In the online shopping environment, consumers suffer from the process of selecting an optimal supplier. Although comparison shopping agent-based web sites and consumers' online community sites support the selection process, they have limitations when considering diverse and dynamic purchase conditions as a whole, which is the cause of additional consumer effort for optimal supplier selection. This study provides a decision support model with a sensitivity analysis for selecting an optimal supplier considering purchase conditions as a whole. It screens suppliers with filtering factors and provides optimal suppliers through a sensitivity analysis from a Quadratic Programming model. We implemented a prototype system and showed that it could be an effective decision support system for selecting the optimal supplier in the online shopping environment.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2004.11a
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pp.313-320
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2004
시장 환경의 전반적인 변화로 인하여 시장 규제가 완화되고 그로 인한 경쟁사가 늘어나고 있고, 공급자 중심의 시장에서 구매자 중심의 시장으로 변화되어 가고 있다. 이에 기업들은 고객과의 관계를 강화하기 위해 CRM을 중요한 해법으로 생각하여 다양한 방법으로 고객만족을 높이는데 주력하고 있다. 또한 정보기술의 발달로 인해 웹 상에서의 eCRM이 출현되었고 웹 상에서 고객의 데이터를 분석하여 적시에 고객의 니즈에 맞는 서비스를 제공해주는 Recommendation system 을 개발하여 좀더 향상된 eCRM 으로 원투원 마켓팅을 통해 판매 강화 및 고객만족도 제고를 실현할 수 있도록 발전되어왔다. 이중 eCRM의 Recommendation Engine은 고객의 니즈를 발견해내어 그에 맞는 다양한 상품들을 추천하는 시스템으로 Rule 기반의 컨텐츠 매칭 기법과 Collaborative Filtering 기법을 사용하였다. 그러나 이 기법들은 미리 정해진 Rule에 의해 사전적인 대응을 하지 못한다는 문제점과 비정형적인 정보 및 환경정보에 복합적인 판단이 고객중심의 현재 상황에 따라 이루어지지 못한다는 문제점을 가지고 있다 이에 본고에서는 이 문제에 대한 해결안으로써 Ontology를 이용한 실시간 추천시스템을 모델로 제시하고자 한다.
The preferences of customers change over time. However, existing collaborative filtering (CF) systems are static, since they only incorporate information regarding whether a customer buys a product during a certain period and do not make use of the purchase sequences of customers. Therefore, the quality of the recommendations of the typical CF could be improved through the use of information on such sequences. In this study, we propose a new methodology for enhancing the quality of CF recommendation that uses customer purchase sequences. The proposed methodology is applied to a large department store in Korea and compared to existing CF techniques. Various experiments using real-world data demonstrate that the proposed methodology provides higher quality recommendations than do typical CF techniques with better performance.
Kim, Gon;Kim, Min-Chan;Bae, Jae-Hak;Hong, Soon-Myung
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11a
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pp.295-298
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2003
인공지능 분야에서는 전문가 시스템으로써 식단작성에 대한 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 기 구축한 식단작성 시스템을 검토한 후, 조리법을 기반으로 음식과 식품의 관계를 규명하여 보다 더 지적인 식단작성을 고려해 보았다. 이와 아울러, 실용적인 식단을 구성하기 위한 요인을 찾아 사용자의 식생활 관리기능을 향상시키고자 하였다. 이러한 요인으로는 기본적인 사용자 특성 외에 조리법 식품 구매량, 식품가격, 대치식품, 가족단위 구성 등을 생각하였다. 식품, 음식 및 식단의 의미적 관계는 사용자 특성과 취향을 적극 수용하는 지능적인 식단작성을 가능하게 한다. 또한, 제시한 실용적 요인들은 작성된 식단이 실생활에 보다 더 쉽게 적용될 수 있도록 한다. 이들은 식단작성을 위한 음식 및 식단 온톨러지로 그 활용가치가 기대된다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.9
no.3
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pp.55-63
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2004
Most of current shooing malls on the internet do not satisfy all customers because they present arrangements of goods and suggestions uniformly and comprehensively according to the thinking of their managers. When classifying into groups according to generations, gender, income, job, hobby, etc. the propensity of purchase is showed differently and the interest and real purchasing power of the customer is different in shopping malls. This paper describes the development of customer oriented intelligent shopping mall system that is added not only statistical analysis dynamical activity of customers but also weight and construct optimal according to group of goods automatically.
It is a major concern of e-shopping mall managers to satisfy a variety of customer's desire by recommending a proper product to the perspective purchaser. Customer information like customer's fondness, age, gender, etc. in shopping has not been used effectively for the customers or the suppliers. Conventionally, e-shopping mall managers have recommended specific items of products to their customers without considering thoroughly in a customer point of view. This study introduces the ways of a choosing and recommending of products using case-based reasoning and rule-based reasoning for customer themselves or others. A similarity measure between one member's idiosyncrasy and the other members' is developed based on the rule base and the case base. The case base is improved for the system intelligence by recognizing and learning the changes of customer's desire and shopping trend.
As the competition in business becomes severe, companies are focusing their capacity on customer relationship management (CRM) for survival. One of the important issues in CRM is to build a purchase prediction model, which classifies customers into either purchasing or non-purchasing groups. Until now, various techniques for building purchase prediction models have been proposed. However, they have been criticized because their performances are generally low, or it requires much effort to build and maintain them. Thus, in this study, we propose the support vector machine (SVM) a tool for building a purchase prediction model. The SVM is known as the technique that not only produces accurate prediction results but also enables training with the small sample size. To validate the usefulness of SVM, we apply it and some of other comparative techniques to a real-world purchase prediction case. Experimental results show that SVM outperforms all the comparative models including logistic regression and artificial neural networks.
ITS는 내용상 공공성을 강하게 띠고 있기 때문에 그 운영의 담당기관은 대부분 중앙부서.지자체.공기업 등 공공기관이어야 하며, ITS장비의 구매는 주문생산방식을 취하게 될 것이므로 ITS 기술개발은 전형적인 정부주도형 연구개발분야라고 할 수 있다. ITS는 지역별 특성에 따라 기능별로 미분화된 독립적인 시스템의 도입 및 구축이 불가피하다. 따라서 독립성이 강한 시스템간의 정보교환방식의 표준화는 이용자의 편익차원에서 매우 중요하다. 이는 시스템의 효율성 제고를 위해서도 핵심적인 사항이므로 ITS 기술의 표준화 추진을 위하여 정부주도의 연구개발이 효과적이라고 할 수 있다.
This study addresses how to plan purchasing and leasing of containers to satisfy the demand on containers. The problem can be further decomposed into the long-term planning and the short-term scheduling. The long-term plan specifies the composition of owned containers, long-term leasing containers, and short-term containers. The short-term plan considers the seasonality of demand and determines the time of leasing and the amount of the short-term and the long-term leasing containers. The length of the planning horizon is 10-20 years for the long-term planning, while it is one year for the short-term planning. The time unit is one year for the long-term planning, while it is one month for the short-term planning. This study discusses how to estimate the demand of containers and proposes deterministic models for scheduling purchasing and leasing of containers.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05d
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pp.1121-1126
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2002
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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