In recent years, due to the economic growth of the Northeast Asia, the trading relationship among the Asian countries becomes more active, and the mutual level of dependence is increasing. As the general market, the Northeast Asia pursue a function of market and economic activities among the Northeast Asia become more active consistently. It is important that Korea strengthened logistics network connection systems with China and Japan are improving the logistics facilities and expanding the transport network steadily. In order for Korea to improve as a logistics position, Korea needs to build various and efficient multimodal transport system and sets up a position as a major efficient logistics network center. Therefore, this paper intended to analyze transport cost and time of Korea-China-Japan logistics network and suggest a competitive multimodal transport with the maritime transport and new multimodal transport systems by comparing scenarios.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1997.10a
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pp.105-108
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1997
Previous studies in stock market predictions using artificial intelligence techniques such as artificial neural networks and case-based reasoning, have focused mainly on spot market prediction. Korea launched trading in index futures market (KOSPI 200) on May 3, 1996, then more people became attracted to this market. Thus, this research intends to predict the daily up/down fluctuant direction of the price for KOSPI 200 index futures to meet this recent surge of interest. The forecasting methodologies employed in this research are the integration of genetic algorithm and artificial neural network (GAANN) and the integration of genetic algorithm and case-based reasoning (GACBR). Genetic algorithm was mainly used to select relevant input variables. This study adopts the categorical data preprocessing based on expert's knowledge as well as traditional data preprocessing. The experimental results of each forecasting method with each data preprocessing method are compared and statistically tested. Artificial neural network and case-based reasoning methods with best performance are integrated. Out-of-the Model Integration and In-Model Integration are presented as the integration methodology. The research outcomes are as follows; First, genetic algorithms are useful and effective method to select input variables for Al techniques. Second, the results of the experiment with categorical data preprocessing significantly outperform that with traditional data preprocessing in forecasting up/down fluctuant direction of index futures price. Third, the integration of genetic algorithm and case-based reasoning (GACBR) outperforms the integration of genetic algorithm and artificial neural network (GAANN). Forth, the integration of genetic algorithm, case-based reasoning and artificial neural network (GAANN-GACBR, GACBRNN and GANNCBR) provide worse results than GACBR.
Kim, Dong-Min;Huh, Jung-Hyun;Lee, Yong-Han;Rhee, Jong-Tae
The Journal of Society for e-Business Studies
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v.11
no.4
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pp.87-106
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2006
Today as the scale of e-commerce constantly expands, the number and the amount of the consumer frauds are also increasing very rapidly, without sufficient levels of systematic support to prevent them. Internet Escrow service is one of the promising payment mechanisms, which guarantees secure electronic trades and payments. Especially, if the real-time product delivery information is available via RFID-based track-and-trace environment, the security and efficiency of the Internet Escrow services would be improved a lot. In this research, proposed a novel approach to integrate EPCglobal Network, which is a de-facto standard for RFID-based information network model, with Internet Escrow services. The proposed service model was implemented in the form of "Integrated Financial Platform", which supports the contracts among trading partners and the payment via Escrow services by being fully integrated with bank systems. Using the implemented EPCglobal Network-based Escrow service system, we would be able not only to shorten the money-flow cycle and to develop new kinds of loan services, but also to overcome the problems of existing Escrow services including the lack of product-related information and the delay of purchasing decisions.
In the East Asian region, the advancement of trade networks is being facilitated, which turns out that economic integration across borders is being advanced due to FTA expansion, freedom of business activity growing through the reform of regulatory system in each country, and the processing of division of labor between processes across borders. Trans-Pacific Partnership(TPP), which is a U.S. led multilateral FTA, was signed on February 4 2016 in Auckland, New Zealand by 12 countries, by which changes in the East Asia Trade Network are also expected. For this reason, this study examined the impact that TPP would have on East Asia Trade Network. According to the result of this study, it was determined that TPP, as the regulation and system which will lead globalization of the supply chain, will change Supply Chain structure and result in a positive effect on Value Chain. This will have a significant impact on the East Asian trade network, and connect to enhanced competitiveness of participating enterprises. In addition, TPP seems to be the basis for realization of FTAAP(Free Trade Area of the Asia-Pacific) in the future, Therefore, Korea who has high Degree of Dependence upon Foreign Trade will have to pay make political effort to effectively deal with this changing trading environment in East Asia.
Srinivas, V. Sesha;Pompapathi, M.;Rao, G. Srinivasa;Chaitanya, Smt. M.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.7
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pp.347-351
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2022
Farmers E-Market is a website that allows agricultural workers to direct market their products to buyers without the use of a middleman. That theory is blockchain system will be used by authors to accomplish this. The system, which is built on a public blockchain system, supports sustainability, shippers, and consumers. Farmers can keep track of their farming activities. Customers can review the product's history and track its journey through carriers to delivery after making a purchase. Farmers are encouraged to get information about their interests promptly in a blockchain-enabled system like this. This functionality is being used by small-scale farmers to form groups based on their location to attract large-scale customers, renegotiate farming techniques or volumes, and enter into contracts with buyers. The analysis shows the use of blockchain technology with a farmer's portal that keeps the video of trading data of crops, taking into account the qualities of blockchain such as values and create or transaction data. The proposal merges python as a programming language with a blockchain system to benefit farmers, vendors, and individuals by preserving transactions.
Kuna Venkateswarararao;Pratik Kumar;Akash Solanki;Pravati Swain
ETRI Journal
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v.44
no.6
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pp.945-954
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2022
The 5G mobile network is promising to handle the dynamic traffic demands of user equipment (UE). Unmanned aerial vehicles (UAVs) equipped with wireless transceivers can act as flying base stations in heterogeneous networks to ensure the quality of service of UE. However, it is challenging to efficiently allocate limited bandwidth to UE due to dynamic traffic demands and low network coverage. In this study, a blockchain-enabled bandwidth allocation framework is proposed for secure bandwidth trading. Furthermore, the proposed framework is based on the Cournot oligopoly game theoretical model to provide the optimal solution; that is, bandwidth is allocated to different UE based on the available bandwidth at UAV-assisted-based stations (UBSs) with optimal profit. The Cournot oligopoly game is performed between UBSs and cellular base stations (CBSs). Utility functions for both UBSs and CBSs are introduced on the basis of the available bandwidth, total demand of CSBs, and cost of providing cellular services. The proposed framework prevents security attacks and maximizes the utility functions of UBSs and CBSs.
Hussain Saleem;Khalid Bin Muhammad;Altaf H. Nizamani;Samina Saleem;M. Khawaja Shaiq Uddin;Syed Habib-ur-Rehman;Amin Lalani;Ali Muhammad Aslam
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.137-145
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2023
E-Commerce is a buzzword well known for electronic commerce activities including but not limited to the online shopping, digital payment transactions, and B2B online trading. In today's digital age, e-commerce has been playing a very important and vital role in areas such as retail shopping, sales automation, supply chain management, marketing and advertisement, and payment services. With a huge amount of data been collected from various e-commerce services available, there are multiple opportunities to use that data to analyze graphs and trends. Strategize profitable activities, and forecast future trade. This paper explains a contemporary approach for collecting key data metrics and implementing cost-effective automation that will support in improving conversion rates and sales performance of the e-commerce websites resulting in increased profitability.
International network strategy is intended to examine the validity of existing network-centered theories in order to ascertain why small-and medium-sized enterprises are useful as a strategic correspondence to the internationalization trend. Small-and medium-sized enterprises can be estimated as being vital majorities in terms of their flexibility to meet changable conditions in international marketing compared with the conglomerates Therefore, their dependency on a few conglomerates for the international economy can be diverged. Generally, the successful internationalization of industries can be derived from the creation of suitable strategies for its competence and quality with the effective correction and completion of its strategy and tactics through mistakes. The internationalization strategy of small-and medium-sized enterprises should not be the reckless pursuit of internationalization that depends only on the increase of investment or the simple induction of the other conglomerates strategic models, but it should be accomplished through the evolution and practice of the concrete strategies that will be more proper for the enterprise's property and efficiency. The results of analyses with proof can be summarized with two effects in large in the process of internationalization of domestic small-and medium-sized enterprises. First, the capacity for internationalization of firms results from a long-term training procedure and continuous development of managing activities. Then in time this becomes an important element for the small-and medium-sized firms in terms with its position targeted international trading. However, the domestic enterprises are showing their abilities in the international competition in quantity, and trying to establish relationships between the enterprises through international networks. Second, statistics might not be meaningful in part because of the lack of data for analysis. It seems that more useful results will be derived from obtaining and utilizing sufficient information and from establishing an inter-relationship between the small-and medium-sized enterprises which are investing in foreign companies.
This paper presents a feature selection technique based on distributional differences for efficient machine learning. Initial training data consists of data including many features and a target value. We classified them into positive and negative data based on the target value. We then divided the range of the feature values into 10 intervals and calculated the distribution of the intervals in each positive and negative data. Then, we selected the features and the intervals of the features for which the distributional differences are over a certain threshold. Using the selected intervals and features, we could obtain the reduced training data. In the experiments, we will show that the reduced training data can reduce the training time of the neural network by about 40%, and we can obtain more profit on simulated stock trading using the trained functions as well.
SWIFT has designed Trade Services Utility(TSU) to meet the new paradigm of electronic trade. The Trade Services Utility is a matching and workflow application that sits on the SWIFT network. The TSU is designed to help banks offer advanced supply chain services to their corporate customers who are involved in open account trading. Nowadays, the Bank payment obligation(BPO) can optionally be included in a baseline by mutual consent. The BPO is an irrevocable and conditional obligation of an obligor bank(buyers bank) to pay a specified amount to seller's bank according to an established baseline of a single TSU transaction. Therefore, SWIFT enables its customers to automate and standardise financial transactions, thereby lowering costs, reducing operational risk and eliminating inefficiencies from their operations. Whereas, Banks can use the core functionality of the Trade Services Utility to offer competitive services that complement existing services. But SWIFT need to come up with the measures of activating the TSU BPO. So, this paper is to introduce TSU BPO and check the measures for the activation of the TSU BPO under the electronic trade environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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