• 전자통신동향분석
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• 제19권3호통권87호
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• pp.96-106
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• 2004

멀티미디어 기술의 발달과 기반 통신 시설의 발달에 따라 네트워크를 통한 디지털 데이터의 유통이 빈번해졌다. 하지만 이러한 네트워크를 기반으로 한 콘텐츠 시장이 활성화되기 이전에 콘텐츠가 의도된 목적과 콘텐츠에 대한 합법적이고 정당한 권리를 산 사용자에 의해서만 유통되어야 하는 메커니즘이 먼저 확고하게 놓여야 한다. 그러한 메커니즘을 위해서 최근 들어 DRM이나 디지털 워터마킹 같은 기술들이 많이 연구되고 있다. 디지털 핑거프린팅은 디지털 워터마킹 기술을 기반으로 한 새로운 형태의 멀티미디어 저작권 보호의 한 방법이다. 본 고에서는 계산량과 안전성을 개선하기 위해 연구되어 온 디지털 핑거프린팅과 판매자/구매자 워터마킹 기술에 대한 주요 연구들을 살펴본다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.278-286
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• 2010

본 연구는 새로운 유통환경인 인터넷환경에서 디지털 콘텐츠의 충동구매에서의 마케팅 자극, 플로우, 자기행동통제 및 감각추구성향간의 영향을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 충동구매 동기요인을 기존의 연구들에서 제시된 마케팅자극을 이용하였다. 구매자의 마케팅자극으로 디지털 콘텐츠 구매자들이 받게 되는 제품자극, 가격자극, 촉진자극으로 구분하여 구매자의 충동구매행동에 미치는 영향을 검증하였다. 이때 구매행위 전에 자신이 받은 자극에 대해 플로우를 경험하는 과정이 나타날 것이다. 플로우(FLOW)는 구매행위자가 받은 자극을 보다 강화시키는 충동구매행위의 중요한 요소가 될 것이다. 이처럼 인터넷 환경에서는 기존의 충동구매 과정과는 달리 충동구매자극 이후에 더 많은 정보를 획득할 수 있고 쉽고 빠르게 구매할 수 있기 때문에 마케팅자극이외에 구매자의 심리적인 측면이나 성향등이 충동구매행동에 있어 보다 중요한 역할을 하게 될 것이다. 행위에 대한 자신의 능력 및 통제 가능성인 자기행동 통제에 따라서 충동구매행동이 다르게 나타나게 될 것이다. 또한 구매자들이 가지고 있는 구매자들의 성향 중에 감각 추구성향은 충동구매를 하는데 조절역할을 하는지에 대한 검증을 하였다. 이를 통해 디지털 콘텐츠 충동구매와 관련된 학문적인 시사점과 더불어 디지털 콘텐츠 마케터들의 효과적인 마케팅 전략수립에 도움을 주고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.56-62
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• 2005

추천자 시스템은 E-commerce 사이트에서 소비자가 관심을 가지는 상품에 대한 정보를 수집하여 소비자가 구매할 것으로 예상되는 상품을 추천하는 목적으로 개발되었다. 추천자 시스템을 구축하여 성공적으로 활용하기 위해서 해결해야 할 과제로 취급 상품이 대량인 경우에 알고리즘의 효율성 문제라고 볼 수 있는데 본 연구는 문서 검색에서 사용되는 LSI(latent semantic indexing) 분석법을 이용하여 추천자 시스템을 개선하는 방안을 연구하고자 한다. LSI 분석법을 이용하여 고객-상품 구매행렬에서 고객이 상품을 구매하는 경향을 효과적으로 파악할 수 있다면 목표고객에 대한 인접고객군을 생성하는 계산 노력은 현저히 감소되어 추천자 알고리즘이 실시간으로 고객 데이터베이스로부터 많은 인접 고객을 효율적으로 검색할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 E-commerce 사이트로부터 얻는 실제적인 고객 자료와 유사한 자료를 시뮬레이션을 통하여 재생하고 이를 바탕으로 LSI에 의한 추천자 시스템의 효율성을 분석하고자 한다.

• 월간 양돈
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• 제24권1호통권269호
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• pp.197-199
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• 2002

• 베이커리
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• 3호통권320호
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• pp.144-145
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• 1995

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.149-159
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• 2001

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

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권5호
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• pp.821-828
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• 2003

패키지 소프트웨어는 그 특성상 동일한 유형에 속하는 다수의 제품 중에서 구매자가 적합하다고 판단되는 제품을 식별한 수 있어야 한다. 패키지 소프트웨어 제품에 대한 구매자의 선택 능력은 객관적인 품질 시험 절차와 방법을 통해 정해진 기준에 부합되는가를 판단할 수 있는 체계를 갖추고 있는가에 달려 있다. 이러한 체계를 구축하기 위해 패키지 소프트웨어에 적용할 수 있는 표준으로서 와 이 있다. 본 연구에서는 이러한 표준을 기반으로 패키지 소프트웨어에 대한 품질시험 프로세스를 구축하고 시험 메트릭과 적용 방법을 개발함으로써 구매자가 효과적으로 자신의 요구에 맞는 패키지 소프트웨어론 선택할 수 있는 체계를 구축하였다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.291-325
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• 2007

• 산학경영연구
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• 제16권
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• pp.1-21
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• 2003

신뢰가 기업의 경쟁력은 물론이고 산업재 마케팅 및 구매성과에 미치는 영향력과 중요성에도 불구하고 기존 연구에서는 비즈니스서비스(business services) 구매 상황에서 (1) 신뢰의 역할을 간과했고, (2) 공급자에 대한 신뢰에 영향을 미치는 요인과, 공급자에 대한 신뢰가 구매성과에 미치는 영향을 체계적으로 분석하지 못하였으며, (3) 신뢰-전략-성과를 연계시킨 심도 있는 연구가 국내외를 막론하고 절대적으로 부족한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 비즈니스서비스(business services) 구매 상황에서 첫째, 공급업체와 판매원의 특성 및 관계특성이 공급업체와 판매원에 대한 신뢰에 미치는 영향을 살펴보고, 둘째, 공급업체와 판매원에 대한 신뢰가 구매성과에 미치는 영향을 우리나라 기업을 대상으로 실증적으로 분석하였다. 본 연구에서는 비즈니스서비스 공급자와 수혜자 관계에서 신뢰를 구축하고 유지하는 것이 산업의 경쟁력 특히 성과에 유의적인 영향을 미치고 있음을 발견하였다. 특히 비즈니스서비스 수혜기업의 업무효율성 제고와 생산성 향상에 직접적으로 영향을 미치고 있다. 비즈니스서비스 산업의 경쟁력을 높이기 위해서는 공급기업의 서비스 품질과 서비스 생산성에 대한 관심이 절대적으로 요구된다. 이러한 연계성을 본 연구에서는 신뢰라는 매개변수를 통하여 분석하고 입증하였다. 즉 비즈니스서비스 공급자와 수혜자간 신뢰를 바탕으로 수혜자와 공급자의 공동 노력으로 서비스 품질과 생산성을 제고시킬 수 있음을 시사하고 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.731-740
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• 2004

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.