목차
[표제지 등]=0,1,2
서언/윤창번=1,3,2
목차=3,5,2
표목차=5,7,2
그림목차=7,9,2
요약문=9,11,28
제1장 서론=37,39,3
제2장 에이전트 현황 및 관련 이슈=40,42,1
제1절 에이전트의 일반적인 현황=40,42,1
1. 에이전트의 정의 및 특성=40,42,3
2. 에이전트 분류=42,44,5
3. 에이전트 구조=47,49,2
4. 에이전트 언어=48,50,5
제2절 전자상거래 에이전트 현황=52,54,1
1. 소비자구매행동모델을 통한 에이전트 현황=52,54,5
2. 전자상거래 에이전트=56,58,10
제3절 정보검색 에이전트와 쇼핑 에이전트=66,68,1
1. 정보검색 에이전트=66,68,6
2. 쇼핑 에이전트 현황=72,74,5
제4절 기술 및 정책적 이슈=76,78,1
1. 기술적 이슈=76,78,10
2. 정책적 이슈=85,87,4
제3장 쇼핑 에이전트가 인터넷 쇼핑몰의 가격경쟁과 전략에 미치는 영향=89,91,1
제1절 기존 연구=89,91,3
제2절 실증분석=91,93,1
1. 자료=91,93,5
2. 분석방법 및 결과=95,97,16
제4장 쇼핑 에이전트가 온라인 소비자의 구매 행태에 미치는 영향=111,113,1
제1절 기존연구=111,113,5
제2절 실증분석=115,117,1
1. 자료=115,117,2
2. 분석방법 및 결과=117,119,16
제5장 전략적 판매 에이전트의 도입 효과=133,135,2
제1절 모형설정=134,136,3
1. 게임이론적 전략(Game Theoretic Strategy)=136,138,5
2. 근시안적 전략(Myopic Strategy)=140,142,2
3. 이윤증가방향 따라가기 전략(Derivative Following Strategy)=141,143,3
제2절 에이전트 경제에서의 가격전쟁(Price War) 가능성=143,145,1
1. 전략수정이 불가능한 2개의 판매 에이전트가 존재하는 경우=143,145,3
2. 전략수정이 가능한 다수의 판매 에이전트가 존재하는 경우=145,147,6
제6장 결론=151,153,3
참고문헌=154,156,5
정보통신정책연구원 연구보고서 안내=159,161,13
정보통신정책연구원 정책연구 안내=172,174,5
[판권지]=177,179,1
(표 2-1) 대표적인 온라인 쇼핑 프레임워크상의 에이전트 예=56,58,1
(표 2-2) 해외 종합/전문 비교쇼핑사이트 구분=72,74,1
(표 2-3) 국내 종합/전문 비교쇼핑사이트 구분=74,76,1
(표 2-4) 국내 주요 가격비교 사이트의 특징=74,76,1
(표 3-1) 가격 자료 요약=93,95,1
(표 3-2) 쇼핑몰 특성에 따른 분류=94,96,1
(표 3-3) SDU 자료 요약=95,97,1
(표 3-4) 쇼핑몰의 가격수준=96,98,1
(표 3-5) 회귀분석 모형: 쇼핑몰들의 가격분석 모형=98,100,1
(표 3-6) 쇼핑몰의 이중구조=101,103,1
(표 3-7) 순위분석 결과=105,107,3
(표 3-8) 쇼핑몰들의 가격 표준편차=108,110,1
(표 3-9) 회귀분석 모형: 가격편차 모형=110,112,1
(표 4-1) 자료 1: 온라인 쇼핑소비자 실태조사=115,117,1
(표 4-2) 자료 2: 소비자들의 구매과정 분석을 위한 설문조사=116,118,1
(표 4-3) 분산분석(ANOVA) 모형: 쇼핑 에이전트 이용자에 대한 인구통계학적 분석=117,119,1
(표 4-4) 상품의 속성과 수준=119,121,1
(표 4-5) 샘트론 77DF(모니터)의 프로파일=120,122,1
(표 4-6) PN-48A8E(프로젝션 TV)의 프로파일=121,123,1
(표 4-7) 컨조인트 모형: 샘트론 77DF와 PN-48A8E의 회귀분석 결과=123,125,1
(표 4-8) 각 속성의 부분가치=124,126,1
(표 4-9) 각 속성의 상대적 중요도=125,127,1
(표 4-10) 우도비 검정결과: 샘트론 77DF(모니터)=128,130,1
(표 4-11) 우도비 검정결과: 프로젝션 TV=129,131,1
(표 4-12) 우도비 검정결과: 상품간 분석=131,133,1
(표 5-1) 1대1 이질적 전략하 보수결과: Shopbot 이용비율이 25%인 경우=145,147,1
(표 5-2) 1대1 이질적 전략하 보수결과: Shopbot 이용비율이 75%인 경우=145,147,1
[그림 2-1] 지능형 에이전트의 범주(Gilbert et al. 1995)=42,44,1
[그림 2-2] 에이전트 기본적 속성에 따른 분류(Nwana, 1996)=44,46,1
[그림 2-3] 에이전트의 개념적 구조=47,49,1
[그림 2-4] KQML의 3단계 계층=51,53,1
[그림 3-1] 에누리의 화면예시=92,94,1
[그림 3-2] 시간에 따른 가격변화(Stylus)=103,105,1
[그림 5-1] 균형 혼합전략=138,140,1
[그림 5-2] 게임이론적 전략하의 가격분포=139,141,1
[그림 5-3] 학습과정을 통한 균형 혼합전략의 결과=139,141,1
[그림 5-4] 근시안적 전략하의 가격분포=141,143,1
[그림 5-5] 이윤증가방향 따라가기 전략하의 가격분포=142,144,1
[그림 5-6] 쇼핑 에이전트이용비율이 5%인 경우 이윤분포=146,148,1
[그림 5-7] 쇼핑 에이전트 이용비율이 5%인 경우 각 전략의 이용정도=147,149,1
[그림 5-8] 쇼핑 에이전트 이용비율이 25%인 경우 이윤분포=148,150,1
[그림 5-9] 쇼핑 에이전트 이용비율이 25%인 경우 각 전략의 이용정도=148,150,1
[그림 5-10] 쇼핑 에이전트 이용비율이 75%인 경우 이윤분포=149,151,1
[그림 5-11] 쇼핑 에이전트 이용비율이 75%인 경우 각 전략의 이용정도=149,151,1