인터넷의 발달로 전자 상거래는 오늘날 일상생활의 한 부분이 되었다. 그러나, 수많은 쇼핑몰들과 그 쇼핑몰들이 제공하는 다양한 제품들 속에서 소비자가 원하는 물건을 찾아내는 것은 점점 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 멀티에이전트 시스템을 이용해 공급망(Supply Chain)에서 구매자의 요구에 부합하는 제품을 제공할 수 있는 생산자를 보다 쉽게 연결시켜주는 방법을 제안한다. 기존의 멀티 에이전트 기반 공급망에서 주로 사용되는 협동 전략인 Joint Intention Theory와 SharedPlan Theory, 이 논문에서 제안하는 신경망을 이용한 방법을 비교해, 신경망을 이용한 방법이 갖는 효율성을 알아보고, 신경망을 이용한 멀티에이전트 기반의 협등 모델을 제시하였다. 이 모델은 구매자가 제품을 선택할 때 사용하는 소비평가 기준의 가중치를 소비자로부터 받아들여 그 기준에 가장 부합하는 판매자를 신경망을 이용한 분류(classification)방법을 통해 찾아내고, 이렇게 선택된 생산자를 소비자에게 연결시켜준다.
인터넷의 기술을 기반으로 사이버 공간에서 상업적인 목적의 새로운 비즈니스 형태인 사이버 쇼핑몰이 생겨났다. 사이버 쇼핑몰의 경제 활동은 과거 실물경제에 비해 상승폭이 매우 크며 앞으로도 더욱 성장할 것이다. 따라서, 본 논문에서는 상호작용형 인터넷 쇼핑몰을 제안한다. 특히 본 논문에서 제안하는 쇼핑몰은 기존의 쇼핑몰과는 달리 리치미디어 기술 기반의 상호작용형 3D 가상 쇼핑몰에 기초를 하고 있다. 이러한 시스템은 가상의 공간을 투어 하면서 추매하고자 하는 오브젝트를 클릭 하였을 때 그 오브젝트에 Hyper view의 형식으로 표현되며, 이는 기존 방식과는 달리 오브젝트를 이동, 회전, 확대, 축소 그리고, 실행까지도 가능하게 한다. 쇼핑의 형태가 소비자들에게 흥미감과 몰입감을 증대시킬 수 있고, 기존에 쇼핑몰이 가지고 있는 2D의 이미지 중심에서 탈피하여 3D의 모델링 제품을 통한 현실적인 제품의 표현은 구매의도 향상에 크게 기여 할 것이다.
웹 상에서 인터넷을 이용한 전자상거래와 관련된 다양한 서비스가 창출되고 있다. 온라인 쇼핑몰에서 발전된 개념인 온라인 경매시스템은 쇼핑몰과는 달리 물품등록, 입찰 및 낙찰, 물품거래의 과정을 거친다 그러나, 대부분의 경매시스템은 입찰 및 낙찰과정에서 거래 당사자간에 신뢰성 있는 가격을 결정짓지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 가격 결정 방식에 따른 인터넷 경매의 종류와 유형을 분석한 후 경매 시스템 사용자들에게 사례 유사도와 웹 마이닝을 이용한 가격 정보를 제시하여 객관적인 기준으로 경매 물품의 가치를 평가할 수 있도록 하고, 표준화된 데이터 표현 방법인 XML을 이용한 인터넷 경매 시스템을 설계하고 프로토타입을 구현하고자 한다.
전자상거래의 보편화와 더불어 인터넷 쇼핑몰이 급격히 늘어나면서 선택의 폭이 커짐과 동시에 고객에게는 선택의 불편이 있고, 판매자에게는 경쟁이 가중될 것이므로 더욱 치밀하고 편리한 마케팅 기법이 요구되어지고 있다. 따라서 인터넷 쇼핑몰에서의 개별고객의 니즈를 파악하기 위한 다양한 분석적 접근이 이루어지고 있다. 웹 데이터마이닝은 웹사이트에 접근한 사용자들의 개인별 접근패턴을 파악하고 예측하기 위해 로그파일을 분석한다. 본 연구에서는 eCRM의 핵심요소인 로그분석을 위한 데이터마이닝 엔진을 설계하고 구현한다.
수많은 인터넷 쇼핑몰들과 상품검색 시스템이 생겨났지만 사용자가 일하는 상품정보를 얻기 위해 많은 노력이 있어왔다. 각각의 쇼핑몰들의 개성과 가격, 그리고 부가서비스를 비교하는 것 또한 일반 사용자의 입장에서 수많은 몰들을 다 검색한다는 것은 매우 힘든 일이다. 제안된 IHWA(Information Harvest WArehouse) 상품검색 시스템은 정확하고 많은 정보를 사용자들로부터 직접 받아 자체 저장소에 저장할 수 있는 검색 컴포넌트 시스템이다. 본 논문에서는 IHWA 상품 검색 컴포넌트 시스템에 대한 성능평가 및 개선방향을 제안한다.
대부분의 B2C 쇼핑몰 시스템은 사용사 인터페이스에서만 큰 차이를 보일 뿐 기능적/비기능적 요구사항과 아키텍처는 유사하며 쇼핑몰 시스템 구성요소들의 재사용은 매우 높다. 이에 B2C 쇼핑몰 시스템의 제품 라인 구축 시 입력몰인 1) 제푸 제약사항, 2)스타일, 패턴 및 프레임워크, 3)생산 제약사항, 4)생산 전략, 5)기존 구성품의 재고조사를 정의하고 B2C 쇼핑몰의 모델 분류와 기본적인 사용자 요구사항을 바탕으로 쇼핑몰 시스템의 공통점과 차이점을 제품 라인 범위로 제시한다. 일반적인 B2C 쇼핑몰 시스템이 제공하여야 하는 고객 정보 관리, 상품 정보 관리, 주문관리, 보안, 상품 운송 등의 기본 기능이 공통점으로 추출되었으며 가격의 고정 여부, 사용자 인터페이스, 멀티미디어 서비스 지원 여부, 포탈 사이트와 비슷한 검색 기능, 온라인 지불 기능의 지원과 사용자 인터페이스 및 데이터 베이스 스키마 등이 차이점으로 추출되었다.
본 연구는 온라인 인터넷쇼핑몰과 오프라인 백화점간 소비자의 반응에 대한 통합적 접근을 시도하여 각 업태별로 쇼핑상황에 따른 쇼핑가치의 조절역할을 분석하는데 중점을 두었다. 오프라인 백화점과 온라인 인터넷쇼핑몰에서의 쇼핑행동 차이를 하나의 틀에서 분석하고 영향요인을 규명함으로서 온ㆍ오프라인 통합의 효과나 멀티채널 전략에 적용할 수 있는 소비자행동의 변화를 파악하였다. 향후에는 단순한 4P's 중심의 마케팅 믹스(marketing mix)전략 보다는 온라인과 오프라인별 소비자의 쇼핑가치를 중심으로 한 고객세분화기준을 적용함으로서 효과적인 채널전략을 수립하는데 초점을 두어야 할 것이다.
SECOS(SoonChunHyang E-Commerce System)는, CBD(Component Based Development) 방식에 따라 개발된 컴포넌트들을 이용하여 새로운 응용 시스템을 개발하는 CBSD(Component Based Software Development)기법을 이용하여 구축된, 웹 기반 정보활용의 전형적 모델을 제공키 위한 개방형 프레임워크에 기반을 둔 소프트웨어 시스템이다. 현재 본 연구팀은 SECOS의 적용 사례로서 B-to-C 기반 E-Business를 위한 쇼핑몰을 구축하고자, 검색 및 지불 그리고 응용분야의 S/W 컴포넌트들을 개발 중에 있다. 본 논문에서는 전체적인 SECOS 의 구성에 대한 이해를 돕고자, SECOS의 내부구조 및 그에 따른 컴포넌트들 그리고 그들간의 상호관련에 대하여 설명하고 있으며, 아울러 새로운 쇼핑몰 구축시, SECOS의 프레임워크 및 컴포넌트들을 활용하기 위한 방안에 대해 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰에서 구매자가 효과적으로 상품을 검색할 수 있는 상품 검색 지원 에이전트를 설계하고 구현하였다. 기존 쇼핑몰에서의 전자 카탈로그는 주제별 또는 검색어에 의한 상품 정보를 제공하거나 상품구매 이력에 관한 구매 정보를 구매자에게 제시하였다. 본 논문에서는 보다 효과적인 구매 정보를 제공하기 위해 기존 구매자의 탐색 패턴을 분석하여 이를 근거로 하여 구매하려는 상품과 관련된 상품 정보를 제시해 주는 상품 검색 지원 에이전트를 개발하였다. 따라서 구매자는 구매하려는 상품과 관련된 정보를 보다 효과적으로 얻을 수 있어 효율적인 쇼핑을 즐길 수 있을 것이다.
최근 인터넷 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 고객들에게 편의성과 효율성을 제공하기 위하여 구매자들의 선호도나 가격에 맞는 상품을 추천해 주는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 이러한 상품을 추천하는 연구들은 다양하게 발전하고 있지만 추천된 상품들의 구매시점에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 적극적인 마케팅 일환으로 상품을 구매할 시점을 추천해 주는 방안을 제안한다. 이를 위하여 과거의 판매 기록 데이터베이스에 있는 판매가격의 기준 시계열 패턴과 유사한 시계열 패턴을 정규화 변환된 유사도로써 검색한다. 검색된 과거 가격 패턴을 기준으로 미래 가격 패턴을 분석하여, 미래 가격 패턴의 변화에 따라 상품 구매시점을 추천한다. 또한 본 논문에서는 이러한 구매시점을 추천하는 상품 추천 시스템을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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