사물인터넷(IoT:Internet of Thing)를 사용하여 구매물품 정보를 쉽게 취합한다. 취합되어진 데이터는 스마트폰으로 바로 갱신되어져 확인이 가능하며, 이러한 정보를 바탕으로 결제 정보를 QR-Code로 생성한다. 시스템 구현을 위한 방법으로는 라즈베리파이를 활용한 IoT 기술과, 모바일 QR 기술 두 가지 가정을 전제로 시스템을 구성하였다. 첫 째, 상품에 바코드 대신 RFID 태그를 부착하고, 둘 째, 마트의 쇼핑카트에 IoT 컴퓨터(Raspberry-Pi)를 내장한다. 오프라인 매장에서 쇼핑을 할 때 계산의 즐거움을 위해 기존의 면대 면 계산방법인 계산대는 유지하며, 상품의 바코드를 개별적으로 찍어서 계산하는 방식을 QR-Code 하나로 대체하여 시간 효율적이지 못한 현상을 해소한다. 본 논문의 시스템을 개발함으로 인하여, 온라인이 아닌 오프라인 매장에서의 쇼핑 즐거움을 유지하며 고객들의 계산대 대기시간 단축과 상품에 대한 사전 정보제공으로 인한 편의성을 제공하였다.
온라인 판매가 무서운 성장세를 보여주고 있음에도 불구하고, 소비자 채널 전환행동 영역에서 오프라인 밴드왜건이 여전히 많은 주목을 받고 있다. 소비자의 오프라인에서 온라인 소매업자로의 전환행동을 탐색하는 기존연구와 달리, 본 연구는 push-pull-mooring 모델을 기반으로 소비자가 온라인에서 오프라인 채널로 전환하는 이유와 시점에 중점을 두어 살펴본다. 따라서, 본 연구는 구조방정식 모델과 SPSS를 이용하여 설립된 연구가설을 검증하였다. 그 결과는 예상대로 push 요인(지각된 위험과 불만족)과 pull 요인(대안매력과 지각된 주인의식)이 모두 소비자의 온라인에서 오프라인 채널로의 전환의도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, push 요인과 전환비용간의 상호작용 및 pull 요인과 주관적 규범간의 상호작용을 제외하고, 모든 push 요인과 mooring 요인(전환비용, 다양성 추구 성향과 주관적 규범)간의 상호작용 및 pull 요인과 mooring 요인간의 상호작용이 검증되었다. 마지막으로 시사점과 한계점을 더불어 제시하였다.
온라인 쇼핑 시장이 성장하는 가운데 소비자의 구매 프로세스는 온 오프라인의 경계 없이 복잡해졌고, 지능적인 맞춤형 서비스를 원하는 스마트 컨슈머가 등장하였다. 변화하는 소비자 및 소비 환경에 따라 각 관련 분야의 기업들은 다양한 옴니채널과 O2O 서비스를 제공하고 있으나 패션업계에서의 대응은 많이 늦은 편이다. 그리고 최근에 사물인터넷 환경도 표준화 기반 오픈 플렛폼으로 변화하고 있으며 사물의 유형에 따른 지능적인 서비스의 다양화가 요구되고 있다. 본 논문 에서는 패션업계에 적합한 스마트 피팅 디스플레이를 활용한 패션 O2O 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 오프라인 매장에서 사용자가 수행한 피팅에 관한 정보를 데이터베이스화하여 사용자에게 제공하며 오프라인에서 수행한 사용자의 활동들을 온라인에서도 지원함으로써, 사용자의 구매활동을 지속적으로 유지, 관리할 수 있도록 한다. 아울러, 매장관리시스템 및 배송시스템의 정보 연계를 통해 고객 중심의 지능적인 피팅 서비스가 가능할 것으로 기대한다.
현대인들의 인터넷 사용률이 지속적으로 증가함에 따라 소비자들은 오프라인 매장에서 의류를 구매하기보다 인터넷 쇼핑을 통한 구매를 선호하게 되었다. 그러나 온라인 구매로 인해 정확한 스타일 확인 불가 및 확신할 수 없는 사이즈로 큰 불편함을 겪고 있다. 따라서 최근 가장 떠오르는 기술 중 하나인 AR을 실생활에 적용하여 사용자가 매장에 가지 않고 집에서도 편하게 자신의 스타일링을 확인할 수 있도록 하는 AR 피팅룸을 구현하여 솔루션을 제안하고자 한다. 본 프로젝트에서는 3D 표현을 위해 Kinect Xbox 카메라를 사용하여 사용자의 신체정보를 추출한 후 unity와의 연동을 통해 사용자에게 편리함을 제공할 수 있는 AR-fitting 시스템을 설계하였다. 선택한 옷을 가상으로 입어 볼 수 있는 쇼룸 형태의 서비스를 제공하며 제스처 인식을 통해 보다 편리한 의류 선택 및 사이즈 조절 등을 가능하게 하였다. 또한, 사용자의 입력 정보에 따른 사이즈 측정 결과를 제공함으로써 사용자의 의류 구매를 보다 효과적으로 만들어 줄 수 있을 것이다.
요즘 대한민국은 코로나 19로 인하여 외출이 힘든 상황에 놓여있다. 이에 따라 소비자들은 오프라인 매장에서 의류를 구매하기보다는 인터넷 쇼핑으로의 구매를 선호하게 되었으며 온라인 구매로 인해 정확한 스타일 확인 불가 및 확신할 수 없는 사이즈로 큰 불편함을 겪고 있다. 따라서 최근 가장 떠오르는 기술 중 하나인 AR을 실생활에 적용하여, 사용자가 의류 매장에 가지 않고 집에서도 편하게 자신의 스타일링을 실현할 수 있도록 하는 AR 쇼룸을 구현하여 솔루션을 제안하고자 한다. 본 프로젝트에서는 3D로의 표현을 위해 Kinect Xbox 카메라를 사용하여 사용자의 신체정보를 추출한 후 unity와의 연동을 통해 사용자에게 편리함을 제공할 수 있는 AR-fitting 시스템을 설계하였다. 또한, 우리는 선택한 옷을 가상으로 입어 볼 수 있는 쇼룸 형태의 서비스를 제공하며 제스처 인식을 통해 보다 편리한 의류 선택 및 사이즈 조절 등을 가능하게 하였고, 이러한 시스템은 사용자의 의류 구매를 보다 효과적으로 만들어 줄 수 있을 것이다.
유비쿼터스 환경에 기반한 시장, 즉 U-마켓에서는 고객이 제품을 구매함과 동시에 고객의 정보가 u-마켓 서버시스템에 저장되어 인터넷 쇼핑몰과 같이 다양한 분석과 활용이 가능하게 되었다. 물리적인 공간과 가상 공간이 결합된 유비쿼터스 기반의 시장 환경에서는 고객이 오프라인에서 다양한 매장을 방문하면서 쇼핑을 하게 되는데, 이때 여러 매장에 동일한 제품이 동시에 존재할 수 있으므로 매장의 위치, 매장 분위기, 제품의 품질이나 가격 등에 대한 고객의 선호도를 반영하여 고객 개개인에게 적절한 매장을 추천해야 할 필요성이 제기된다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에 기반한 시장에서 고객의 쇼핑 상황을 고려하여 고객의 선호를 반영할 수 있는 매장 추천방법을 제안한다. 제안한 매장 추천방법은 협업 필터링과, Apriori 알고리즘을 기반으로 구성되어 있다. 온라인 쇼핑몰과는 다르게 U-마켓에서는 고객 개개인의 구매목록과 고객의 선호도를 반영한 매장 추천이 필요하며, 본 논문에서 제안하고 있는 매장 추천방법은 고객의 쇼핑경험을 극대화 하고 쇼핑 효율성을 제고시킬 뿐 아니라 장기적인 관점에서 매출증대를 통해 U-마켓 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
근래 통신과 인터넷과 디지털 및 그래픽 기술의 발전으로 콘텐츠 산업은 새로운 문화 창달 및 경제발전의 중요한 산업으로 부각되고 있다. 디지털 콘텐츠 기술의 발전은 콘텐츠의 생성 및 유통을 획기적으로 발전시켜 새로운 부가가치를 창출하며 거대한 유통시장으로 확대되었다. 그렇지만 디지털 기술의 특징 중 하나인 유통과 복제가 용이하다는 것은 무단으로 불법복제와 도용, 변조로 인한 불법콘텐츠의 유통량도 증대 시켰으며 이로 인한 피해도 심각한 실정이다. 현재 온라인사이트를 대상으로 하는 저작권 보호 제도는 있지만 정작 온라인에 밀려 고전하고 있는 오프라인 정품 콘텐츠를 판매하는 업체를 대상으로 시행되는 제도는 부재하다. 한류열풍 등으로 해외 관광객의 콘텐츠 수요가 급증하고 있으나 오프라인 정품 콘텐츠 업체들은 온라인 업체들과 불법콘텐츠 유통으로 상당수가 경쟁력을 잃은 상황이다. 이에 본 연구에서는 선행연구를 통해 국내와 해외의 유사한 저작권 인증제도의 사례와 현황을 분석하고 인증제도의 요인들을 도출하여 이를 기반으로 오프라인 정품 콘텐츠업를 인증해 주는 제도에 대해서 연구하였다. 사례분석과 함께 저작권 관계자들과의 심층면접을 통해 얻은 인터뷰 내용을 중점으로 정품 콘텐츠 판매 오프라인 업체 인증제도의 인증영역, 인증 방향성, 인센티브를 정하여 인증제도 프레임워크를 도출하였다. 도출된 인증방향은 윤리형, 개방형, 당락형, 매장인증형, 다소엄격형(사후평가)의 인증모델을 선택하였다. 본 연구를 통해 국내 소비자들의 정품 콘텐츠 사용인식 확산과 건전한 콘텐츠 시장의 투명한 거래질서 확립을 기대해 본다.
본 연구는 유통매장의 새로운 가격정보시스템으로서 국내 오프라인 매장으로 확산되고 있는 전자가격라벨(Electronic Shelf Labels; ESL) 시스템의 도입성과와 관련한 탐색적 실증연구이다. 연구의 수행을 위해서 성과요인으로서 8개의 측정항목을 IT-BSC 관점에서 도출하였고, 각 항목들 간의 우선순위를 상대 평가하기 위한 방법으로서 AHP 기법을 사용하였다. 약 1년 6개월 동안 진행된 설문조사를 통해서 ESL 시스템 도입 전후의 성과요인 측정항목들에 대한 매장 직원들의 우선순위 인식변화를 조사하였다. 조사결과 도입 전과 도입 후 사이에서 우선순위가 높은 항목들에 차이가 발생한 것을 알 수 있었다. 본 연구는 제품과 서비스에 대한 기대 요인과 사후 성과 간의 인식의 변화를 측정하는 데에 AHP 기법을 활용했다는 점에서 학술적 시사점을 제시하며, 사용경험의 성숙도에 따라 변화하는 고객가치제안을 위해 제품과 서비스의 지속적인 개선 필요성을 제기한다는 점에서 실무적 시사점을 제시하고 있다.
전자상거래분야는 시공간을 넘은 소비자의 취향 및 요구에 따라 보다 효율적인 서비스 지원을 위하여 급속히 변화되고 있다. 이는 오프라인 매장 중심의 판매활동인 촉각이 우선 되던 패턴에서 벗어나 시각이 우선 되는 것을 의미한다. 따라서 소비자의 다양한 욕구에 부응하고 이에 맞는 컨텐츠의 개발을 통한 쇼핑몰의 구축으로 물품구매까지 연결시킬 수 있어야 한다. 본 연구에서는 포토샵, 일러스트레이터등을 사용하여 상품 컨텐츠를 보다 시각화하여 게시함으로서 구매자로 하여금 깨끗하고 산뜻한 이미지를 나타내고, 쇼핑 물품에 대하여 쉽게 이해할 수 있도록 하여 구매욕구를 증가시키도록 하였다. 이러한 적용결과는 쇼핑몰 방문자들로부터 쇼핑을 컨텐츠의 이미지에 대한 느낌을 설문조사를 통하여 그 반응을 살펴봄으로서, 다양한 이미지 효과들이 쇼핑몰의 이미지에 많은 영향이 있음을 보였다.
Due to recent proliferation of the mobile shopping channels, customers increasingly tend to purchase using online channel while experiencing physical products in offline shops. This phenomenon requires traditional offline retailers to consider integrating online channels. In this study, we propose strategic options for the traditional offline retailers regarding the online channel integration, and provide corresponding decision models to maximize the expected profits. We also investigate how the strategic options vary with the product characteristics, by categorizing the products based on inventory cost, demand uncertainty, and fitness to the online channels. By analyzing numerical examples we illustrate how the best online channel integration strategy should be differentiated depending on the product categories.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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