본 논문은 고객의 온라인 행동 정보와 구매 기록을 활용하여 기존의 추천 시스템이 갖는 데이터 희소성의 문제와 콜드 스타트 문제를 해결하고자 VAE 기반 추천 시스템을 제시하였다. 고객의 구매 기록을 임베딩하고 차원 축소하여 단일 변수로 생성하였으며, 온라인 행동 정보를 활용하여 학습을 통해 고객의 잠재 요인을 추출하는데 Variational Autoencoders를 적용하였다. VAE 기반 추천 시스템은 총 12개의 고객의 특성 변수에 VAE를 적용하여 저차원의 벡터를 생성한 뒤 이를 통해 유사 사용자를 찾은 다음, 유사 사용자들이 구매했던 상품들을 고객에게 추천한다. 이렇게 추천한 상품들의 점수를 매겨 nDCG로 성능을 평가하였다. 실험 결과 구매 기록 변수 그리고 온라인 행동 로그 변수를 활용한 VAE 기반의 추천시스템이 SVD 기반의 추천 시스템보다 성능이 좋다는 것을 알 수 있었다. 따라서 고객의 온라인 행동 로그 및 구매 기록을 사용하여 상품을 추천하면 정보 수집에 발생하는 비용과 시간을 줄일 수 있을 뿐만이 아니라 기존 추천 시스템보다 더욱 효율적으로 상품을 추천할 수 있다는 것을 보여주었다.
B2B EC에서 지능형 에이전트에 대한 요구의 증가와 함께 기업구매자가 직접 전자시장으로부터 구매하는 데스크탑 구매의 요구도 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 B2B 상에서 전자시장으로부터의 효율적인 구매를 지원하는 b-Cart 기반 에이전트 시스템의 설계 사례에 대해서 기술한다. b-Cart는 구매자가 소유하고 사용되는 구매자 사이트에 위치한 쇼핑카트로서, 본 논문에서는 B2B EC에서의 b-Cart 기반 에이전트 시스템의 요구 기능을 사용자식별(Identification), 사용자 다이알로그(User Dialog), 상품정보수집(Collection), 물품정보제거(Trashing), 개별 구매의사결정지원(Individual Purchase Decision Support), 조직 구매의사결정지원(Organizational Purchase Decision Support), 협상(Negotiation), 주문처리(Ordering), 지불처리(Payment), 진행사항 추적(Tracking), 구매기록(Recording), 전자구매시스템에 구매기록 전송(Record Transmission), 지식베이스에 새로운 지식 유지(Knowledge Maintenance)으로 정의하고, b-Cart 기반 에이전트 시스템의 메시지 인터페이스를 설계하고 시스템의 구조를 설계하여 프로토타입 시스템인 AgentB의 설계 사례를 소개한다. b-Cart 기반 에이전트시스템은 기업구매자의 전자시장으로부터 구매자 증가함에 따라 분산된 정보를 관리 해주고 통합적으로 구매처리를 해줄수 있는 효과적인 시스템이다. 향 후 B2B EC의 에이전트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.
B2B EC 플랫폼에서의 구매 프로세스를 지원하기 위한 구매자 쇼핑카트는 위치에 따라 판매자쪽의 s-cart, 중개자쪽의 i-cart, 구매자쪽의 b-cart로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 B2B EC에서의 구매자 쇼핑카트의 요구기능을 사용자 식별, 상품정보수집, 물품정보제거, 주문처리, 지불처리, 진행사항 추적, 구매기록, 구매의사결정지원, 전자구매시스템에 구매기록 전송 등 9 가지로 제시하고, 이러한 관점에서 각 구매자 쇼핑카트에 대한 정성적인 비교 분석을 시도한다. 그리고 효율평가모델 제시를 통한 정량적인 분석과 상장기업 30개사의 구매직원에 대한 인터뷰를 통한 변수값 설정을 통해서 B2B EC환경에서의 구매자 쇼핑카트의 효율성 평가를 시도한다. 본 논문을 통해서 B2B EC환경에서는 b-cart 방식의 구매자쇼핑카트 방법이 효율적인 플랫폼임을 제시한다.
전자상거래 기업의 장점이 고객 데이터를 이용한 원활한 데이터베이스 마케팅의 구현임에도 불구하고 아직 많은 사이버쇼핑몰들은 고객의 개별 특성이나 구매성향에 관계없이 누구에게나 동일하게 제공되는 쇼핑몰을 구축하고 있다. 본 논문에서는 갈수록 치열해지는 경쟁 환경에서 고객의 욕구를 좀 더 빠르게, 좀 더 정확하게 만족시킴으로써 고객이 다시 방문할 수 있도록 하는 방안으로 일대일 마케팅의 이론적 고찰을 통하여 맞춤형 쇼핑몰의 개념을 제시하고, NT, SQL 환경에서 ASP를 이용하여 개인화 된 맞춤형 쇼핑몰을 구축하였다. 우선 개인화 된 쇼핑몰의 구축에는 우선 개인의 프로파일, 쇼핑몰에서의 항해 기록, 실제 구매기록 등의 다양한 데이터가 이용될 수 있지만 고객의 프로파일은 항시 일정한 것이 아니라 변화하기 때문에 프로파일과 같은 정적인 정보는 다소 적절치 못할 수도 있다. 또한 고객의 욕구가 빨리 변화한다는 것을 고려한다면 고객의 정적인 정보인 프로파일을 고려하기 보다 고객의 동적인 정보를 파악, 이에 따른 개인화 된 쇼핑몰을 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하는 것이 필요하다는 것을 인식할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 NT 환경 하에서 고객의 동적인 정보들을 분석하여 이를 바탕으로 고객의 만족을 이끌어 낼 수 있는 개인형 사이버 쇼핑몰을 시험적으로 개발하였다.
한국데이타베이스학회 2001년도 춘계 Conference: CRM과 DB응용 기술을 통한 e-Business혁신
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pp.323-330
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2001
기업간 전자상거래 시장의 규모와 관심이 확대되는 가운데 거래를 원하는 여러 회사가 존재하며 이러한 회사들과 서로 다른 요구를 충족시켜주기 위하여 상거래를 위한 에이전트 개발이 요구되고 있다. 매년 지속적으로 증가하고 있는 기업간 전자상거래 시장 규모의 확대에도 불구하고 국내 중소 기업, 특히 자금과 인력에 있어서 상대적으로 부족한 제조업들의 상거래 활동 지원이 필요하다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위하여 이동 에이전트를 설계, 구현하였으며 이동 에이전트는 서버의 부담 및 네트워크 트래픽을 해결할 수 있으며 분산환경에서 전자상거래를 지원이 가능하다. 제안된 이동 에이전트는 판매 에이전트, 구매 에이전트, 저장 에이전트로 구성된다. 판매 에이전트는 판매업체의 제품 판매 활동을 대신하며, 구매 에이전트는 구매업체의 구매 활동을 대신하여 제품을 구매하게 된다. 저장 에이전트는 제품 정보 및 거래하는 시장 정보를 알려주며 제품 정보를 데이터베이스에 기록한다.
본 논문에서는 웹 로봇과 핑거프린팅 기법을 이용하여 인터넷에 배포되어 있는 이미지 콘텐츠를 자동으로 수집하고 원구매자를 식별하는 기법을 소개한다. 핑거프린팅 기법은 워터마킹 기법의 확장 기술로 구매자의 정보를 콘텐츠에 삽입/추출하는 저작권보호 기법의 하나이다. 콘텐츠 내에 삽입된 핑거프린트는 콘텐츠를 식별하는 식별자의 역할을 할 뿐만 아니라 원 구매자의 정보도 가지고 있어서 콘텐츠의 저작권 보호에도 활용된다. 본 논문에서는 이미지 검색 엔진과 핑거프린팅 기법을 혼합한 능동적 콘텐츠 추적 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 콘텐츠가 배포되기 전에 원 구매자의 정보를 핑거프린트로 삽입하고 구매기록을 저장한다. 배포된 콘텐츠는 웹 로봇에 의해 자동으로 수집되고 동시에 핑거프린트 정보가 추출되어 서버에 저장된다. 콘텐츠의 식별은 추출된 핑거프린팅 정보와 배포 시점에 저장된 판매기록을 비교하여 이루어진다.
전문의약품은 의약품안전사용서비스(DUR)를 이용하여 병원에서 처방받은 약에서 부작용이 나타났을 때 기록하고 다음에 약을 처방받을 때 부작용이 나타난 약과 비슷한 계열의 약은 처방받지 않는다. 하지만 일반의약품은 약 구매 기록조차 남지 않아 어떤 약을 언제 처방받았는지 모르고 부작용을 관리할 수 없어 불편함을 겪는다. 이 연구를 통해 제안하는 어플은 처방내역과 복약관리, 약 추천, 약국 찾기로 구성된다. 일반의약품을 처방받은 날짜와 시간, 증상, 효과, 부작용에 대하여 기록하며, 기록을 분석하여 증상에 대한 약을 추천함으로써 치료 효과를 높일 수 있다. 환자가 스스로 투약에 관심을 가지고 기록을 관리함으로써 환자가 주체가 되어 질병을 개선할 수 있다.
공간정보기술과 스마트폰의 발전으로 인하여 위치를 기반으로 하는 인간생활이 획기적으로 향상되고 있다. 공간정보 및 지리정보는 여러 분야에서 활용되고 있으며, 특히 정보통신기술(IT)과 접목하여 다양한 콘텐츠와 실생활에 편리한 서비스를 제공하고 있다. 최근 공간정보기술은 단순히 위치와 속성데이터를 획득하고 제공하는 수준에서 벗어나 사용자가 의사결정에 필요한 정보와 지식을 체계적으로 생성하고 이를 서비스할 수 있는 기능을 포함하고 있다. 특히 생활 지리정보의 요구분야가 확대되면서, 실내공간의 다양한 응용분야가 창출되고 있다. 본 논문은 실내공간에서 행하지는 상품 구매활동에 요구되는 의사결정을 지원하기 위하여 공간정보기술을 활용하는 것이 목적이다. 연구의 주요 내용은 상품의 유용한 정보를 포함하는 상품 데이터베이스 구축, 상품 구매의 최적 이동경로 결정 및 구매시간 예측, 구매상품 자동기록 및 분석이다. 특히 식품에 대한 영양성분을 분석할 수 있는 기능을 제공함으로써 식생활 개선과 웰빙을 추구할 수 있으며, 소비성향을 분석하여 과소비 및 충동구매를 방지하여 경제적이고 효율적인 소비생활에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷 경매란 전자상거래 방식의 일종으로, 웹사이트를 통해 사이버거래 장소에서 구매자와 판매자간에 다양한 경매방식을 적용하여 물품의 경쟁매매가 이루어질 수 있도록 하는 서비스이다. 현재 국내외 인터넷 경매 사이트는 경매의 성격 보다 쇼핑몰에 경매를 부과한 형태의 복합적인 특징을 가지고 운용되고 있다. 이로 인해 가격을 기준으로 입찰 참여 및 경매 완료를 진행하기에는, 다소 현실성이 떨어진다는 문제를 내포하고 있다. 따라서, 본 논문은 구매하고자 하는 상품에 대하여 현재 진행 중인 경매의 상황을 예측 및 판단하여 구매자에게 경매 정보를 제공함으로써 합리적으로 물품의 구매를 도울 수 있는 알고리즘을 제시하고, 예측 알고리즘을 구현한 경매 예측 에이전트와 사용자의 패턴을 기록하고 상품구매, 입찰 등을 대리하는 에이전트들로 구성되는 에이전트 기반 경매 시스템을 소개한다.
인터넷 쇼핑몰에서 구매자들이 원하는 상품을 추천해 주는 연구들은 활발하게 진행되고 있지만, 상품의 구매시점 추천에 대한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 논문에서는 구매자에게 상품의 구매시점을 추천해 줄 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 과거의 판매 기록으로부터 정규화 된 가격패턴 데이터베이스를 구축하고, 이로부터 가격패턴을 분석한 뒤, 앞으로의 가격 변화를 예측하여 구매자에게 제시한다. 또한 가격 변화에 영향을 미치는 요소들의 분석과 이 결과를 예측에 반영하기 위하여 회귀분석을 활용한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안하는 방법의 활용 가능성이 높음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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