인터넷 공동구매가 실무적으로 많은 관심과 주목을 받고 있음에도 불구하고 공동구매에 대한 학술직인 논의는 그리 많이 이루어지지 못하고 있으며 특히 인터넷 공동구매를 소비자 행동론적 관점에서 실증적으로 분석한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 논문에서그 인터넷 소비자들이 공동구매사이트를 통한 인터넷 공동구매에 대해 기지고 있는 태도와 의도에 영향을 주는 요소를 인터넷 개별구매와의 장단점 비교에 의해 분석하였다. 이론적인 검토를 통해 인터넷 공동구매가 인터넷 개별구매에 대해 가질 수 있는 상대적 장점으로 가격절감, 위험감소, 거래비용 절감을 설정하였고, 제품다양성의 부족 및 시간지연을 상대적 단점으로 하였다. 제안된 연구모형의 타당성을 입증하기 위해 각 변수에 대한 측정척도를 미련하여 설문지를 작성배부하였고, 이 가운데 타당하다고 인정되는 355부의 설문지를 분석하였다. 결과적으로 구조방정식에 대한 만족할만한 모형 적합도를 구했고, 위험감소와 인터넷 공동구매 태도와 관련된 가설을 제외한 모든 가설이 채택되었다. 본 연구는 인터넷 공동구매를 소비자 지각의 입장에서 새로운 연구모형을 제시하였고 이에 대한 실증적 검증을 통해 타당성을 입증하였다는 점에서 이론적으로는 물론이고 실무적으로도 큰 의의를 지니고 있다.
인터넷과 전자상거래의 비약적인 성장으로 온라인 경매가 최근 크게 각광을 받고 있다. 온라인 경매는 기존 오프라인 경매가 가지던 문제점들 즉 시간, 장소의 제약, 한정된 종류의 물품 구매등의 불편함을 해결할 수 있게 되었다. 이미 국내에서는 20개가 넘는 인터넷 경매 사이트가 상호 활발히 경쟁하고 있으며 이에 따른 매출은 해마다 증가하고 있는 실정이다. 그러나 경매 현황을 실시간으로 모니터링 해주는 통함 경매 정보 시스템이 구축된 곳은 극히 미비하여 인터넷 경매 사용자들의 불편함은 늘어만 가고 있다. 또한 입찰 및 경매시 필요한 적정 시작가와 낙찰가를 제시해 주는 사이트가 없어 이러한 모든 문제점을 해결해 줄 수 있는 경매 시스템의 구축이 보다 절실히 요구되고 있다. 본 연구에서는 기존 온라인 경매 시스템들이 가지는 제약점들에 대한 해결책으로 입찰자 중심의 정보 제공 에이전트를 이용한 통합 경매 시스템을 구축하여 사용자가 원하는 물품을 보다 신속하고 정확하게 구매할 수 있도록 제시해 주고자 한다. 또한 구축된 시스템을 통해 판매자와 구매자에게 적정 시작가와 낙찰가를 공급해 줌으로써 기존 경매 시스템이 가지고 있던 단순 비교 방식의 가격 제시 문제점을 해결할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
초기 온라인 쇼핑몰이 등장할 때부터 지금까지 BEST 100은 모든 쇼핑몰 웹사이트의 핵심 기능으로 제공되고 있다. BEST 100은 소비자들이 한눈에 인기 상품들을 확인할 수 있기 때문에 쇼핑몰의 매출 등에 미치는 영향이 높지만 온라인 쇼핑 선행 연구에서 BEST 100과 관련된 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 현 온라인 쇼핑몰 11곳을 대상으로 선정하여 쇼핑몰별 판매 특징을 분석하였다. 연구 방법으로 각 쇼핑몰 웹 사이트의 BEST 100의 구성요소인 판매문구, 가격, 무료배송의 유/무 확인을 크롤링 하여 탐색적 자료 분석 기법(EDA)을 활용하였다. 분석 결과 쇼핑몰 11곳의 종합 평균 가격은 72,891.41원으로 나타났으며 상품 가격이 저렴할수록 무료배송 비율이 낮음을 확인하였다. 가격 이외에 판매문구에서는 텍스트 마이닝을 통해 8개의 카테고리로 구분하였다. 가장 많은 카테고리는 fashion 부분이었으나 카테고리의 설정이 제품 속성이 아닌 마케팅 문구를 분석한 점에 의의가 있다. 본 연구는 EDA를 활용하여 현 온라인 시장 흐름을 파악하고 향후 방향을 제시하는데 시사점이 있다.
본 논문은 웹 서비스 표준을 이용하여 안전한 메시지 전송을 위한 웹서비스 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 싱글사인온 모듈과 SSL(Secure Socket Layer) 모듈과 안전한 메시지 모듈로 구성되어 있다. 이들 모듈들을 적용하기 위해 가격비교사이트를 대상모델로 하여 설계하였다. 싱글사인온 모듈은 SAML(Security Assertion Markup Language) 표준을 사용하였으며, 또한 권한부여와 인증을 제공한다. SSL 모듈은 종단 간에 메시지 암호화를 처리하기 때문에, 시스템의 메시지를 안전하게 전송한다. 또한 안전한 메시지 모듈은 웹 서비스 보안 표준을 따르는 XML암호화와 서명을 적용하였다.
토렌트 및 P2P 사이트나 웹 하드는 쉽고 편리하게 무료로 다운로드 받거나 가격을 저렴하게 이용할 수 있다는 이유만으로 사용자들은 자주 이용하지만 국내 토렌트 및 P2P 사이트나 웹 하드는 저작권과 관련되어 매우 민감하기 때문에 저작권 보호를 위한 기술들이 연구되고 적용 되어지고 있다. 이 중에서 파일의 제목이나 주요 단어의 조합 등 경우의 수를 금칙어로 설정하여 차단하는 제목 및 문자열 비교방식 필터링 기술은 제목 변경, 띄어쓰기 등을 통해 우회가 용이하다. 저작권 보호를 위한 불법저작물을 검색하고 차단하기 위해서는 변형된 파일 제목을 정규화 하는 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 불법저작물의 변형된 파일 제목을 정규화 하는 기법과 파일 제목을 정규화를 진행 전과 후에 따른 검색에 의한 탐지율을 비교하였다. 정규화를 진행하기 전 탐지율은 77.72%로 아쉬운 탐지율이 보인 반면에 정규화를 진행한 후 90.23%로 정규화가 필수적이라고 말할 수 있다. 향후, 공통으로 나타나는 날짜와 화질 표시 같은 무의미한 용어들을 처리하면, 더욱 좋은 결과가 산출될 것으로 기대한다. 국문 요약입니다.
구매자와 판매자의 판매과정에서 '구매가치'는 구매자의 구매의사결정에 있어서 매우 중요한 가격대비 질의 중요한 측정치이다. 본 논문의 목적은 온라인 구매자들이 통일한 물건을 파는 판매자를 중에 최적 판매자를 선택하는 데 도움이 되는 방법론을 제안함에 있다. 이 방법론 수립을 위하여 DEA(data envelopment analysis) 방법론의 적용모형의 하나인 FDH(free disposal hull) 모형을 사용하고, 이 모형의 실효성을 질제 가격비교 사이트로부터 획득한 데이터를 이용하여 검증하였다. 모형 검증과정에서는 가격, 브랜드 배달 기간 등 거래 조건에 대하여 구매자들이 어떻게 반응하는지를 우선 분석하고, 이를 바탕으로 구매자의 구매 의사결정을 돕는 판매자 추천 시스템을 구축하였다. 본 연구를 통하여 검증된 FDH 모형은 구매자 측면에서 최적조건, 최저가로 좋은 제품과 서비스를 원하는 구매자에게 유용한 정보를 제공하고, 나아가 자동화된 소규모 거래에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 판매자 측면에서는, 구매자의 선호도를 더욱 자세히 파악함으로써 타판매자 대비 경쟁력을 가지는 벤치마킹 전략을 수립하는 데에도 유용하게 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
코로나 시대 이후 아파트 가격 상승은 비상식적이었다. 이러한 불확실한 부동산 시장에서 가격 예측 연구는 매우 중요하다. 본 논문에서는 다양한 부동산 사이트에서 자료 수집 및 크롤링을 통해 2015년부터 2020년까지 87만개의 방대한 데이터셋을 구축하고 다양한 아파트 정보와 경제지표 등 가능한 많은 변수를 모은 뒤 미래 아파트 매매실거래가격을 예측하는 모델을 만든다. 해당 연구는 먼저 다중 공선성 문제를 변수 제거 및 결합으로 해결하였다. 이후 의미있는 독립변수들을 뽑아내는 전진선택법(Forward Selection), 후진소거법(Backward Elimination), 단계적선택법(Stepwise Selection), L1 Regularization, 주성분분석(PCA) 총 5개의 변수 선택 알고리즘을 사용했다. 또한 심층신경망(DNN), XGBoost, CatBoost, Linear Regression 총 4개의 머신러닝 및 딥러닝 알고리즘을 이용해 하이퍼파라미터 최적화 후 모델을 학습시키고 모형간 예측력을 비교하였다. 추가 실험에서는 DNN의 node와 layer 수를 바꿔가면서 실험을 진행하여 가장 적절한 node와 layer 수를 찾고자 하였다. 결론적으로 가장 성능이 우수한 모델로 2021년의 아파트 매매실거래가격을 예측한 후 실제 2021년 데이터와 비교한 결과 훌륭한 성과를 보였다. 이를 통해 머신러닝과 딥러닝은 다양한 경제 상황 속에서 투자자들이 주택을 구매할 때 올바른 판단을 할 수 있도록 도움을 줄 수 있을 것이라 확신한다.
유기물을 기반으로 하는 유기발광소자, 유기메모리 및 유기 태양전지 등과 같은 차세대 전자소자는 기존의 무기물 기반의 소자에 비해 가격이 싸고 제작방법이 간단하며 휘어지게 만들 수 있다는 장점을 갖기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 유기물을 기반으로 한 전자 소자의 효율을 향상시키기 위해서는 유기물질이 갖는 고유의 물리적 특성에 관한 연구가 중요하다. 특히, 유기물 내에서의 전하 전송 메카니즘을 이해하기 위해 유기물의 전자 이동도에 대한 연구가 중요하나, 아직까지 유기물질을 기반으로 한 전자 소자의 전자 이동도에 대한 이론적인 연구가 비교적 적다. 본 연구에서는 유기물 내에서의 트랩 분포 변화에 따른 전자 이동도를 몬테카를로 방법을 이용하여 계산하였다. 시뮬레이션을 위한 기본 구조로 소자의 길이는 30-300 사이트로 하였으며, 이웃한 사이트간 거리는 $3{\acute{\AA}}$로 결정하였다. 유기물 내에 존재하는 트랩의 분포는 가우시안 분포로 가정하였고, 트랩의 분산도와 트랩 총량을 변화시켜 계산하였다. 이웃한 트랩간의 천이 확률을 Miller and Abrahams 식을 이용하여 계산하고, 트랩간의 천이시간을 랜덤 변수로 결정하였고, 이들을 통계적으로 처리하여 유기물 내에서의 전자 이동도를 계산하였다. 시뮬레이션 결과는 유기물의 트랩분포가 일정할 경우 전자 이동도는 전계가 증가함에 따라 일정하게 증가하다가 일정 전계에서 포화된 후 다시 감소한다. 초기의 전계 영역에서는 전계의 증가에 따라 유기물 내 트랩간의 천이 확률이 증가하기 때문에 전자 이동도가 증가한다. 하지만, 일정 전계 이상에서는 전자의 이동 속도가 거의 변하지 않기 때문에, 전계의 증가에 따라 전자 이동도는 오히려 줄어들게 된다. 트랩의 분산도가 증가함에 따라 낮은 전계 영역에서는 전자 이동도가 작고, 전계가 증가할수록 분산도와 상관없이 전자 이동도가 비슷한 값으로 수렴한다. 트랩의 분산도가 30 meV로 작을 경우에 일정 온도 이상에서의 전자 이동도는 포화되어 일정한 값으로 유지한다. 유기물 내에 존재하는 트랩 분포에 따라 온도의 변화가 전자 이동도에 미치는 영향이 달라짐을 알 수 있다. 이러한 결과는 유기물질을 기반으로 한 전자소자에서의 전하 전송 메카니즘을 이해하고 소자의 제작 및 특성 향상에 도움이 된다고 생각한다.
본 연구는 명품 패션 스타트업 플랫폼인 발란·트렌비·머스트잇 3사를 연구대상으로 선정하여, 각 3사의 온라인 사이트에서 진행하고 있는 마케팅 믹스 전략을 비교, 분석하는데 목적이 있으며, 우리의 연구결과는 다음과 같다. 먼저, 명품 플랫폼 3사의 상품전략은 하이엔드 브랜드부터 SPA 브랜드 까지의 상품구성과 여성복, 남성복 이외에 키즈, 홈리빙 등과 같은 상품구성이 특징이며 이외에도 중고상품, 예술품등 에 이르는 상품군의 다양화가 특징으로 보여진다. 또한, 명품플랫폼의 가격전략은 동일제품이어도 명품 플랫폼에 따라 가격 차이를 보이고 있는데, 이는 3사 플랫폼이 모두 병행수입과 구매대행의 유통구조로 운영하며, 이러한 플랫폼의 유통 운영방식 차이에 따라 플랫폼이 직접 마진을 결정하는 구조로 보여진다. 따라서 각 플랫폼마다 가격 경쟁력의 우위를 확보하기 위해 백화점 등 오프라인 매장에 없는 할인쿠폰, 적립금 등을 통해 오프라인 매장보다 저렴한 명품구매의 기회를 제공하고 있었다. 마지막으로 명품 플랫폼 3사의 판매촉진전략은 가격할인, 할인쿠폰, 상시세일 등의 가격할인 판촉과 회원가입/리뷰 적립금, 이벤트, 상품정보, 배송서비스, 사회공헌활동, SNS활용 등의 가치부가적 판매촉진을 활용하고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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