최근 비교 쇼핑 에이전트 기술을 적용하여 소비자가 원하는 상품을 최적의 가격으로 구매할 수 있도록 여러 쇼핑몰들의 상품 정보를 검색해 주는 비교 쇼핑 사이트들이 등장하고 있다. 이들 비교 쇼핑 사이트들 각각이 인터넷상의 모든 쇼핑몰 정보를 수집하는 것이 아니므로, 소비자들이 상품에 대해 최저 가격을 알기 위해서는 각 비교 쇼핑 사이트를 방문해야 한다. 그리고 온라인 검색의 경우, 상품에 대한 정보를 쇼핑몰들이 출력해 주는 형태대로 보여주기 때문에 소비자가 자기가 원하는 상품에 대한 가격 비교가 쉽지 않다. 본 논문에서는 각 비교 쇼핑 사이트에 동시에 상품 정보 검색을 요청하여 해당 상품의 최저 가격을 제공할 수 있는 메타-비교 쇼핑 에이전트 시스템을 제안한다. 또한 가공 에이전트(Processing agent)가 있어 쇼핑몰들의 출력을 사용자가 원하는 상품에 대한 가격 정보만을 여과하여 보여준다.
최근 비교 쇼핑 에이전트 기술을 적용하여 소비자가 원하는 상품을 최적의 가격으로 구매할 수 있도록 여러 쇼핑몰들의 상품 정보를 검색해 주는 비교 쇼핑 사이트들이 등장하고 있다. 이러한 비교 쇼핑 사이트들이 경우에 따라서 최적의 가격을 제시해 주지 못하고, 소비자가 원하는 상품에 대한 가격 비교가 쉽지 않기 때문에 실시간 검색 에이전트를 이용하는 베타검색이 제안되었다. 이 방법은 상품 검색에서의 신뢰도는 높였지만 시스템의 성능 면에서는 좋은 효율성을 보이지 않았다. 본 논문에서는 데이터베이스와 메모리 캐시 공간을 이용함으로써 성능이 향상된 베타검색을 사용하는 메타-비교 쇼핑 에이전트 시스템을 제안한다.
최근 인터넷 인구의 급격한 증가로 인터넷 쇼핑몰 사이트들이 기하급수적으로 증가하고 있다. 따라서 인터넷 쇼핑몰을 통하여 물품을 구매하고자 하는 고객들은 어떤 쇼핑몰사이트의 가격이 가장 싼 지를 결정하는 것이 점점 어려워지고 있다. 이때 대부분의 사용자들이 사용하는 것이 가격비교 사이트들이다. 그러나 shopbinder, yabis, omi와 같은 기존의 가격 비교 쇼핑 에이전트들은 사용자가 가격과 같은 제품 정보를 확인하기 위해 반드시 그 사이트에 접속하여야 한다. 본 논문에서는 가격 비교 쇼핑 에이전트에 접속하지 않고서도 변동되는 가격 정보를 얻을 수 있으며, 쇼핑몰의 네트워크에 최소한의 부하를 주면서도 정확한 가격 정보를 직접 얻을 수 있는 BPS(Best Price Search) 시스템에 관해 연구하였다.
인터넷 기반의 전자상거래가 확산되면서, 에이전트 기술을 사용한 비교 쇼핑 사이트들이 등장하여 쇼핑이 점차 편해지고 있다. 하지만, 이들 비교 쇼핑 사이트들이 동일 상품에 대해 서로 다른 가격을 보여줄 때도 있고, 또 어떤 사이트는 특정 상품에 대한 정보를 전혀 보여주지 못할 때가 많기 때문에, 여전히 대부분의 소비자들은 최적의 가격을 검색하기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 또한, 책이나 CD 등의 상품에 대한 가격 검색에서는 온라인 실시간 검색이 요구되므로 시스템 부하를 유발시켜 응답시간이 길어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 지역 데이터베이스와 메모리 캐시를 갖는 메타-비교 쇼핑 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 여러 소프트웨어 에이전트를 이용하여 기존 비교 쇼핑 사이트들에 대해 메타 검색을 수행함으로써, 인기검색 상품들에 대한 가격 정보를 수집하여 유지한다. 실험을 통해 제안 시스템이 효율적인 메타-비교 쇼핑 엔진으로 응답 시간의 지연을 줄여 주며 오버헤드도 적게 유발시킨다는 것을 보였다.
본 논문에서는 한국과 중국의 쇼핑몰 웹 사이트 디자인 요인에 차이가 있는지에 대해 15개의 가설을 설정하여 연구하였다. 한국의 쇼핑몰 웹 사이트로는 "G마켓"과, 중국의 쇼핑몰 웹 사이트로는 "taobao마켓"을 선정하였다. 쇼핑몰 웹 사이트 디자인 요인으로는 (1)색상과 디자인, (2)사진, 그래픽, 글자의 크기, (3)정보전달의 명확성(이해성), (4)웹 사이트 구조, (5)화면의 조화, (6)상품의 진열, (7)상품의 조화, (8)글자나 아이콘의 형태, (9)시각적인 분위기, (10)차별화되는 색상, (11)흥미를 유발하는 단어, (12)기술력, (13)전체적인 시각적 디자인 및 분위기, (14)항해구조, (15)상품이나 정보검색 기능 등 15가지 요인을 선정하였다. 본 논문에서는 한국과 중국의 쇼핑몰 웹 사이트가 이들 요인들 간에는 차이가 있는지에 대해 SAS9.2 통계 패키지를 이용하여 검증한 결과 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 이들 차이점을 분석하여 효과적인 쇼핑몰 웹 사이트 디자인을 위한 방안을 제시하였다.
본 논문은 한국과 중국의 쇼핑몰 웹 사이트 각각 1개씩을 대상으로 웹 사이트의 품질 요인에 대해 비교분석을 하였다. 이를 위해서 본 논문에서는 14개의 가설을 설정했으며, 이들을 검정하기 위해 SAS9.2 통계 패키지를 이용하였다. 가설 검정을 위한 설문조사 자 수는 총 519명 이었다. 연구결과로는 디자인, 커뮤니케이션, 커뮤니티, 상품화, 안전성, 고객만족도, 재구매 의도, 콘텐츠, 상거래, 고객충성도, 상호 작용성, 기술성, 신뢰성, 규모 요인 등 14개의 쇼핑몰 웹 사이트의 품질 요인은 한국과 중국의 쇼핑몰 웹 사이트에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 이를 토대로 이들 14개의 요인을 중심으로 효과적인 쇼핑몰 웹사이트 구축을 위한 방안을 제시하여 두었다.
이 논문에서는 보다 효과적이고 편리한 서비스를 제공할 수 잇는 전자상거래를 위한 다중 에이전트 기반의 확장된 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 이 시스템은 웹 크로울링(web crawling)을 통해 비교 쇼핑 시스템의 대상이 되는 웹사이트들의 페이지 추출 정보를 입수한다. 각 쇼핑 사이트에서는 정보 추출을 위한 중심이 되는 랩퍼(wraper) 기술은 먼저 정보가 있는 페이지를 가려내고, 정보가 있다고 판명되는 페이지들에서 상품 정보의 위치 즉, 반복되는 패턴(pattern)을 추출하여 필요한 상품 기술 단위 정보를 뽑아내는 학습 알고리즘이며, 각 사이트에 맞게 만들어진 랩퍼 에이전트(wrapper agent)에 대해 유효성을 검사하는 방법론을 제시한다. 또한, 학습 시 필요한 지식(knowledge)으로서의 디렉토리(directory) 구성은 미리 만들어진 표준 카테고리(category)와 용어(terminology) 존재하에 제한적이나마 새로운 디렉토리 요소에 대해 자동으로 확장할 수 있는 방법론을 제안한다.
최근에 WCDMA, LTE 등 이동통신망의 기술 발달과 모바일 폰의 성능 향상과 보급 확대로 모바일 폰을 이용한 M-commerce가 급속도로 확산되고 있다. 모바일 쇼핑몰은 보통 인터넷 쇼핑몰과는 다른 별도의 사이트로 구축되어 운용되고 있다. 이는 별도 사이트 구축에 따른 비용 추가는 물론, 유 무선 환경간의 콘텐츠 비연동으로 인하여 사이트 운영의 비효율성을 초래한다. 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰로부터 사용자에게 관심 있는 상품 항목을 추출하여 모바일 쇼핑몰 콘텐츠를 구성하는 M-commerce 콘텐츠 제공자 시스템을 개발하고, 인터넷 쇼핑몰에 적용하고, 평가한다. 평가 결과는 사용자의 모바일 폰에 전송되는 데이터가 일반 웹브라우저를 사용한 경우와 비교해서 크게 감소된다는 것을 보여준다.
최근 본격적으로 서비스되기 시작한 비교쇼핑몰들은 번거로운 쇼핑과정을 대신하여 한 사이트 내에서 원하는 상품에 대한 통합검색과 비교가 한번에 이루어지게 해준다. 그러나 에이전트에 의해 수집된 상품정보의 양이 방대해진 반면 고객중심의 one-to-one marketing이 이루어지지 않아 불필요한 정보로 인해 여전히 쇼핑의 효율이 낮다. 본 논문에서는 등록된 각 고객의 프로파일과 관심도에 따라 코드화된 정보의 처리를 통하여 개별적인 상품정보의 제공과 한 번의 클릭으로 원하는 쇼핑몰의 원하는 상품만을 비교해 보여줄 수 있는 멀티 에이전트 기반의 개인화된 비교쇼핑 시스템을 제안한다. 또한 학습된 고객의 관심도와 프로파일을 이용하여 구매가 예측되는 상품을 적절한 시간에 e-mail 푸쉬 서비스로 추천 및 광고하여 추가 쇼핑으로 이어질 수 있게 하였다.
인터넷 쇼핑이 성장하면서 비교쇼핑몰의 중요성도 그만큼 증가하고 있다. 그러나 현재의 비교쇼핑몰들은 웹으로부터 제품가격정보와 같은 단순한 XML 데이터만을 수집하여 비교할 뿐, 배송비와 같이 규칙을 기반으로 한 정확한 비교는 제공하지 못하고 있다. 각 쇼핑몰은 저마다 배송비에 관한 정책을 다양하게 제시하고 있으나 비교쇼핑몰에서는 이를 반영할 구조를 가지고 있지 못하기 때문이다. 따라서, 본 연구에서는 규칙 기반의 추론을 이용해 상품가격에 배송비를 포함하여 비교를 수행할 수 있는 비교쇼핑몰을 구현하고자 한다. 이를 위해 eXtensible Rule Markup Language (XRML)를 이용하여 각 쇼핑몰의 웹페이지의 문장과 표로부터 규칙을 습득하는 방안을 제시하였다. 이 구조를 이용하면 웹페이지에서 완전에 가까운 규칙을 자동생성할 수 있을 뿐만 아니라, 각 사이트에서 변화가 발생하면 이를 반영하여 규칙을 일관성있게 수정하도록 지원할 수 있다. 본 연구에서는 인터넷 상의 대표적 서점인 Amazon.com, BarnesandNoble.com, Powells.com에 대해 XRML을 기반으로 설계한 비교쇼핑몰의 프로토타입 ConsiderD를 개발하였다. 이 과정에서 웹으로 부터 규칙을 자동생성 할 수 있는 잠재력을 검정하고, 배송비 효과의 중요성을 실험을 통해 예시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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