• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권2호
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• pp.112-123
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• 2005

최근의 전자상거래 사이트들은 사용자 만족을 극대화 시키기 위해 사용자별로 개인화된 서비스를 제공하고 있다. 협력적 필터링은 개인화된 아이템 실시간 추천을 위하여 고안된 알고리즘이며 예측의 정확도와 성능을 증대시키기 위해서 다양한 보완 방법들이 제시되고 있다. 유용한 추천 시스템을 구축하기 위해서는 두 가지 문제를 동시에 고려해야 한다. 그러나, 협력적 필터링 기술에 관한 연구는 정확도 향상에 관한 연구가 주로 수행되었고 성능 문제는 간과하여 왔다. 본 연구에서는 추천 에이전트 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 대표 속성을 이용한 이웃 선택, 추천 텍스타일 집합, 유사 군집 요소를 협력적 필터링 기술에 추가하여 실험해 보았다. 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS)을 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권3호
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• pp.307-319
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• 2004

최근 들어 XML기반의 전자상거래 프레임워크로 ebXML과 웹 서비스가 대두되고 있다. 이들은 사용자 및 어플리케이션들이 정보를 저장하고 검색할 수 있도록 다양한 레지스트리 서비스를 제공하고 있으며, 이를 위해 ebXML은 ebXML 레지스트리를 이용하고 웹 서비스는 UDDI 레지스트리를 이용한다. 이와 같이 ebXML과 웹 서비스는 서로 다른 레지스트리를 사용하고 있지만. 이러한 두 레지스트리의 구조와 기능은 유사한 부분이 많다. 따라서 본 논문에서는 ebXML Registry Information Model(RIM)과 UDDI 데이타구조 사이의 유사성을 분석하여 두 모델간의 매핑 정보를 구성하고 이를 이용하여 UDDI 레지스트리 API를 ebXML 레지스트리 서비스로 변환하는 UDDI 서비스 미들웨어를 설계하고 구현하였다. 이 시스템을 이용하면 ebXML 레지스트리에 별도의 변경을 가하지 않고도 ebXML 레지스트리를 ebXML 레지스트리뿐만 아니라 UDDI 레지스트리로도 사용할 수 있기 때문에 e-비즈니스를 하기 위해 두 개의 레지스트리를 모두 도입할 필요가 없는 장점이 있다.

• 경영정보학연구
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• 제5권2호
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• pp.1-21
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• 2003

e-비즈니스 환경에서 중개 유통기업은 공급자의 고객과의 직거래에 대한 위협에 대응하여 지속적인 변화를 추구하고 있다. 본 논문에서는 웹 기반 정보기술 활용을 통한 산업재 유통기업의 e-트랜스포메이션 전략을 분석적 관점에서 다루었다. 거래 비용 이론에 의하면 인터넷의 급격한 보급은 중개자와 공급자의 통합 및 아웃소싱에 의한 분할 등 상반되는 두 가지 방향을 동시에 촉진한다고 연구된 바 본 연구에서는 이러한 전략적 변화 방향에 대한 프레임웍을 중개유통 기업의 공급사슬 가치기여 이론과의 결합을 통하여 제시하였다. 공급사슬 가치기여 관점에서는 정보기술과 관련된 공급사슬 특성, 유통채널 조직간의 역학관계, 인터넷 유통 채널 특성 등의 상황적 변수가 포함되었다. 본 논문에서 제시된 프레임웍은 이와 같은 변수들의 복합적인 연계관계가 고려된 상황적 대안을 제시하고 있으며 제안된 명제들의 효과성은 산업재 유통기업의 종단적 심층 사례 연구를 통하여 분석되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.181-188
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• 2019

ICT기술을 기반으로 공유경제 서비스시스템을 사람들이 손쉽게 사용할 수 있다. 대부분의 공유경제 서비스는 민간기업에서 제공하고 있으며, 공공재에서의 논의는 미진하다. 현재 진행되는 공유경제 서비스를 택배서비스 관점에서 본다면 우버의 시스템이 대안이 될 수 있다. 우체국의 택배서비스는 ICT기술을 이용하지만 공유경제의 서비스와는 차이가 있다. 본 연구는 델파이 분석기법과 AHP방법론을 사용하여, 공유경제 시스템을 도입하는데 있어서 중요요인들을 도출하였다. 그 결과 상위계층에서는 사회경제적 특성이 가장 중요한 것으로 나타났으며, 하위계층에서는 공유경제 플랫폼, 유휴자원의 공유, 스마트폰의 대중화, 전자상거래의 증가가 4가지 중요 요인임을 알 수 있었다. 이 연구를 통해서 공유경제의 본질인 '효율의 극대화'를 위해서 공공재에 공유경제 시스템에 도입의 필요성과 도입 시 중요요인에 대해서 제시하고 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.129-138
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• 2003

역할기반 접근통제모델은 기업의 다양한 조직체계를 반영할 수 있는 보안모델로 주목받고 있다. 기존의 역할기반 접근통제는 역할계층에 따라 하위역할에 배정된 모든 권한이 상위역할로 무조건 상속되는 특성으로 인해 상위역할에 배정된 사용자에게 권한이 집중되는 현상이 발생되어 권한 남용의 위험성을 내포하고 있다. 기업환경에서는 실제로 하위역찬에 배정된 모든 권한이 상위역할까지 상속될 필요가 없는 제한적 업무가 많으므로 기업환경에 적합한 역할기반 접근통제 연구가 필요하다. 본 논문에서는 하나의 역할을 업무특성과 권한상속 정도에 따라 여러 개의 부역할로 나누어 보안관리자가 권한상속을 쉽게 통제할 수 있도록 권한상속제한기능을 제공하는 역할계층 모델을 이용하여, 사용자간 위임과 역할간 위임이 이루어지는 역할기반 위임모델을 제안한다. 또한 제안된 모델과 기존의 모델을 비교 평가하여 타당성을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.1-18
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• 2022

디지털 기술이 산업 전반의 전자상거래 시장에 융합되면서 온라인 거래의 활성화와 이용률을 증가시켰으며, 이러한 시장의 흐름은 최근 코로나와 같은 감염병이 확산함에 따라 더욱 가속화되어 다양한 상품 정보를 온라인을 통해 고객들에게 제공할 수 있게 되었다. 다양한 정보의 제공은 고객들에게 다양한 선택의 기회를 제공하지만 의사결정에 어려움을 주기도 한다. 추천시스템은 고객의 의사결정에 도움을 줄 수 있으나 기존 추천시스템 연구는 정량적 데이터만에 국한되어 있으며, 상품 및 고객의 세부적인 요인을 반영하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 온라인 리뷰를 기반으로 정성적 데이터를 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 상품 및 고객의 속성을 정량화하고 기존의 객관적 지표인 총평점과 감성 및 감정을 통합한 지능형 추천시스템을 제안한다. 제안된 지능형 추천모형은 총평점 위주의 추천 모형보다 우수한 추천성과를 보여주었으며, 상품 및 고객의 세부적 요소를 반영한 추천결과를 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출할 것으로 기대한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.259-271
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• 2010

정보화시대를 맞이하면서 컴퓨터와 통신의 결합체인 정보통신의 획기적인 발전에 의해 방대한 데이터의 신속 정확한 처리가 가능하게 되었으며, 이를 바탕으로 다양한 소비자의 요구에 효율적으로 대응할 수 있게 되었다. 이러한 정보화의 급속한 발전과 더불어 개인의 다양한 사생활 영역으로부터의 개인정보들이 좀 더 용이하게 축적되고 이용될 수 있게 되었다. 반면 이러한 현상은 개인정보의 무분별한 수집, 유통 및 오 남용을 유발할 수 있다는 측면에서 그 심각성이 더한다고 할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 급진적 변화양상 속에서 개인 정보를 취급하는 많은 기업 및 기관들에 대해 개인이 느끼는 개인정보 보호의 중요성 및 개인정보 보호 필요성 인지도를 조사하고 아울러 이를 토대로 한국 실정에 맞는 개인정보 보호 인식에 관한 실증적 측정 도구를 개발 소개하고자 한다. 이를 바탕으로 개인정보를 필요로 하는 관계기업들 즉, 전자상거래나 온라인에서의 마케터들에게 개인정보에 대한 소비자들의 의식을 파악할 수 있게 하여 앞으로 이에 효율적으로 대처할 수 있는 지침으로서의 역할을 제공하게 될 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.627-628
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• 2022

디지털 무역은 관련 산업 및 거래의 종류가 다양하고 범위도 넓어서 국제적으로 통용되는 명문화된 정의는 없으나, 일반적으로 기존 상품 중심의 전자상거래를 포함, '인터넷과 ICT 등 디지털 기술을 이용한 국가간 교역 활동(상품+서비스+Data) 전반'을 의미한다. 최근에는 4차 산업혁명으로 인한 IT 등 기술의 발전으로 디지털 무역에 혁신적인 변화가 발생하고 있고, 미국, EU, 일본 등 선진국들은 데이터 이동 자유화 등 디지털 무역 이슈를 디지털무역협정의 협상안건에 포함시키고 있다. 국경 간 데이터 이동 자유화에 대한 쟁점은 디지털 무역 활성화를 위해 데이터 이동의 자유가 필요하나, 정보 보안과 사생활 침해의 위험성도 증가한다는 것이다. 선진국들의 방향을 살펴보면, 미국은 규제 최소화, 유럽은 역내 단일시장화는 찬성하나 소극적 대외 개방, 중국은 규제를 통한 독자적 시장육성 입장을 치하고 있다. 따라서 국경간 데이터 이동 제한조치 강화 조치는 최근 국가별로 정책이 시행되고 있거나 조만간 국제적 합의가 예정되어 있는 이슈로 우리나라도 이에 대한 긴밀한 대응이 필요하다.

• 무역학회지
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• 제47권2호
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• pp.155-174
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• 2022

This study aims to analyze the effect of service quality on e-commerce utilization performance in B2B market. Measurement factors derived from the survey were examined, and whether they had a positive effect on the performance of e-commerce utilizing was examined. The survey period was conducted on the Likert-5 score scale for about four months from November 2021 to February 2022, and 2,200 copies were distributed online and offline, and a total of 268 copies were used for empirical analysis. The moderating effect of the research methodology was analyzed by using multiple regression analysis and PROCESS MACRO. Three factors of service quality were secured and the influence relationship on e-commerce utilization performance was derived. Study results were as follows. First, interaction, logistics and economics have a positive effect on the level of e-commerce utilization. It means SMEs can increase the level of use of e-commerce as they produce and deliver goods with high economic contribution from the perspective of foreign companies, accuracy of goods transportation services, and purchasing companies. Second, It was confirmed that the effect of service quality on the utilization performance of e-commerce varies depending on the degree of corporate image. Therefore, it will be important to plan a management strategy first to improve service quality in order to increase e-commerce activities.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권6호
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• pp.237-244
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• 2022

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.