• 경영정보학연구
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• 제8권1호
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• pp.181-201
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• 2006

오늘날 인터넷이 확산되어감에 따라, e-CRM에 대한 관심이 증대되고 있다. 그 중에서도 특히 '추천시스템'은 e-CRM의 여러 응용분야 중에서도 실무적으로 그리고 학문적으로 가장 활발하게 연구되고 있는 분야 중 하나다. 추천을 위한 여러가지 방법들 중에서, 지금까지 주류를 이뤄온 방법들은 협동 필터링(Collaborative Filtering) 기법과 내용 기반(Content-Based) 접근법이다. 그러나 이러한 기존 방법들은 몇 가지 태생적인 한계점으로 인해 고객의 구매 이력이 많지 않은 중소형 인터넷 쇼핑몰에 적용하기 어렵다는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 고객의 인구통계 및 구매정보에 2가지 데이터마이닝 기법들(연관 관계 기법과 분류 기법)을 적용하고, 이 결과를 조정 에이전트를 통해 결합하는 형태의 새로운 추천 시스템의 모형과 시스템 구조 체계를 제안한다. 제안된 연구 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 실제 사례에 적용한 웹 기반 프로토타입을 개발, 활용하였다. 프로토타입의 유용성을 실제 사용자들로부터 설문을 통해 조사해 본 결과, 본 연구에서 제안한 추천모형이 생성한 맞춤 정보가 사용자들에게 매우 유익하게 인지됨을 확인하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.131-146
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• 2004

전자상거래가 활성화되면서 멀티에이전트를 비롯한 다양한 에이전트 기법을 전자상거래에 적용하여 구매자와 판매자간의 매매를 지능적으로 수행시키는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 구매자와 판매자간의 매매 프로세스를 에이전트들이 수행하는 과정에서 에이전트의 지능적 능력이 부족하여 의사결정시 사용자의 개입을 요구하고 있다. 또한 사용자가 매매활동에서 중요하게 고려하는 항목들을 충분히 수용하지 못한 상태에서 서로 연결되는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 극복하는 매매 프로세스를 위한 멀티에이전트 기반의 비즈니스 모형을 제안한다. 제안된 모형에서는 기존의 특정 항목을 중심으로 한 중개의 단점을 극복하고 사용자의 다양하고 차별적인 요구사항들을 만족시키면서 최적의 중개가 이루어지도록 하기 위하여 중개 프로세스에 CSP 기법을 적용한다. 또한 매매후보 에이전트들이 서로의 의견을 조정하면서 매매계약을 체결하기 위하여 게임이론에서의 협상모형을 응용한 에이전트들의 자동 협상 메커니즘을 제안한다. 이러한 중개 프로세스의 최적화 및 자동 협상을 위하여 제안 된 모형에서는 에이전트들이 경쟁계층, 제약만족계층, 협상계층을 통과하면서 매매계약 활동을 수행하도록 한다 이 때 에이전트 간 통신을 위하여 본 모형에서는 자체적으로 정의한 메시지 기반 통신 프로토콜을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 제안한 모형을 기반으로 한 응용시스템들을 구현하고 다양한 실험 및 평가를 수행한다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제34권4호
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• pp.98-105
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• 2011

수리가능 제품은 가격 비싸고 중요성이 크면서 새 제품을 구매하기 어려운 부품을 의미하며, 항공기 또는 선박의 엔진 등을 들 수 있다. 수리가능 제품에 대하여 고장이 발생할 경우 가용성을 유지하기 위하여 즉지 교체하여야 하고, 교체된 부품은 수리에 들어가야 한다. 이러한 문제에 대한 통제 시스템은 시스템의 효율성을 결정하는 중요한 요소이기 때문에, 다양한 시스템 구성에 대하여 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 연구에서는 우선 중앙 수리기지와 여러 지역 수리기지를 대상으로 하고 있으며, 물류량의 변화에 따라 중앙 수리기지와 지역 수리기지 간의 효과적인 운영 방안을 고려하고 있다. 각 지역 수리기지는 수리 운영 능력이 제한되어 있는 것으로 가정하고 있으며, 한정된 수의 여분의 제품을 유지하고 있다. 중앙 수리기지는 여분을 제품을 보유하거나 유지하지 않고 오직 수리 작업만을 수행하고 있다. 유한 가동에 대한 효율적인 알고리즘은 이러한 상황에 대하여 운영 능력의 한계를 고려하면서 효율성을 최대화하기 위하여 개발되었다. 지역 수리기지에서는 제품의 고장이 발생하는 속도와 현재 보유한 제품 수량에 따라 효율성이 바뀌고, 시스템이 보유할 수 있는 재고량과 수리할 수 있는 능력의 한계가 제한되어 있다. 대기행렬이론에 기반하여 고장율과 수리율에 의한 비용 함수를 정의하고, 최적해를 구할 수 있는 IMES(지능형 다단물류 시스템)을 개발하였다. 총 예상 재고량에 의한 재고 비용과 품절 비용을 최소화함으로써 최적의 보유 재고수량을 찾아내고 실제로 사용자가 활용할 수 있는 시간 내에 해를 구할 수 있는 효율성을 갖춘 알고리듬을 개발하였다. 본 연구의 목적은 전체 시스템의 총비용을 최소화하는 것이며, 예제를 통하여 알고리듬을 묘사하고 수치예제를 통한 실험을 실시하여 제안 알고리듬이 정확하고 효율적임을 보였다. 제안된 알고리즘에 의하여 매우 정확하고 효율적인 계산 결과를 얻을 수 있었으며, 이 방법을 통해 신속하고 정확하게 많은 문제를 해결할 수 있을 것으로 생각된다.

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.155-175
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• 2003

전자상거래에서 협상은 가격이나 지불조건 등과 같은 협상이슈들에 대하여 구매자와 판매자간의 이익을 조정하면서 실제 계약을 체결하도록 하는 과정이다. 전자상거래에서 협상을 수행하는데 있어서 지능형 에이전트를 이용하고 휴대단말기를 사용함으로써 새로운 전자상거래 환경을 조성하는 것은 구매자와 판매자의 상행위를 더욱 편하고 효과적으로 수행하기 위함이다. 이를 위하여 기존의 전자상거래 환경에서 이용할 수 있는 협상 에이전트에 대한 연구를 더욱 발전시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 이러한 모바일 전자상거래 환경에서 에이전트가 효과적으로 협상을 수행할 수 있도록 CSP를 이용하여 협상을 모델 화하였고 휴대단말기에서 구매자의 요구사항과 선호도를 쉽게 얻을 수 있는 인터페이스를 구현하였으며 협상이슈들을 평가할 수 있는 다양한 평가함수와 제안에 대한 선택을 결정할 수 있는 효용함수를 이용하여 협상을 진행하였다. 또한 제안의 생성은 고려하는 협상이슈가 많고 협상 이슈 값의 범위가 크다면 에이전트가 탐색해야할 탐색공간도 지수적으로 커지게 된다. 이러한 에이전트의 탐색 문제를 개선하기 위하여 CSP기술에서 제시하는 방법을 적용하여 에이전트의 성능을 향상시킨다. 이를 통해 구매자와 판매자간의 이익을 조정하기 위하여 쌍방이 제안을 생성하여 교환하면서 실제 계약까지 도달하도록 하였다. 또한 여러 협상이슈를 고려함으로써 협상초기에 협상 참가자들의 만족도 합보다는 협상 종료 후에 협상 참가자들의 만족도 합이 향상될 수 있음을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.23-38
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• 2012

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.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.140-148
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• 2002

컴퓨터를 통해 편리한 생활을 추구해온 인간들은 전자상거래 분야에서도 이러한 욕구를 충족시키기 위해 자동협상이라는 기능을 요구하게 되었다. 지능형 에이전트를 이용한 자동협상은 인간의 거래협상 업무의 부담을 많은 부분을 덜어주고 있어 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 활성화되고 있다 소비자간 전자상거래에서는 다수의 자동협상 에이전트 연구들이 경매시장에서의 자동협상에 초점을 맞추고 있는데 반해, 가격 이외의 여러 거래속성을 갖는 상품에 대한 제안기반 협상시장에서의 자동협상 에이전트에 관한 연구들이 최근에 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 소비자간 전자상거래에서 거래속성의 변화에 따라 개인의 효용가치의 차이를 이용한 다속성 상품의 제안기반 협상시장이 가져야할 특성에 대해 연구하고, 이를 기반으로 자동 거래협상을 수행에 필요한 거래속성 변화에 따른 소비자 개인의 선호체계를 표현하기 위한 방법을 개발하였다. 그리고 이러한 자동 거래협상을 공정하게 수행하기 위해 협상시장이 가져야할 특징과 프로토콜을 제안하고 시장운영 에이전트 시스템의 구조를 설계하였다. 마지막으로 이러한 분산형 시장구조를 갖는 제안기반의 협상시장에 참여하는 사용자 에이전트 시스템이 최적의 거래상대와 최적의 거래안을 찾기 위한 탐색방법을 구체적으로 개발하였다. 본 연구의 결과를 통하여 소비자간 전자상거래에서 구매자 뿐만 아니라 판매자도 협상결과에 따른 거래로 얻어지는 자신의 효용을 극대화할 수 있는 공정한 협상시장을 운영할 수 있을 뿐만 아니라 사용자들도 손쉽게 자신의 협상 선호체계를 쉽게 표현하고, 표현된 선호체계를 반영한 자동 거래협상을 수행할 수 있을 것 이다. 기존의 UN/EDIFACT표준을 사용하고 있는 EDI환경과 기존 VAN 방식의 EDI 중계 시스템과 연동되며, 향후 관세청의 XML/EDI 표준 시행을 미리 대비하는 선도연구로서 자리매김이 된다. 본 연구에서는 개발된 XML/EDI 통관시스템은 향후, 서비스의 최대 걸림돌이 되어왔던 값비싼 EDI 사용료의 부담에서 벗어날 수 있게 할 것이며, 저렴한 EDI구축/운영 비용으로 전자문서교환의 활성화와 XML이 인터넷 기반의 문서유통 표준으로 자리매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.315-320
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• 2020

신원인증은 오래전부터 사회에서 개인을 식별하고 그에 맞는 서비스 등을 제공하기 위해 사용되던 중요한 기술이다. 인터넷 인프라의 발전으로 사회의 많은 부분이 온라인 영역으로 전환되며 신원인증 기술 또한 온라인으로 확장되었다. 하지만 여전히 신원인증 기술은 정부와 같이 신뢰하는 제3의 기관에 전적으로 의존하고 있다는 한계가 있다. 중앙화된 신원관리체계는 서로 다른 신원관리체계를 운용하는 기관 사이의 신원인증 과정을 매우 복잡하게 만들고 비용·시간적으로도 매우 비효율적으로 만들고 있다. 특히 2020년 코로나 바이러스로 인한 마스크 품귀 사태에서 사용된 중복구매 방지 시스템의 구축과정에서 중앙화된 신원관리체계의 한계가 여실히 드러났다. 분산신원증명은 사용자 스스로 자신의 신원정보를 관리하는 방법으로 최근에는 블록체인기술을 사용한 분산신원증명 기술이 다수 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 중앙화된 신원관리체계의 한계를 분석하고 차후 코로나 바이러스와 같은 국가적인 비상상황에서 사용가능한 분산신원증명 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권5_6호
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• pp.579-586
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• 2003

에이전트는 동적인 환경과 상호 작용하고 자치성을 추구하기 때문에 전자상거래 적용 분야로 적합하다. 본 논문은 강화 학습을 이용한 전자상거래 에이전트를 제안한다. 에이전트가 지능적인 특성을 가지고 사람을 대신하여 전자상거래에서 거래의 실질적 객체로써 거래를 담당하도록 하기 위해 강화학습 알고리즘을 적용하였다. 이러한 접근방식의 타당성을 입증하기 위해 본 논문에서는 구매 에이전트와 판매 에이전트로 구분하고, 학습과 통신의 정도에 따라 단계적 특성을 부여하여 에이전트 프레임워크를 구현하였고 그 결과를 보인다. 본 논문은 학습 알고리즘에 기초한 전자상거래 에이전트의 디자인을 보이고, 이 에이전트들은 실제 전자상거래에서 거래 처리 역할의 가능성이 충분함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.353-356
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• 2003

인터넷 기반의 많은 응용이 문서중심의 컴퓨팅 모델로 전환되고 있다. 문서는 문서설계자의 의도를 함축하고 있으며 이는 업무처리 과정의 자동화에 적극적으로 활용될 수 있다. 이러한 무서의 본질 파악을 통해 본 논문에서는 문서를 실행 가능한 컴퓨터 프로그램의 시각으로 접근한다. 이를 위해 서식, 데이터, 규칙 그리고, 질의로 구성되는 능동문서 모델을 제시한다. 모델의 각 요소는 문서의 재사용성과 상호 운영성을 위해 XML로 일관되게 표현된다. 능동문서는 사용자 인터페이스를 제공하는 수동적인 역할뿐만 아니라 문서설계자가 의도하는 문서처리 절차와 업무규칙을 기계가 읽고 추론하여 처리할 수 있는 문서이다. 이를 통해 문서와 기계가 상호작용을 할 수 있으며 다른 응용 프로그램과 협력할 수도 있다. 이러한 능동문서의 적용 가능함을 보이기 위해 기업가거래(B2B) 시스템에서 구매주문 처리의 예를 보였다. 요컨대 본 논문에서 제시한 능동문서는 지식표현 및 처리기능이 내장되어 있는 바, 문서중심의 지능적인 응용프로그램 개발을 가속화하는 토대를 마련할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.175-195
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• 2005

사례기반추론(case-based reasoning)은 사례간 유사도를 평가하여 유사한 이웃사례를 찾아내고, 이웃사례의 결과를 이용하여 새로운 사례에 대한 예측결과를 생성하는 전통적인 인공지능기법 중 하나다. 이러한 사례기반추론이 최근 적용이 쉽고 간단하다는 장점과 모형의 갱신이 실시간으로 이루어진다는 점 등으로 인해, 온라인 환경에서의 고객관계관리를 위한 도구로 학계와 실무에서 주목을 받고 있다 하지만, 전통적인 사례기반추론의 경우, 타 인공지능기법에 비해 정확도가 상대적으로 크게 떨어진다는 점이 종종 문제점으로 제기되어 왔다. 이에, 본 연구에서는 사례기반추론의 성과를 획기적으로 개선하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘을 활용한 사례기반추론의 동시 최적화 모형을 제안하고자 한다. 본 연구가 제안하는 모형에서는 기존 연구에서 사례기반추론의 성과에 중대한 영향을 미치는 요소들로 제시된 바 있는 사례 특징변수의 상대적 가중치 선정(feature weighting)과 참조사례 선정(instance selection)을 유전자 알고리즘을 이용해 최적화함으로서, 사례간 유사도를 보다 정밀하게 도출하는 동시에 추론의 결과를 왜곡할 수 있는 오류사례의 영향을 최소화하고자 하였다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 국내 한 전문 인터넷 쇼핑몰의 구매예측모형 구축사례에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안모형이 지금까지 기존 연구에서 제안된 다른 사례기반추론 개선모형들은 물론, 로지스틱 회귀분석(LOGIT), 다중판별분석(MDA), 인공신경망(ANN), SVM 등 다른 인공지능 기법들에 비해서도 상대적으로 우수한 성과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.