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.
본 연구에서는 효율적인 전자상거래를 위해 Web Mining을 기반으로 고객의 수요를 예측하고 고객요구에 대응한 능동적인 생산을 위해 생산자의 구매수요를 공급자의 입장에서 예측하는 방법을 제안하였다. 먼저, 고객의 구매정보를 분석하여 다양한 고객의 구매패턴을 찾아내고 이를 통해 고객의 수요를 예측하였다. 이렇게 예측된 수요는 생산업체에 모여져 생산전략을 수립하게 된다. 생산전략이 수립되면 생산업체는 부품의 수급을 위해 공급업체에 대한 부품 구매일정과 고객의 장기 구매패턴을 고려한 생산일정을 수립하게 된다. 이렇게 수립된 구매일정과 생산일정에 의해 공급자에 대한 주문과 생산이 이루어지는데 이때 공급자의 입장에서 구매자의 요구에 능동적으로 대응하기 위해서는 구매자에 대한 이해가 필요하며 이를 이해 공급자가 자신이 공급하는 구매업체들의 거래정보를 분석하게 된다. 본 연구에는 이와 같이 고객과 생산업체, 구매업체와 공급업체를 하나로 연결하여 분석하였다.
선사에서 화물을 수송하기 위해 필요한 컨테이너 수요를 만족시키기 위해서 컨테이너를 구매하고 임대하는 계획 작성 방법에 대하여 다룬다. 수요의 계절성을 고려하여 각 기간별로 구매 또는 임대하여야 할 컨테이너의 개수와 임대기간을 결정한다. 컨테이너의 수요를 예측하고 컨테이너 구매 및 임대 계획작성을 위한 확정적 수리모형을 제안하였으며 이 모형의 해를 구하기 위한 발견적 기법을 제한하였다.
기업간 거래에서 다수의 공급자-수요자간 거래대상자의 선택을 인터넷(Internet)상의 e-Marketplace 시스템을 통해 효율화할 수 있을 것이다. 구매기업 중심의 공급자 선택이나 구매/조달에는 e-Procurement 시스템이 적절할 수 있다. 또한, 거래대상자의 선택이나 계약과정 이후, 다수의 공급자-수요자간 여러 협력관계 속에서 거래 물량의 효율적인 공급과 운송을 위한 시스템 기능 역시 필요한 것이다. 지능형 에이전트를 비롯한 지능형 시스템은 인터넷 거래상에서 공급자-수요자간 경쟁이나 선택 또는 거래절차의 처리에 대해 활용방안이 제안되고 범위를 넓혀 가고 있다. 이러한 맥락에서 본고에서는, 공급자-수요자간 경쟁이나 선택과정의 다음 단계에 필요한, 다수의 공급자-수요자간 실제 거래 물량의 공급을 위한 최적 공급망운영(supply chain operation) 시스템을 지능형 에이젼트 체계를 활용하여 구성하였다.
실세계에서 일어나는 문제는 매우 복잡하고 다양하기 때문에 예측하기가 어렵고 다양한 상황들이 발생한다. 특히, 소비자의 구매에 따르는 행동을 분석하고 소비자의 다양한 기호를 예측하기 위해서는 구매자의 심리적 요인과 내적 요인이 많은 영향을 미치게 된다. 이러한 요인들은 직접적인 정보 처리가 어렵기 때문에 정보의 불확실성을 취급하는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 상품 구매에 따르는 소비자의 구매행동 패턴을 분석하기 위해 판매자의 노하우와 소비자의 구매의식을 조사하여 이 데이터를 바탕으로 베이지안 네트워크를 구성하고 구매패턴을 분류하는 방법을 제안하였다. 특히, 베이지안 네트워크를 이용하여 불필요한 속성을 가진 데이터를 제거한 후 코호넨의 SOM을 이용하여 소비자의 구매 패턴을 분류하도록 하였다.
web Mining은 Network의 발전과 함께 그 중요성이 대두되고 있는 전자상거래(EC)에서 디지털화된 자료의 분석을 통하여 가상상점을 이용하는 고객의 이용경로, 검색 및 구매경로, 상품에 대한 고객의 검색 및 구매 경향을 정확히 파악하기 위해 중요한 주제로서 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 전자상거래(EC) 시스템의 디지털화된 자료를 분석할 때 기존의 통계적인 방법론에서 벗어나 고객의 주관적인 검색 및 구매의 의사결정 과정분석에서 퍼지이론을 도입하여 새로운 Web mining 방법론을 제안하였다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.217-224
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2000
Configuration은 도메인 지식을 이용해서 주어진 모든 요구를 충족시키는 컴포넌트를 갖는 시스템을 구성하기 위한 기술이다. 최근 전자 상거래는 역경매, 공동구매, 사용자 프로파일에 의한 제품의 추천 등 다양한 방식으로 구매자 중심의 사거래 행위를 하고 있다. 하지만 아직도 전문 지식이 필요한 제품의 구입시에 구매자는 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 구매자의 행위를 보조하기 위한 수단으로써 전문가 시스템에서 수년간 연구되어 온 Configuration 기술을 확장 도입하였다. 본 논문에서는 도메인에 대한 규칙(Rules)에 기반해서 Classification Problem Solving 방법과 Constructive Problem Solving 방법을 적용하였다. 구매자와의 능동적인 질의 수행을 하여 제품에 대한 요구를 정확히 한 뒤, 얻어진 사실(Facts)을 Classification Problem solving에 이용이 되어 제품 모델이 결정된다. 이 제품 모델은 구매자를 위해 특성화 되어 있기 않기 때문에, Constructive Problem Solving을 이용한다. 이런 내용을 기반으로 컴퓨터 조립을 위한 Configurator를 디자인하고 구현했다.
인터넷과 IT 인프라의 증가는 인터넷 기반의 전자상거래 시스템의 성장을 주도하였고, 이와 관련된 새로운 형태의 서비스가 나타나는 계기가 되었다. 그러나, 현재 전자상거래 서비스는 구매자가 웹에 접속하여 인터넷 쇼핑몰에 보이는 상품을 선택하여 결제 및 상품을 수신하는 방식으로 이루어진다. 또한 구매 판단을 결정할 때 최저가격 외에 신속한 배송, 부가 서비스 등의 다양한 의사결정 요소가 있음에도 불구하고, 인터넷 쇼핑몰에서 제시한 최저가의 판단요소에 의존함으로 구매자가 수동적인 입장이 된다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 상호간에 의견교환 및 사용자가 정한 우선순위에 따른 판단을 효과적으로 할 수 있는 서비스인 게임이론 기반의 지능모델을 제시한다 게임이론은 전통적으로 경제문제 협상과 정치문제 협상, 워 게임 등에 적용되었다. 본 연구에서는 이 점에 착안하여 게임이론 알고리듬을 이용하여 e-Commerce를 위한 지능모델에 적용하여, 기존의 수동적이고 사용자의 취향에 따라 다양한 의사결정 요소를 선택 할 수 없었던 문제를 해결한다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.243-249
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1999
구매 의사 결정 과정에서 구매자는 상품 정보와 가격 정보를 필요로 한다. 웹상의 판매자 위주의 시장으로부터 필요한 정보를 수집하려면, 구매자는 매번 구매 때마다 판매자의 사이트를 검색해야 한다. 심지어 구매자가 거래하고 있는 판매자로부터 과거에 구매한 경험이 있는 아이템을 구매하는 경우에도 마찬가지이다. 현재의 전자상거래 환경에서는, 이렇게 기억을 활용하지 않고(memory-less) 검색에만 의존하는 구매자의 행태가 일반적이다. 이 현상을 조직의 구매 경험이 구성원들에게 공유되어야 하는 기업 구매자의 경우에 있어서는 대단히 낭비적인 요소로 작용될 것이다. 구매자 에이전트에게 기억 능력을 부여하려면, 구매자 에이전트와 판매자 에이전트가 갖고 있는 정보간의 일관성을 유지해 주어야 할 필요가 있다. 최소의 노력으로 일관성을 유지하려면, 구매자 에이전트와 판매자 에이전트간에 체계적인 갱신 프로토콜이 필요하다. 본 연구에서는 6가지의 프로토콜(Instantaneous Pull, Periodic Pull, Instantaneous Push, Periodic Push, Instantaneous Solicited Push, Periodic Solicited Push)을 비교하고, 에이전트의 아키텍처와 KQML/XML에 기반 한 메시지 구조를 제시한다. 이들 프로토콜의 상황에 따른 수행 성능 평가가 진행 중이며, 이러한 상황에 적응할 수 있는 에이전트의 프로토타입이 현재 개발 중이다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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