정보화의 진전, 디지털경제시대 내지 지식기반사회의 도래 등으로 디지털상품의 전자상거래는 더욱 활성화될 전망이다. 그러나 경제주체들이 디지털상품의 온라인 거래에 대하여는 상거래 경험이 많지 않은 편이므로 유의해야 할 점들이 많다. 디지털상품에는 기존 상품들과는 상이한 특성들이 잠재되어 있으므로 디지털상품을 정확히 이해하고, 예상가능한 문제들을 찾아 그 대안을 마련하는 일은 무한경쟁의 정보화 세계화 시대를 지혜롭게 극복해 나가야 할 우리들의 몫이다. 이에 본 연구는 디지털상품을 정확히 이해하고, 전자상거래에 관련된 주요 문제들을 찾아 개선책을 마련하여 거래 활성화를 도모하는 데에 목표를 두었다.
상품추천시스템은 고객들에게 추천 상품 리스트를 만들어 고객들이 구매 가능성이 있는 상품을 쉽게 찾도록 도와주는 개인화 된 정보필터링 기술이다 협업 필터링(collaborative filtering)이 가장 성공적인 상품추천 기법으로 알려져 있으며 많이 이용되고 있다. 그러나, 인터넷 쇼핑몰에서 관리하는 상품과 고객의 수가 급속히 증가하면서 협업필터링에 기반 한 상품추천 시스템은 입력데이터의 희박성(Sparsity) 문제와 시스템 확장성(Scalability) 문제가 노출되고 있다. 따라서 본 연구에서는 협업필터링 기반 상품추천시스템의 상품추천 효과 및 성능을 개선하기 위해 웹 마이닝과 군집분석 기법에 기반을 둔 개인별 상품추천 방법론을 개발한다. 또한 실제 인터넷 쇼핑몰에서 개인별로 상품을 추천할 때 개발된 상품추천 방법론을 적용하여 다른 기존 상품추천 방법론과 실험적으로 비교함으로써 개발 방법론의 효과 및 성능을 검증한다.
이번 상품은 일반대출 형태에 팩토링 요소가 복합된 ESCO고객 맞춤형 상품으로 정책자금을 기반으로 한 저금리 상품이다. 기존의 상품이 ESCO를 대상으로 시설자금 대출만을 지원했다면 이번에 국민은행에서 새로 내놓은 상품은 시설 완공 후에 발생하는 매출채권에 대하여도 은행이 할인 매입하는 새로운 대출방법이다.
글로벌 금융위기 이후 다양한 형태로 등장한 금융상품과 ICT의 결합은 그 동안 생각하지 못한 방식으로 전 세계에 다양한 수요를 충족시키면서 폭발적으로 성장했다. 하지만 IT강국이라고 자부하는 대한민국은 다양한 규제와 시스템의 복잡성 때문에 은행상품이 온라인에서 거래되는 것은 아직까지 익숙하지 않다. 다행히 이러한 규제가 조금씩 완화되어 가면서 2016년은 모바일 송금, 금융상품 추천 플랫폼 등 비 금융업체 주도의 금융시장 온라인화가 소극적으로 이루어지는 과도기로 볼 수 있다. 이러한 시점에서 기존 오프라인 채널이 아닌 온라인 채널을 통해 금융상품을 구매하거나 가입하는 고객의 만족요인에 대해 연구하는 것은 향후 폭발적으로 증가할 수요에 앞서 연구하고, 현상을 주도할 기업에서도 소비자의 만족요인을 미리 파악한다는 점에서 시기적으로 적절하다. 해당 연구는 신용대출, 정기예금, 전세대출, 주택담보대출, 정기적금, 그리고 P2P투자 상품 별 만족도에 영향을 미치는 요인과 영향력을 SERVPERF 모델을 이용하여 분석한 뒤, 회귀분석과 텍스트간의 공동 출현단어에 대해 파이선을 통해 메트릭스를 형성하고, 사회연결망 분석으로 네트워크 중심성을 분석하여 단어간의 관계를 살펴보았다. 해당 연구는 국내 최초 온라인 금융상품 비교 추천 플랫폼인 "Finda"의 리뷰/평점데이터를 이용하였다.
본 논문에서는 유통 매장에서 상품 진열대 및 상품 보관 창고에 있는 상품의 부족 현상(결품)으로 인한 판매 손실을 최소화하기 위해 적시에 상품을 보충 할 수 있도록 RFID기반 판매 및 재고 상품의 실시간 모니터링을 이용한 자동보충진열 지원 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 매장의 진열상품과 재고상품에 대한 정보 파악이 실시간으로 가능하며, 지능형 학습에 의한 안전재고 임계값 계산 및 자동 공지 에이전트를 통해 효율적으로 자동 발주 프로세스를 지원해 줄 수 있어 상품 진열대 및 창고의 재고 상품을 효율적으로 관리할 수 있다.
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.
상품분류체계 중 가장 많이 사용하는 UNSPSC와 HS를 선정하여 각 상품분류체계의 구성 및 구조와 그 특징을 파악하고 분류명에 대한 온톨로지를 분석하였다. 상품분류체계의 번호체계 및 각 자릿수에 대한 이해를 충분히 하고 UML을 이용하여 모델링을 하였다. 상품분류체계 중 대상 범위에 대한 토픽맵을 개발한 뒤 그래프로 표현하고 최종적으로 개별 상품분류체계에 대한 토픽맵을 통합하여 상품분류체계의 온톨로지를 통합함으로써 계층 및 구조가상이한 상품분류체계 간의 정보교환을 용이하게 할 수 있게 하였다.
소비 자본주의는 상품 물신화 전략을 통해 상품에 내재되어 있는 실재적인 지리적 지식을 상상적인 지리적 지식으로 대체시켜 나간다. 이로 인해 현대의 소비자 세계 속에서 학생들은 상품의 실재 세계와 단절되고 상품이 가지는 지리적 삶을 망각하게 됨으로써 결국 자신과 상품을 관계적으로 사고 할 수 있는 능력이 약화되고 있다. 그래서 학생들은 상품의 글로벌 네트워크 속에서 자신이 가지는 위치의 의미와 자신과 상품 네트워크 사이의 상호 관계성으로 인해 발생되는 환경 문제를 윤리적으로 인식하지 못하게 된다. 이러한 문제 의식과 현실 상황 속에서 본 연구는 햄버거 커넥션을 사례로 상품 소비와 윤리의 관계를 살펴보면서 학생들로 하여금 관계적 사고를 통해 상품과 학생 자신의 관계를 바라볼 수 있는 안목을 가질 수 있도록 하는 것이 지리 교육의 역할임을 주장하고자 한다.
우수디자인(GOOD DESIGN)은 산업디자인진흥법에 의거, 상품의 외관, 기능, 재료, 경제성 등을 종합적으로 심사해 디자인의 우수성이 인정된 상품에 GOOD DESIGN 마크를 부여하는 제도로 지난 1985년부터 시행하고 있다. 지식경제부가 주최하고 한국디자인진흥원이 주관하는 굿 디자인은 우수한 디자인상품을 선정 장려함으로써 상품의 디자인개발을 촉진하고 독창적이고 우수한 상품디자인을 개발하여 상품의 경쟁력 강화를 통한 수출증대와 국민경제 발전에 기여해 나가고 있다. 우수디자인(GOOD DESIGN)은 제품디자인, 포장디자인, 환경디자인, 커뮤니케이션디자인, 소재표면처리디자인, 건축디자인 패션디자인, 패션디자인 등의 부문으로 나뉘어 선정, 시상하고 있다. 포장디자인의 경우 우리 생활에 사용 및 유통되는 모든 포장상품으로 환경보호 측면과 폐기물 처리과정, 재활용성 등을 고려한 포장의 기능과 디자인이 우수한 상품을 중심으로 선정하고 있으며, 제과류, 화장품류, 의약품류, 주류, 음료, 농 축 수산물, 가전제품류, 생활용품류, 잡화 등 기타 유통 중인 상품을 대상으로 시상하고 있다. 매년 대통령상 1점을 포함해 국무총리상 2점, 대상(지식경제부장관상) 6점, 최우수상(조당청장상) 15점, 우수상(한국디자인진흥원장상) 25점이 선정되며, 특별상으로 국민참여 선정 굿디자인 상품에 대한 시상식도 있다. 또한 대통령상, 국무총리상, 지식경제부장관상을 수상한 상품의 주 디자이너 및 디자인팀을 대상으로 우수디자이너상도 시상하고 있다. 본 고에서는 지난 해 2010 우수디자인(GD)상품 455점 가운데 포장디자인 부분 수상작들을 살펴보도록 한다.
본 연구는 우리나라의 주요 일간지들이 실시해 온 히트상품 선정행사의 현황을 집계하고, 그 타당성을 분석하며, 이러한 선정 결과의 공신력과 타당성을 높이기 위한 방안을 제시하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여, 본 논문에서는 지난 10년간 10개 주요 일간지들이 실시한 히트상품 선정행사와 여기에서 선정된 5269개의 히트상품들을 연구대상으로 삼았다. 연구대상 일간지들 중에서는 '히트상품'으로 선정되기 위한 요건을 규정하지 않은 경우와 선정 기준들을 연도별로 변경하는 경우가 많았다. 또한, 전적으로 객관적인 데이터에 의존하거나 전적으로 심사위원들의 판단에 의존하는 방식이 대부분이었다. 선정된 히트상품들의 수렴타당성에 있어서는, 일간지들간에 적지 않은 차이가 나타났으며, 특히 상위권의 일간지들과 하위권의 일간지들간에는 통계적으로 유의한 차이가 발견되었다. 위와 같은 분석 결과들을 토대로, 일간지들의 히트상품 선정행사의 타당성과 공신력을 높이기 위한 몇 가지 방안들을 제시하고 있다. 첫째, 선정 기준들을 핵심기준과 확장기준으로 이원화하여 선정 기준의 일관성과 융통성 사이의 조화를 이루어야 한다. 둘째, 히트상품의 대상을 출시 후 1년 이상 2년 미만의 상품으로 한정하여야 한다. 셋째, 상품의 상업적 성공여부와 함께 상품의 윤리성에 대해서도 충분한 고려를 하여야 한다. 넷째, 같은 카테고리에서 경합하는 경쟁 상품들을 동시에 선정하는 경우는 최대한 지양되어야 한다. 다섯째, 전문가들의 판단과 객관적인 데이터를 효과적으로 결합하는 방법에 대해서 보다 많은 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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