• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.337-339
• /
• 2000

현재 전자상거래에서의 이용률이 저조한 경매시스템을 지능적인 소프트웨어 에이전트를 이용하여 사용자 측면에서 더욱 효율적이고 효과적인 경매시스템을 연구 및 개발은 커다란 이슈가 되고 있다. 따라서, 단순한 게시판 형식의 인터넷 경매 시스템의 인공지능 에이전트를 도입하여 해당 경매 상품에 대해 판매자에게 적정한 경매 시기와 초기값을 계산 및 예측하여 최대한의 마진을 남길 수 있도록 해주는 에이전트 시스템의 연구가 본 논문의 목적이다. 상품을 인터넷 경매에 올리는 판매자가 판매 하고자 하는 경매 상품에 대한 정보를 인터넷 경매 시스템의 에이전트에게 메일로 보내면 에이전트 해당 상품고 유사한 상품에 대해 클러스터링하여 이미 학습되어져 있는 유사 상품에 대한 정보 즉, 데이터 베이스에 저장되어 있는 경매 상품에 대한 입찰 히스토리와 경매시간, 경매방법, 낙찰가격 등을 계산하여 해당 상품에 대해 판매자가 어느 시기에 얼마의 초기 가격으로 경매를 시작하면 최대한의 마진을 남길 수 있는지에 대해 정보를 메일로 푸쉬해 주는 시스템을 설계하면 마진 알고리즘을 이용하여 만진 결정 에이전트에 의해 마진을 생성하며 생성된 마진은 푸쉬에이전트에 의해 경매자에게 메일로 결과값을 전송해 주는 시스템을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2007.10a
• /
• pp.68-75
• /
• 2007

웹 2.0 시대에 사용자가 작성한 리뷰는 다양한 활용성을 갖는 가치있는 데이터이다. 특히 온라인 쇼핑몰에서의 상품평은 사용자의 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 실제 쇼핑몰 사이트에 있는 상품평을 분석하여 각 상품의 특징과 이에 대한 사용자의 의견을 요약하는 상품평 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 각 상품평을 분석하는 과정에서는 자연언어처리 기법과 의미 사전을 사용한다. 의미 사전에는 상품의 특징을 표현하는 어휘와 각 어휘들의 극성(Polarity) 정보들을 반자동으로 정의할 수 있도록 구현하였다. 이에 더하여 문맥에 따라 다른 의미를 갖는 어휘에 대한 처리 방법에 대해서도 논의한다. 실험은 2개 상품 분류의 63개 실제 리뷰를 대상으로 수행하였으며 결과로 평균 88.94%의 정확률, 47.92%의 재현율을 나타냈다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2009.11a
• /
• pp.747-748
• /
• 2009

사용자가 웹 상에 작성한 상품평은 다양한 정보를 포함하고 있는 데이터이다. 대부분의 사람들이 상품을 구입하기 전에 상품평을 통해서 상품에 대한 많은 정보를 얻는다. 이에 따라 대량의 상품평 데이터로부터 유용한 정보를 추출하여 요약하는 오피니언 마이닝에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자가 많은 상품평들을 모두 읽어보지 않고 상품에 대한 오피니언과 장점과 단점을 쉽게 알 수 있도록 연관 규칙 마이닝을 적용하는 오피니언 마이닝 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.127-130
• /
• 2006

소비자가 최적의 상품을 선택하기 위해서는 충분한 상품정보를 파악하여 상품정보를 일일이 조사해야하는 번거로움이 생긴다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 여러 가지 상품추천방법이 제안되고 있으나 상품추천 과정에서 고객의 기호 변화를 다루는 연구가 부족하다. 본 논문에서는 소비자의 기호 변화에 적응하는 개인화 된 상품 추천을 위하여 베이지안 네트워크를 모델링하여 상품 구매에 따르는 선호도를 분석하고, 추천된 상품에 대한 사용자의 행동으로 관심 정도를 측정하여 추천 리스트를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.10c
• /
• pp.443-445
• /
• 2000

최근 인터넷을 통한 전자상거래의 규모가 폭발적으로 증가하면서 B2B 거래품목을 합리적으로 표현하고 원활히 교환할 수 있는 표준화된 전자 카탈로그의 개발이 매우 중요한 과제로 떠오르고 있다. 전자 카탈로그에 표현된 상품정보의 내용과 표현은 중요한 표준화 대상이 된다. CommerceNet[1]에서는 전자 카탈로그 표준화 대상과 범위를 상품분류체계, 게시표준, 전송표준, 포맷표준, 표현표준, 디렉토리 서비스 등 총 6가지 분야를 제시하고 있다. 본 논문에서는 이들 표준화 대상영역 중에서 상품정보를 게시할 때 여러 가지 이질적인 상품정보를 하나의 표준적 프레임워크로 표현할 수 있는 개념적 모델을 기존의 연구들이 갖는 문제점을 극복할 수 있는 새로운 상품 표현 모델로 제시하고, 이런 모델을 갖는 XML 문서 형태의 상품 정보를 관계데이터베이스에 저장하고 질의하는 시스템을 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.519-522
• /
• 2007

최근 인터넷이 대중화되면서 웹을 통한 전자상거래가 점차 늘고 있다. 이에 따라 웹 기반전자상거래를 위한 문서교환의 표준화 연구는 여러 기업의 참여 하에 활발히 진행 중에 있으나 아직까지 전자상거래의 일부 절차는 체계화되어 있지 않다. 가장 활발한 전자상거래형태인 오픈마켓을 통한 중계판매에서 상품제조업체, 판매업체, 오픈마켓(중계판매업체) 간의 전자적 상품정보(e-Catalogue)교환은 거의 이루어지지 않고 있다. 이런 이유로 오픈마켓을 통한 전자상거래에서 상품을 판매하는 판매업체는 상품정보를 직접 수집하거나 가공하여 이를 오픈마켓에 등록한다. 실제로 이러한 상품정보 교환 과정에서 많은 인력과 시간이 소비된다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 RFID ODS 기술과 ebXML 기술을 활용하여 상품제조업체와 판매업체, 판매업체와 오픈마켓 간의 상품정보를 공유할 수 있도록 하는 새로운 모델을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2008.05a
• /
• pp.107-110
• /
• 2008

상품평은 인터넷 쇼핑 이용자들의 최종 구매결정에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 많은 쇼핑몰에서 상품평 활성화를 위해 노력하고 있지만, 상품평을 모으는 것에만 주력할 뿐 기존에 수집된 상품평을 제공하는 방법에 있어서는 원시적인 수준에 그치고 있다. 상품평을 좀 더 효율적으로 제공하려면 사용자들이 상품평에서 찾게 될 평가항목들을 미리 예측하여 그 항목에 따라 상품평을 분류/요약해서 제공하는 방법을 생각할 수 있다. 본 논문에서는 상품평과 웹 검색엔진을 이용하여 각 상품별 평가항목들을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 상품평 데이터의 특성상 노이즈가 많기 때문에 먼저 데이터를 정제하고, 정제된 상품평 데이터를 형태소 분석하여 후보명사들을 선택한다. 선택된 후보명사를 웹 검색엔진에 질의하여 반환된 결과 값으로 상품 카테고리와 후보명사 간 연관도를 계산하여 평가항목을 추출한다. 실험은 5개 상품 카테고리의 170,294개 실제 상품평을 대상으로 각 카테고리별 평가항목을 추출하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.13 no.1
• /
• pp.91-105
• /
• 2007

This research suggests a recommendation system that enables bidirectional communications between the user and system using a utility range-based product recommendation algorithm in order to provide more dynamic and personalized recommendations. The main idea of the proposed algorithm is to find the utility ranges of products based on user specified preference information and calculate the similarity by using overlapping probability of two range values. Based on the probability, we determine what products are similar to each other among the products in the product list of collaborative companies. We have also developed a Web-based application system to recommend similar products to the customer. Using the system, we carry out the experiments for the performance evaluation of the procedure. The experimental study shows that the utility range-based approach is a viable solution to the similar product recommendation problems from the viewpoint of both accuracy and satisfaction rate.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.376-378
• /
• 2002

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.

• International Commerce and Information Review
• /
• v.3 no.2
• /
• pp.49-70
• /
• 2001

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.