추천시스템을 설계하는 방법에는 크게 Content-Based Filtering 기법과 Collaborative Filtering 기법이 있다. 이 중 Collaborative Filtering 기법은 사용자가 아직 평가하지 못한 상품에 대한 예측값을 계산할 때, 나와 유사한 상품선호를 갖고 있는 사람들이 그 상품에 대해 평가한 점수를 활용하는 방법이다. 하지만 순수한 Collaborative Filtering 방법은 일반적으로 알려진 Data Sparsity의 문제, First Rater의 문제뿐만 아니라 예측값의 부정확성과 기하급수적 계산량의 증가로 실제구현이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 'Collaborative filtering' 시스템의 문제들 중 예측의 부정확성과 실제 구현의 어려움을 해결할 수 있는 방법으로 군집분석을 적용해 보았다. 특히 본 연구에서는 군집을 나눌 때, 실제 추천이 이루어지는 상품 도메인이 아닌, 그 상품도메인과 비슷한 선호의 기준을 가지고 선택하게 되는 '선택의 상관관계'가 높은 '이웃 상품도메인'에서 사용자들의 군집을 나누고 이를 실제 추천이 이루어지는 상품도메인에 적용하는 방식을 사용하였다.
현재 전자상거래 시스템에서 도메인에 대한 전문적 지식이 없는 사용자는 원하는 상품을 찾기 어렵다. 또한, 다양한 전자상거래 시스템간의 공통적인 상품 정보에 대한 표준이 부족하므로 원하는 상품을 찾기 위해선 많은 시간과 노력이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반의 온톨로지 언어를 확장하여 퍼지 상품 지식베이스를 구축하고 지능적 질의 처리가 가능한 지능형 에이전트를 제안한다. 상품 지식베이스를 퍼지 온톨로지를 통해 구축함으로서 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 사용자를 지원하고, 서로 다른 시스템간에 표준적인 상품 지식으로서 질의 처리에 사용될 수 있다.
시맨틱 웹을 가능하게 해주는 핵심 기술은 온톨로지이다. 표준 언어로 자리잡은 OWL 웹 온톨로지 언어로 도메인을 직접 표현하기 위해서는 전문적인 기술이 요구된다. 따라서, 전자카탈로그 도메인 컨셉의 기초적인 관계들을 분석한 경험을 바탕으로 하여, 상품 도메인을 위한 OWL 코드를 자동적으로 생성해내는 시각적 상품정보 모델링 에디터인 PROMOD를 개발하였다. 특히, 개념모델링을 위해 상품 도메인에 특화된 모델링 요소들이 추가된 EER을 사용하였다. 본 논문에서는 EER 모델에서 OWL 코드로의 변환 방법과 PROMOD의 설계 및 구현을 보인다. 또한, 필드에서 이 모델링 에디터의 유용성을 시현하기 위한 시나리오를 제공한다.
오늘날의 1세대 구매 에이전트는 상품의 전체 특징 변수(attribute)에 대해서보다는 주로 판매자들이 제시한 가격만 비교해서 구매 행위를 대행해 주고 있으며, 간혹 가격 이외의 변수에 대해 비교를 해주는 에이전트의 경우에도 협상(negotiation) 과정에서 전체 변수를 적절히 고려해주는 협상 모델은 찾아보기 힘들다. 따라서, 전자 상거래의 협상 모델(negotiation model)을 가격 변수뿐만 아니라 상품의 전체 변수로 확장시켜 주는 것이 절실히 요구되고 있다. 또한 수많은 전자상거래 업체가 나타남에 여러 도메인간 에이전트 이동 기술과 도메인의 상품 특성에 따른 협상을 진행하는 적응적 에이전트의 필요성이 요구된다. 본 논문에서는 유틸리티(utility)이론과 간결한 휴리스틱스(simple heuristics)에 바탕을 두어서 가격, 상품의 특성, 보장 기간, 서비스 정책 등에 대해서 협상을 벌이는 다중변수 에이전트 협상 프레임워크인 Pmart를 제시하고 이를 확장하여 다중 도메인에서 에이전트의 이동성을 보장하고, 각 도메인의 협상 특수 지식을 XML로 제공받아 적응성을 가지는 적응적 구매 에이전트를 제안한다.
상표는 상품의 시장범위와 밀접한 관련이 있기 때문에 전 세계에 동일한 상표가 여러 개 존재할 수 있는 반면, 도메인네임은 공교롭게도 이 세상에 동일한 것이 존재하지 않는다. 그러다 보니, 타인이 어떤 상표와 동일 또는 유사한 명칭을 도메인네임으로 등록한 경우 상표권자는 그 상표를 도메인네임으로 사용할 수 없게 돼서 상표권자와 도메인네임 등록자 간에 분쟁이 빈번히 발생하곤 한다. 이하에서는 최근의 상표 분쟁사례와 도메인네임 분쟁사례를 소개하고 상표와 도메인네임을 둘러싼 법적 문제를 살펴보고자 한다.
전자상거래의 발달로 인하여 설러 쇼핑몰들의 상품정보를 효과적으로 비교할 수 있도록 하기위한 다양한 방법들이 연구되어져 왔다. 특히. 비교구매 쇼핑몰은 사용자가 찾고자 하는 상품의 정보들을 정확히 알고있는 상태에서 검색 조건들의 입력을 통해, 해당 상품을 보유한 쇼핑몰들의 상품 정보들을 비교함으로써 보다 저렴한 상품의 구매가 이루어지도록 한다. 그러나 이러한 시스템은 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 있는 사용자에게 유용하며, 만일 고객이 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 없을 경우, 비교 구매 시스템의 효용성은 떨어질 수밖에 없는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 본 논문은 상품에 대한 지식이 없는 사용자가 카테고리나 키워드로 검색을 하지 않고, 온톨로지를 기반으로한 이미지 쿼리에 의해 결과를 얻을 수 있도록 이미지 검색에 의한 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 각 쇼핑몰의 상품 이미지들의 메타데이터 안에 도메인 전문가에 의해 온톨로지 기반의 daml로 생성된 주석이 추가된다. 사용자들은 이렇게 생성된 이미지들을 드래그 앤 드롭(Orag and Drop)을 통해 기존의 쇼핑몰에서 복잡한 키워드로 검색하는 것을 대체하게 되고 상품들에 대한 비교정보를 얻을 수 있다. 본 논문은 의류상품을 이용한 이미지 검색 비교 구매 시스템(Image Retrieval Comparison Shopping)을 구현하였다.
지금까지의 상품 검색 방법으로는 찾고자하는 정보를 검색할 때 주로 단어의 빈도수나 어휘 정보를 이용하는 키워드 기반의 검색이 주로 쓰이고 있었다. 키워드 기반의 검색에서는 사용자의 질의와 관련이 없는 문서들까지도 같은 결과로 나타내 주고 이로 인해 사용자는 제시된 결과를 한번 더 수동적으로 검색해야하는 부담을 않게 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 온톨로지가 대두되었다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 상품 검색 시스템을 직접 구축하여 분류별 검색을 통해 얼마나 정확한 검색을 하는지 실험하였다. 실험을 위해 전국적으로 On/Off라인 할인점을 운영 중에 있는 A할인점의 상품 데이터 약 40,000여개를 데이터 베이스로 구축하였고 User Interface 개발환경은 JSP와 PowerBuilder9.0을 사용하여 검색 시스템을 개발하여 실험하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하고 설계한 상품 도메인 온톨로지를 이용한 검색 방법이 기존의 기반의 검색 방법보다 우수한 결과를 나타내고 있음을 입증하였다.
지금까지의 상품 검색 방법으로는 찾고자하는 정보를 검색할 때 주로 단어의 빈도수나 어휘 정보를 이용하는 키워드 기반의 검색이 주로 쓰이고 있었다. 키워드 기반의 검색에서는 사용자의 질의와 관련이 없는 문서들까지도 같은 결과로 나타내 주고 이로 인해 사용자는 제시된 결과를 한번 더 수동적으로 검색해야하는 부담을 않게 되었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 온톨로지가 대두되었다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 상품 검색 시스템을 직접 구축하여 분류별 검색을 통해 얼마나 정확한 검색을 하는지 실험하였다. 실험을 위해 전국적으로 On/Off라인 할인점을 운영 중에 있는 A할인점의 상품 데이터 약 40,000여개를 데이터베이스로 구축하였고 User Interface 개발환경은 JSP와 PowerBuilder9.0을 사용하여 검색 시스템을 개발하여 실험하였다. 그 결과 본 논문에서 제안하고 설계한 상품 도메인 온톨로지를 이용한 검색 방법이 기존의 키워드 기반의 검색 방법보다 우수한 결과를 나타내고 있음을 입증하였다.
오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하며 요청되는 고장수리 서비스 업무의 신속한 해결을 위해 업무를 인력에게 합리적으로 배정을 해야 한다. 그러므로, 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 화학계기의 A/S작업을 인력에게 합리적으로 배정 하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해주는 Y사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도매인 크기가 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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