• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.9 no.4
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• pp.19-36
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• 2004

This paper suggests a business process between the collaborative companies that want to extend globally sales and delivery service with restricted physical branches in their own areas. The companies integrate their business processes for sales and delivery services using a shared product taxonomy table. In order to perform the collaborative processes, they need the algorithm to exchange their own products. We suggest a similar product finding algorithm to compose the product taxonomy table that defines product relationships to exchange them between the companies. The main idea of the proposed algorithm is using a multi-attribute decision making (MADM) to find the utility values of products in a same product class of the companies. Based on the values we determine what products are similar. It helps the product manager to register the similar products into a same product sub-category. The companies then allow consumer to shop and purchase the products at their own residence site and deliver them or similar products to another sites.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2003.11a
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• pp.353-367
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• 2003

본 연구에서는 중소기업들이 중견기업으로 성장할 때까지 필요로 하는 경영, 자금, 기술, 마케팅, 물류 등 Total Solution 차원의 중소기업지원시스템 중 마케팅ㆍ유통과 관련 협력상거래(collaborative commerce)라는 개념을 도입하여 오프라인과 온라인이 결합되어 대전ㆍ충남 중소기업간의 협력, 제휴를 지원하고, 나아가 대기업, 학계, 벤처캐피탈들이 참여하여 교류할 수 있는 정보공유와 만남의 장을 제공함으로써, 협력상거래 포탈 사이트를 구축하기 위한 이론적 모형을 제시ㆍ구축하고자 한다. 협력상거래 포탈의 기술적 정의는 중소기업간에 인터넷을 통하여 마케팅ㆍ유통과 관련한 기업핵심정보와 비즈니스 프로세스를 공유함으로써 효율적인 협업 전자상거래를 가능하게 하는 모든 기술적 요소의 집합이라 할 수 있다. 협력상거래 포탈의 협업적 프레임워크 기능 요구사항은 \circled1Integration of product ＆ process information, \circled2Extensibility and flexibility of framework, \circled3Platform independence, \circled4Interdependence and modularity of services, \circled5Interoperability among services, \circled6Accessibility of legacy system(ERP, SCM, CRM) 등이다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.21 no.2 s.98
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• pp.107-119
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• 2006

전자 상거래의 증가에 따른 물적 흐름의 증가와 기업의 경쟁력 확보를 위한 물류비용 최소화는 이미 큰 이슈가 되었다. 또한 성공적인 비즈니스를 수행하기 위해 전통적인 기업프로세스에서 벗어나 기업간 경계를 뛰어 넘는 기업간의 물류업무에 대한 협업은 필수 요소가 되어가고 있다. 물류 처리의 효율성 향상과 기업간의 협업을 위해서는 개방형 정보 인프라를 통한 물적 흐름의 가시성과 즉시성이 확보되어야 하는데 이러한 것은 정보통신 기술을 이용한 다자간 협업 물류 기술로 해결할 수 있다. 하지만 전자상거래에 참여하는 상당수의 기업은 그 규모가 크지 않아 이러한 정보시스템을 구축하기가 쉽지만은 않은 상황이다. 본 기고에서는 다자간 협업 물류의 정의와 다자간협업 물류를 개발, 운영하고 있는 선진 물류사업자와 국내의 사례를 분석하여, 이후 관련 시스템 개발에 분석 및 비교 자료로 활용되고자 한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.9 no.1
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• pp.71-80
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• 2006

As e-commerce developing rapidly, it is becoming a research focus about how to find customer's behavior patterns and realize commerce intelligence by use of Web mining technology. One of the most successful and widely used technologies for building personalization and goods recommendation system is collaborating filtering. However, collaborative filtering have serious data sparsity problem. Traditional association rule does not consider user's interests or preferences to provide a user with specific personalized service.In this paper, we propose an goods recommendation system, which is integrated an collaborative filtering algorithm with item-to-item corelation and an improved Apriori algorithm. This system has user's interests or preferences ro provide a user with specific personalized service.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.1067-1069
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• 2013

전자상거래 시장의 급격한 성장에 따라 고객이 원하는 정보를 얻기 위해 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위한 방안으로 추천 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 추천 시스템에 일반적으로 가장 많이 쓰이는 것이 협업필터링 기법이다. 협업 필터링은 추천시스템 분야에서 가장 성공적인 기법으로 전자상거래 포털에서 가장 널리 이용되고 있다. 그러나 희박성, 확장성, 투명성 등의 문제점을 가진다. 본 논문에서는 프로파일링 기법을 사용해 협업필터링의 희박성 문제 해소 방안으로 개인성향을 이용하여, 보다 정확한 추천을 하여 온라인 서점에 적용할 수 있는 추천 시스템이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.299-304
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• 2006

최근 전자상거래 사이트에서는 각 고객에게 개별화된 서비스를 제공하기 위한 노력을 기울이고 있으며, 추천시스템은 이러한 개별화된 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하고 있다. 전자상거래 추천시스템에 대한 최근 연구 동향 중 하나는 고객의 탐색 및 행동 패턴 데이터를 이용하여 각 상품에 대한 선호도를 추정하고, 이를 바탕으로 한 추천시스템을 개발하는 것이다. 본 논문에서는 이와 같이 추정한 선호도 데이터에 차원 감소 기법을 적용한 추천시스템을 개발하였으며, 이를 기존의 협업적 필터링을 이용한 방법과 비교하였다. 실험용 전자상거래 사이트로부터 수집한 데이터를 바탕으로 두 방법을 비교하여, 추천 상품 수가 지나치게 크지 않을 때에는 차원 감소 기법을 이용한 방법의 성능이 협업적 필터링을 이용한 방법의 성능과 유사하거나 더 우수하다는 것을 보였다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.6 no.2
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• pp.147-156
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• 2003

Collaborative Filtering is a popular technology in electronic commerce, which adapt the opinions of entire communities to provide interesting products or personalized resources and items. It has been applied to many kinds of electronic commerce domain since Collaborative Filtering has proven an accurate and reliable tool. But educational application remain limited yet. We design collaborative filtering recommendation system using user's ratings in educational contents recommendation. Also We propose a method of similarity compensation using user's information for improvement of recommendation accuracy. The proposed method is more efficient than the traditional collaborative filtering method by experimental comparisons of mean absolute error(MAE) and reciever operating characteristics(ROC) values.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2005.10a
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• pp.257-263
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• 2005

초기에 하나의 상품 카테고리만을 다루던 전자상거래 사이트들이 브랜드 확립 후에 다른 상품 카테고리까지 확대해 나가는 모습을 많이 보아왔다. 고객이 아직 방문하지 않은 신규 상품 카테고리의 상품에 대하여 기존 상품 카테고리에서 만들어진 사용자 프로파일을 활용하여 개인화된 추천을 할 수 있다면, 고객이 다양한 상품 카테고리를 방문하도록 유도할 수 있을 것이다. 하지만 일반적으로 전자상거래 사이트에서는 상품 카테고리별로 사용자의 선호도를 파악하여 개인화된 추천을 수행하기 때문에, 해당 카테고리 내 상품의 구매나 방문 기록이 없다면 개인화된 추천을 수행하기가 어렵다 . 본 논문에서는 협업 필터링을 통해 신규 상품카테고리 내의 상품을 추천하기 어려운 고객들을 대상으로 기존의 사용자 선호도 데이터를 활용하여 신규 상품 카테고리 내의 상품을 추천하는 방안의 타당성을 살펴보도록 한다. 즉, 기존 사용자의 특정상품 카테고리 선호도 데이터를 통해 사용자간 유산도를 계산하고, 이를 추천하려는 타 상품 카테고리 내의 상품들에 대한 예측 선호도 계산에 활용 타당성을 살펴본다. 이를 실증적으로 검토하기 위해서, Yes24 사이트의 서적, 음반, DVD 3개의카테고리 내의 상품을 방문한 웹 패널 데이터를 이용하여 타당성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 동일 상품 카테고리 내의 선호도 정보를 가지고 현업 필터링을 수행하는 것보다는 추천 성과가 낮았지만 활용할만한 추천 성과를 보였으며, 활용하는 상품 카테고리와 예측하는 상품 카테고리별로 추천성과가 상이했다.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.20 no.9
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• pp.27-31
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• 2003

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.5
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• pp.67-74
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• 2011

Collaborative recommendation is one of the most widely used methods of automated product recommendation in e-Commerce. For analyzing the customer's preference, traditional explicit ratings are less desirable than implicit ratings because it may impose an additional burden to the customers of e-commerce companies which deals with a number of products. Cardinal scales generally used for representing the preference intensity also ineffective owing to its increasing estimation errors. In this paper, we propose a new way of constructing the ordinal scale-based customer profile for collaborative recommendation. A Web usage mining technique and lexicographic consensus are employed. An experiment shows that the proposed method performs better than existing CF methodologies.