본 논문은 인터넷을 이용한 채용이 보편화되어 지원자와 고용자의 채용 조건에 대한 협상이 요구되는 시점에서, 지원자와 고용자를 대신하는 협상 에이전트를 이용한 인터넷 채용 협상 시스템을 제안한다. 기존 협상 시스템이 다중 속성에 대하여 사용자의 선호도와 순차적 협상을 이용하는 것에 반하여, 제안하는 협상 시스템은 각 속성의 병렬적 협상을 수행한다. 각 속성에 대한 병렬적 협상은 단일 속성을 포함하는 다중 속성에 대한 협상을 가능하게 하며 각 속성에 대한 개별적인 협상을 통한 협상결과를 제공한다. 본 논문에서는 사용자의 선호도에 따른 가중치를 적용함으로써 보다 효율적인 협상을 제공한다는 것을 실험을 통하여 우수한 결과를 얻었다.
This research approached the negotiation problem from the seller's perspective in the make-to-order manufacturing industry in order to solve the multi-attribute automated negotiation problem. To this end, more than 'two negotiation attributes are defined and a preferred value of each negotiation alternative is calculated based on the entropy value of each attribute. And then, the best option is selected according to the utility function of each negotiator, a penalty of negotiation delay, and conviction of possibility of negotiation success. The suggested automated negotiation methods in this study can be employed for the development of advanced automated negotiation systems.
본 논문에서는 일반적인 상거래에서와는 다른 전자상거래 환경의 특성을 바탕으로 구매자와 판매자의 상거래에서 양자간 최대이익을 제공해 줄 수 있는 중개 에이전트 시스템을 제안하였다. 판매자와 구매자의 상거래를 통하여 얻을 수 있는 최적의 타협안은 어느 한쪽으로 이익이 치우치지 않고 양자간 이익의 합이 최대가 되는 제안으로 정의하였다. 중개 에이전트는 상품의 다중 속성을 고려하여 협상을 수행하며, 구매자와 판매자의 이익은 Multi Attribute Utility Theory(MAUT)를 이용하여 표현하였다. 중개 에이전트를 이용한 협상 과정은 협상에 참여한 구매자와 판매자의 협상 정보를 이용하여 정수계획법으로 모형화 하였다. 중개 에이전트 시스템과의 비교를 위하여 상호이익의 보장이라는 동일한 조건 하에서, 구매자와 판매자에이전트 사이의 상호작용을 이용한 협상 알고리즘의 하나인 trade-off mechanism을 적용하여 협상 시스템을 구현하였다. Trade-off mechanism에 의한 타협안의 경우 최적간을 보장하지 못하는 반면 중개 에이전트 시스템에 의한 타협안은 상대적으로 빠른 시간 내에 양자간 최대 이익을 제공하는 최적의 타협안을 보장해 주었다.
본 논문에서는 상거래에 참여한 구매자와 판매자가 협상을 통하여 서로의 이익을 보장하면서 합의를 도출 할 수 있는 협상 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 기존의 협상 에이전트 시스템에 기계 학습을 적용함으로써, 학습 에이전트의 도입이 협상의 효율성에 어떤 영향을 미치는지 고찰하고자 하였다. 구매자 및 판매자 에이전트는 상품의 다중 속성을 고려하여 협상을 수행하며, 구매자와 판매자의 이익은 Multi-Attribute Utility Theory를 이용하여 표현하였다. 본 연구에서 제시된 학습 가능한 협상 에이전트는 Faratin이 제안한 협상 시스템의 제안 생성(counter offer) 과정에 인공신경망을 통한 점진적 학습 기업을 추가함으로써 협상의 효율성을 증가시키는데 목적이 있다. 점진적 학습기법을 이용한 협상 에이전트 시스템의 경우, 동일한 협상 조건 하에서 상대방 제안과의 유사도(similarity)를 바탕으로 제안을 생성하는 기존의 다른 협상 에이전트 시스템과 비교하였을 때 좋은 협상 결과를 보여 주었으며, 협상 수행시간에 있어서는 매우 빠른 성능을 보여주었다. 따라서 협상 결과 및 협상 수행 시간을 동시에 고려하였을 때 기존의 협상 시스템에 비하여 효율적인 협상 능력을 보여 주었다.
인터넷의 보급과 전자상거래 관련기술의 발달은 기존의 상거래 방식에 많은 변화를 가져왔으며, 전자상거래 환경에서도 실세계의 거래방식을 구현하기 위한 시도가 잇따르고 있다. 협상은 기존 상거래에서 정찰제 거래를 제외한 대부분의 거래 시 수행되고 있는 거래방식으로써, 협상의 기능을 전자상거래 환경에서도 구현하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구는 전자상거래 환경에서 자동협상시스템 구현을 위한 다속성 협상안을 생성하고 평가하는 방법론에 대한 내용을 설명하고 있다. 본 연구에서는 주문제조 생산 환경에서 일어나는 협상을 대상으로 협상의 항목이 둘 이상인 다속성 협상문제을 정의하고 이의 해결 방법론을 연구하고자 한다. 이를 위해 판매자는 자신의 협상안 생성을 위해 제품생산 일정계획과 가격을 고려한 협상안을 생성하고 구매자가 제시한 협상안은 다속성 의사결정(Multi Attribute Decision Making MADM) 기법 중 단순 가중합법(Simple Additive Weighting Method : SAW)을 이용하여 평가하게 된다.
오늘날의 1세대 구매 에이전트는 상품의 전체 특징 변수(attribute)에 대해서보다는 주로 판매자들이 제시한 가격만 비교해서 구매행위를 대행해 주고 있으며, 간혹 가격 이외의 변수에 대한 비교를 해주는 에이전트의 경우에도 협상(negotiation) 과정에서 전체 변수를 적절하게 고려해주는 협상 모델은 찾아보기 힘들다. 따라서 전자 상거래의 협상 모델(negotiation model)을 가격 변수뿐만 아니라 상품의 전체 변수로 확장 시켜 주는 것이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 유틸리티(utility) 이론과 간결한 휴리스틱스(simple heuristics)에 바탕을 두어서 가격, 상품의 특성, 보장 기간, 서비스 정책 등에 대해서 협상을 벌이는 에이전트 중재에 의한 전자 상거래 협상 모델을 제시하고, 이를 구현하는 프레임워크 Pmart의 원시 시스템에 관해서 논한다. Pmart는 객체 지향 기술에 바탕을 둔 소프트웨어 재사용과 확장성을 제공하고 있으며, 네트워크 투명성과 플랫폼 독립성을 위하여 Java와 CORBA를 이용하여 구현하고 있다.
오늘날 대부분의 인터넷 경매 시스템은 단지 가격이라는 단일 속성만을 상품 거래의 절대 기준으로 삼고 있다. 이러한 경매 시스템은 단일 판매자와 다수의 구매자가 경매에 참여하므로 구매자에게 공정만 협상을 할 수 있는 기회를 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 제품을 거래할 때 가격 외에도 배달시간, 보증기간 등 다중 속성을 가지고 협상을 수행할 수 있는 지능형 에이전트가 요구된다. 또한 다수의 판매자와 다수의 구매자가 협상을 진행할 수 있는 M:N 지능형 협상 에이전트도 필요하다. 본 논문에서는 Multi-Attribute Utility Theory(HAUT)를 이용하여 다중 속성을 가지고 거래를 하고 각각의 속성별로 거래 우선순위 가중치를 두어 협상하는 경매시스템을 제안한다. 그리고 다수의 판매자와 구매자가 협상을 하여 실제 협상과 차이가 많은 온라인 경매 협상 방법의 문제에 대한 해결방안도 제시하였다. 또한 사용자의 만족도를 높이기 위해 각 에이전트에게 최적의 상대 에이전트와 거래할 수 있는 예약시스템을 구현하였다. 제안한 모델은 약 85%의 거래 성사비율과 약 80%의 거래만족도를 보여준다.
구매자와 판매자를 대신하는 협상 에이전트는 전자상거래에서의 중요성에도 불구하고 아직까지 현실 생활에 적용될 수 있는 수준에 이르지 못하고 있다. 본 논문에서는 Tip-off 정보를 이용해 상호 이익을 보장하며 협상 결과 및 협상 수행 시간을 동시에 고려한 다중 속성 협상 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위한 기준 시스템으로써 양자간 모든 정보를 가지고 최적 협의를 도출할 수 있는 중개 에이전트 시스템을 구현하고 이를 본 논문에서 제안한 협상시스템과 비교하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 상대방의 모든 정보를 완벽하게 알지 못하는 상황에서 최적의 협의에 가까운 결과를 도출하였고. 협상 수행시간에 있어서는 매우 빠른 성능을 보여주었다.
인터넷의 발전과 더불어 사람들이 더 많은 상품 정보에 접근할 수 있게 됨에 따라, 소비자 간(C2C) 전자시장의 거래 규모도 더욱 빨리 성장하고 있다. 시장 경제의 활성화를 위한 소비자 간 전자상거래의 역할이 더욱 강조됨에 따라 소비자 간 전자상거래를 효율적으로 지원할 수 있는 지능형 에이전트 시스템을 개발하기 위해 많은 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 대부분의 이러한 연구들은 단순히 시간 흐름에 따라 동일한 상품의 가격만을 협상하는 것에 초점을 맞추고 있다. 협상의 대상을 서로 다른 유사한 상품으로 확장하기 위하여 고객은 가격 외에도 배송 시간이나 결제 방법 등 거래 행위와 관련된 속성까지 포함한 상품의 다양한 속성들에 대하여 협상할 수 있어야 한다. 이 요건을 만족시키기 위해, 본 연구에서는 고객을 대행하는 에이전트가 판매자 및 구매자 양측의 효용을 높이기 위해 가격 외에도 상품 및 거래의 다양한 속성들에 대해 협상할 수 있는 자동협상 방법론과 이러한 방법론을 적용하는데 기반이 되는 에이전트 마켓플레이스를 제안한다. 제안된 e-마켓플레이스와 에이전트를 지원하기 위한 프로토콜과 관련된 시스템 구조들도 동시에 개발하였다.
에이전트를 이용하여 의견을 교환하여 타협안을 찾거나. 혹은 양자간 협상 시 양쪽의 에이전트는 각자의 이익을 최대로 하려고 한다. 하지만 한쪽이 많은 이득을 많이 취할 경우 상대방의 이익은 줄어들게 되고 손해를 본 사용자는 에이전트의 신뢰를 잃게 된다. 본 연구에서는 다중 사용자, 다중 속성, 비선형 협상 전략 환경에서 유틸리티 함수와 유전자 알고리즘을 이용하여 양쪽에게 균등한 이익이 돌아감과 동시에 최대의 이익이 되는 제안을 생성하는 중개 에이전트의 핵심 알고리즘을 구현하는 것이 논문의 목적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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