설비건설업계에서 인터넷 상거래 개념조차 생소했던 지난 2001년 '이마켓 플레이스'라는 사이버 장터를 개설하여 설비재재 유통의 신기원을 연 (주)원캔네트웍스(대표 홍평우)가 지난 8월 B2C 소핑몰(www.sulbimall.com)을 오픈하고 사업 다각화에 나섰다. 대한민국 설비자재 유통업체 1위, 600여 설비자재 공급사와 긴밀한 네트워크 형성, 대한설비건설협회 5천여 회원사와 협력 제휴, 국내 최고 우량 설비사들로 구성된 주주(우진INS, 세일ENS, 세보MEC, 우양기건, 동산테크) 등 우수한 경영진과 탄탄한 배경을 가진 원캔네트웍스가 새로운 변신을 시도한 것이다. '설비넷'에서 2007년 원캔네트웍스로 상호를 변경하며 설비건설업계에 신선한 바람을 일으켜 온 원캔은 소량의 자재를 현금이나 카드로 쉽게 거래할 수 있으면 좋겠다는 고객들의 요청에 부응하여 일반 고객들과 중소 규모의 위생설비 시공자, 딜러들을 겨냥한 새 전자상거래 장터 설비몰을 오픈함으로써 B2B에 이어 B2C거래에서도 고객들의 전폭적인 사랑과 인기를 이어갈 것으로 기대된다. 원캔의 경영을 총괄하고 있는 김현회 총괄본 부장을 만났다.
최근 정보 기술의 발전에 따라 다양하고 폭넓은 정보들이 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 따라서 유비쿼터스 상거래에서 사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 개인화된 추천 시스템이 등장하였으며, 더 나아가 사용자가 원하는 아이템을 예측하고 추천해주고 있으며 이를 위해 협력적 필터링을 적용하고 있다. 이는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 본 연구는 정보의 속성에 대한 사용자의 선호도를 고려하지 않은 문제를 개선하기 위하여 연관 이웃 마이닝을 사용하여 대표속성에 대한 연관 사용자의 선호도를 협력적 필터링에 반영하였다. 연관 이웃 마이닝은 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 속성을 추출하여 유사한 성향을 가진 연관 사용자를 군집한다. 제안된 방법은 사용자가 아이템에 대해서 평가한 MovieLens 데이터 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 nearest neighbor model과 K-means 군집보다 그 성능이 우수함을 보인다.
전자상거래산업의 시대적 추이를 감안할 때, 가구산업도 B2B 시장으로 진출을 서두를 필요가 있다. B2B 시장으로 진 출하기에는 막대한 자금이 소요되기 때문에 개별기업에서는 쉽게 선택하기가 힘들다. 최근에는 동종업종이 연합하여 B2B 사이트를 구현함으로써, 상호 협력하는 전략을 채택하고 있다. 가구산업도 이같이 동종업종이 전략적으로 협력하는 형태로 진출하는 것이 효율적으로 보여진다. 개별 기업차원에서는 자사 제품을 홍보하기 위한 수단으로 인터넷을 적극적으로 활용해야 할 것이다. 이러한 가구산업의 산업전환기에서 e-비즈니스를 통하여 기업의 경쟁력을 확보하고, 내실을 강화하기 위한 방안을 모색하기 위하여 B사의 사례를 중심으로 현재의 문제를 점검해 보고 이를 바탕으로 하여 가구산업의 e-비즈니스 구현모델을 제시해 보고자 한다.
전자상거래에서 최근 대부분의 개인화된 추천 시스템들은 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이 방법은 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 이때 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 사용한다. 그러나 이 방법은 두 사용자가 공통으로 선호도를 평가한 아이템들이 있을 때만 상관관계를 계산할 수 있으므로 예측의 정확도는 떨어진다. 사용자 유사도 가중치는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하는 경우 뿐만 아니라 개인화된 추천 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 정보검색 분야의 벡터 유사도, 엔트로피, 역 사용자 빈도, 기본 선호도 평가를 적용하여 유사도 가중치 공식에 대해서 살펴보고, 추천 시스템의 예측 정확도 향상에 대해서도 실험을 통해 확인해 보았다. 실험 결과는 엔트로피를 이용한 유사도 가중치에 기본 선호도 평가를 결합하는 방법이 가장 성능이 우수함을 알 수 있다.
최근 전자상거래에는 일대일 마케팅이나 협력적 정보여과기법등을 이용한 다양한 추천서비스가 도입되고 있다. 이러한 추천 서비스의 형태는 다양한 제약 조건을 갖고 계산 복잡도가 높은 제품의 경우에는 고객을 만족시킬 만큼 적절한 추천서비스가 이루어지기 어려울 것으로 본다. 본 논문에서는 Clancey의 Classification Problem Solving 방법과 제약조건 기반 Configuration기술을 통합하여, 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은 Clancey의 이론에 따라 구성 복잡도가 높은 제품의 해집합 도메인을 분할하여 문제의 복잡도를 줄일 수 있도록 하였으며, 여기에서 선택된 도메인을 제약조건 기반 Configuration기술에 적용시킴으로써, 구매자와 제품 컴포넌트 사이에 존재하는 제약조건을 처리할 수 있도록 하였다. 제약조건기반 Configuration기술은 구매자에게 적합한 제품을 구성하기 위해서 제막 조건 판촉 문제(Constraint Satisfaction Problem; CSP)해결 기법을 이용한다. 또한 Clancey이론은 구매자의 만족도를 고려하기 위해서 정보검색 분야의 벡터공간 모델링 방법을 변형하여 적용하였다. 마지막으로 본 모델의 평가를 위해 전체 시스템의 수행시간 및 구매자 만족도를 비교 분석하였다
국내·외 사회 전 분야의 급속한 전자상거래 발전에 따라 해운·항만 분야에도 인터넷 사업의 진출기회가 확대되고 전략적 활동이 증가하고 있다. 그 중에서도 인터넷을 기반으로 세계가 하나의 시장으로 통합되는 경향을 보이고 있어 기업의 활동 범위가 광역화되고 있으며, 시간과 장소의 통합이 기업간 거래에서 중요시 되고 있다. 지금 세계 각 국은 해상연계 물류, 무역 등 물품의 중개 관련 사이트 및 선박 운송에 따른 각종 해운관련 서비스를 가상 공간에서 제공하는 사이버 해운 시장의 선점 및 구축에 모든 힘을 쏟고 있다. 해상 운송에 따른 각종 수송서비스를 생산, 공급하는 경제활동을 해운 활동이라 한다. 해운 시장의 불확실성, 다변성, 국제성, 개방성을 특성으로 하는 해운 거래는 전자상거래를 통해 효율적으로 처리될 수 있다. 즉, 해운 거래의 비용 감소와 양질의 서비스로 선주, 화주 등 거래 당사자들의 만족도를 높일 수가 있다. 이에 따라 국내에서도 오프라인상의 해운 거래소가 사이버 해운거래소로 옮겨질 예정이다. 가상 공간을 통한 해운 거래의 구체적인 장점은 다음과 같다. 구매업체는 기존 공급업체에 대한 접근 및 새로운 공급업체의 확보가 용이하며, 경쟁 입찰 등을 통해 저렴한 비용으로 물품을 구입할 수 있다. 판매 업체의 경우 채널 확장이 가능하며 판매비를 절감할 수 있다. 또한 e-Marketplace의 입장에서 보면 해운 산업 전체를 위한 새로운 시장을 형성할 수 있으며, 이를 통해 지속적인 수익 창출도 가능하다. 이러한 해운 거래의 B2B e-Marketplace의 출현은 향후 해운 거래의 새로운 패러다임으로 자리 잡을 것이다. 사이버 해운 거래소는 선박 매매와 용선, 화물 거래를 위한 선·화주의 연결, 표준화된 카탈로그 구축, 각종 전자문서 생성, 전자 결제, 온라인 보험 가입, 해운 선용품 판매 및 관련 정보 제공 등 해운 거래를 위한 종합적인 서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해, 본문에서는 e-Marketplace의 효율적인 연계 방안에 대해 해운 관련 업종별로 제시하고 있다. 리스트 제공형, 중개형, 협력형, 보완형, 정보 연계형 등이 있는데, 이는 해운 분야에서 사이버 해운 거래가 가지는 문제점들을 보완하고 업종간 협업체제를 이루어 원활한 거래를 유도할 것이다. 그리하여 우리나라가 동북아 지역뿐만 아니라 세계적인 해운 국가 및 물류 ·정보 중심지로 성장할 수 있는 여건을 구축하는데 기여할 것이다.
전자상점에서 이루어지는 고객의 구매패턴이 온라인 상에서 데이터베이스화되어, 이를 통하여 고객의 취향에 맞는 상품을 제공할 수 있는 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이러한 알고리즘은 전자상점에서 고객의 개별특성을 고려한 상품을 제공하기 위하여, 고객정보 데이터베이스와 거래정의 데이터베이스로부터 연관규칙 등을 추출하여 사용한다. 그러나 시간의 흐름에 민감한 계절상품이나 특선상품과 같이 전자상점의 거래량에 크게 직결될 수 있는 것 등에도 같은 알고리즘을 적용한다면 추천성공률이 떨어질 것이다. 따라서 본 논문에서는 시간의 영향을 많이 받는 상품추천을 위하여, 최근 전자상점 추천시스템으로 효과적인 아이템 기반 협력알고리즘에 지수적 가중치를 적용하여 추천하는 알고리즘을 제안한다. 또한 이러한 추천시스템이 대용량의 고객데이터와 상품데이터에 대한 연산을 수행하고 다수의 고객에게 실시간으로 서비스를 제공하여야 하므로 MMDB를 활용한다.
최근의 기업의 업무관련 네트워크가 인터넷의 발달, 글로벌(Global)경영, 전자상거래의 발달 등으로 인하여 전용선을 구축하여 인트라넷(Intranet) 환경에서 처리하던 업무들을 엑스트라넷(Extranet) 환경으로 확장하게 되었다. 엑스트라넷은 해당 기업의 여러 지사뿐만 아니라, 제조업체, 공급업체, 협력업체, 고객, 다른 비즈니스업체들과 안전한 공유를 위해서는 꼭 필요하다. 그러나, 이러한 엑스트라넷 구성은 비용적인 측면과 보안적인 측면 모두 고려해야된다. 현재의 추세는 기존의 공중망을 이용하여 사설망처럼 사용하는 VPN(Virtual Private Network)를 구성하고 있다. 본 논문에서는 리눅스기반하에 IPsec 프로토콜을 사용하여 VPN을 구성할 수 있는 freeS/WAN과 방화벽기능을 하는 패킷 필터링(Packet Filtering) 프로그램인 iptables를 이용하여 비용적 부담이 적고 안전한 엑스트라넷을 구성하고자 한다.
전자상거래상의 물적 분배시스템에서는 수요자 중심의 분배활동을 우선하므로 신속한 수송과 낮은 물류비용이 기업의 경쟁력을 좌우한다. 그러나 물류거점 단계별로 협력체계가 구축되지 않은 기존 유통망 하에서는 전체적인 물류시스템 최적화를 추구할 수 없는 상황이며, 이에 대한 연구도 미비한 실정이다. 본 연구에서는 다단계 분배시스템을 대상으로 최적의 주문 및 수송정책을 통한 전체 시스템의 비용을 절감하기 위하여 비용모형을 분석함으로써 전체 시스템이 공동 로트크기를 결정할 수 있는 방안을 제시한다. 본 연구의 결과는 앞으로 수송비의 최소화하는 수송차량과 수송량의 통합 등의 물류공동화를 위한 알고리즘 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷의 급속한 발전으로 인하여 구매고객들의 구매 방식이 인터넷을 통하여 구매하는 방식으로 변해 가고 있다. 전자상거래에 참여한 소비자는 보다 저렴한 가격으로 제품을 구매하기 위하여 온라인 쇼핑몰을 스스로 탐색하거나 가격을 비롯한 여러 가지 기준에 따라 구매조건을 비교해주는 가격비교 사이트를 이용한다. 또는 온라인 경매 시장이나 공동구매 시장을 통하여 동일한 제품을 구매하기도 한다. 그러나 많은 쇼핑몰과 온라인 경매, 온라인 공동구매 시장에서는 동일한 제품에 대해 서로 다른 가격 결정방식에 따라 거래가 이루어지고 있다. 특히 온라인 경매나 온라인 공동구매의 경우에는 구매 가능한 시간이 제한될 뿐만 아니라 시간이 흐름에 따라 가격이 변화한다. 따라서 소비자들이 서로 다른 가격 결정 방식을 이해하고 이를 이용하여 여러 시장을 동시에 고려한 최적의 구매 의사결정을 내리는 것은 매우 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 여러 시장에서의 시간에 따른 가격의 변화를 동시에 고려하며 소비자의 구매의사결정을 지원하는 의사결정 규칙과 문제해결 절차가 필요하다. 이러한 목적을 위해 각각의 시장에서의 구매의사결정은 소비자의 효용을 극대화시켜야 하며, 각각의 시장에서의 구매의사결정들은 조정과 협력을 통하여 전체 시장을 포괄하는 최적의 의사결정이 되어야 한다. 본 연구에서는 여러 가지 종류의 시장을 대상으로 구매의사결정을 하는 경우에 상호협동적으로 협상을 수행하는 방법론, 즉 규칙과 문제해결 절차를 개발하였고, 이를 수행할 수 있는 지능형 에이전트 시스템의 기본 구조와 협력적 협상을 수행하는데 필요한 메시지 구조를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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