본 논문은 O2O쇼핑몰 플랫폼에 있는 상품 검색을 위해 딥 러닝 기반의 이미지 검색 시스템을 이용한 서비스디자인을 제안한다. 인터넷 쇼핑몰에서 판매되는 수많은 제품에 대해서 검색 이미지를 사용하여 보다 편리한 검색 서비스가 가능한 딥 러닝(Deep Learning) 기술을 구현하였다. 본 검색 시스템 구현을 위해 현재 운영 중인 쇼핑몰 업체에서 사용하고 있는 실제 데이터를 실험데이터로 사용하였다. 그러나 본 시스템에서 여러 차례의 검색 실험을 통해서 데이터 성분으로 인한 검색 성능 저하 요인을 확인하였다. 그래서 검색 성능 향상을 위해서 검색에 방해가 되는 학습 데이터를 여러 차례 수정 정리한 후에 검증 데이터를 통해서 실험 결과 값을 수치화 하였다. 이와 같은 실험 결과의 수치 값을 활용하여 본 시스템에서 구현한 서비스디자인 설계에 반영하였다.
인터넷 전자상거래의 발달로 데스크 탑 컴퓨터만이 아니라 냉장고, 달리는 차 안, PDA 휴대 전화 등 생활 영역 곳곳에서도 전자상거래를 할 수 있다. 다양한 기기들에서 전자상거래를 하기 위해 쇼핑몰들은 여러 화질의 이미지를 제공해야 한다. 현재의 전자상거래 시스템을 같은 상품 이미지라도 쇼핑몰들이 각각 저장하고 있다. 웹 이미지 서버는 쇼핑몰이 더 이상 이미지를 저장하지 않도록 이미지를 제공하는 중앙 집중적인 이미지 저장소이다. 따라서, 웹 이미지 서버를 이용하면 여러 쇼핑몰의 저장공간을 간편화할 수 있다. 또한, 이미지를 효율적으로 사용할 수 있고 쇼핑몰의 이미지의 갱신과 관리가 쉽게 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 기존에 구현된 웹 이미지 서버를 쇼핑몰 관리 기능, 사용자 로그 기록 기능과 이미지 카탈로그 기능을 추가하여 확장하였고, 웹 서버 성능 평가 툴인 WAS를 이용하여 웹 이미지 서버 시스템의 응답시간을 측정하여 비교하였고, 사용자를 계속 증가시켜 웹 이미지 서버의 안전성을 평가하였다.
의류제품 온라인쇼핑몰의 고객확보 경쟁이 날로 치열해 짐에 따라 쇼핑몰 재방문도에 영향을 미치는 요인에 대한 관심이 높아지고 있다. 쇼핑몰의 VMD는 소비자의 쇼핑몰 선택에 영향을 미치는 중요한 요인으로 평가되고 있다. 기존연구에서 VMD가 소비자 선택과 쇼핑경험에 미치는 영향은 규명되었지만, 소비자의 목적지향적 특성에 따라 소비행동(선택과 평가, 성과반응)에 어떤 차이를 보이는지에 대한 연구는 부족하였다. 일반적으로 소비자는 쇼핑몰이나 제품을 평가하고 선택할 때 다양한 전략을 사용한다. 소비자가 사용하는 전략과 개인적 목적지향 성향의 적합성에 따라 소비행동과 성과평가에 차이를 보일 가능성이 높다. 최근 이와 같은 개인특성을 설명하는 이론이 조절초점이론이다. 본 연구는 인터넷 쇼핑몰 상황에서 VMD 요소가 개인적 목적지향 성향인(조절초점)에 따라 소비자 반응(쇼핑몰 충성도)에 미치는 민감성에 차이가 있는지를 실증하였다. 실증연구는 두 개의 연구로 진행되었다. [연구 1]에서는 소비자의 초절초점이 온라인 쇼핑몰 VMD 요소의 평가에 차이가 있는지를 검정하였다. 분석결과, 향상초점 성향이 강한 소비자는 시각적요소와 엔터테인먼트 속성에 민감한 반면, 예방초점 소비자는 안전과 프라이버시 속성을 더 중요하게 생각하는 것으로 조사되었다. [연구 2]에서는 온라인 VMD의 지각된 가치가 충성도에 미치는 영향에 있어 소비자 조절초점의 조절효과를 검정하였다. 조절회귀분석을 실시한 결과, 향상초점 소비자는 쾌락적 가치가 충성도에 더 많은 영향을 미치는 반면, 예방초점 소비자는 실용적 속성이 충성도에 더 많은 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 e-쿠폰 속성 요인과 지각된 위험이 인터넷쿠폰 사용자 만족도를 매개로 인터넷쿠폰의 지속적 사용의도에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보기 위하여 20, 30대 인터넷쿠폰 사용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. e-쿠폰 속성 요인으로 경제성, 유희성, 신뢰성, 유용성을 설정하였으며 쿠폰 유형과 성별을 조절 변수로 사용하였다. 분석결과, 유희성, 유용성, 그리고 지각된 위험이 인터넷쿠폰 사용자 만족도에 유의한 영향을 미쳤으며, 인터넷쿠폰 사용자 만족도는 인터넷쿠폰의 지속적 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 조절변수로 사용되어진 쿠폰유형과 성별이 인터넷쿠폰 사용자 만족도에 미치는 영향에 대한 집단 간 차이 검정결과, 쿠폰유형의 경우에는 신뢰성, 유용성이 조절효과가 있는 것으로 나타났으며 성별의 경우에는 신뢰성만이 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 토대로 인터넷 쇼핑몰의 쿠폰 촉진 전략의 방향 및 구체적인 인터넷 쿠폰 촉진 믹스 전략에 있어서 시사점을 제공할 수 있으리라고 판단되며 소비자가 충분히 만족할 수 있는 신뢰성향이 높은 인터넷쿠폰 제공을 통하여 인터넷쿠폰 사용자 만족도를 강화할 필요가 있을 것으로 사료된다.
현재 무선 인터넷 환경은 음성 서비스 위주의 개인 사용자 시장이 한계에 도달하면서 이동 통신의 무선 단말기를 통하여 다양한 비즈니스를 할 수 있는 B2B 전자상거래 솔루션이 확대되고 있고, 모바일 데이터서비스 시장의 비중이 점차 확대되고 있다. 이러한 데이터 서비스 교환에 XML문서를 사용 할 경우, 데이터의 상호 처리 능력을 향상시키고 데이터의 공용성과 프로그램의 유용성을 향상시키는데 필요한 비용과 노력을 절감 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일을 위한 M-commerce에 대한 현황을 살펴본 뒤, 모바일 환경에서 사용 할 수 있는 플랫폼에 대하여 살펴보았고, 향후 연구 방안으로는 모바일에서의 실시간 쇼핑몰 설계 및 구현과 분산 환경에서의 모바일 쇼핑몰을 설계 구현 할 예정이다.
인터넷의 발달로 전자 상거래는 오늘날 일상생활의 한 부분이 되었다. 그러나, 수많은 쇼핑몰들과 그 쇼핑몰들이 제공하는 다양한 제품들 속에서 소비자가 원하는 물건을 찾아내는 것은 점점 많은 시간과 노력이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 멀티에이전트 시스템을 이용해 공급망(Supply Chain)에서 구매자의 요구에 부합하는 제품을 제공할 수 있는 생산자를 보다 쉽게 연결시켜주는 방법을 제안한다. 기존의 멀티 에이전트 기반 공급망에서 주로 사용되는 협동 전략인 Joint Intention Theory와 SharedPlan Theory, 이 논문에서 제안하는 신경망을 이용한 방법을 비교해, 신경망을 이용한 방법이 갖는 효율성을 알아보고, 신경망을 이용한 멀티에이전트 기반의 협등 모델을 제시하였다. 이 모델은 구매자가 제품을 선택할 때 사용하는 소비평가 기준의 가중치를 소비자로부터 받아들여 그 기준에 가장 부합하는 판매자를 신경망을 이용한 분류(classification)방법을 통해 찾아내고, 이렇게 선택된 생산자를 소비자에게 연결시켜준다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.25-37
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2009
최근 인터넷 기술의 획기적인 발달에 따라 인터넷 이용자수 및 이용률 등의 양적 성장뿐만 아니라 인터넷을 활용한 다양한 제품의 판매와 영업, 광고 등 질적 성장까지 인터넷 사용이 사회전반으로 광범위하게 확대되고 있다. 본 연구는 급속히 변화하는 인터넷 이용환경을 바탕으로 업계의 비즈니스 전략 수립 및 학계의 연구 활동 등에 광범위하게 활용될 수 있는 인터넷 쇼핑 고객의 세분화 전략에 대한 방안과 해결방법에 대한 정보를 제공하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰을 통해 고객들이 구매한 품목들을 통계적 분석기법인 포지셔닝과 대응분석을 통해 구매품목들 간의 유사성을 비교 분석하고, 기존 고객들을 세분화하기 위한 예측 모델을 설계하고자 하였으며 이를 통해 고객 개개인의 특성에 맞는 마케팅 프로모션을 제공함으로써 기업은 안정된 고객층으로부터 수익을 창출하고 고객들은 해당 기업으로부터 더 많은 혜택을 받게 하는데 목적이 있다.
웹(World Wide Web)은 사용자들간의 정보 전달에서부터 e-commerce, 인터넷 쇼핑몰, 인터넷 뱅킹 등으로 그 서비스의 사용이 차대되어 가고 있다. 웹 서비스의 증가와 더불어 최근 해킹 사고의 대부분은 웹 어플리케이션의 취약점을 이용한 사례가 증가하고 있다. 이러한 현상은 웹 서비스가 공개적으로 서비스를 제공하는 형태로 설계되었으며, 대부분의 웹 어플리케이션이 보안을 고려하지 않고 설계되었기 때문이다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 취약 사례와 취약성 특징을 알아보고, 이러한 취약점을 방지한 수 있는 보호 노력들에 어떠한 것들이 있는지 얘기해 보호자 한다.
온라인 쇼핑몰은 인터넷을 통해 손쉽게 접근이 가능하기 때문에, 최초 구매의사가 발생한 시점으로부터 이에 대한 실제 구매가 실현되기까지의 기간이 오프라인 쇼핑몰에 비해 비교적 짧게 나타난다. 즉 오프라인 쇼핑몰의 경우 구매희망 물품을 바로 구매하기 보다는 몇 개의 물품들을 모아서 구매하는 행태가 일반적이다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰의 경우 단 하나의 물품만을 포함하고 있는 주문이 전체 주문의 절반 이상을 차지한다. 따라서 온라인 쇼핑몰 데이터의 장바구니 분석에 전통적 데이터마이닝 기법을 그대로 적용할 경우, Null Transaction의 수가 지나치게 많음으로 인해 합리적 수준의 지지도(Support)를 만족시키는 규칙을 찾는 것이 매우 어렵게 된다. 이러한 이유로 온라인 데이터를 사용한 많은 연구는 동시성 기준을 여러 방법으로 확장하여 사용하였는데, 이들 동시성 기준은 명확한 근거나 합의 없이 연구자의 상황에 따라 임의로 선택된 측면이 있다. 따라서 본 연구에서는 온라인 마켓 분석에 적용되는 구매의 동시성 기준을 정확도 측면에서 평가함으로써, 구매의 동시성 기준 선정을 위한 근거를 제시하고자 한다. 또한 동시성 기준의 정확도가 고객의 평균 구매간격에 따라 상이하게 나타나는 것을 파악하여, 향후 고객의 특성에 따른 차별화된 추천 시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 대형 인터넷 쇼핑몰의 최근 2년간 실제 거래 내역을 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 단골 고객의 구매 추천을 위한 분석의 경우 추천 범위와 분석 데이터의 동시성 기준을 맞추어 연관규칙을 도출하는 것이 바람직하며, 비단골 고객의 경우 대부분의 추천 범위에 대해서 분석 데이터의 동시성 기준을 비교적 길게 설정하여 연관규칙을 도출하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
인터넷의 대중화와 더불어 전자상거래에 대한 관심과 중요성이 더욱 증대되고 있다. 전자상거래에서 보다 많은 고객들을 유치하기 위해서는 거래의 안정성 보장, 시스템의 사용 편의성, 다양한 물품의 제공, 저렴한 가격 등과 함께 차별화된 고객 서비스 전략이 필요하다. 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하고자 한다. 본 논문에서는 고객이 전자상거래 쇼핑몰을 방문시 고객별로 관리되는 선호도를 활용하여 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공한다. 퍼지논리를 이용하여 제품군간에 근접도를 반영함으로서 사용자에게 보다 좋은 상품 정보를 제공하는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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