본 논문에서는 기존 인터넷 경매 시스템이 갖는 경매 대행의 취약점을 개선하기 위한 요구 사항을 제시하고, 이를 기반으로 인터넷 경매 에이전트 시스템(IAAs)을 제안하고 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자의 가격 전략에 따라 경매를 대행하기 위한 구매 에이전트, 판매 에이전트 및 협상 에이전트로 이루어지는 멀티 에이전트 시스템, 사용자의 가격 전략 입력을 위한 가격 전략 인터페이스, 실시간 정보의 다양한 제공과 원격 에이전트 제어를 위한 정보 제공 에이전트와 경매 기록의 활용을 위한 데이터베이스로 구성된다. IAAS는 확장성과 에이전트의 기능성 및 통신의 효율성을 위하여 자바 JDK1.3, 서블릿, RMI와 소켓을 이용하여 구현되었다. 기존 인터넷 경매 시스템과의 비교 분석을 통하여 IAAS가 제시된 요구 사항을 만족함을 보였으며, IAAS는 사용자의 편리성과 경매 대행의 효율성을 향상시켜 인터넷 경매의 활용도를 높일 수 있다.
우리는 개인 전자상거래 포탈에서 개인화를 위한 시맨틱 추천 방법을 제안한다. 시맨틱 추천은 제품의 특성(속성)을 이용하여 의미적 유사성 평가를 통해 이루어진다. 정확한 추천을 제공하기 위하여 제품의 시맨틱 유사성은 제품의 평점정보를 포함한다. 또한, 추천기술은 제품의 평점을 평가하여 고객의 다양한 내포된 의향을 분석한다. 고객의 의향은 "구입한 제품", "쇼핑카트에 추가한 제품", "정보를 본 제품"과 같이 세 가지 유형으로 분류 하고 있다. 우리는 제품의 추천을 위한 제품의 평점을 추정하기 위하여 고객의 내재적 의향을 추적할 수 있다. 또한 우리는 정확한 추천을 제공하기 위해 매우 중요한 유효한 세션을 식별하는 유효성 검사 프로세스 세션을 구현하였다. 우리의 추천 기술은 유사한 환경의 고객의 연령별 그룹에서 높은 수준을 정확도를 보여 준다. 본 논문의 실험섹션에서 우리의 제안 추천방식은 기존 고객뿐만 아니라 이전의 구매기록이 없는 새로운 사용자에게도 기존에 잘 알려진 협업 필터링 방법보다 좋은 성능을 보여 주었다.
검찰청의 2014년 통계에 의하면 자전거 이용자의 53%가 도난 경험이 있다고 응답하였다. 우리나라의 자전거 도난 율이 높은 이유는 자전거 관리 시스템이 없기 때문이다. 이는 자동차처럼 차대번호를 활용하여 자전거를 관리하지 않기 때문이다. 대부분의 사람들은 자전거에 차대번호가 있는지 모르기 때문이다. 구매자가 자전거 관리 블록체인 시스템에 자전거를 등록하게 된다면 누구나 체인에 등록 된 정보를 조회할 수 있어, 차대 번호만 기입하면 누구의 자전거인지 확인할 수 있다. 또한 사고가 발생하면 블록체인(Blockchain)은 자전거와 관련된 모든 정보를 관리하기 위해 자동차와 같이 어떤 장비가 교체되고 있는지를 기록한다. 이렇게 되면 중고 거래를 할 때 소비자는 사고 이력이 있던 제품인지 조회 할 수 있어 현명한 소비가 가능하다. 본 논문에서는 자전거 차대 번호를 활용하여 자전거 관리 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.
최근 WTO/FTA 등으로 인해 수입개방이 점차 본격화 되고 있다. 그러나 국내 농업상황은 수입 농산물에 맞설만한 능력이 부족한 실정이며, 국가적인 관리 제도가 미흡하여 농산물 수입개방 후 국내 농가에 미칠 영향이 적지 않을 것으로 예상된다. 이에 관계기관에서는 농산물의 품질을 향상시켜 수입개방에 대비하고자 국내 실정에 맞는 우수농산물관리제도(GAP : Good Agricultural Practices)를 제정하고 있으며, 인삼 등 고부가가치 농산물에 대해 우선적인 적용이 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 국내 GAP 인증 기준에 부합하는 인삼을 재배, 유통 할 수 있도록 이력관리 시스템을 설계하였으며, 농산물의 생산이력 및 유통단계를 기록하여 구매 농산물에 대한 다양한 정보를 제공 가능하도록 구현하였다. 또한, 기상 병해충 농약 비료 등의 데이터를 관리하여 고품질 농산물 생산 연구에 도움이 되도록 하였으며, 모니터링 시스템과 지도 및 관리 시스템을 도입하여 농지의 효율적인 관리가 가능하도록 시스템을 구축하였다.
정보통신기술 발달로 스마트폰이 보급되면서, 온라인 쇼핑몰 서비스는 컴퓨터가 아닌 모바일로도 사용이 가능해졌다. 그로 인해 온라인 쇼핑몰 서비스를 이용하는 사용자는 급격히 증가하게 되고, 거래되는 제품의 종류 또한 방대해지고 있다. 따라서 기업은 이익을 최대화하기 위해서는 사용자가 관심을 가질만한 정보를 제공해주는 것이 중요하다. 이를 위해 사용자의 과거 행동 데이터나 행동 구매 기록을 기반으로 사용자에게 필요한 정보 또는 제품을 제시하는 것을 추천 시스템이라 한다. 현재 추천 서비스를 제공하는 대표적인 해외 기업으로는 Netflix, Amazon, YouTube 등이 있다. 최근 이러한 전자상거래 사이트에서는 사용자가 해당 제품에 대한 리뷰가 유용한지에 대해 투표할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 이를 통해, 사용자는 유용하다고 판단되는 제품에 대한 리뷰와 평점을 참고하여 구매 의사결정을 내린다. 따라서 본 연구에서는 제품에 대한 평점과 리뷰의 유용성 정보 간의 상관관계를 파악하고, 리뷰의 유용성 정보를 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 확인하고자 한다. 또한 대부분의 사용자들은 만족한 제품에만 평점을 부여하는 경향이 있고 제품에 대한 평점이 높을수록 구매 의도가 높아지는 경향이 있다. 따라서 전통적인 협업 필터링 기법에 모든 평점을 반영한 결과와 4점과 5점 평점만을 반영한 추천 성능 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Amazon에서 수집한 전자 제품 데이터를 사용하였으며, 실험 결과는 평점과 리뷰 유용성 정보 간 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 모든 평점과 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 비교한 결과, 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영한 결과의 추천 성능이 더 높게 나타났다. 그리고 리뷰 유용성 정보를 추천 시스템에 반영한 결과는 리뷰가 유용할수록 추천 성능은 높게 나타나는 것으로 확인하였다. 따라서 이러한 실험 결과는 향후 개인화 추천 서비스의 성능 향상에 기여하고, 전자상거래 사이트에 시사점을 제공할 수 있을 것으로 본다.
신문의 역할은 정부의 비판과 감시다. 공공의 문제에 해설과 논평을 하는가 하면 다양한 여론을 형성하고 전달한다. 메타데이터가 확실한 사진 기록물을 담고 있으며, 지역신문의 경우 로컬리티 확보의 중요한 도구다. 신문에 실린 광고와 신문의 편집 역시도 시대의 단면을 보여준다. 이런 신문의 기록학적 가치 때문에 도큐멘테이션 전략을 수립할 때도 신문은 늘 우선적으로 수집이 고려되는 기록물이다. 신문을 보존하고 관리하기 위한 신문 아카이브는 여러모로 중요한 의미를 지닌다. 기자들이 기사를 작성하기 위해 이용하기도 하고, 다양한 학문 분야의 연구를 위한 자료로도 활용이 된다. 신문의 교육적 활용인 NIE에도 이용되지만 신문 아카이브는 디지털 시대에 들어와 더욱 중요한 위치를 차지한다. 미디어 자산을 통합 관리하는 MAM의 핵심에 아카이브가 위치하기 때문이다. 신문 제작뿐만 아니라 신문사 경영 등 전 영역에 걸쳐 새로운 역할을 온라인 아카이브가 하게 될 거라는 전망들이 나오고 있다. 한국에서도 이미 1991년 기사통합 DB인 KINDS가 서비스를 시작했고, 네이버에서는 뉴스 라이브러리라는 온라인 신문 아카이브를 구축해 운영하고 있다. KINDS의 경우 초기에는 뜨거운 반응이 있었으나, 현재는 이용률이 저조한 상태이다. "조선일보", "중앙일보" 등 주요 신문사가 빠져 있고, 이용자 인터페이스도 불편한 점이 많기 때문이다. 하지만 공공예산이 투입되어 무료로 이용할 수 있다는 점이나, 지방지에 대한 접근성 등은 큰 장점이다. 고신문의 경우 국립중앙도서관에서 지속적으로 디지타이징을 하고 있다. 개별 신문사들의 경우도 아카이브라고 하기 민망한 수준이자만 서비스를 제공하고 있다. 미국의 경우 의회도서관에서 국립인문기금과 함께 역사적 신문을 디지타이징 하는 'CHRONICLING AMERICA' 프로젝트를 진행 중이다. 각 주의 대학과 역사협회, 공공 도서관에 기금을 줘 매년 10만 페이지의 지역신문을 디지타이징하고 있다. 영국 역시도 국립도서관이 중심이 되어 'The British NEWSPAPER Archive'라는 온라인 신문 아카이브를 구축하고 있는데, 미국과 달리 유료로 운영된다. 이곳 역시도 합동정보시스템위원회의 공공예산이 투입되었으며, 지금도 구축을 계속 이어가고 있다. 개별 신문사들은 아카이브 솔루션을 구매해 온라인 아카이브를 구축하는 경우가 많다. ProQuest Archiver, Gale Cengage-NewsVault가 대표적인 아카이브 플랫폼으로 신문 자체가 표준화되고 규격화되어 있는 만큼 이를 통한 아카이브 구축도 효율적인 방법으로 보인다. 국내의 온라인 신문 아카이브를 개선하기 위해서는 아카이브에 대한 인식의 전환과 함께 과감한 투자 등이 요구된다.
화성은 조선 정조 때 건설되었는데, 화성의 건설과 관련된 정보들이 화성성역의궤에 상세히 기록되어 있다. 그러므로 화성성역의궤에 담긴 건설관련 정보들을 건설관리 요소별로 구체적으로 비교분석할 필요성이 제기되었다. 따라서 본 논문의 목적은 화성성역의궤에 기록된 주요자재의 조달관련 정보들을 비교.검토함으로써, 화성성역을 현대 건설관리적 개념으로 분석하는 것이다. 이를 위하여 목재, 철물, 기와를 대상으로 공급지역, 공급방법, 종류 및 가격 등을 분석하였다. 분석결과, 화성성역에서는 주요자재를 조달함에 있어서, 관급과 민간매입이 병행되었다. 특히 봉산에서 공급 가능한 목재를 제외하고는 민간으로부터의 조달에 크게 의존하였다. 또 민간으로부터의 자재를 구매하는 것이 비싸지 않았으며, 강철의 경우에는 황해도 등의 지방에서 직접 구입하는 것 보다 30% 저렴하였다. 마지막으로 기와와 같이 손상되기 쉬운 자재는 원거리에서 운반해 오는 것 보다는 현장 인근에 생산시설을 구비하여 직접 생산하고 현장에서 소비하였다. 이를 통하여 자재의 종류와 특성에 따라 현장제작과 외부조달을 병행하는 유연성을 가지고 자재의 조달관리를 수행하였음을 알 수 있다. 이와같은 분석결과들은 화성성역의 공사관리 요소를 파악하는 데에 핵심적인 자료가 될 것으로 기대된다.
본 연구는 최근 논란이 되고 있는 '저탄소차 협력금제도'에 대해 살펴보고자 한다. 제도 도입의 취지와 목적, 필요성 등을 통해 자동차 산업 발전을 위한 대안은 무엇인지 제시하고자 하였다. 저탄소차 협력금제도의 도입은 차량구입비용에 큰 변화를 가져옴으로써 차량구매관행을 크게 변화시킬 수 있으며, 이를 통해 차량에서 배출되는 온실가스의 감축 효과를 기대할 수 있을 것으로 예상된다. 그러나 제도의 성공적 정착을 위해서는 무엇보다도 국민들이 공감할 수 있는 적절한 수준에서 보조금-부담금 구간 설정이 이루어져야 할 것이다. 또한 제도 시행 이전에 자동차 관련 기존 세제에 대한 조정, 부담금의 분할 징수 등의 방안에 대해서도 충분한 검토가 있어야 할 것으로 여겨진다. 자동차 제작사의 경우 제도시행 시점까지 수입차와 동등한 수준의 이산화탄소 배출량을 기록할 수 있도록 기술개발에 최선을 다해야 할 것이며, 정부 역시 이러한 노력에 대한 지원을 강화해야 할 것이다.
오늘날 인터넷의 전반적인 보급 및 전자상거래의 확산으로 인하여 정보의 홍수를 이루게 되었고, 고객들은 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하기 위해서 정보를 탐색하는 작업이 더욱 어려워지게 되었다. 이러한 고객들에게 좀 더 편리하게 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하도록 도와주는 것이 추천 시스템으로서, 고객 관계 관리의 중요한 부분으로 자리 잡게 되었다. 본 연구에서는, 인터넷 서점을 이용하는 고객에게 그가 관심을 가질만한 서적을 추천하여 줌으로써 구입할 서적의 선택을 도와주는 서적 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 서적 추천 시스템 개발에 협업 필터링 기법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 협업 필터링 기법을 적용하기 위해서는 각 서적에 대한 구매자들의 평가치가 수집되어야 하는데, 이러한 평가치들은 시스템 개발 이전에 오랜 기간에 걸쳐 정교한 계획 하에서 수집되어야 한다. 더욱이 구매자들이 평가치 제공에 협조하지 않을 경우에는 추천 시스템 자체의 작동이 불가능하게 된다. 그러므로 본 연구에서는 고객들의 구매기록만으로 서적 추천을 수행할 수 있도록 사례기반추론 기법을 활용하여 시스템을 개발 하였는데, 서적의 소분류 코드를 예측하는 상황에서 약 40% 수준의 적중률을 보였다.
인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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