• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10c
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• pp.718-720
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• 2001

최근 비교 쇼핑 에이전트 기술을 적용하여 소비자가 원하는 상품을 최적의 가격으로 구매할 수 있도록 여러 쇼핑몰들의 상품 정보를 검색해 주는 비교 쇼핑 사이트들이 등장하고 있다. 이러한 비교 쇼핑 사이트들이 경우에 따라서 최적의 가격을 제시해 주지 못하고, 소비자가 원하는 상품에 대한 가격 비교가 쉽지 않기 때문에 실시간 검색 에이전트를 이용하는 베타검색이 제안되었다. 이 방법은 상품 검색에서의 신뢰도는 높였지만 시스템의 성능 면에서는 좋은 효율성을 보이지 않았다. 본 논문에서는 데이터베이스와 메모리 캐시 공간을 이용함으로써 성능이 향상된 베타검색을 사용하는 메타-비교 쇼핑 에이전트 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.428-431
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• 2010

오늘날 인터넷을 이용한 전자상거래 시장의 꾸준한 성장으로 수많은 쇼핑몰 회사들이 생겨났다. 이러한 쇼핑몰을 통해 고객들은 다양한 상품들을 손쉽게 구매할 수 있게 되었지만, 원하는 상품을 찾기 위해 수많은 쇼핑몰들을 검색해야 하는 문제점이 있다. 또한 고객이 상품을 검색하는데 있어서 고객이 원하지 않는 상품 정보를 제공함으로써 불편함을 초래하였다. 따라서 본 연구에서는 통합 쇼핑몰 검색시스템을 설계하였다. 통합 쇼핑몰 검색시스템은 온톨로지 매핑 기법을 통해 쇼핑몰 간의 온톨로지를 통합하고, 추천시스템 기법 중의 하나인 사례기반추론 기법을 활용하여 고객이 원하는 정확한 검색 결과를 제공하도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.556-558
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• 2004

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10c
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• pp.431-433
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• 2000

최근 비교 쇼핑 에이전트 기술을 적용하여 소비자가 원하는 상품을 최적의 가격으로 구매할 수 있도록 여러 쇼핑몰들의 상품 정보를 검색해 주는 비교 쇼핑 사이트들이 등장하고 있다. 이들 비교 쇼핑 사이트들 각각이 인터넷상의 모든 쇼핑몰 정보를 수집하는 것이 아니므로, 소비자들이 상품에 대해 최저 가격을 알기 위해서는 각 비교 쇼핑 사이트를 방문해야 한다. 그리고 온라인 검색의 경우, 상품에 대한 정보를 쇼핑몰들이 출력해 주는 형태대로 보여주기 때문에 소비자가 자기가 원하는 상품에 대한 가격 비교가 쉽지 않다. 본 논문에서는 각 비교 쇼핑 사이트에 동시에 상품 정보 검색을 요청하여 해당 상품의 최저 가격을 제공할 수 있는 메타-비교 쇼핑 에이전트 시스템을 제안한다. 또한 가공 에이전트(Processing agent)가 있어 쇼핑몰들의 출력을 사용자가 원하는 상품에 대한 가격 정보만을 여과하여 보여준다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.114-116
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• 1999

웹 기술의 발전과 인터넷의 대중화는 시간과 공간에 제약을 받지 않는 전자상거래의 규모를 확산시키고 있다. 또한 쇼핑몰 수의 증가는 사용자가 여러 쇼핑몰에 등록되어 있는 다양한 상품들 중에서 원하는 상품을 신속하고 정확하게 구입할 수 있는 방법을 필요로 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 여러 쇼핑몰들을 직접 방문하지 않고 단일 인터페이스로 정보를 접근하여 많은 양의 상품들의 비교 검색할 수 있는 에이전트를 설계, 구현한다. 본 논문에서 제안하는 검색 에이전트는 JDBC와 서블릿(servlet)을 이용함으로써 기존의 CGI를 이용한 검색 엔진에 비해 검색 속도를 향상할 수 있다. 그리고 기존의 쇼핑몰에서 제공하는 검색엔진은 단순히 검색된 결과를 보여주는 키워드 검색을 제공하지만, 제안하는 검색 에이전트는 사용자의 요구 조건을 고려할 수 있는 비교 검색을 제공한다.

• Information Systems Review
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• v.5 no.1
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• pp.97-111
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• 2003

With the spread of electronic commerce on the Internet, comparison shopping sites with agent technique are getting popular for the best shopping. However, most consumers are still spending much time to search for the best price through the sites because each of them may show a different price even for the same goods or a site does not show any information about specific goods. Additionally, the search for the best price of the goods like books and CDs may cause the system to be overloaded and the response time to be long due to an on-line real-time search. In this paper, we have designed and implemented a meta-search system for comparison shopping sites with a local database and memory cache to resolve the above problems. The proposed system collects and maintains the price information of popular goods among the comparison shopping sites using several software agents. The experimental results show that our system is an efficient meta-comparison shopping engine and reduces the latency of the response time with little overhead.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.196-198
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• 2004

최근 들어 인터넷의 급속한 발전으로 않은 사람들이 인터넷을 사용하고 있고, 인터넷을 통하여 실생활에서 행하는 일들을 편리하게 사용하고 있다. 그 중 한가지인 전자 상거래를 보면, 여러 쇼핑몰에서 검색을 통하여 사용자들이 필요로 하는 물건을 구입하고 있다. 그러나 전자 상거래 관련 산업이 발전해 가면서 많은 쇼핑몰들이 생겨났고, 사용자들은 이들 쇼핑몰들에서 원하는 상품을 구입하기 위하여 인터넷을 통한 상거래 시간 중 90%이상을 물품 검색에 사용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 원하는 물품을 검색하는 데 소요되는 시간을 줄이기 위하여, 쇼핑몰상의 물품과 요구사항의 유사도 측정을 통하여 적절한 물품을 추천하는 에이전트를 설계 및 구현하였다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.2
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• pp.1-15
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• 2005

The explosive growth of the Internet leads to various on-line shopping malls and active E-Commerce. however, as the internet has experienced continuous growth, users have to face a variety and a huge amount of items, and often waste a lot of time on purchasing items that are relevant to their interests. To overcome this problem the comparison shopping systems, which can help to compare items' information with those other shopping malls, have been issued as a solution. However, when users do not have much knowledge what they want to find, a keyword-based searching in the existing comparison shopping systems lead users to waste time for searching information. Thereby, the performance is fell down. To solve this problem in this research, we suggest the Comparison Shopping System using Image Retrieval based on Semantic Web. The proposed system can assist users who don't know items' information that they want to find and serve users for quickly comparing information among the items. In the proposed system we use semantic web technology. We insert the Semantic Annotation based on Ontology into items' image of each shopping mall. Consequently, we employ those images for searching the items instead of using a complex keyword. In order to evaluate performance of the proposed system we compare our experimental results with those of Keyword-based Comparison Shopping System and simple Semantic Web-based Comparison Shopping System. Our result shows that the proposed system has improved performance in comparison with the other systems.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.32 no.4
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• pp.289-305
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• 2015

This study aims to investigate information seeking behavior of Popshoes users. Transaction logs of Popshoes, a major Korean shopping search engine, were analyzed. These transaction logs were collected over 3 months period, from January 1 to March 31, 2015. The results of this study show that Popshoes users behave in a simple and passive way. In the total sessions, more users chose to browse a directory than typing and submitting a query. However, queries played a more crucial role in important decision makings such as search results clicks and product purchases than directory browsing. The results of this study can be implemented to the effective development of shopping search engines.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2018.11a
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• pp.93-96
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• 2018

통계청 자료에 따르면 지난해 자영업 폐업률은 전년 대비 10.2% 포인트 높은 87.9%를 기록했다. 자영업 4개 업종인 도소매업, 음식, 숙박업은 지난해 48만 3985개가 새로 생겼으며 반면 42만 5203개가 문을 닫았다. 2018년 8월 통계청 자료에 따르면 온라인쇼핑 거래액은 전년 동월 대비 19.6% 증가했고, 모바일쇼핑 거래액도 모바일 이용 확산과 간편 결제 서비스 발전 등에 힘입어 전년 동월 대비 29.7% 증가하였다. 본 연구에서는 소매업인 온라인 쇼핑몰은 매년 20%대의 성장률을 보이고 있는 점에 주목해서 온라인 쇼핑몰의 매출 성과와 연관이 있는 방문 의도에 미치는 변수를 연구하고자 한다. 해마다 판매자가 증가하고 있는 온라인 쇼핑몰 업계는 치열한 경쟁과 늘어나는 마케팅 비용을 감당하지 못해 폐업의 수순을 밟고 있는 경우가 많다. 온라인쇼핑 운영자들이 하고 있는 대표적인 마케팅 방법인 블로그, 키워드 검색광고, SNS 채널 마케팅이 온라인 쇼핑몰의 방문 의도에 얼마나 영향을 미치고 있는지 연구 조사하고자 한다. 특히 온라인 쇼핑몰에 방문하는 사람들의 개인적 특성인 충동구매 성향, 다양성 추구 성향, 자기조절 성향을 조절 변수로 하여 개인 성향에 따라 각 독립변수들과의 방문 의도 상관관계를 알아보려 한다. 독립변수들이 방문 의도와의 관계를 실증 분석하여 온라인쇼핑몰의 준비하는 예비창업자나 기창업자들에게 보다 지속적인 기업성장과 매출성과에 도움이 되고자 한다.