중고등교과 관련 이러닝은 사용자(학습자)와 구매자(학부모)가 다른 경우가 많다. 본 연구는 이러닝사용자와 구매자의 선택행동이 다를 것이라는 가정을 실증하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 전체소비자를 대상으로 할 경우 이러닝 강좌에 대한 인지된 유용성, 상호작용성, 사이트 명성은 소비자의 수강의도에 긍정적인 영향을 주었지만, 콘텐츠품질은 회귀되지 않았다. 그러나 이러닝사용자(학습자)집단에서는 상호작용과 인지된 유용성, 콘텐츠 품질은 영향을 주었지만 명성은 회귀되지 않았다. 구매자(학부모)집단은 명성과 인지된 유용성에 영향을 받은 반면, 콘텐츠품질이나 상호작용성에는 영향을 받지 않았다.
최근 인터넷쇼핑몰은 판매자 중심에서 구매자 중심으로 변화하고 있으며, 새로운 사용자 경험(User Experience)의 요구하고 있다. 본 논문에서는 웹 표준 및 접근성을 고려하여 사용성(Usability)과 효율성을 기반으로 상호작용하는 동적인 Web Application 기술을 적용하여 새로운 사용자 경험(User Experience)을 제공하고 전자상거래의 새로운 패러다임을 제시할 수 있는 사용자(구매자) 및 관리자(판매자)의 동적인 유저인터페이스(UI : User Interface)가 가능한 Web Application을 제언 하는 데에 그 목적이 있다.
전자상거래가 점차 활성화됨에 따라 다양한 형태의 쇼핑몰들이 구축되고 있으나, 구매자가 상품을 구입하는데 있어 구매자 기호와 요구에 적합한 상품을 검색하기에는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 CBR(Case Based Reasoning)과 RBR(Rule Based Reasoning)을 통합한 검색에이전트와 사용자 프로파일과 선호도를 관리하는 사용자 에이전트로 이루어진 멀티 에이전트를 이용하는 CARUBA 시스템을 설계하고, 검색에이전트가 사용자에이전트에서 보낸 정보를 이용하여 유사도를 산출하여 구매자의 요구에 적합한 상품을 신속하게 추천할 수 있는 방법을 제안한다
최근 온라인 경매나 오픈 마켓 같은 온라인 전자상거래가 활발히 이루어지고 있다. 더불어 사용자가 PDA와 같은 단말기를 휴대하고 이동하는 동안 전자상거래가 이루어질 가능성이 높아지고 있다. 이러한 상황에서 온라인 전자상거래의 구매자와 판매자를 대신해서 협상을 수행하고 매매를 성사시키는 에이전트에 대한 연구가 시도되고 있다. 이를 확장하여 지능형 에이전트를 휴대형단말기에 적용함으로써, 모바일 환경에서 구매자와 판매자간의 전자상거래를 대행하는 협상 에이전트의 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 모바일 전자상거래환경에서 에이전트가 협상에 대한 합리적인 판단할 수 있도록 게임이론을 사용하여 모델화 하였고, 휴대형단말기가 블루투스를 통해 인근에 있는 상점을 탐색 및 블루투스 네트워크를 구성하도록 하였다. 또한, 사용자가 협상 항목을 단계적으로 변경할 수 있는 전략을 사용할 수 있게 하였으며, 이를 평가함수를 사용하여 협상해서 최종 거래 결정은 자동 또는 수동으로 성사되게 하였다. 기존 협상 모델은 가격과 배송 방법 같은 협상 항목에 대해 가중치만을 변경하여 만족도를 판단함으로써, 실질적인 항목의 변화는 없고 초기에 설정된 협상 항목이 변경되지 않는 문제점이 있었다. 본 연구에서는 다단계 전략을 사용하여 단계마다 사용자의 요구 사항을 변경시킬 수 있기 때문에, 초기에 설정한 협상 항목의 값이 단계별로 변경될 수 있어 사용자의 의도가 협상에 실질적으로 반영되는 효과가 있다. 더불어 오프라인 전자상거래에서는 구매자가 직접 상점을 방문하여 상품을 검색하고 협상하였다. 그러나, 본 연구에서는 이동중인 사용자의 인근에 위치한 상점 에이전트로부터 상품 정보를 받는다. 그 후에 에이전트가 구매 협상을 하기 때문에 사용자가 이동 중에 상가에 직접 들어가지 않고도 상품을 검색 및 협상 할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 제안한 모바일 쇼핑 에이전트를 구현하고, 협상 과정과 결과를 비교하여 모델의 타당성과 성능을 평가한다.
최근 몇 년간 전세계적으로 모바일 기기의 사용이 급속도로 증가되고 있다. 이는 모바일 App 기반으로 하는 전자상거래 형태의 다양한 변화와 웹과 같은 영향력 있는 모바일 앱 스토어의 성장에 영향을 주었다. 그러나, 수많은 App스토어에 존재하고 있는 애플리케이션은 간편한 추천방법으로 사용자에게 뷰 정보를 제공하여 다수의 사용자는 원하는 아이템을 찾는데 많은 시간과 노력을 기울여야 한다. 이에 본 논문에서는 재능마켓으로 "재능쇼핑"을 위해 집단지성을 기반으로 하는 재능추천 시스템을 제안한다. 이는 집단 지성을 기반으로 사용자의 선호도 정보와 재능정보를 분석 평가하여 구매자에게 재능쇼핑에 대한 아이템을 자동 추천하도록 설계 구현하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 소비자에게는 맞춤형 구매정보 제공을 가능하게 하며, 오픈 마켓 관리자에게는 구매자의 니즈에 대한 자동분석과 사용자 구매 효율성의 증진이 향상될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 온라인 정보가 소셜커머스 구매자의 구매결정에 미치는 영향을 조사하였다. 일반적으로 소셜커머스 소비자들이 구매과정에서 이용하는 정보는 사용자 생성 콘텐츠와 판매자 생성 콘텐츠로 나뉜다. 이들 정보유형별로 소비자 구매 의도에 미치는 영향력에 차이가 있을 것으로 예상되며, 이 문제의 해결안은 소셜커머스 사이트 운영자가 어떤 정보 제공원에 보다 관리 초점을 두어야 하는지에 대한 방향을 알려줄 수 있다. 분석을 위하여 온라인 공간에 대한 불확실성의 대책으로 이용되는 신뢰를 매개 변수로 활용하였다. 신뢰 유형은 판매자 측면과 정보 측면으로 나누어서 개체 신뢰와 콘텐츠 신뢰로 세분하였다. 분석결과에 의하면, 판매자 생성 콘텐츠(일반 거래 정보와 안전 거래 정보)는 모두 개체 신뢰에 유의한 영향을 미쳤다. 하지만 사용자 생성 콘텐츠는 명성만이 개체 신뢰에 유의한 영향을 미쳤다. 그리고 소셜커머스 소비자의 구매 의도는 개체 신뢰로부터만 유의한 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서 단기적으로는 소셜커머스 사이트 운영자가 통제가능한 정보 유형인 판매자 생성 콘텐츠(일반 거래 정보와 안전 거래 정보)를 중심으로 소비자의 구매 의도를 높일 수 있는 방안을 모색할 필요가 있다. 장기적으로는 소셜커머스 사이트 운영자의 통제가 어렵고, 형성에 시간이 많이 소요되는 사용자 생성 콘텐츠인 명성을 중심으로 소비자의 구매 의도를 높일 수 있는 방안의 모색이 필요하다.
본 논문은 전자상거래에서 판매와 구매방법의 획일화된 검색기법을 이용한 상품의 검색 및 사용자 인터페이스를 지능형 대화 판매 에이전트를 설계함으로써 보다 편리하고 효율적인 사용자 인터페이스를 제공하는 시스템을 설계하였다. 기존 사이버 쇼핑몰에서 구매자의 검색에 의한 방식을 판매자와의 대화에 의한 검색방법으로 전환하여 구매자의 구매의욕을 증가시키고 검색에 소요되는 시간을 절약할 수 있을 뿐만 아니라 구매자 어휘를 분석하고 구매패턴을 파악하여 추가의 수요를 창출 할 수 있는 데이터를 축적하는 방법을 제시하고 많은 고객을 동일한 시간에 상대해야 하는 웹의 전자상거래 시스템에서 판매를 담당하는 에이전트를 설계하게 되었다.
전자상거래가 급속히 성장함에 따라 인터넷 상에서 인간을 대신하여 작업을 수행하는 에이전트가 활발히 사용되고 있다. 그러나, 현존하는 대부분의 전자상거래 에이전트들은 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 그들은 구매자의 의사결정 행위 및 판매자의 정보 제공 활동을 완전히 지원하지 못하고 있다. 또한 이동 컴퓨팅 (mobile computing) 환경에도 적합하지 않다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점들을 시정한, 개념적 프레임워크에 의거하여 개발된 다중-이동 에이전트 시스템 (MMAS: Multi-Mobile Agents System)을 소개한다. Tokyo IBM외 ASDK(Aglets Software Development Kit)을 사용하여 호텔 예약 분야에 대해 개발된 본 시스템은 상호 작용을 하는 구매자 측 에이전트와 사용자 측 에이전트로 구성되어 있다; 구매자 측 에이전트는 정보를 수집하고 다기준 의사결정 방법을 활용하여 이를 분석함으로써 구매자의 구매 의사결정을 도와주며, 판매자 측 에이전트는 판매자를 대신하여 데이터베이스를 관리하고 실시간 정보를 구매자 측 에이전트에게 제공한다. 본 시스템에서는 다중의 에이전트들이 효율성을 증대시키기 위하여 동시에 분담된 업무를 수행한다. 본 시스템은 위탁받은 작업이 끝나면 사용자들에게 이를 통지를 해주기 때문에 사용자들은 시스템과의 연결을 지속하고 있을 필요가 없다.
전자상거래 시장의 규모 및 상점 수의 증가로 인하여 상품 구매자의 상품 구입을 보조해 줄 수 있는 에이전트 기술의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 사용자의 선호도를 반영하여 상품을 추천해주는 지능형 에이전트 모델을 제안한다. 상품 정보 및 사용자의 선호도 정보를 관리하기 위하여 계층적 퍼지 그래프를 이용함으로써, 제안된 모델은 기존에 비해 더 나은 융통성과 효율성을 보일 수 있다. 에이전트에 의한 추천 상품은 사용자 선호도와 상품 기술서 사이의 비교순위에 의해 결정되며, 사용자와 에이전트 사이의 상품검색과 상품구매에 관한 정보는 지속적으로 사용자의 선호도 정보를 갱신하고 새로운 선호도 정보를 추론하는 데 사용된다. 이러한 방법에 의하여 사용자 선호도에 대한 적응성이 뛰어난 상품 추천 에이전트를 제공할 수 있으며, 전자상거래에서 구매자의 편의성을 증대시키는데 도움이 될 것으로 기대한다.
B2B EC 플랫폼에서의 구매 프로세스를 지원하기 위한 구매자 쇼핑카트는 위치에 따라 판매자쪽의 s-cart, 중개자쪽의 i-cart, 구매자쪽의 b-cart로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 B2B EC에서의 구매자 쇼핑카트의 요구기능을 사용자 식별, 상품정보수집, 물품정보제거, 주문처리, 지불처리, 진행사항 추적, 구매기록, 구매의사결정지원, 전자구매시스템에 구매기록 전송 등 9 가지로 제시하고, 이러한 관점에서 각 구매자 쇼핑카트에 대한 정성적인 비교 분석을 시도한다. 그리고 효율평가모델 제시를 통한 정량적인 분석과 상장기업 30개사의 구매직원에 대한 인터뷰를 통한 변수값 설정을 통해서 B2B EC환경에서의 구매자 쇼핑카트의 효율성 평가를 시도한다. 본 논문을 통해서 B2B EC환경에서는 b-cart 방식의 구매자쇼핑카트 방법이 효율적인 플랫폼임을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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