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.
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.
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.
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.
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.
인터넷 기반의 전자상거래가 확산되면서, 에이전트 기술을 사용한 비교 쇼핑 사이트들이 등장하여 쇼핑이 점차 편해지고 있다. 하지만, 이들 비교 쇼핑 사이트들이 동일 상품에 대해 서로 다른 가격을 보여줄 때도 있고, 또 어떤 사이트는 특정 상품에 대한 정보를 전혀 보여주지 못할 때가 많기 때문에, 여전히 대부분의 소비자들은 최적의 가격을 검색하기 위해 많은 시간을 소비하고 있다. 또한, 책이나 CD 등의 상품에 대한 가격 검색에서는 온라인 실시간 검색이 요구되므로 시스템 부하를 유발시켜 응답시간이 길어지게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 지역 데이터베이스와 메모리 캐시를 갖는 메타-비교 쇼핑 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 여러 소프트웨어 에이전트를 이용하여 기존 비교 쇼핑 사이트들에 대해 메타 검색을 수행함으로써, 인기검색 상품들에 대한 가격 정보를 수집하여 유지한다. 실험을 통해 제안 시스템이 효율적인 메타-비교 쇼핑 엔진으로 응답 시간의 지연을 줄여 주며 오버헤드도 적게 유발시킨다는 것을 보였다.
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.
쇼핑몰들의 상품 정보를 효과적으로 비교할 수 있는 비교 쇼핑(comparison shopping) 시스템에서 사용자가 찾고자하는 상품에 대한 정확한 지식이 없이 검색할 경우, 불필요한 검색 결과로 인해 시스템의 효용성을 떨어지고, 사용자는 많은 시간을 소비하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 시맨틱 웹 기반의 이미지 검색을 이용한 비교 쇼핑 시스템(Comparison Shopping Systems using Image Retrieval based on Semantic Web)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 각 쇼핑몰들의 상품 이미지들을 온톨로지(Ontology) 기반으로 주석(annotation)처리한 후, 주석처리 된 이미지들을 통해 쇼핑몰을 구축하게 된다. 사용자는 이렇게 생성된 쇼핑몰에서 복잡한 키워드 검색을 이미지 검색으로 대체하여, 자신의 요구사항을 반영하고, 보다 정확한 검색을 할 수 있게 된다. 제안된 시스템의 성능평가를 위해 기존의 키워드 검색 기반 시스템과 단순 시맨틱 웹 기반의 비교 쇼핑 시스템의 성능을 비교 평가하였다. 그 결과, 시맨틱 웹 기반의 이미지 검색을 이용한 비교쇼핑 시스템이 키워드 검색기반과 시맨틱 웹 기반의 비교 쇼핑 시스템보다 평균적으로 50%, 20% 향상된 성능을 보였다.
본 연구에서는 국내 쇼핑 검색 사이트인 팝슈즈 이용자들의 정보 검색 행태를 조사, 분석하였다. 이를 위하여 팝슈즈에서 2015년 1월부터 3월까지 3개월 동안 생성된 검색 로그를 수집, 분석하였다. 연구 결과, 팝슈즈 이용자들의 검색 행태는 매우 단순하고 수동적인 것으로 나타났다. 이용자들이 정보 접근 시, 질의를 직접 입력하여 검색하는 경우보다 사이트에 구축되어 있는 디렉토리를 브라우징하는 경우가 더 많은 것으로 나타났다. 반면, 제품 정보 클릭이나 제품 주문과 같은 주요 의사 결정에 있어서는 브라우징보다 질의의 역할이 더 큰 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 쇼핑 검색 서비스의 개선에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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