Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.359-360
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2013
본 논문에서는 기존의 쿠폰의 사용자 편의성을 극대화하기 위하여, NFC를 기반으로 하는 모바일 쿠폰 추천 시스템을 제안한다. 기존의 쿠폰은 사용자에게 무작위로 정보를 제공하고, 종이 쿠폰의 경우 분실의 가성능과 여러 장을 소지해야 하는 단점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 NFC기반으로 사용자에게 마일리지를 판매자의 홍보 수단으로 제공하는 한편 이를 이용해 얻어지는 판매자들의 매장 이용 현황의 유사도를 분석하여, 비슷한 유사도를 보이는 사용자를 기반으로 판매자의 매장의 쿠폰을 추천하는 쿠폰 추천 시스템을 구현하였다
In a buyer seller transaction process, "value for money" is one of the most important criteria for a buyer's purchasing decision. The terms "value" and "money" represent a composite measure of what a buyer receives from goods and/or services and a measure of what he/she pays for them, respectively. The purpose of this paper is to help buyers select the best seller in terms of value for money. We suggest DEA models for buyer seller transactions and apply them to the case of an Internet comparison shopping site in Korea. We expect our DEA models to provide valuable information for rational buyers who want to pay the least price for high quality products/services. Moreover, we expect that our models can help sellers be more competitive by showing them how to attract buyers.
In a buyer-seller transaction process, 'value for money,' a measure of quality-price-ratio, is one of the most important criteria for buyers' purchasing decisions. The purpose of this paper is to suggest a method which helps online shoppers choose the best of several sellers offering homogeneous goods. We suggest FDH (free disposal hull) model, an applied model of data envelopment analysis (DEA), for online buyer-seller transactions and verify it with the data from an Internet comparison shopping site. For this purpose, we analyze consumer choice behaviors by examining how consumers respond to different sale conditions such as price, brand, or delivery time. Then, we implement a seller recommendation system to support buyers' purchasing decisions. We expect our FDH model to provide valuable information for rational buyers who want to pay the least price for high quality products/services and to be used in implementing automated evaluation processes in micro transactions. Moreover, we expect that our results can be utilized for sellers' benchmarking strategies which help sellers be more competitive by showing them how to attract buyers.
최근에는 다양한 에이전트를 전자상거래시스템에 적용함으로써 전자상거래를 보다 활성화시키려는 연구가 늘어나고 있다. 그러나 현재의 에이전트 연구들은 주로 구매자의 선호도에 따른 물품을 추천하는데 있고, 판매 가격이 판매자의 실제 이윤에 미치는 영향을 파악하기 어려운 문제가 있었다 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 원가 회계 이론에 기반한 고저점법과 학습 곡선법을 비교·분석하고 원가를 보다 정확하게 산정하여 입찰가를 결정함으로써 판매자가 적정 이윤을 얻을 수 있도록 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각 원가 산정법을 적용한 에이전트의 성능 실험을 통해 성능이 좋은 원가 산정법을 알아내고, 이 에이전트를 활용할 수 있는 XML 기반의 공동구매시스템을 설계한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11c
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pp.1707-1710
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2003
최근에 전자상거래 시스템에 다양한 에이전트를 적용하여 전자상거래를 보다 활성화시키고 효율적으로 운영하려는 경향이 늘어나고 있다. 그러나 현재까지의 에이전트 연구는 판매자의 실제 이익보다는 구매자의 선호도에 따른 물품을 추천하는데 그 기능이 제한되어 있으며, 한 단계 더 나아가 가격과 이윤 문제를 다룬 연구가 있어도, 제시한 가격이 판매자의 이윤에 어느 정도 영향을 미치는지 파악하기 어려운 문제가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 원가 회계 이론에 기반한 여러 가지 원가 산정법 중 고저점법과 학습 곡선법의 비교 분석을 통하여 원가를 보다 정확히 산정하고, 판매자는 이를 반영하여 입찰가를 결정함으로써 적정 이윤을 얻을 수 있도록 한다. 또한, 판매자가 이윤을 높일수록 경매 유찰 가능성이 커지므로, 과거 낙찰 기록 데이터의 분석을 통해 판매자가 적정 낙찰율을 확보할 수 있도록 한다. 이를 위해 본 논문에서는 각 원가 산정법을 적용한 에이전트 성능 실험을 통해 적정 이윤을 보장하면서도 낙찰율을 향상시킬 수 있음을 연구한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.197-200
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2007
상품 판매장에서 많은 상품을 판매하기 위해서는 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등 매상에 영향을 미치는 다양한 요인을 파악할 필요가 있다. 또한 모바일 커머스 어플리케이션에서 각 구매자들이 구입할 상품을 효과적으로 찾을 수 있는 추천상품 서비스의 필요성도 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 다치 오토마타를 이용하여 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등을 파악함과 동시에 각 구매자들이 구입할 상품을 상황의 변화에 따라 효과적으로 추천할 수 있도록 지원하는 상황인식 기반 모바일 구매 서비스 모델을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.363-366
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2006
최근 전자 상거래가 증가하면서 인터넷 경매를 통하여 물품을 거래하는 경우가 확산되고 있다. 하나 기존 인터넷 경매 시스템들은 경매 물품의 경매 가격을 판매자의 결정에만 의존하고 있어서, 판매자가 물품의 경매 시작가격, 낙찰 예상가격, 즉시 구매가격 등을 정하는데 어려움을 가지고 있었다. 이를 해결하기 위하여 과거의 경매 기록을 데이터베이스로 구축하여 이를 통하여 판매자에게 경매 가격을 제시하는 방법이 제시되었다. 그러나 여기서는 경매 물품에 따라서 경매 가격에 중요한 영향을 미치는 속성 정보와 가중치 부여에 대한 기준이 제시되지 못하여 잘못된 정보 제공으로 경매 물품의 가격이 지나치게 낮게 결정되거나 높아서 유찰되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자, 과거의 경매 기록과 인터넷 전자상거래 사이트의 가격 정보로부터 경매 가격 결정 요인과 가중치를 추출하여, 사례 구조화 과정을 통하여 사례베이스로 구축하고, 이를 적용하여 적합한 경매 가격을 자동으로 생성하여 이를 판매자에게 추천하는 시스템을 구현한다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.300-309
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2005
오늘날 B2B 전자상거래의 폭발적인 성장과 더불어 온라인 상에서 다수의 구매자와 공급자가 참여하여 다양한 형태의 거래를 수행하는 B2B e-Marketplace의 중요성이 부각되고 있다. 하지만 현재 B2B e-Marketplace 상황은 front-end 부분의 단순한 키워드 기반의 제품 카탈로그 검색만 제공할 뿐, 공급자의 재고상황, 생산 일정 그리고 제품의 배송 및 구매자에 따른 판매자의 정책 및 전략 등의 back-end 부분을 고려하지 않고 있다. 따라서 B2B e-Marketplace에서 주문처리와 배송 과정을 효율적으로 처리하기 위해서는, back-end 부분에서 구매자가 요구하는 제품들에 대하여 공급자의 생산계획과 수요예측, 재고처리, 수송 및 고객관리 등에 관한 정책을 실시간으로 정확하게 반영하고 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 비즈니스 룰 시스템을 이용하여 공급자의 ATP와 CTP등의 생산계획과 비즈니스 정책을 실시간으로 반영하는 e-Marketplace 제품 추천 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 논문은 공급자에게는 생산계획의 안정화, 납기 준수 율 제고의 효과를 제공하며, 구매자에게는 납기일의 불확실성을 제거함으로써 안정된 생산 및 판매계획 수립을 제공한다
Commercial internet auction systems have been successfully used recently. In those systems, because auction prices of auction items are given by sellers only, the success bid rate can be decreased due to the large difference between the reserve price and the normal price. In this paper, we propose an agent that generates auction prices to sellers based on past auction data and item prices gathered from the web Through performance experiments, we show that the successful bid rate increases by preventing sellers from making unreasonable reserve prices. Using the pricing agent, we design and implement an XML-based auction system on the web.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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