표제지
목차
Abstract 7
제1장 서론 9
1.1. 연구 배경과 목적 9
1.2. 연구 내용 및 방법 11
1.3. 논문 구성 14
제2장 전자거래와 지능형 에이전트 15
2.1. 전자거래 15
2.1.1. 전자거래의 시스템 구조 16
2.1.2. 전자거래 구현 기술 22
2.1.3. 사이버쇼핑몰의 현황 23
2.2. 지능형 에이전트 26
2.2.1. 지능형 에이전트의 개요 26
2.2.2. 전자거래에서 에이전트의 연구 동향 31
2.3. 개인화 에이전트 34
2.3.1. 개인화 된 정보 전달 기술 35
2.3.2. 개인화 에이전트 사례 연구 37
2.4. 지능형 에이전트에 이용한 인공지능 기술 40
2.4.1. BP 학습 알고리즘 40
2.4.2. 퍼지이론과 퍼지수 43
제3장 지능형 판매에이전트(ISA)의 설계 48
3.1. 지능형 판매에이전트(ISA)의 구조 48
3.1.1. ISA 설계를 위한 정보시스템 구성 50
3.1.2. ISA 시스템 설계 55
3.2. 다차원 속성에 기반을 둔 퍼지 상품검색 57
3.3. 구매 성향 학습을 위한 회귀분석 63
3.4. 신경망을 이용한 구매 성향 학습 71
3.5. ISA의 기능 77
3.5.1. 전 처리 ISA기능 77
3.5.2. 신규 구매자에 대한 ISA의 기능 79
3.5.3. 기존 구매자에 대한 ISA의 기능 81
제4장 사이버 쇼핑몰을 위한 ISA 구현 82
4.1. 사이버 쇼핑몰 주화면 82
4.2. 전 처리 구매자 접속 화면 83
4.3. 전 처리 구매자 상품 검색 화면 84
4.4. 전 처리 후 신규 구매자 접속 화면 86
4.5. 전 처리 후 신규 구매자 쇼핑 화면 87
4.6. 전 처리 후 기존 구매자 쇼핑 화면 88
4.7. 기존 사이버쇼핑몰과의 비교 평가 89
제5장 결론 92
참고 문헌 94
〈표 2.1〉 국내 민간 부분의 전자거래 추진 분류 24
〈표 2.2〉 사이버쇼핑몰의 검색 기준 항목 24
〈표 2.3〉 국내 사이버쇼핑몰 사이트 25
〈표 3.1〉 고객 프로파일 테이블 52
〈표 3.2〉 상품 정보 테이블 53
〈표 3.3〉 구매 거래 테이블 53
〈표 3.4〉 구매 패턴 테이블 54
〈표 3.5〉 구매 기호와 관련된 속성에 사용되는... 59
〈표 3.6〉 다중회귀분석을 통한 구매 성향... 70
〈표 3.7〉 변량분석 결과 71
〈표 3.8〉 학습 반복 회수에 따른 학습률 75
〈표 4.1〉 기존 쇼핑몰과의 기능 비교표 90
(그림 2.1) 전자거래 전체 시스템 구조 17
(그림 2.2) 전자거래 서버의 구조 18
(그림 2.3) 머천트 시스템의 구성도 19
(그림 2.4) 머천트 시스템의 기능도 20
(그림 2.5) 전자거래 기술 체계도 22
(그림 2.6) BP 학습 알고리즘의 구조 41
(그림 2.7) 퍼지 집합과 소속도 45
(그림 3.1) ISA의 구조 49
(그림 3.2) ISA 설계를 위한 정보시스템 구성 51
(그림 3.3) 사이버쇼핑몰을 위한 ISA 시스템 구조 56
(그림 3.4) 상품의 맛 기호에 대한 퍼지수 59
(그림 3.5) 상품의 기호에 대한 만족도 61
(그림 3.6) 신경망을 이용한 구매 성향 학습 72
(그림 3.7) 구매 성향 학습 74
(그림 3.8) 은닉층 노드수에 따른 학습률 75
(그림 3.9) 반복 회수에 따른 학습률 76
(그림 3.10) 학습 전 ISA의 기능 77
(그림 3.11) 학습 후 신규 구매자에 대한 ISA의 기능 79
(그림 3.12) 학습 후 기존 구매자에 대한 ISA의 기능 81
(그림 4.1) ISA를 이용한 농산물 쇼핑몰 주화면 82
(그림 4.2) 학습 전 신규 구매자 접속 화면 83
(그림 4.3) ISA를 이용한 상품 검색 화면 84
(그림 4.4) 상품 검색 결과 화면 85
(그림 4.5) 학습 후 신규 구매자 접속 화면 86
(그림 4.6) ISA 안내를 통한 쇼핑 화면 87
(그림 4.7) 학습 후 기존 구매자 쇼핑 화면 88