컴퓨터를 통해 편리한 생활을 추구해온 인간들은 전자상거래 분야에서도 이러한 욕구를 충족시키기 위해 자동협상이라는 기능을 요구하게 되었다. 지능형 에이전트를 이용한 자동협상은 인간의 거래협상 업무의 부담을 많은 부분을 덜어주고 있어 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 활성화되고 있다 소비자간 전자상거래에서는 다수의 자동협상 에이전트 연구들이 경매시장에서의 자동협상에 초점을 맞추고 있는데 반해, 가격 이외의 여러 거래속성을 갖는 상품에 대한 제안기반 협상시장에서의 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 최근에 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 소비자간 전자상거래에서 거래속성의 변화에 따라 개인의 효용가치의 차이를 이용한 다속성 상품의 제안기반 협상시장이 가져야할 특성에 대해 연구하고, 이를 기반으로 자동 거래협상을 수행에 필요한 거래속성 변화에 따른 소비자 개인의 선호체계를 표현하기 위한 방법을 개발하였다. 그리고 이러한 자동 거래협상을 공정하게 수행하기 위해 협상시장이 가져야할 특징과 프로토콜을 제안하고 시장운영 에이전트 시스템의 구조를 설계하였다. 마지막으로 이러한 분산형 시장구조를 갖는 제안기반의 협상시장에 참여하는 사용자 에이전트 시스템이 최적의 거래상대와 최적의 거래안을 찾기 위한 탐색방법을 구체적으로 개발하였다. 본 연구의 결과를 통하여 소비자간 전자상거래에서 구매자 뿐만 아니라 판매자도 협상결과에 따른 거래로 얻어지는 자신의 효용을 극대화할 수 있는 공정한 협상시장을 운영할 수 있을 뿐만 아니라 사용자들도 손쉽게 자신의 협상 선호체계를 쉽게 표현하고, 표현된 선호체계를 반영한 자동 거래협상을 수행할 수 있을 것 이다. 기존의 UN/EDIFACT표준을 사용하고 있는 EDI환경과 기존 VAN 방식의 EDI 중계 시스템과 연동되며, 향후 관세청의 XML/EDI 표준 시행을 미리 대비하는 선도연구로서 자리매김이 된다. 본 연구에서는 개발된 XML/EDI 통관시스템은 향후, 서비스의 최대 걸림돌이 되어왔던 값비싼 EDI 사용료의 부담에서 벗어날 수 있게 할 것이며, 저렴한 EDI구축/운영 비용으로 전자문서교환의 활성화와 XML이 인터넷 기반의 문서유통 표준으로 자리매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without
오늘날 대부분의 인터넷 경매 시스템은 단지 가격이라는 단일 속성만을 상품 거래의 절대 기준으로 삼고 있다. 이러한 경매 시스템은 단일 판매자와 다수의 구매자가 경매에 참여하므로 구매자에게 공정만 협상을 할 수 있는 기회를 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 제품을 거래할 때 가격 외에도 배달시간, 보증기간 등 다중 속성을 가지고 협상을 수행할 수 있는 지능형 에이전트가 요구된다. 또한 다수의 판매자와 다수의 구매자가 협상을 진행할 수 있는 M:N 지능형 협상 에이전트도 필요하다. 본 논문에서는 Multi-Attribute Utility Theory(HAUT)를 이용하여 다중 속성을 가지고 거래를 하고 각각의 속성별로 거래 우선순위 가중치를 두어 협상하는 경매시스템을 제안한다. 그리고 다수의 판매자와 구매자가 협상을 하여 실제 협상과 차이가 많은 온라인 경매 협상 방법의 문제에 대한 해결방안도 제시하였다. 또한 사용자의 만족도를 높이기 위해 각 에이전트에게 최적의 상대 에이전트와 거래할 수 있는 예약시스템을 구현하였다. 제안한 모델은 약 85%의 거래 성사비율과 약 80%의 거래만족도를 보여준다.
인터넷의 보급과 전자상거래 관련기술의 발달은 기존의 상거래 방식에 많은 변화를 가져왔으며 전자상거래 환경에서도 실세계의 거래방식을 구현하기 위한 시도가 잇따르고 있다. 협상은 기존 상거래에서 정찰제 거래를 제외한 대부분의 거래에서 수행되고 있는 거래방식으로써, 협상의 기능을 전자상거래 환경에서도 구현하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구는 전자상거래 환경에서 자동협상시스템 구현을 위해 구매자와 판매자가 제시할 수 있는 다양한 다속성 협상대안들을 정의하고, 각 사용자의 특성에 따라 최적의 협상안을 생성 및 제시하는 방법을 모색하였다.
현재 오프라인에서 행해지고 있는 거래들을 온라인에서 지원하기 위란 거래 시스템에 대한 연구들이 많이 진행되고 있다. 하지만 이러한 거래 시스템들은 일반적인 상거래, 즉 판매자가 제시한 가격에 구매자가 구매를 하는 고정가격제 거래방식을 지원하는 시스템이 대부분 이었고 판매자와 구매자가 협상을 통해 적절한 가격선을 찾을 수 있도록 지원해 주는 거래 시스템에 대한 연구는 미흡하다. 이러한 자동 협상 시스템은 전자상거래 환경에서의 다양한 환경변화와 복잡한 문제 등에 보다 빠르고 유연하게 대처하고 많은 협상을 일관성있고 효율적으로 수행하기 위해서 필요하다. 본 연구에서는 전자상거래 환경에서 자동으로 협상을 수행하는 자동협상시스템을 개발하였다. 이 시스템은 협상안을 자동으로 생성하고, 또한 상대방의 협상안을 평가하여 Counter 협상안을 작성${\cdot}$전송하거나 Accept 또는 Reject를 할 수 있는 멀티 에이전트 기반 자동협상 시스템이다.
인터넷 기반의 전자상거래에 참여하는 판매자와 구매자는 가격, 마진 등 다양한 거래조건들을 가지고 협상 (negotiation)을 진행하는 경우가 많다. 그러나, 기존연구에서는 대부분 가격과 거래량과 같은 두 개 미만의 정량적 (quantitative)인 거래조건을 중심으로 협상을 진행하는 방안을 중점적으로 다루었다. 그 결과, 단순한 실험적 문제에 대해서만 협상지원이 가능했고, 실세계의 전자상거래 협상과정에서 발생할 수 있는 다중 협상 요인들간의 동적인 변화를 고려하지 못했다는 지적을 피하기 어렵다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여 전자상거래 판매자와 구매자가 웹 상에서 다차원적인 거래조건을 가지고 실시간으로 시뮬레이션을 하면서 보다 동적으로 협상을 수행할 수 있도록 퍼지 멤버심 함수와 AHP 추론기법을 이용한 전자상거래 협상지원 (Fuzzy AHP Negotiation support. FAHP-NEGO) 메커니즘을 제안하고자 한다. 실험결과, 협상에 필요한 정량적인 값과 판매자와 구매자의 주관적인 의사결정 행동양식이 반영된 보다 동적인 협상을 진행할 수 있었다. 따라서, 본 연구결과는 향후, 전자상거래 협상에 있어서 보다 현실적인 협상을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷의 확산으로 일반인들이 높은 정보수집력을 보유하게 됨에 따라 소비자 중심의 시장이 형성되면서 전자상거래를 통한 소비자간의 거래가 점점 늘어가고 있다. 그에 따라 많은 연구자들이 소비자간 전자상거래를 지원하기 위한 지능형 에이젼트를 개발하고 있다. 그러나 기존의 소비자간 전자상거래 에이젼트 시스템은 경매나 역경매와 같은 '1:다'의 경쟁적 협상을 지원하거나, 판매자와 구매자의 거래성사를 위한 시간흐름에 따른 가격조건 완화를 이용한 자동협상에 주로 촛점을 맞추고 있다. 본 연구는 기존의 자동협상에 관한 연구와는 다른 관점에서, 소비자들간에 거래하려는 제품에 대해 제품사양 및 거래조건의 변화가 가능한 경우에 판매자와 구매자가 느끼는 개인적인 효용의 차이를 이용하여 판매자와 구매자가 모두 만족하는 제품사양, 거래조건, 가격의 거래결과를 찾아주기 위한 자동협상구조를 제시한다.
오늘날 정보기술의 발달로 인해 기업들은 가상공간에 시장을 형성하여 전자적으로 거래를 하고 있다. 한편 거래에서 가장 중요한 과정은 협상이라고 할 수 있다. 따라서 현재의 거래환경과 새로운 거래환경을 지원하기 위한 전자상거래시스템에서의 협상기능은 매우 중요한 부분으로 생각된다. 이에 본 논문에서는 중소제조업을 대상으로 구매자와 판매자간의 협상과정을 지원하기 위한 에이전트의 구축방안을 판매자 측면에서 제시하고자 한다. 제조업체의 생산능력 한계로 인해 접수된 주문의 납기일을 준수할 수 없을 경우 제조업체는 구매자에게 납기일을 연장해 줄 것을 요청하게 되며 구매자는 가격을 낮추어 줄 것을 요구하게 된다. 납기일 정보를 얻기 위해 본 논문의 협상 에이전트는 일정계획 에이전트와 협력하고 있으며 협상 대상자가 다수일 경우에도 다자간 협상을 수행할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 스마트 빌딩 시스템과 전력망이 각각의 전력거래 희망가격을 제안하고 조정하는 양방향 전력거래 협상 기법에 심층 강화학습 기법을 적용한 전력거래 기법을 제안한다. 심층 강화학습 기법 중 하나인 deep Q network 알고리즘을 적용하여 스마트 빌딩과 전력망의 거래 희망가격을 조정하도록 하였다. 제안하는 심층 강화학습 기반 양방향 전력거래 협상 알고리즘은 학습과정에서 평균 43.78회의 협상을 통해 가격 협의에 이르는 것을 실험을 통해 확인하였다. 또한, 본 연구에서 설정한 협상 시나리오에 따라 스마트 빌딩과 전력망이 거래 희망가격을 조정하는 과정을 실험을 통해 확인하였다.
본 연구에서는 전자상거래의 확산에 따른 환경변화 속에서 다품종소량생산체제의 특성을 가진 주문제조업체들이 동적으로 변화하는 환경과 다양한 고객들의 주문에 대응하여 경쟁력을 제고시키기 위한 멀티에이전트 기반 협상지원시스템(MANESS)을 개발하였다. 이 시스템은 동적으로 변하는 환경과 고객들의 주문에 대응하기 위한, 그리고 유연한 시스템 구조를 이루기 위한 새로운 패러다임으로 부각되는 에이전트기술을 사용하였다. 그 중에서도, 에이전트간의 협업을 통해 문제를 해결하는 멀티에이전트기술을 사용하여 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 주문제조업체에서 가장 중요한 거래활동인 협상의 자동화를 통해 주문에서부터 생산에 이르는 일련의 모든 거래활동을 자동화하는 것이다.
오늘날 정보기술의 발달로 인해 기업들은 가상공간에 시장을 형성하여 전자적으로 거래를 하고 있다. 한편 거래에서 가장 중요한 과정은 협상이라고 할 수 있다. 따라서 현재의 거래환경과 새로운 거래환경을 지원하기 위한 전자상거래시스템에서의 협상기능은 매우 중요한 부분으로 생각된다. 이에 본 논문에서는 중소 제조업을 대상으로 구매자와 판매자간의 협상과정을 지원하기 위한 에이전트의 구축방안을 판매자 측면에서 제시하고자 한다. 제조업체의 생산능력 한계로 인해 접수된 주문의 납기일을 준수할 수 없을 경우 제조업체는 구매자에게 납기일을 연장해 줄 것을 요청하게 되며 구매자는 가격을 낮추어 줄 것을 요구하게 된다. 납기일 정보를 얻기 위해 본 논문의 자동협상방법론은 일정계획을 기반으로 하고 있으며 협상 변수들의 차원으로 구성된 협상 매트릭스를 이용하여 협상 메시지의 작성 및 상대방의 협상 메시지를 평가할 수 있도록 하였으며 협상 대상자가 다수일 경우에도 다자간 협상을 수행할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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