기업간 전자상거래를 위한 국제표준인 ebXML 은 ebBPSS(ebXML Business Process Specification Schema)와 CPA(Collaboration Protocol Profile)에 기반하여 거래 당사자들이 협업 형태의 업무 처리 절차에 따라 문서 및 데이터를 주고 받을 수 있도록 해 준다. 거래 당사자들의 내부 업무처리 시스템에 연동되어 B2B 업무를 처리할 수 있도록 해주는 시스템을 BSI(Business Service Interface)라 하며, 이는 트랜잭션 관리, 업무 프로세스의 코레오그래피(Choreography), 문서 관리, 보안 관리 등 협업과 관련된 대부분의 역할을 수행하게 된다. 기업간 협업에 있어 가장 중요한 사항 중 하나는 어떤 상황에서도 양쪽의 협업상태 정보는 일관성을 유지해야 한다는 것이다. 이는 거래의 신뢰도를 확보하기 위한 필수사항이라 할 수 있다. 본 논문에서는 ebXML 프로토콜에 따라 거래행위시 협업상태 정보가 양측 거래파트너에서 각기 다르게 나타날 수 있는 상황을 살펴 보고 이에 따른 BSI 시스템의 대처방안에 대해 살펴보고자 한다.
Construction and engineering is one of the world largest industry. Yet, it Is one of the most inefficiently operated industry. Since buildings are not constructed by mass production, construction projects usually require intense communication and collaboration between participants, who are usually widely dispersed. That is the main reason for the inefficiency. eWorks21 that we developed in this research, is a project management system that can improve communication and collaboration among project participants using the Internet. eWorks21 can reduce project life-cycle, costs, and increase revenue, resource utilization, controls, transparency, and competitiveness, which will eventually provide infrastructure for knowledge management of construction projects. In this research, we classified currently available project collaboration systems, and analyzed the benefits gained by using project collaboration systems. Then we describe the implementation of eWorks21, and discuss employment and utilization strategies of project collaboration systems.
기업 간 비즈니스(B2B) 거래를 하기 위해서는 기업이 지원하는 업무 프로세스에 관한 정보와 업무 정보 교환을 위해 기업의 기술적인 사항을 정의하는 문서가 필요하다. XML 기반의 개방형 전자상거래 프레임 워크인 ebXML에서는 기업의 비즈니스 협업 능력을 정의한 스키마 형식의 문서를 CPP라고 하며, 웹서비스에서는 스키마 형식의 문서로 되어 있는 WSDL내에 협업정보를 수록하고 연계하여 협업을 지원한다. 본 논문에서는 ebXML의 CPP 구조와 웹서비스의 WSDL 구조를 분석하여 하나의 애플리케이션을 통해 협업의 중심역할을 하는 CPP와 WSDL을 효율적으로 생성시키는 CPP/WSDL 생성기를 개발하는데 있다. 이를 위해 각 문서의 엘리먼트들을 효과적으로 구조화하여 세부적인 항목까지 손쉽게 사용자가 정의를 내릴 수 있도록 그 방안을 제시 한다.
현재 전자상거래에서 사용되는 협업 필터링은 고객이 입력한 평점 정보를 이용하여 추천 시스템을 구축한다. 하지만 기존의 평점 정보는 고객이 직접 입력해야 하므로 데이터 희소생의 문제가 있고 허위정보를 가려내지 못한다는 문제점 또한 존재한다. 본 논문에서는 기존 평점 정보 기반의 협업 필터링 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위해, 온라인 고객 행동 정보를 활용한 협업 필터링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 Collaborative Filtering based on Online Behavior Information (BICF) 알고리즘이 기존의 평점 기반 협업 필터링 방식보다 우수한 성능을 보임을 보여주었다.
우리는 개인 전자상거래 포탈에서 개인화를 위한 시맨틱 추천 방법을 제안한다. 시맨틱 추천은 제품의 특성(속성)을 이용하여 의미적 유사성 평가를 통해 이루어진다. 정확한 추천을 제공하기 위하여 제품의 시맨틱 유사성은 제품의 평점정보를 포함한다. 또한, 추천기술은 제품의 평점을 평가하여 고객의 다양한 내포된 의향을 분석한다. 고객의 의향은 "구입한 제품", "쇼핑카트에 추가한 제품", "정보를 본 제품"과 같이 세 가지 유형으로 분류 하고 있다. 우리는 제품의 추천을 위한 제품의 평점을 추정하기 위하여 고객의 내재적 의향을 추적할 수 있다. 또한 우리는 정확한 추천을 제공하기 위해 매우 중요한 유효한 세션을 식별하는 유효성 검사 프로세스 세션을 구현하였다. 우리의 추천 기술은 유사한 환경의 고객의 연령별 그룹에서 높은 수준을 정확도를 보여 준다. 본 논문의 실험섹션에서 우리의 제안 추천방식은 기존 고객뿐만 아니라 이전의 구매기록이 없는 새로운 사용자에게도 기존에 잘 알려진 협업 필터링 방법보다 좋은 성능을 보여 주었다.
웹의 급격한 확산과 더불어 고객에게 맞춤화된 정보 제공의 필요성이 높아지고 있다. 또한 전자상거래 기업은 맞춤화와 개인화 서비스를 실현하기 위해서 웹 기반의 추천시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 협업필터링(Collaborative filtering)은 개인화된 정보필터링 기법으로 추천시스템에서 가장 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 MovieLens 데이터 셋의 아이템속성을 고려하여 클러스터링 기반의 사례기반추론을 통한 협업필터링 추천시스템을 개발하고 기존의 방법과 제안된 모델의 성과를 비교 분석하였다.
정부 정보화 정책과 연계한 국방조달 단일 창구 실현 -국방조달 전자상거래체계를 국방 전 부대/기관 공동 사용으로 행정업무 간소화 -조달원/조달정보 통합관리로 우수 조달원 확보와 신뢰성 있는 정보 획득/공유로 조달집행의 투명성, 효율성, 경제성 확보 협업시스템 확대로 업체의 편리성 증대 및 신뢰도 개선 -조달관련 유동문서를 인터넷으로 관리함으로서 편리함 증대 행정 정보화/과학화로 경쟁력 제고 및 대민서비스 향상 -군수품 획득절차의 자동화로 비용감소 및 조달기간 단축 -민간기업(B2B)전자상거래 활성화 기여(중략)
국내의 인터넷 쇼핑몰 운영업체는 일부 업체를 제외하고 영세하다. 따라서 수많은 문제점을 안고 있다. 특히, 소비자가 상품을 구매한 후 발생되는 전자결제의 문제점으로 인터넷 쇼핑몰업체뿐만 아니라 전체 전자상거래시장의 활성화에 반하는 일도 발생한다. 따라서 전자결제의 문제점을 도출하고, 이의 분석을 통한 전체 전자상거래시장의 활성화에 일조하고자 한다. 먼저, 운영업체 자체의 문제점을 도출한다면, 국내 인터넷 쇼핑몰의 영세성으로 인한 투자자금의 부족, 신용카드회사에서 영세 인터넷 쇼핑몰에 고율의 카드수수료를 부과, 중소 인터넷 쇼핑몰의 신뢰성의 문제 등이 있다. 두번째로, 외부 환경적인 측면에서 보면, 표준화와 보안문제, 전자결제시 소비자가 편리하게 결제를 할 수 있도록 배려함이 부족, 소비자의 전자상거래에 대한 인식부족 등이 있다. 운영업체 자체의 대응방안과 외부 환경적인 측면의 대응방안으로 구분하면 다음과 같다. 즉, 운영업체 자체의 대음방안은 공동화와 협업화, 소비자에 대한 신뢰성 회복 등이 있고, 두번째로, 외부 환경적인 측면에서의 대응방안은 전자상거래 요소기술개발 촉진, 불합리한 거래관행의 지도가 필요, 표준화와 인증제도의 정착화가 조속화, 소비자인식의 전환을 위한 노력의 필요성 등이 있다.
대규모의 상품을 다루는 전자상거래 시스템에서 개인화된 추천은 필수적인 기능이 되고 있다. 대표적 추천 알고리즘인 협업필터링은 내용기반 추천에 비하여 뛰어난 추천성능을 제공해 주고 있으나, 희박성, 신규 아이템 문제(Cold-start), 확장성 등의 근본적인 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 추가적으로 협업필터링이 목표 대상자에 따라 비일관된 예측 능력의 차이를 보이는 추천 성능의 편차 문제를 제기하고자 한다. 추천성능의 편차는 기존의 Mean Absolute Error(MAE)에 의해서는 측정되기 어려우며 또한 정확도, 재현율 지표와도 독립적으로 평가되고 있다. 협업알고리즘의 정확한 성능평가를 위해서 본 연구에서는 MAE, MAE 편차, 정확도, 재현율을 포괄적으로 평가할 수 있는 확장 성능평가모델을 제안하고 이를 클러스터링 기반 협업필터링에 적용하여 성능을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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