본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰에서 구매자가 효과적으로 상품을 검색할 수 있는 상품 검색 지원 에이전트를 설계하고 구현하였다. 기존 쇼핑몰에서의 전자 카탈로그는 주제별 또는 검색어에 의한 상품 정보를 제공하거나 상품구매 이력에 관한 구매 정보를 구매자에게 제시하였다. 본 논문에서는 보다 효과적인 구매 정보를 제공하기 위해 기존 구매자의 탐색 패턴을 분석하여 이를 근거로 하여 구매하려는 상품과 관련된 상품 정보를 제시해 주는 상품 검색 지원 에이전트를 개발하였다. 따라서 구매자는 구매하려는 상품과 관련된 정보를 보다 효과적으로 얻을 수 있어 효율적인 쇼핑을 즐길 수 있을 것이다.
최근에는 다양한 에이전트를 전자상거래시스템에 적용함으로써 전자상거래를 보다 활성화시키려는 연구가 늘어나고 있다. 그러나 현재의 에이전트 연구들은 주로 구매자의 선호도에 따른 물품을 추천하는데 있고, 판매 가격이 판매자의 실제 이윤에 미치는 영향을 파악하기 어려운 문제가 있었다 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 원가 회계 이론에 기반한 고저점법과 학습 곡선법을 비교·분석하고 원가를 보다 정확하게 산정하여 입찰가를 결정함으로써 판매자가 적정 이윤을 얻을 수 있도록 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각 원가 산정법을 적용한 에이전트의 성능 실험을 통해 성능이 좋은 원가 산정법을 알아내고, 이 에이전트를 활용할 수 있는 XML 기반의 공동구매시스템을 설계한다.
다수의 구매자와 판매자가 존재하는 경매분야에서 효율적인 협상에 대한 새로운 에이전트 협상방법론을 제시하였다. 경매문제를 게임이론으로 재 정의하고 이를 에이전트 협상에 적용하여, 온라인 티켓 재판매 시장 문제에 적용하였다. 본 에이전트를 적용한 결과 모든 구매자가 만족할 수 있는 내쉬균형을 보이고, 구매자와 판매자의 조합이 파레토 최적임을 보여주고 있다. 특히 본 에이전트 협상을 적용할 수 있는 새로운 비즈니스 모델을 수립하고, 에이전트 협상 진행 시 필요한 도메인과 프로세스를 온톨로지로 구현하였다.
인터넷과 멀티미디어 기술의 급속한 성장에 따라 웹을 기반으로 한 전자상거래가 많은 관심을 받고 있다. 구매자들은 보다 합리적이고 개성화 경향의 심화로 구매자 자신에 적합한 특별한 서비스를 요구하고 있다. 그러나 현재의 대부분의 전자상거래 서비스는 구매자가 물건의 모습이나 사양을 보고 선택하는 상품 카탈로그 수준의 상태이다. 구매자의 욕구를 만족시키기 위해서는 단순한 상품정보를 제시하는 것에서 벗어나 판매점원의 지식을 이용한 판매에이전트가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실제 상점에서 존재하는 판매점원의 일을 대신해 주는 사이버상의 판매점원을 지능형 판매에이전트(Intelligent Sale Agent)를 이용하여 구매자의 취향에 적합한 상품들을 쇼핑할 수 있도록 하고자 한다. 이러한 지능형 판매점원에이전트를 이용하면 고객은 상품 탐색 시간을 급격히 줄일 수 있고 구매자 취향에 맞는 쇼핑을 할 수가 있다.
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 논문은 전자상거래에서 판매와 구매방법의 획일화된 검색기법을 이용한 상품의 검색 및 사용자 인터페이스를 지능형 대화 판매 에이전트를 설계함으로써 보다 편리하고 효율적인 사용자 인터페이스를 제공하는 시스템을 설계하였다. 기존 사이버 쇼핑몰에서 구매자의 검색에 의한 방식을 판매자와의 대화에 의한 검색방법으로 전환하여 구매자의 구매의욕을 증가시키고 검색에 소요되는 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 구매자 어휘를 분석하고 구매패턴을 파악하여 추가의 수요를 창출 할 수 있는 데이터를 축적하는 방법을 제시하고 많은 고객을 동일한 시간에 상대해야 하는 웹의 전자상거래 시스템에서 판매를 담당하는 에이전트를 설계하게 되었다.
Pmart(Pukyong-mart)는 지능형 멀티 에이전트에 바탕을 두고 가격, 상품의 특성, 보장 기간, 서비스 정책 등에 대해서 협상을 벌이는 에이전트 중재에 의한 전자상거래 프레임워크이다. Pmart는 협상 알고리즘, 에이전트 시스템, 웹 서버로 구성되어 판매자 및 구매자 모두 만족할만한 성공적인 거래를 제공하지만 단일 시스템 내에서의 Pmart 서비스는 다양한 거래자를 선택할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 Pmart의 단점을 보완한 분산 Pmart 시스템을 제안하고, 이를 위하여 이동 에이전트의 보안 및 전자지불 기능이 추가된 확장 Pmart를 설계한다. 또한 분산된 Pmart 구성에 필요한 XML과 전자서명에 기반한 안전한 이동 에이전트 시스템을 제안한다.
본 논문은 B2C 온라인 인터넷 쇼핑을 돕기 위한 비교쇼핑 에이전트를 설계하고 이를 구현하는데 목적을 두고 있다. 오프라인 상점에서 상품을 구매할 때 구매자가 판매원에게 제품의 제조사, 모델, 기능 또는 가격대를 설명하면 판매원이 해당 상품들을 보여주거나 카탈로그를 보여준다. 구매자는 상품의 기능이나 디자인을 비교하면서 적절한 상품군을 정한 후 가격을 비교한 다음에 가장 싼 곳에서 상품을 구입한다. 본 논문이 소개할 비교쇼핑 에이전트 ${\ulcorner}$PriceMeter${\lrcorner}$는 이러한 구매 행동에 최대한 부합 되도록 설계하였다. 구매자가 원하는 제조사, 가격, 기능 등을 선택한 후 검색하면 해당되는 상품들의 설명과 가격 정보들을 이 비교쇼핑 에이전트가 취합하여 보여준다. 마음에 드는 상품들을 카탈로그 양식으로 비교해서 볼 수도 있고, 프린트 양식으로 출력할 수도 있다. 특정 상품을 클릭하면 해당 상품을 판매하는 쇼핑몰들의 정보와 판매 가격을 함께 보여주며, 구매 아이콘을 클릭하면 쇼핑몰의 해당 상품 페이지로 이동할 수 있도록 하고 있다. B2C 전자상거래에 있어 비교쇼핑 에이전트의 구현과 확산은 구매자에게 더 많은 정보와 권한을 제공함으로써 소비자 중심의 유통경제를 한 걸음 앞당길 수 있다. 특정 상품에 대한 가격과 상세 정보를 일목요연하게 제공받는 구매자들은 보다 현명한 구매를 할 수 있으며, 거래과정에서 판매자(생산자)와 구매자의 협상력이 구매자에게로 옮겨질 수 있다. 본 논문이 제시한 비교쇼핑에이전트는 소비자 중심의 사이버 유통시대를 촉진하는데 일익을 담당하는데 그 의의가 있다.
본 논문에서는 상거래에 참여한 구매자와 판매자가 협상을 통하여 서로의 이익을 보장하면서 합의를 도출 할 수 있는 협상 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 기존의 협상 에이전트 시스템에 기계 학습을 적용함으로써, 학습 에이전트의 도입이 협상의 효율성에 어떤 영향을 미치는지 고찰하고자 하였다. 구매자 및 판매자 에이전트는 상품의 다중 속성을 고려하여 협상을 수행하며, 구매자와 판매자의 이익은 Multi-Attribute Utility Theory를 이용하여 표현하였다. 본 연구에서 제시된 학습 가능한 협상 에이전트는 Faratin이 제안한 협상 시스템의 제안 생성(counter offer) 과정에 인공신경망을 통한 점진적 학습 기업을 추가함으로써 협상의 효율성을 증가시키는데 목적이 있다. 점진적 학습기법을 이용한 협상 에이전트 시스템의 경우, 동일한 협상 조건 하에서 상대방 제안과의 유사도(similarity)를 바탕으로 제안을 생성하는 기존의 다른 협상 에이전트 시스템과 비교하였을 때 좋은 협상 결과를 보여 주었으며, 협상 수행시간에 있어서는 매우 빠른 성능을 보여주었다. 따라서 협상 결과 및 협상 수행 시간을 동시에 고려하였을 때 기존의 협상 시스템에 비하여 효율적인 협상 능력을 보여 주었다.
전자상거래 시장의 규모 및 상점 수의 증가로 인하여 상품 구매자의 상품 구입을 보조해 줄 수 있는 에이전트 기술의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 사용자의 선호도를 반영하여 상품을 추천해주는 지능형 에이전트 모델을 제안한다. 상품 정보 및 사용자의 선호도 정보를 관리하기 위하여 계층적 퍼지 그래프를 이용함으로써, 제안된 모델은 기존에 비해 더 나은 융통성과 효율성을 보일 수 있다. 에이전트에 의한 추천 상품은 사용자 선호도와 상품 기술서 사이의 비교순위에 의해 결정되며, 사용자와 에이전트 사이의 상품검색과 상품구매에 관한 정보는 지속적으로 사용자의 선호도 정보를 갱신하고 새로운 선호도 정보를 추론하는 데 사용된다. 이러한 방법에 의하여 사용자 선호도에 대한 적응성이 뛰어난 상품 추천 에이전트를 제공할 수 있으며, 전자상거래에서 구매자의 편의성을 증대시키는데 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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