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.
최근에 네트워크와 하드웨어 기술의 발달에 따라 디지털 컨텐츠의 지적소유권에 관한 분쟁이 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 디지털 컨텐츠의 전자상거래에서 지적소유권에 대한 분쟁을 해결하는데 사용될 수 있는 익명성을 제공하는 핑거프린팅 방식을 제안한다. 제안하는 방식은 판매된 디지털 컨텐츠를 재분배하는 구매자를 판매자가 등록센터의 도움 없이 재분배자를 식별하는 향상된 자동식별기능을 갖는다.
추천자 시스템은 전자상거래 사이트에서 고객의 상품 구매 정보를 수집하여 고객에 대한 예상 구매 상품을 추천하는 목적으로 개발되었다. 본 연구는 대형 전자상거래 사이트에서 고객의 상품 구매 이력이 활용 가능한 경우에 전통적인 통계기법인 군집분석 및 고객 간의 상품 구매 상관성을 이용하는 기존 추천자 시스템(협력적 필터링 기법)과 문서 검색에서 사용되는 LSI분석에 기반한 협업 필터링 기법을 상품 추천에 적용하여 각 기법의 상품 추천 효율성을 비교 분석하였다. 문서-용어 행렬과 유사한 구조를 가지는 고객-상품 구매 행렬에 문서 검색에 사용되는 LSI 분석법은 고객의 상품구매 경향을 원 상품 수보다 축소된 차원의 변환 상품을 통하여 파악함으로써 목표고객에 대한 인접고객군의 생성 노력을 현저히 감소시킬 수 있어 결과적으로 실시간으로 적용되는 추천자 알고리즘의 효율성을 개선할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 가상적인 고객-상품 구매 리스트를 대상으로 실행한 시뮬레이션 실험 결과에서도 알고리즘의 효율성 평가측도인 recall과 정확도 및 F1에서 LSI 기반 협력적 필터링 기법이 기존의 방법보다 우수한 결과를 나타내었다. 시뮬레이션 결과, 인접고객 군의 크기가 일정한 수준에 이르면 그 크기를 증가시키더라도 알고리즘의 효율성은 별로 개선되지 않으며 또한 추천 상품 수가 일정 수준에 도달하면 추천 정확도가 낮아지는 정도에 비해 recall의 개선도는 별 변화가 없는 것으로 나타나고 있다. 추천자 시스템을 구현하는 용도에 따라 이러한 정보는 유용하게 사용될 수 있다고 판단된다.
주문생산 기업은 공급체인망의 협력적 관계에 있는 협력공급자로 부터 안정적으로 부품을 조달받거나, B2B 조달시장에서 다수 입찰공급자의 가격경쟁을 통하여 부품를 구매한다. 그런데 하나의 제품이 다수 부품으로 구성된 경우, 부품조달은 한가지 방법에만 의존하기는 힘들다. 또한 한 제품을 구성하는 부품들은 서로 일정 비율로 사용되는데 공급자들의 자원 한계로 인해 부품조달에 원활하지 못할 때, 부품들은 서로 납품량에 영향을 미친다. 이 경우, 협력공급자와 입찰공급자들을 동시에 고려하여 협력공급자의 납품수량과 입찰공급자의 낙찰 및 납품수량을 결정하는 효율적인 최적공급자 선정방법이 필요하다. 이에 본 연구는 주문생산 기업이 부품조달을 위한 최적공급자 선정을 위해 최대이윤을 목적으로 하면서 협력적 요인, 경쟁적 요인, 통합요인의 구매조건을 만족하는 협력공급자 기반의 입찰공급자 낙찰을 위한 최적화 통합모형을 제안한다.
오늘날 많은 기업들은 MRO 구매를 아웃소싱하고 있다. 따라서 MRO 제품의 효율적 공급을 위하여 MRO 제품 공급자에 대한 평가는 매우 중요한 사안이 되고 있으나, 제품과 공급자의 수가 급격하게 증가함에 따라 매우 복잡한 작업이 되었다. 경쟁력있는 가격에 좋은 제품을 공급하는 공급자를 선별해 내기 위해서는 공급자의 이력 등에 대한 매우 체계적인 분석과 평가를 필요로 한다. 이 논문에서는 우리나라의 대표적 MRO 전자 구매 대행 기업의 공급자 평가 시스템에 대한 사례분석을 하고자 한다. 공급자 평가를 통해 소싱 업무의 의사결정을 지원하는 이 시스템은 3차례의 성능개선 프로젝트를 거치게 되었다. 이 과정에서 도출한 주요 관리적 함의를 TOE 관점에서 정리함으로써 조직 내 의사결정지원시스템의 성공적 도입을 위한 전략을 제언을 정리한다.
온라인 상에서의 전자 상거래 관리 시스템은 점차 증가하고 있으며 다양한 항목에서 거래가 이루어지고 있다. 그러나 온라인 상에서의 중고 거래시 자동차와 같은 고액 거래에서는 판매자와 구매자 간의 신뢰성이 매우 중요하다. 그럼에도 불구하고, 기존의 중고 거래 시스템에서는 사기를 방지하거나 판매자를 신뢰할 수 있는 장치가 미흡하다. 본 논문은 중고 거래시 발생하는 신뢰성 향상을 위해 블록체인 기반의 중고 거래 관리 시스템을 개발하였다. 여러 분야의 중고 거래가 있지만 가장 금액이 큰 중고 자동차에 대한 거래 관리 시스템을 개발함으로써 안전 거래 시스템을 향상시켰다. 본 시스템은 이더리움 기반의 스마트 컨트랙트를 이용하여 제 3자의 개입 없이도 신뢰성을 보장하는 방식이다. 스마트 컨트랙트를 활용해서 중고자동차 거래에 필요한 계약을 설계하여 기존의 중고차 거래 시 거래 참가자의 노력과 시간을 감소시킴과 동시에 안전한 거래가 가능하도록 하였다. 그리고 본 시스템은 구매자와 판매자 간 정보의 비대칭성을 완화시키고 제 3자가 개입하지 않는 유통과정의 중개수수료를 절감 및 예방하였다.
기업간 거래에서 다수의 공급자-수요자간 거래대상자의 선택을 인터넷(Internet)상의 e-Marketplace 시스템을 통해 효율화할 수 있을 것이다. 구매기업 중심의 공급자 선택이나 구매/조달에는 e-Procurement 시스템이 적절할 수 있다. 또한, 거래대상자의 선택이나 계약과정 이후, 다수의 공급자-수요자간 여러 협력관계 속에서 거래 물량의 효율적인 공급과 운송을 위한 시스템 기능 역시 필요한 것이다. 지능형 에이전트를 비롯한 지능형 시스템은 인터넷 거래상에서 공급자-수요자간 경쟁이나 선택 또는 거래절차의 처리에 대해 활용방안이 제안되고 범위를 넓혀 가고 있다. 이러한 맥락에서 본고에서는, 공급자-수요자간 경쟁이나 선택과정의 다음 단계에 필요한, 다수의 공급자-수요자간 실제 거래 물량의 공급을 위한 최적 공급망운영(supply chain operation) 시스템을 지능형 에이젼트 체계를 활용하여 구성하였다.
웹 기반 크라우드펀딩 플랫폼은 소자본 기업들에게 재정적 위험을 줄이고 새로운 제품을 선주문을 통해 안정적으로 생산할 수 있는 기회를 제공한다. 한편 크라우드펀딩 프로젝트는 기업들에게 신상품을 대량생산 이전에 테스트할 수 있는 채널로서 또한 도움을 주고 있다. 이러한 장점들에도 불구하고, 기업과 소비자의 관점에서 보았을 때 웹기반 크라우드펀딩 플랫폼은 리테일 환경에서 많은 제약이 있는 것이 사실이다. 가령 웹 기반 플랫폼의 제한된 사회적 요소들은 그 본질상 다수의 사회적 지지를 필요로 하는 크라우드펀딩 프로젝트의 기본적 특성과 상치되며 이는 크라우드펀딩에 참여하는 소비자들의 태도에 영향을 줄 수 있고, 따라서 웹기반 크라우드펀딩 플랫폼에서 소비자가 경험하는 사회적 요소의 메커니즘에 대한 이해는 중요하다. 이에 본 연구에서는 크라우드펀딩 플랫폼의 사회적 요인이 소비자의 참여와 평가에 미치는 영향을 실증적으로 알아보고자 했다. 사회적 영향이론과 사회적 실재감 이론을 바탕으로, 후원자 사회 집단 크기, 사회적 실재감을 독립변수로 설정하고 구매자의 참여의도를 종속변수로 연구모형을 설정한 후 온라인 설문을 통해 얻어진 데이터를 통계분석하여 결과를 도출했다. 크라우드펀딩 구매자들에게 제공되는 후원자 사회 집단 크기와 사회적 실재감이 구매자의 참여의도에 영향을 미치는지 살펴본 결과, 후원자 사회 집단 크기와 사회적 실재감은 구매자의 참여의도에 유의미한 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 각각의 요인들의 표준화 베타 계수를 보면, 후원자 사회 집단 크기보다 사회적 실재감이 구매자의 참여의도에 더 큰 영향력을 미친다는 것을 알 수 있었다.
Consumers have more choices for apparel products as e-shopping grows. This study examines the importance of apparel product attributes and classifies online apparel buyers into groups based on product attribute evaluation in various choice sets. For the empirical research, the online survey was conducted and Latent Gold Choice 4.0 was used for the choice-based conjoint analysis. Five consumer segments are found based on the choice selection of product attributes. The importance of product attributes (online shopping mall, brand, price, and style) and the preference of each product attribute level were different across segments. This research improves the knowledge of the purchasing behavior of online apparel buyers and provides proper attribute combinations of apparel e-shopping for each consumer segment.
경매 개념을 도입한 쇼핑몰의 경우 제품 판매자가 원하는 가격을 제시하고 그 가격에 근접하는 형태로 구매자들끼리 가격 협상을 벌인다. 경매 개념이 도입된 쇼핑몰은 구매자들에게 좀 더 저렴하게 제품을 구매할 수 있도록 하는 장점을 제공하고 있다. 그러나, 대부분의 제품이 경매 종료 시점에 입찰하여 물건을 구입해야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에 구현한 OAAS 시스템은 사용자가 경매사이트를 통해 물건을 구매하는 경우 경매 종료 시점에 직접 접속하여 경매에 참여해야 하는 문제점을 제거하였으며, 사용자가 지정한 조건을 가지고 입찰에 참여하여 제품을 낙찬 반을 수 있도록 하여 사용자의 편이성을 증가시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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