인터넷은 이미 생활의 한 부분이 되었으며 그 중에서 인터넷을 통한 전자상거래가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 전자상거래는 판매자가 일방적으로 제시하는 조건(가격)에 구매자는 단순히 거래를 하거나, 제시된 조건을 비교하여 보다 더 좋은 조건을 찾는 수준에 머물러 있으나 향후 전자상거래는 어느 한쪽의 일방적 제시가 아닌 서로의 이익을 최대화 할 수 있는 협상(negotiation)이 필수적이다. 본 논문은 시간제약 환경에서 다중속성을 이용한 협상 모델을 제안하며, 협상에서 고려되는 다중 속성들에 대해 각 에이전트들의 속성 값 변경과 서로의 제안 값 선택 전략을 제시하게 되고, 동일한 형태의 협상 메커니즘별로 두 에이전트간의 협상을 통해 제안한 협상 모델을 평가 한다.
본 논문에서는 국제통상 협상에서 마키아밸리즘, 이상주의, 기회주의 등의 개인적 특성과 법률시스템, 조직의 목표 등 환경적 요인 등이 비윤리적 협상행위에 대한 결정요인으로서 영향을 미치는지에 대한 여부를 실증분석 하였다. 분석결과에 의하면 마키아밸리즘과 이상주의는 부적절한 정보수집과 같은 비윤리적 협상전략과 관련이 있는 반면에 기회주의는 영향이 없는 것으로 확인되었으며, 엄격한 법집행이 전제되지 않은 현행 법률 시스템 하에서는 비윤리적 협상전술을 사용하려는 의도가 높게 나타났으나, 조직의 목표 달성을 위해 비윤리적 협상전술 사용하려는 의도를 낮게 나타난 것이 특징이다. 따라서 국제 협상시 상대방의 비윤리적 협상전술 사용을 억제하고 비윤리적 협상위험을 줄이기 위해서는 상대방 국가 협상자의 협상행위 특징을 파악하고, 양쪽 문화에 익숙한 협상 자문사를 고용하는 것이 보다 안전한 협상이득을 얻을 수 있는 방안이라 사료된다.
본 논문에서는 상거래에 참여한 구매자와 판매자가 협상을 통하여 서로의 이익을 보장하면서 합의를 도출 할 수 있는 협상 에이전트 시스템을 제안하였다. 제안 시스템은 기존의 협상 에이전트 시스템에 기계 학습을 적용함으로써, 학습 에이전트의 도입이 협상의 효율성에 어떤 영향을 미치는지 고찰하고자 하였다. 구매자 및 판매자 에이전트는 상품의 다중 속성을 고려하여 협상을 수행하며, 구매자와 판매자의 이익은 Multi-Attribute Utility Theory를 이용하여 표현하였다. 본 연구에서 제시된 학습 가능한 협상 에이전트는 Faratin이 제안한 협상 시스템의 제안 생성(counter offer) 과정에 인공신경망을 통한 점진적 학습 기업을 추가함으로써 협상의 효율성을 증가시키는데 목적이 있다. 점진적 학습기법을 이용한 협상 에이전트 시스템의 경우, 동일한 협상 조건 하에서 상대방 제안과의 유사도(similarity)를 바탕으로 제안을 생성하는 기존의 다른 협상 에이전트 시스템과 비교하였을 때 좋은 협상 결과를 보여 주었으며, 협상 수행시간에 있어서는 매우 빠른 성능을 보여주었다. 따라서 협상 결과 및 협상 수행 시간을 동시에 고려하였을 때 기존의 협상 시스템에 비하여 효율적인 협상 능력을 보여 주었다.
최근에 휴대 단말기를 이용한 무선 인터넷이 급속도로 발전하고 있으며, 이에 기업의 전자상거래 환경도 무선 인터넷 환경으로 옮겨가고 있는 추세이며, 또한 그 응용 범위를 넓히기 위한 연구들도 많이 수행되고 있다. 그러한 연구 중 사용자의 편의성 및 경제성을 제공하기 위한 연구로서 무선 환경 하에서의 이동 에이전트를 이용한 자동협상 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 그러나 좁은 대역폭과 휴대 단말기의 제한된 자원과 같은 무선 단말기의 특성 때문에 기존의 에이전트를 기반으로 하는 자동 협상 시스템을 무선 환경 하에서 적용하여 사용하는 데는 많은 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 기존의 에이전트 기반 협상 시스템을 무선 환경 하에서 협상을 수행할 수 있도록 확장한 ENS(Extended Negotiation System 을 제안한다. 본 논문에서 제시한 ENS은 기존의 협상 전략을 포함하여 무선 환경 하에서 이용할 수 있도록 하였으며, 무선 환경의 구매자가 무선 단말기를 장시간 이용함으로써 부담해야 하는 경제적, 시간적 비용을 감소시키기 위하여 좀 더 효율적으로 자동 협상을 수행하는 구매 에이전트를 설계, 구현하였다. 또한 본 논문에서 제안한 협상 엔진은 협상을 수행하는데 핵심적이 역할을 수행하며, 빠른 시간 내에 제안을 생성하고, 탐색 공간을 축소함으로써 좀더 효율적으로 협상을 수행하도록 인공 지능 분야의 여러 문제들에 대해 그 효율성이 증명된 CSP 기법을 사용한다.
공급사슬의 구성문제는 주문의 동적환경를 고려하여 전체 관점에서 스케줄링되어야 한다. 이러한 공급사슬구성문제를 본 연구에서는 에이전트 협상 방법론을 통해 해결하고자 한다. 에이전트 협상은 공급사슬망을 경쟁적 관계로 이해하고 개별목적을 가진 구성원 에이전트간의 협상과정을 통해 재스케줄링이 발생되어 공급사슬을 구성하게된다. 지금까지의 연구는 공급사슬 상에서 수직적 통합(vertical integration)을 중심으로 조직의 유연적 조정에 초점이 맞추어졌다. 그러나 본 문제에서는 구매자로부터 주문을 받기 위해 경쟁적 관계에 놓인 제조자가 도급계약(sub-contract)이 허용되는 환경에서 협력적 관계를 통해 개별적 이익을 최대화하는 동시에 공급사슬 전체의 관점에서도 비용 최적화를 이룰 수 있는 제조자 협상방법론을 제안하였다. 본 협상방법론을 통해 수평적 관계에 놓인 경쟁업체들의 협력적 관계 및 전략적 제휴의 중요성을 살펴볼 수 있다.
본 협회에서는 지난 6월19일 서울대학교 문화관 중 강당에서 한.미 FTA협상과 관련 하여 양봉산업의 중요성과 화분매개로 인한 농업.농촌에 미치는 영향 등을 대내.외에 알리기 위해 금번 심포지엄을 개최하게 되었다. 이날 350여명의 양봉인들이 참석한 가운데 개최된 심포지엄자리에서 본 협 전기현 회장은 심포지엄의 개최 취지와 양봉산업의 현 실태 및 한.미 FTA협상과 관련된 내용 등을 역설했다. 특히 바쁜 여름철 봉군관리에도 불구하고 참석해주신 양봉여러분께 감사 말을 아끼지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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