빠른 환경변화와 더불어 다양한 인터넷 사업 모델이 계속 새로 등장하고 있으며, 시장의 성숙에 따라 일부 사업 모델은 수명을 다하고 새로운 모델에 의해 대체되거나, 조금씩 변형된 형태로 발전하거나 여러 유령의 모델이 합해져 다양한 새로운 모텔로 다시 태어나고 있다. 그 중 전자상거래는 더 이상 새로운 기술이 아닌 우리 환경의 필수적인 요소로 자리잡고 있으며 국내에서도 전자상거래 시장이 기존의 오프라인의 상점을 온라인 상으로 이동시키려는 움직임이 활발한 상태이다. 이러한 요구에 부응하기 위하여 본 논문에서는 전자상거래를 위한 시스템을 UML (Unified Modeling Language)로 설계하여 시스템의 특성에 맞게 사용자가 시스템을 사용할 수 있도록 한다.
This paper describes a personalized advertisement technique as a part of intelligent customer services in Internet shopping malls. Based on customers' initial profile, purchase history, and behaviors in an Internet shopping mall, the technique displays appropriate advertisements on Internet web pages when customers' visit to the shopping mall. Customers preference scores for product groups which are main sources to select advertisements, are stored either a preference table or preference trees. Both of the two storage methods can support selection of advertisements on real time, and the preference tree method can reflect affinity among product groups. The suggested technique selects different advertisements to reflect changes of customers preferences as time goes by. An experiment has been performed to evaluate the effectiveness of the algorithm, which revealed that the algorithm selects more customer-oriented advertisements rather than random selection.
본 논문에서는 M-Commerce의 빠른 성장에도 불구하고, M-Commerce만을 위해 제작되어진 Contents 제공의 한계로 인하여 M-Commerce 활성화에 많은 어려움이 있다. 이와 같은 문제점을 줄이기 위한 해결책으로 기존에 연구되고 있는 M-Commerce 시스템에 URL Pattern 분석을 통해서 인터넷 상의 상점 정보 및 상품 디스플레이 URL 정보를 자동으로 수집하기 위한 UMM(URL Management Module)을 제안한다. 이 UMM의 적용으로 인하여 상품 검색을 해온 결과 기존 연구되고 있는 M-Commerce 시스템의 상품 검색보다 더 나아졌다. 이와 같은 상품 검색효율성의 개선은 실험을 통하여 알 수 있었다.
인터넷 쇼핑몰에서의 상품 추천을 위해 널리 사용되는 방식 중 한 가지는 상품의 특성과 고객의 특성을 비교하여 고객에 맞는 상품을 추천하는 방식이다. 이 방식은 상품이나 고객의 특성을 표현하는 자질(Feature)의 개수가 많을수록 그 중에 어떤 자질을 선택해야 더 좋은 추천 성과를 가져올 수 있는지 파악해 내는 것이 추천의 효과 및 효율성 측면에서 중요하지만 아직까지 충분히 연구되지 않은 실정이다. 본 연구에서는 인터넷 서점에서의 가상 구매실험을 바탕으로 사용자가 구매한 책 들에서 사용자를 잘 나타낼 수 있는 자질을 선택하는 방식에 대해서 벡터 스페이스 모형, TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), Mutual Information, SVD(Singular Value Decomposition) 방식 등을 활용하여 실험하고 그 결과를 비교해본다. 실험 결과 SVD를 응용한 자질 추출 기법이 가장 좋은 성능을 나타내었다.
본 프로젝트는 Tmap을 사용해서 사진의 GPS 정보를 활용한 네비게이션 App이다. 프로젝트의 핵심 기능 및 환경은 GPS가 탑재된 카메라 또는 스마트폰의 GPS를 활용한 사진 촬영의 경우, 사진에 포함된 경/위도 위치 값을 활용한 네비게이션 기능이다. 인터넷 및 디지털 사진의 경우 멋진 풍경이나 맛집, 행선지 등의 사진을 보고 장소가 어디인지? 또는 가보고 싶은 장소가 있다. 이러한 사진의 촬영 장소는 GPS 정보를 포함하는 사진의 경우, 정적인 위치가 지도상에 표시만 된다. 이렇게 정적인 지도의 위치 값을 네비게이션 기능을 활용하여 동적으로 쉽게 사진 속 장소를 쉽게 찾아 갈 수 있도록 네비게이션 기능을 제공한다. 또한 약속장소를 잘 못 찾을 때 현재의 네비게이션 주소를 알면 상대가 기존 네비게이션을 활용하여 쉽게 찾을 수 있다. 그러나 주소나 상점 등위치 정보를 모를 때 상대에게 약속 장소의 위치를 정확하게 전달하는 것은 어렵다. 이러한 문제는 현재 위치를 사진을 찍어 전송하면 그 사진에 포함된 경/위도 위치 값을 활용한 길 안내와 실제 촬영한 이미지를 함께 보면서 약속 장소를 찾아가는데 유용하게 활용될 수 있다.
The proliferation of the internet technologies and applications has intensified business activities on the Internet. This study considered the price competition between two shopping channels, one on-line seller and the other traditional off-line retailer. Based on the Hotelling's linear market model, we derive the Nash and Stackelberg equilibria as a function of the cost parameters which represent the characteristics of the online and off-line channels. By analyzing the equilibrium solutions, the following significant findings were obtained. First, pricing by Stackelberg equilibrium always outperformed that of Nash equilibrium. However the value of the cost parameters played a crucial role in determining both channels' preferred position (price leader or follower). Second, the online seller could benefit more in terms of profit by lowering its efficiency when its efficiency belongs to a certain interval. Third, when the online seller's efficiency is low, lowering its delivery cost has no contribution to its profit. To benefit more from lowering its delivery cost, increasing its channel efficiency to a certain level should be preceded.
Customization and personalization services are considered as a critical success factor to be a successful Internet store or web service provider. As a representative personalization technique, personalized recommendation techniques are studied and commercialized to suggest products or services to a customer of Internet storefronts based on demographics of the customer or based on an analysis of the past purchasing behavior of the customer. The underlining theories of recommendation techniques are statistics, data mining, artificial intelligence, and/or rule-based matching. In the rule-based approach for personalized recommendation, marketing rules for personalization are usually collected from marketing experts and are used to inference with customers data. however, it is difficult to extract marketing rules from marketing experts, and also difficult to validate and to maintain the constructed knowledge base. In this paper, we proposed a marketing rule extraction technique for personalized recommendation on Internet storefronts using market basket analysis technique, a well-known data mining technique. Using marketing basket analysis technique, marketing rules for cross sales are extracted, and are used to provide personalized advertisement selection when a customer visits in an Internet store. An experiment has been performed to evaluate the effectiveness of proposed approach comparing with preference scoring approach and random selection.
인터넷과 멀티미디어 기술의 급속한 성장에 따라 웹을 기반으로 한 전자상거래가 많은 관심을 받고 있다. 구매자들은 보다 합리적이고 개성화 경향의 심화로 구매자 자신에 적합한 특별한 서비스를 요구하고 있다. 그러나 현재의 대부분의 전자상거래 서비스는 구매자가 물건의 모습이나 사양을 보고 선택하는 상품 카탈로그 수준의 상태이다. 구매자의 욕구를 만족시키기 위해서는 단순한 상품정보를 제시하는 것에서 벗어나 판매점원의 지식을 이용한 판매에이전트가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실제 상점에서 존재하는 판매점원의 일을 대신해 주는 사이버상의 판매점원을 지능형 판매에이전트(Intelligent Sale Agent)를 이용하여 구매자의 취향에 적합한 상품들을 쇼핑할 수 있도록 하고자 한다. 이러한 지능형 판매점원에이전트를 이용하면 고객은 상품 탐색 시간을 급격히 줄일 수 있고 구매자 취향에 맞는 쇼핑을 할 수가 있다.
전자상거래가 활성화됨에 따라 다양한 지불시스템이 연구되고, 상용화되고 있다. 고객 확보 차원에서 점차 보편화되고 있는 기존의 로열티는 지불 수단이라기보다는 고객 서비스의 일종으로 볼 수 있다. 그러나 본 논문에서 제안하는 로열티 시스템은 로열티 즉, 보너스 포인트, 개념에 화폐 기능과 보안 체계를 지원하고, 각 상점마다의 개별적인 로열티 운영이 아닌 포괄적인 활용을 가능하게 함으로써 전자지불시스템으로서의 력할을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 로열티시스템의 구조를 소개하고 지불시스템으로 활용할 수 있는 특성인 보안체계의 익명성에 중점을 두어 논의한다.
최근 급증하고 있는 인터넷 전자상거래의 가장 필수적인 부분이 전자지불 시스템이다. 전자적으로 처리되는 지불시스템은 사용자의 익명성 보장, 지불정보의 위조 및 재사용방지 등의 특징을 가지며, 거래 주체들간의 신뢰구축을 위한 상호 인증이 요구된다. 디지털 기술의 발달로 소액의 디지털 상품들이 많이 등장함에 따라 소액 상품만을 결제하기 위한 소액지불 시스템의 필요성이 증대되면서, Millicent, PayWord, MicroMint, MPTP 등의 소액 지불 시스템들이 연구되었으나 아직 효과적으로 사용되지 못하고 있다. 이러한 소액 지불 시스템의 경우에는 소비자가 한 상점에서 연속적인 거래를 수행하는데 따르는 비용을 먼저 생각해야 한다. 그 이유는 소액거래를 하는 대부분의 소비자들은 여러 개의 상품을 연속적으로 구입하는 경향을 가지기 때문이다. 또한 거래 주체간의 대금결제의 편의성을 도모하기위한 선불방식에 대한 연구가 필요하다. 그러나, 기존의 소액 지불 시스템들은 연속거래에 있어 제한적이거나 소비자의 신용을 기반으로 한 후불방식을 채택하고 있어 소비자의 화폐남용에 대한 자원낭비의 문제를 안고있다. 이에 본 논문에서는 Hash Chain을 이용하여 연속거래에 적합한 선불방식의 소액전자지불 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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