근거자료의 부재로 의사결정을 지연시킨다. 따라서 이와 같은 요구사항들을 해결하기 위해 기존의 통계정보시스템을 활용하고 추가적인 데이터들을 다양한 차원에서 분석 가능하도록 웨어하우스 데이터베이스를 구축하며 성능예측을 위한 요소들을 추출하고 데이터마이닝을 수행하여 의사결정에 도움을 줄 수 있는 다차원 모델링 기반의 거래분석 시스템을 제안한다. 거래분석 시스템의 구축으로 사용자는 웹상에서 적시에 다차원 분석보고서를 생성할 수 있다. 또한 관리자는 외부적 환경변화에 따른 향후 시스템 성능 감소를 예측할 수 있으며 내부적 요인을 제어하여 이를 상쇄할 수 있는 방안을 찾을 수 있게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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