웹 마이닝은 e-Business 환경하에서 존재하는 대량의 웹 데이터에 데이터 마이닝 기법을 적용하여 유용하고 이해 가능한 정보를 추출해내는 과정을 의미하는데, 성공적인 e-Business전개를 위한 핵심적인 기술이다. 본 논문은 인공지능 기법에 기반한 웹마이닝 기술을 활용하여 e-Business상의 온라인 고객의 특성을 분석할 수 있는 data visualization system과 구매 판매 예측시스템의 효과적인 구조와 핵심적인 분석절차를 제안하였다.
오늘날 B2B 전자상거래의 폭발적인 성장과 더불어 SCM상에서 e-Procurement의 중요성이 부각되고 있다. 그 중에서 다수의 구매자와 공급자가 참여하여 다양한 형태의 상거래를 수행하는 3자 관리 모델은 점차 시장이 확대되어 e-Procurement의 핵심요소로 여겨지고 있다. 하지만 현재의 e-Procurement의 3자 관리 모델은 방대한 제품 정보 중에서 구매자가 원하는 제품을 정확히 검색할 수 있는 기능이 미비하고 구매 물량에 따른 할인 가격과 공급자의 배송 정책을 고려한 납기일을 실시간으로 구매자에게 제공해 줄 수 있는 기능이 미흡한 실정이다. 또한 구매 프로세스의 주요 기능인 공급자의 선택에 있어 공급자에 대한 신뢰성이 결여되어 구매자의 비즈니스 요구사항을 채워주지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 e-Procurement의 3자 관리 모델의 문제점을 해결하고 발전시키기 위해 (1)구매자의 제품 검색 시 시맨틱 웹을 이용한 카테고리 기반 검색 기법과 (2)비즈니스 룰과 웹서비스 기반으로 공급자의 가격 정책, 배송 정책에 따른 납기일을 고려한 검색, (3)구매자와 공급자의 단일 거래에 대한 서비스 품질을 측정하여 구매자에게 공급자의 신뢰성을 보장하는 제품 추천 e-Procurement 시스템을 제안한다.
새로운 기술의 도입으로 바라보았을 때 인터넷이라는 기술은 기존에 가능하기 못하였던 다양한 비즈니스 모델의 출현을 가능하게 하여 주었다. 향후에는 지능형 에이전트라는 새로운 기술로 인하여 현재의 비즈니스 모델이 어떻게 새로운 기회를 찾게 될 수 있는지 파악하는 것은 관련 사업담당자들에게 의미 있는 일이라 사료된다. 본 논문에서는 지능형 에이전트 기술을 기존의 속성 기준의 분류를 지양하고 비즈니스 모델 관점에서 핵심역량, 사용주체, 사용공간, 수익원천의 기준으로 분류하고 대표적인 비즈니스 모델인 경매모델, P2P 모델, 전자몰 모델등에서의 구매자 혹은 판매자가 이러한 지능형 에이전트 기술을 보유하였을 경우에 가능한 시나리오와 도식화된 모델을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 오라클사의 전자상거래용 패키지인 ICS를 기반으로 지능형 인터넷 쇼핑몰을 설계 하고 구현하였다. 본 쇼핑몰은 고객들의 접속 기록과 상품 구매 기록을 데이터마이닝 기법에 의해 통계적으로 분석하여 상품에 대한 인기도에 따라 상품 진열을 자동적으로 구성할 수 있는 지능형 쇼핑몰이다. 본 시스템을 동하여 쇼핑몰 관리자의 주관적인 판단에 의해 수 작업으로 이루어지는 기존 쇼핑몰 관리 업무를 자동화할 수 있다. 또한 최근에 급격하게 증가하고 있는 전자상거래 시장에서 경쟁력을 강화할 수 있는 새로운 형태의 마케팅 기법을 제시하였다.
현재 전자상거래는 관련기술의 발달로 인해 세계적으로 빠르게 확산되고 그 규모 또한 커지고 있는데 전자상거래는 단순히 구매행위만을 의미하는 것이 아니고 상거래와 관련된 문서교환, 교섭 등의 일련의 모든 행위를 포함하는 개념으로 최근 이 전자상거래를 CALS와 연관하여 CALS/EC라고 부르기도 한다. 우리군에서도 국방조달본부 등에서 CALS/EC 체계의 구축을 위한 사업이 추진되고 있는데, 이러한 체계가 이루어진다하더라도 많은 문서량과 관련업체로 인해 사용자가 업무를 수행하는데 많은 어려움이 있을 것이다. 따라서, 전자상거래의 여러 기술요소들에 부가하여, 최근 크게 주목을 받고 있는 에이전트기술을 이용해 사용자의 비전문성을 극복하고 편리성을 제공해줄 수 있도록 국방조달업무중 공고, 입찰, 계, 구매, 지불 업무를 위한 국방 군수 조달 전자상거래용 지능형 멀티에이전트 시스템 설계에 대해 연구하였다.
첨단기술 분야의 발전 및 기술개발 촉진을 위해서는 개발된 기술의 기업간 이전거래활동이 활발히 이루어져 기술의 상업화와 고도화가 촉진되어야 한다. 이를 위해서는 기술중개기관이나 거래소와 같은 제도적 기반을 갖추는 것뿐만 아니라 특정 기술이 가지는 가치를 중립적 관점에서 평가할 수 있는 방법론의 개발이 요구된다. 기술 구매자와 기술 판매자 사이의 가격협상을 위해서는 특정 기술이 보유한 중립적이고 객관적인 가치가 우선적으로 제시되어야 하기 때문이다. 본 논문은 기술이전거래 촉진을 위한 기술가치평가 모형의 개발과 평가모형에 따른 평가과정을 지원하는 기술가치평가시스템의 개발을 목적으로 차고 있다. 기술가치평가시스템은 웹 기반으로 개발되어, 관심 있는 사용자는 웹 브라우저를 통해 기술적 가치를 실시간으로 신속하고 효율적으로 평가할 수 있도록 구현되어 있다.
본 논문에서는 분신과 지능형 쇼핑에이전트에 입각한 새로운 개념의 가상현실 인터넷 쇼핑몰을 제안한다. 특히 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰은 기존의 쇼핑몰과는 달리 전체적인 설계를 웹에 기초한 의사결정지원시스템 즉 웹 DSS 개념에 기초하고 있다 일반적으로 전통적인 DSS의 경우 모델 데이터 그리고 사용자 인터페이스를 기본 구성요소로하고 있는데 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰은 모델로서는 지능형 쇼핑에이전트를 데이터로서는 각종 제품 정보 및 상용자 기호를 사용자 인터페이서로서는 분신(Avatar) 및 웹 환경을 전제로 한다. 특히 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰의 모든 의사결정지원과정은 웹 DSS 개념에 기초한다. 또한 소비자들의 흥미성과 몰입감 증대를 위하여 전체적인 환경을 가상현실로 하였다 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰인 VRISA의 특징을 요약하면 우선 라이프스타일 에이전트와 선호속성 에이전트를 가지고 있어서 이를 기초로 하여 소비자의 라이프스타일 확인 및 선호속성을 파악할 수가 있으며 또한 해당 라이프스타일 및 선호속성에 맞는 제품을 추천할 수도 있다 이같은 에이전트의 작동결과는 분신으로 반영되어 해당 분신이 적절한 제품을 소비자에게 추천할 수 있으며 모든 제품추천환경 및 분신의 작동환경은 가상현실 환경으로 구축되어 있어서 소비자들의 흥미성과 몰입감을 증대시킬 수가 있다. 이는 소비자들의 구매의도 향상에 크게 기여할 수가 있다.
최근 마케팅 업계의 동향을 보면 기존 고객 유지에 대한 필요성을 중요시하면서, 타깃 마케팅의 개념에 의한 고객집단의 세분화된 분류와 각각의 세분화된 고객집단에 대한 차별적인 대응이 요구되고 있다. 본 논문에서는 신경망과 연관규칙의 Cumulate 알고리즘을 이용하여 고객집단을 분류하고 고객집단간의 구매패턴을 분류하는 시스템을 구현하였다. 실제 특정 두 집단간의 연관규칙을 조사한 결과 서로 간에 비슷한 연관규칙이 있음을 알 수 있었고, 마케팅 의사결정을 위해 우량/일반 고객집단으로 분류해야 할 필요성이 있음을 밝혔다. 따라서 고객집단의 분류에 있어 예측율의 정확성을 높임으로써 차별적인 마케팅의 효율을 극대화 할 수 있음을 보였다.
인터넷과 정보기술의 발전은 이제까지 큰 연관성을 가지지 못하던 생산업체와 소비자를 연결하는 다양한 접점을 제공하고 있다. 이러한 소비자와의 접점의 확대는 생산업체가 소비자의 요구를 직접적으로 확인하고 상품의 변경이나 개발에 반영할 수 있는 기회를 마련하였지만 생산업체가 소비자의 요구를 받아 생산에 반영시키기 위한 연구는 미흡한 실정이다 본 연구는 제품을 생산하기 위해 다양한 공급자로부터 부품이나 원자재를 공급받아야 하는 구매자의 입장과 공급자의 입장을 동시에 고려한 공급자 평가방법에 관한 것이다. 제품을 구매하는 고객의 요구를 기반으로 평가항목을 구성하여 구매자는 최적의 공급자를 선택할 수 있고 공급자는 경쟁력 강화의 기회를 제공하도록 설계하였다.
본 논문은 고객의 온라인 행동 정보와 구매 기록을 활용하여 기존의 추천 시스템이 갖는 데이터 희소성의 문제와 콜드 스타트 문제를 해결하고자 VAE 기반 추천 시스템을 제시하였다. 고객의 구매 기록을 임베딩하고 차원 축소하여 단일 변수로 생성하였으며, 온라인 행동 정보를 활용하여 학습을 통해 고객의 잠재 요인을 추출하는데 Variational Autoencoders를 적용하였다. VAE 기반 추천 시스템은 총 12개의 고객의 특성 변수에 VAE를 적용하여 저차원의 벡터를 생성한 뒤 이를 통해 유사 사용자를 찾은 다음, 유사 사용자들이 구매했던 상품들을 고객에게 추천한다. 이렇게 추천한 상품들의 점수를 매겨 nDCG로 성능을 평가하였다. 실험 결과 구매 기록 변수 그리고 온라인 행동 로그 변수를 활용한 VAE 기반의 추천시스템이 SVD 기반의 추천 시스템보다 성능이 좋다는 것을 알 수 있었다. 따라서 고객의 온라인 행동 로그 및 구매 기록을 사용하여 상품을 추천하면 정보 수집에 발생하는 비용과 시간을 줄일 수 있을 뿐만이 아니라 기존 추천 시스템보다 더욱 효율적으로 상품을 추천할 수 있다는 것을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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