ㆍ B2B 전자 비즈니스 유형 : - EDI 와 ERP의 연계 -비즈니스 파트너를 위한 Online 상점 또는 도매점 ㆍ B2B 전자 비즈니스의 보안 위협 요소 : -내부직원, 고객, 비즈니스 파트너, 외부인 ㆍB2B 전자비즈니스 기반 기술 구조: -Application 레벨에서의 통합 (중략)
본 논문은 전력서비스거래에 있어서 디지털시대에 걸맞는 새로운 전자상거래 체계의 도입 방안을 탐색적으로 연구한 결과이다. 전기거래cycle의 전자상거래화는 다른 일반상품의 전자상거래와 비교할 때 신뢰확보, 거래교섭, 배송(配送), 대금결제 등에 있어서 유리하다. 따라서 기존 한전의 고객관련DB가 대부분 HDB이므로 web 상에서의 완벽한 연계의 어려움이 있지만, EDA/SQL이라는 Middle-ware를 이용한 전자상거래 시스템을 운영할 때, 사용량검침 및 요금청구서 송달·수금관련 업무에 대한 BPR이 이루어지게 될 것이므로 연간 약 1,200억원 정도의 고정비절감 효과를 얻어 경영효율향상이 예상된다.
B2B 마켓플레이스(Marketplace)를 연동하기 위해서는 각 마켓플레이스의 비즈니스 프로세스에 관한 연동 방안이 수립되어 물적 이동을 위한 물류 정보의 연동이 가능하게 되어야 한다. 특히 국제간 마켓플레이스의 연동은 물류정보와 국가정보와의 연계가 이루어져야만 완전한 마켓간의 연동이 가능하므로 이에 대해서는 심도 있는 연구가 필요하다 본 연구에서는 국내외의 물류 체계 및 조세, 통관 프로세스에 대하여 조사하고, 이를 바탕으로 마켓플레이스-레파지토리(Marketplace-Repository) 모델에 기반한 물류 및 국가 정보 연계 방안을 제시하였다.
국내에서는 한국저작권위원회 주관으로 디지털콘텐츠 식별을 위한 국가디지털콘텐츠식별 체계인 UCI(Universal Content Identifier)와 통합저작권관리를 위한 ICN(Integrated Copyright Number) 식별체계를 운영하고 있다. 그러나 UCI나 ICN은 국제표준 식별체계인 ISRC (International Standard Recording Code)나 ISWC(International Standard Works Code), ISAN (International Standard Audiovisual Number) 등과 같은 국제적인 표준 식별체계와의 연계가 되어있지 않다. 따라서 국내 콘텐츠의 해외시장 진출을 위해서는 해당되는 국제표준의 식별체계 와 연계를 위한 추가의 별도 작업이 요구되고 있으며, 외국에서 판매되는 콘텐츠에 대한 정산을 포함한 통계자료는 국내시스템으로는 통합관리가 불가능하다. 본 논문에서는 UCI/ICN과 국제 표준의 식별체계와의 연계를 위해 국내/외 식별체계 동향을 조사하고, 조사한 국제표준 식별체계 들의 메타데이터와 표준을 분석하여 UCI/ICN과의 연계 방안을 제시한다. 또한 시험 모형을 개발 해봄으로써, UCI/ICN과 국제표준 식별체계와의 연계방법에 관한 연구 방향을 제시하였다.
본 고에서는 인터넷 기반에서 디지털 콘텐츠 유료화를 위한 정보거래시스템의 구현을 목표로 디지털 콘텐츠 유료화에 관한 최신의 기술 동향 및 실제적인 시스템 구현을 위한 구성 요소들을 살펴 보고자 한다. 이에 디지털 콘텐츠 유료화를 위해서 반드시 필요되는 디지털 콘텐츠 보안 기술, 과금(빌링)시스템, 전자 결제 방식 및 PG, 디지털 콘텐츠 전송기술, 디지털 콘텐츠 저작권 보호 기술 등에 대한 내용 중심으로 고찰할 것이다. 또한 이를 기반으로 구현하고자 하는 정보거래시스템의 커머스 모델로는 C-to-C 개념으로 인터넷 기반의 정보 생성자와 정보 이용자를 직접 연계하고, 정보 이용에 대한 지불 처리가 가능하도록 하여 기존의 C-to-B 및 B-to-B 기반 전자상거래에서 C-to-C 기반 전자상거래 개념 도입을 통한 정보거래 기반 및 정보 자체에 대한 인터넷 거래 활성화를 유도할 수 있는 기술적 기반 환경을 조성하고, 실제적으로 활용이 가능한 프로토타입 모델을 설계하고자 한다.
B2B Marketplace상에서의 거래에서 나타나는 주요한 특징은 다품종 및 대량의 물품 거래가 n:n거래 관계에 놓여있다는 점과 거래자가 원활한 거래 및 기업 내 관리를 위해 각자의 전자 카탈로그를 이용한 거래를 원한다는 정이다. 하지만 개별적인 전자 카탈로그 사용과 미흡한 표준안은 전자 카탈로그 상호 연계의 걸림돌이 되어 시장 형성의 걸림돌이 되고 있다. B2B Marketplace는 표준 분류체계를 중심으로 거래 대상 상품을 재분류하여 구매 당사자간의 거래 대상 물품에 대한 상호 애핑을 지원하는 방법 등으로 이를 충족시키려 하고 있다. 하지만 요청되는 다량의 물품에 대해 매번 분류를 수행해야 하는 고비용의 작업이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 극복하기 위하여 기계학습 기법을 이용한 전자 카탈로그 상품 자동분류기를 모델링하고 이를 구현하는 것에 초점을 두었다. 상품의 속성별로 분류에 끼치는 영향력이 다론 것이라는데 착안하여 전자 카탈로그를 상품 단위로 재 모델링 하였으며 속성별 정보가 풍부하지 못한 정물 극복하기 위하여 속성값을 어휘 단위로 구분한 데이터를 추가 하는 확장 모델을 정의하였다. 또한 해당 모델을 학습시키기 위한 알고리즘으로는 속성별로 다른 가중치를 부여 할 수 있도록 확장된 Naive Bayesian Classifier를 고안하였다. 그리고 이론 B2B Market Place상의 실 데이터에 적용하여 고안된 모델의 유효성을 검증하였다.
전력거래 계량시스템은 회원사의 계량기가 생성한 계량데이터를 주기적으로 취득하고 이로부터 계량값을 산출한 후, 산출된 시간대별 계량값을 타 시장시스템에 전송하는 기능을 수행한다. 이는 전자상거래 시스템과 연계하여 회원사 계량값을 공개하는 전력거래 핵심 시스템이다. 현재 계량데이터 취득 방식은 전용선 및 공중선에 기반한 유선방식 위주로, 복수 개의 전용선 모뎀을 취합하여 계량서버에 연계하기 위하여 FEP를 도입 운영하고 있으며, 현재 운영 중인 FEP보다 향상된 FEP용 펌웨어를 신규 개발하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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