빅데이터를 활용한 위치정보 서비스가 지속적으로 발전하고 있다. 네비게이션의 측면에서는 지도 API서비스부터 선박 항해정보에 이르기까지 서비스의 범위가 확대되었고, 시스템 응용정보로서는 각 위치에 대한 SNS와 블로그 검색 기록에까지 확장되고 있다. 특히 최근에는 위치기반 검색 및 광고, 무인 자동차, IoT(Internet of Things) 및 O2O (Online to Offline) 서비스 등 신규 산업으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 특정 경로를 이동할 때, 빅데이터를 활용하여 근처 상점에 대한 정보를 보다 효과적으로 수신할 수 있도록 하는 인터넷 서비스를 제안하였다. 또한 지역 상점은 이 시스템을 사용하여 저렴한 비용으로 효과적으로 홍보할 수 있도록 시스템을 설계하였다. 특히 실시간으로 웹 기반 정보를 분석하여 사용자에게 제공하는 상점 정보의 정확도를 높이고자 하였다. 이 시스템을 통해 시스템 이용자인 일반 사용자와 상점 업주는 보다 효과적으로 정보를 활용할 수 있게 될 것이다. 또한 시스템 관점에서, 다양한 웹서비스와 통합하여 신규 서비스를 창출하는 것에 활용할 수 있을 것이다.
인터넷의 증가로 온라인 상점들의 수는 매우 빠르게 증가하고 있다. 상점의 수가 늘어날수록 사용자가 이러한 상점들에서 원하는 정보를 찾는 일은 쉽지 않다. 사용자의 어려움을 줄이고자 여러 쇼핑몰의 정보들을 통합해서 보여주는 전자상거래 통합 시스템들이 생겨나고 있지만, 새로운 쇼핑몰이 추가될 때마다 관리자가 추가되는 쇼핑몰의 정보를 추출하기 위한 규칙이나, Ontology등을 수동으로 만들거나 확장해야 하기 때문에 사람이 소비해야 하는 시간과 노력이 많고, 시스템을 관리하는 사람에 다라 정보추출의 정확도도 다르다. 따라서 사람이 소비하는 시간을 줄이고, 좀 더 정확한 정보추출을 위해 쇼핑몰마다 만들어야 하는 규칙과 그러한 규칙 생성에 필요한 Ontology를 자동으로 생성하는 방법과 이 방법에서 요구되는 사용자의 입력을 최소한 줄인 인터페이스 에이전트를 제안한다.
Lighting is the single most important part of the design of a retail store. Good lighting can enhance a product's appearance, accentuate a special display, balance the visual elements of a store, and create the proper mood. In shops the lighting is required to draw the customer's attention to the goods help him to appraise them, and provide an atmosphere conducive to sales. The method will vary according to the types of good displayed, the form of trading, the design of the shop, and the class of customers expected. For the all reason, this study is focused on how the lighting design effects the customer's interest to the goods and intended to prescribe the possibilities of effective lighting design.
많은 인터넷 상점들이 다양한 사용자 편의 기능을 제공하고 있다. 이 논문에서는 그러한 편의 기능을 평가하기 위한 새로운 분석 기법을 제시하다. 제시된 기법은 에이전트 기반 모형과 메타 휴리스틱인 evolution strategy를 이용하여 고개들의 행태를 모형화하고 최적화한 후 여러가지 다양한 사용자 편의 기능을 평가해 본다. 이때 평가의 초점은 개인화된 추천 페이지에 두고 이를 인기상품 추천, 카테고리 정렬 등 여러 가지 다른 기능들과 비교해 본다. 이를 위해 가상 인터넷 상점이 구현 되며 데이터셋을 활용하여 시뮬레이션 실험 및 분석이 수행된다. 분석 결과 개인화된 서비스 기능들이 항상 고객들의 쇼핑 효율 및 효과를 항상 높여주지는 않는 것으로 나타났다.
디지털 형식으로 저장되어 있는 데이터의 불법적인 복사와 재분배는 전자상거래 상에서 디지털 컨텐츠를 판매하는 상점에게 매우 큰 문제가 된다. 핑거프린팅 기법은 암호학적인 기법들을 이용하여 디지털 컨텐츠를 불법적으로 재배포한 사용자를 찾아냄으로써 저작자의 저작권을 보호한다. 비대칭적 핑거프린팅 기법은 대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프린트가 삽입된 컨텐츠를 알 수 있어 사용자가 컨텐츠를 재배포했을 경우만 사용자가 고발되는 기법이다. 본 논문에서는 신뢰기관을 이용한 비대칭적 핑거프린팅 기법을 제안한다. 사용자의 핑거프린트는 신뢰기관이 생성하고 사용자의 익명공개키 쌍과 준동형의 암호를 이용하여 컨텐츠에 핑거프린트를 삽입함으로써 상점은 사용자의 핑거프린트를 알 수 없도록 하여 비대칭성을 만족하여 컨텐츠가 재배포되었을 경우 상점은 신뢰기관으로부터 정보를 받아 재배포자를 추적할 수 있다.
소프트웨어 개발 시 기존 전문가들의 개발 경험을 재사용하는 작업은 개발 기간의 단축 및 비용의 절감의 효과를 가져올 수 있다. 이러한 재사용에 관련된 연구는 소프트웨어공학 분야에서 계속되어 그 하나로 객체지향 프레임워크를 들 수 있다. 객체지향 프레임워크는 검증된 소프트웨어 재사용 부품으로 특정 도메인에 대한 비즈니스 로직을 재사용할 수 있도록 구현된다. 프레임워크 내부에는 재사용되는 로직이 포함되어 있으며 프레임워크 사용자에 의해 커스터마이징 될 모듈을 정의하고 있다. 프레임워크 사용자는 프레임워크를 기반으로 어플리케이션을 개발함으로써 처음부터 개발을 시작하지 않으며 기 개발자들의 경험을 재사용하게 된다. 본 논문에서는 근래 크게 대두되고 있는 가상상점 도메인에 대한 프레임워크를 제시한다. 본 논문에서 제시하는 가사상점 프레임워크는 제인 프레임워크와 주문, 지불, 배달의 3개 서브프레임워크로 구성되며 각각의 프레임워크가 포함한 핫스팟, 제어흐름, 프레임워크 인터페이스를 중심으로 프레임워크의 구성요소 및 설계, 구현에 관한 사항을 기술한다.
본 논문에서는 O2O 상점의 자동화에 필수적인 객체 인식 모델의 성능 향상을 목표로, 생성 AI 기술을 이용한 데이터 증강 방법을 제시한다. 제안하는 방법은 텍스트 프롬프트를 활용하여 진열대 상품 이미지를 포함한 다양한 고품질 이미지를 생성할 수 있음을 보인다. 또한, 실제에 더 가까운 상세한 이미지를 생성하기 위한 최적화된 프롬프트를 제안하고, Stable-Diffusion과 DALL-E2의 생성 결과를 통해 비교 분석한다. 이러한 접근 방법은 객체 인식 모델의 성능 향상에 영향을 미칠 것으로 기대된다.
산업혁명 이후 기계로 만든 공산품이 시장의 대부분을 차지하고 있지만, 최근에는 장인의 노력, 품질에 대한 믿음, 제품의 희소성, 제품을 사용함으로써 얻는 자부심 등을 이유로 많은 소비자들이 같은 범주의 공산품보다 더 비싼 가격을 주고 핸드메이드 제품을 구매하고 있다. Etsy.com은 세계 최대 온라인 핸드메이드 플랫폼으로 2015년 4월 기업공개에서 2조원이 넘는 자금을 조달하면서 온라인 핸드메이드 플랫폼의 잠재력을 증명하였다. 그러나 실제 온라인 플랫폼 환경에서 이루어진 지능형 서비스 관련 선행연구들을 살펴보면 대부분 공산품만을 대상으로 하고 있어, 핸드메이드 제품에 대한 학술적 접근이 충분히 이뤄지지 않고 있음을 알 수 있다. 이에, 본 연구에서는 신호 이론과 온라인 플랫폼에서의 구매자-판매자 관계 특성에 대한 선행연구를 바탕으로 온라인 핸드메이드 플랫폼에 적용 가능한 핵심 특성요인인 입점 상점 특성(명성, 규모)과 입점 상점 관계특성(정보공유, 관계기간)을 도출한 후, Etsy.com 웹사이트에서 웹 하베스팅 방법으로 수집된 데이터를 이용하여 실증 분석하였다. 분석 결과, 입점 상점 특성 가운데 명성과 규모, 그리고 입점 상점 관계특성 가운데 정보공유는 입점 상점의 총 판매량에 유의한 영향을 주는 것으로 확인되었다. 또한, 입점 상점 특성 중 명성, 그리고 입점 상점 관계특성 중 관계기간은 입점 상점의 가격 프리미엄에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과로 온라인 핸드메이드 플랫폼에서 지능형 서비스 도입 및 운영을 위한 효과적인 관리 기준을 제시하고, 나아가 입점 상점이 핸드메이드 제품에 대한 판매량 증진 및 가격 프리미엄 극대화를 위한 실질적 전략 마련에 도움이 될 수 있기를 기대한다.
비교 쇼핑은 웹 상에 존재하는 웹 상점으로부터 구매를 원하는 상품에 대해 저렴한 가격을 찾아주는 일종의 판매자 중개 방법이다. 보다 쉽게 확장 가능한 비교 쇼핑 시스템을 생성하기 위해서 에이전트는 각각의 준 구조화된 상점으로부터 필요한 정보만을 추출할 수 있는 wrapper를 자동으로 생성해낼 수 있어야 한다. 웹 문서를 작성하기 위한 HTML은 포함하고 잇는 정보의 의미가 아닌 브라우저를 통한 정보의 표현에 대해서만 정의하고 있다. 또한 각 웹 상점들은 사용자의 다양한 상품 검색 요구를 수용하기 위해 다양한 상품 검색 방법과 검색 결과의 출력 형태를 가진다. 따라서 자동으로 필요한 정보만을 추출하는 wrapper의 생성은 어려운 작업이다. wrapper의 귀납적인 생성은 이러한 이질적인 환경을 극복하기 위한 기술이다. 그러나 Shopbot과 같은 기존의 확장 가능한 비교 쇼핑 에에전트는 원하는 상품 정도를 추출하기 위해 강한 바이어스에 의존한다. 따라서 Shopbot은 바이어스를 따르지 않는 많은 웹 상점으로부터 wrapper를 생성할 수 없다. 본 논문에서는 강한 바이어스를 사용하지 않고 wrapper를 생성해 낼 수 있는 비교 쇼핑 에이전트 시스템인 모피우스를 제안한다. 모피우스는 간단하면서도 견고한 학습 알고리즘을 바탕으로 wrapper를 생성한다. 제안하는 학습 알고리즘의 핵심은 상품 검색 결과를 논리적 라인으로 나누고 여기서 나타나는 상품 설명 단위의 패턴으로 wrapper를 생성하는 것이다. 모피우스 대부분의 웹 상점에 대한 wrapper를 정확하게 생성해 낸다. 또한 학습하려는 검색 결과에 노이즈가 존재하는 경우에도 wrapper를 정확하게 추출할 수 있다. 모피우스는 헤더나 광고와 같은 불필요한 정보들을 제거하는 별도의 단계를 거치지 않으므로 wrapper를 빠르게 생성한다. 궁극적으로 모피우스는 새로운 웹 상점을 사용자가 자유롭게 추가, 삭제할 수 있는 환경을 제공한다.
본 연구는 패션 주얼리를 이용하는 소비자특성(과시소비, 패션리더, 상표충성도, 물질주의)과 주얼리 소비자들의 구매행동을 알아보는 데 그 목적이 있다. 연구의 대상은 서울과 서울근교에 거주하는 20대에서 50대까지 성인여성 중에 On-line(TV 홈쇼핑, 인터넷쇼핑, 카달로그쇼핑)과 Off-line (백화점, 대형할인점, 프랜차이즈 주얼리 브랜드상점, 동네 주얼리 상점)의 패션 주얼리 점포를 통해 패션 주얼리를 구입해 본적이 있는 성인 여성만을 선택하였다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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