오늘날 정보기술의 발달로 인해 기업들은 가상공간에 시장을 형성하여 전자적으로 거래를 하고 있다. 한편 거래에서 가장 중요한 과정은 협상이라고 할 수 있다. 따라서 현재의 거래환경과 새로운 거래환경을 지원하기 위한 전자상거래시스템에서의 협상기능은 매우 중요한 부분으로 생각된다. 이에 본 논문에서는 중소제조업을 대상으로 구매자와 판매자간의 협상과정을 지원하기 위한 에이전트의 구축방안을 판매자 측면에서 제시하고자 한다. 제조업체의 생산능력 한계로 인해 접수된 주문의 납기일을 준수할 수 없을 경우 제조업체는 구매자에게 납기일을 연장해 줄 것을 요청하게 되며 구매자는 가격을 낮추어 줄 것을 요구하게 된다. 납기일 정보를 얻기 위해 본 논문의 협상 에이전트는 일정계획 에이전트와 협력하고 있으며 협상 대상자가 다수일 경우에도 다자간 협상을 수행할 수 있도록 하였다.
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.
공간정보기술과 스마트폰의 발전으로 인하여 위치를 기반으로 하는 인간생활이 획기적으로 향상되고 있다. 공간정보 및 지리정보는 여러 분야에서 활용되고 있으며, 특히 정보통신기술(IT)과 접목하여 다양한 콘텐츠와 실생활에 편리한 서비스를 제공하고 있다. 최근 공간정보기술은 단순히 위치와 속성데이터를 획득하고 제공하는 수준에서 벗어나 사용자가 의사결정에 필요한 정보와 지식을 체계적으로 생성하고 이를 서비스할 수 있는 기능을 포함하고 있다. 특히 생활 지리정보의 요구분야가 확대되면서, 실내공간의 다양한 응용분야가 창출되고 있다. 본 논문은 실내공간에서 행하지는 상품 구매활동에 요구되는 의사결정을 지원하기 위하여 공간정보기술을 활용하는 것이 목적이다. 연구의 주요 내용은 상품의 유용한 정보를 포함하는 상품 데이터베이스 구축, 상품 구매의 최적 이동경로 결정 및 구매시간 예측, 구매상품 자동기록 및 분석이다. 특히 식품에 대한 영양성분을 분석할 수 있는 기능을 제공함으로써 식생활 개선과 웰빙을 추구할 수 있으며, 소비성향을 분석하여 과소비 및 충동구매를 방지하여 경제적이고 효율적인 소비생활에 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
주문생산 기업은 공급체인망의 협력적 관계에 있는 협력공급자로 부터 안정적으로 부품을 조달받거나, B2B 조달시장에서 다수 입찰공급자의 가격경쟁을 통하여 부품를 구매한다. 그런데 하나의 제품이 다수 부품으로 구성된 경우, 부품조달은 한가지 방법에만 의존하기는 힘들다. 또한 한 제품을 구성하는 부품들은 서로 일정 비율로 사용되는데 공급자들의 자원 한계로 인해 부품조달에 원활하지 못할 때, 부품들은 서로 납품량에 영향을 미친다. 이 경우, 협력공급자와 입찰공급자들을 동시에 고려하여 협력공급자의 납품수량과 입찰공급자의 낙찰 및 납품수량을 결정하는 효율적인 최적공급자 선정방법이 필요하다. 이에 본 연구는 주문생산 기업이 부품조달을 위한 최적공급자 선정을 위해 최대이윤을 목적으로 하면서 협력적 요인, 경쟁적 요인, 통합요인의 구매조건을 만족하는 협력공급자 기반의 입찰공급자 낙찰을 위한 최적화 통합모형을 제안한다.
전자상거래가 급속히 성장함에 따라 인터넷 상에서 인간을 대신하여 작업을 수행하는 에이전트가 활발히 사용되고 있다. 그러나, 현존하는 대부분의 전자상거래 에이전트들은 몇 가지 문제점을 가지고 있다. 그들은 구매자의 의사결정 행위 및 판매자의 정보 제공 활동을 완전히 지원하지 못하고 있다. 또한 이동 컴퓨팅 (mobile computing) 환경에도 적합하지 않다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점들을 시정한, 개념적 프레임워크에 의거하여 개발된 다중-이동 에이전트 시스템 (MMAS: Multi-Mobile Agents System)을 소개한다. Tokyo IBM외 ASDK(Aglets Software Development Kit)을 사용하여 호텔 예약 분야에 대해 개발된 본 시스템은 상호 작용을 하는 구매자 측 에이전트와 사용자 측 에이전트로 구성되어 있다; 구매자 측 에이전트는 정보를 수집하고 다기준 의사결정 방법을 활용하여 이를 분석함으로써 구매자의 구매 의사결정을 도와주며, 판매자 측 에이전트는 판매자를 대신하여 데이터베이스를 관리하고 실시간 정보를 구매자 측 에이전트에게 제공한다. 본 시스템에서는 다중의 에이전트들이 효율성을 증대시키기 위하여 동시에 분담된 업무를 수행한다. 본 시스템은 위탁받은 작업이 끝나면 사용자들에게 이를 통지를 해주기 때문에 사용자들은 시스템과의 연결을 지속하고 있을 필요가 없다.
본 연구는 재고 과부족 경험을 주문에 반영하고자 하는 구매자의 행동적 경향이 공급사슬의 성과에 미치는 영향에 대해 고찰하였다. 이를 위해 한국의 대표적인 소매점 몇 곳의 경영자와의 인터뷰 결과를 토대로 시스템 다이나믹스 시뮬레이션 기법을 사용하여 분석을 수행하였다. 공급사슬 전체 이익, 판매자 이익, 구매자 이익, 주문량, 판매량, 재고초과, 재고부족 등 다양한 공급사슬 성과 변수에 대한 분석 결과 서로 다른 공급 계약은 서로 다른 공급사슬의 성과를 가져왔다. 또한, 구매자의 행동적 요소는 공급계약의 성과에 중요한 영향을 미치고 있었다. 본 연구의 결과를 토대로 공급계약은 공급사슬 참여자들의 행동적 특성을 충분히 반영하여 수립되어야 함을 알 수 있다.
본 논문은 엣지컴퓨팅 환경에서 딥러닝기반 추천모델을 이용한 지능형 디지털 사이니지 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 서버와 엣지로 구성되어 있다. 서버는 데이터를 관리하고, 광고추천 모델을 학습시키며, 엣지는 학습된 광고추천 모델을 이용하여 실시간으로 광고될 상품을 결정한다. 광고추천 모델은 상품을 선별하는 단계와 구매확률을 예측하는 단계로 구성되어 있다. 선별단계에서는 DNN에 벡터화된 사용자 기본정보와 상품 메타데이터를 입력하여 구매할 만한 상품을 도출한다. 최종적으로 군집의 예측된 구매확률을 이용하여 가장 적합한 광고를 선정한다. 제안하는 시스템은 서버와 통신하지 않고 엣지에서 학습된 모델로 광고를 결정한다. 이를 다수의 사용자에게 즉각적인 반응을 필요로 하는 디지털 사이니지에 적용했다.
기존 전자상거래 플랫폼과 컨텐츠는 데이터의 확장 및 통합이 고려되지 않은 HTML을 중심으로 한 표현 기반 기술로 되어 있고, 각 사이트별로 상품 정보에 대한 분류체계가 상이하여 구매자들이 상품별 비교와 검색에 있어서 많은 시간을 낭비하는 등 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 전자상거래 사이트들 간의 효율적인 정보 공유의 필요성이 제기 되고 있다. 또한 정보의 공유가 어려운 기술로 인하여 판매자와 구매자들의 다양한 요구를 만족시키지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최근 차세대 웹기술로 각광받고 있는 시맨틱 웹 기반 기술인 RDF/RDFS를 이용하여 기존의 상점에 제시된 상품정보를 Wrapper 기술을 이용하여 필요한 정보만을 추출한 뒤, 이것을 기반으로 RDF 트리플과 문서로 생성한다. 상품 정보에 대한 온톨로지를 설계한 뒤 이를 Web Ontology Language (OWL)를 사용하여 상품 지식 기반 온톨로지를 구축하고, 이를 RDF 트리플과 문서와의 분석과 매칭을 통하여 이종의 상점에 표현된 상품들을 실시간으로 비교 검색하고 동적으로 상품에 대한 지식 기반 온톨로지를 생성하는 웹 온톨로지 시스템을 설계 제안하였다.
개인의 경험을 통해 얻어지는 외부의 물리적 자극에 대한 복합적인 감성을 측정.분석하여 공학적으로 처리함으로서 인간이 보다 편리하고 안락한 생활을 영위하도록 하는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 인간의 오감 즉 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각 중 소비자의 구매 욕구에 많은 영향을 주는 시각(색)에 따른 감성상태의 패턴을 분류하기 위해 색채 심리를 다치오토마타 모델을 이용하여 입력 이벤트와 상태 사이의 관계를 활용하여 감성을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 인간의 심리 상태를 학습할 수 있도록 오토마타의 입력 값(색)에 따른 상태(감성상태)의 변화를 신경망 모델로 구현함으로서 색채에 대한 감성을 처리하였다.
전통적인 고객관계관리 연구는 특정 시점에서 고객관계관리에 중점을 두어 연구되었다. 정적인 고객관계관리와 고객 행동에 관한 지식은 마케팅 관리자가 제한된 마케팅 자원을 이익의 극대화를 위해 사용할 수 있게 해주었다. 그러나 시간이 경과하게 되면 이러한 정적인 지식은 쓸모가 없어지게 된다. 그러므로 고객관계관리는 고객의 동적 특성을 반영해야 한다. 과거 고객의 구매 행위를 관찰하여 현재 또는 미래 시장의 고객을 세분화하여 구분된 고객 군집에 대해 서로 다른 마케팅 전략을 사용할 수 있다. 고객의 구매행동을 근간으로 한 고객관계관리는 수십 년 전부터 연구되어왔지만 동적인 고객관계관리에 대한 연구는 최근에 들어 활발하게 진행되고 있다. 본 논문은 인터넷 상점의 고객 데이터로부터 추출된 지식과 시간 경과에 따른 고객 행동 패턴의 분석을 위해 데이터마이닝과 모니터링 에이전트 시스템(MAS)을 이용하며, 이를 통해 동적인 고객관계관리 모델을 제시한다. 이 모델은 고객 이력 경로에 대한 예측과 고객에게 나타나는 집단 이력경로의, 분석, 그리고 시간 경과에 따른 고객 군집의 변화에 대한 분석, 그에 따른 마케팅 전략 도출을 포함한다. 이 모델의 제안은 많은 온라인 소매상이 직면할 수 있는 경영상의 문제를 해결하는데 유용할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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