eClerk

electronic Clerk


과제 개요

 본 과제의 연구 개발 목적은 전자 상거래 쇼핑 몰에서 소비자를 안내하고 상품을 추천하는 지능형 에이전트를 개발하는 것이다. 전자 상거래를 실 거래의 전자화로 볼 때, 전자 상거래가 활성화  되려면 실 거래 관점에서 두 가지 측면을 반드시 고려해야 한다. 하나는 먼저 대면 거래가 비대면 거래로 옮겨감으로서 발생하는 불신을 해결하기 이한 시스템 운영상의 문제이고, 다른 하나는 소비자가 실 거래보다 경제적이고 정확하며 편리하게 사용하도록 제공되는 서비스의 품질에 관한 문제이다. 현재 국내에서는 전자 상거래 시스템 운영에 관련된 연구와 개발은 활발하게 이루어지고 있으나 제공되는 정보와 서비스에 관련된 연구와 개발은 미진한 형편이다.

 전자 상거래 시스템의 최종 목적을 보다 경제적인 투자로 보다 이윤을 추구하는 것이라 할 때 시스템의 안정적인 운영 못지 않게 제공되는 정보의 질과 서비스도 중요하다. 어떤 전자 상거래 시스템이 실 거래와 동일하게 물건을 볼 수 있고 신용카드나 은행 거래에서 안전하다 하더라도 제공되는 정보의 질이나 서비스가 좋지 않다면 실 거래에서와 마찬가지로 소비자는 자신이 원하는 상품을 찾기 위해 가상의 상거래 환경을 방황해야 할 것이다. 그러므로 소비자가 보다 편리하게 사용할 수 있고 자신의 취향에 적절한 상품 정보를 제공해 주는 전자 상거래 시스템의 지능형 점원의 개발은 전자 상거래 활성화에 반드시 필요한 기술이다.

 또, 전자 상거래가 활성화되어 발생하는 구매기록, 소비자 정보 등의 엄청난 정보를 기업의 이윤 추구에 활용할 수 있도록 정확하게 분석해 주는 기술도 필요하다. 이러한 현상은 비단 전 상거래 환경뿐만 아니라, 정보화 사회가 확산될 수로 그 범위가 더욱더 광범위 해질 것이다. 즉, 방대한 양의 축적된 정보를 정확하게 분석하여 해당 기업이나 단체의 목적에 맞게 가공해 주는 기계 학습 기술의 개발은 정보 과부하 현상을 해결하기 위해서 아주 중요한 기술이다.


과제 목표
  • 상품추천: 각 소비자의 인구통계학적인 자료와 일정 기간 동안의 소비 양식을 학습, 분석하여 소비자의 기호를 파악한 후, 기호에 적절한 상품을 추천한다.
  • 소비자 관리: 유사한 소비 형태나 기호를 지닌 소비자들을 구매 기록에 근거하여 동일한 집단으로 분류하여 개인회된 또는 차별화된 마케팅 전략을 구현한다.
  • 소비자 반응 활용: 추천된 상품 정보에 대한 소비자의 반응(추천된 정보가 자신의 기호에 적합하다, 그렇지 않다, 그저 그렇다)을 소비자의 행동 양식을 통해 획득하여 제공되는 서비스의 질을 향상하는데 사용한다.

Publications

  • Personalized Web-Document Filtering Using Reinforcement Learning, B.-T. Zhang, Y.-W. Seo, Applied Artificial Intelligence, 2000. (accepted)
  • Reinforcement learning agents for personalized information filtering, Y.-W. Seo, B.-T. Zhang, In Workshop on Applying Statistics for Information Science, pp. 72-84, 1999.
  • Internet document filtering using reinforcement learning, Y.-W. Seo, B.-T. Zhang, In Proceedings of the 26th KISS Spring Conference '99 (B), pp. 248-250, 1999.
  • Learning user preferences for web information retrieval, Y.-W. Seo, B.-T. Zhang, In Proceedings of the 26th KISS Fall Conference '99, Oct. 23th, Seoul, Korea, submitted.
  • A recommendation agent that learns user preference in an electronic commerce environment, H.-J. Youn, B.-T. Zhang, JCEANF '1999, Oct, 16th, 1999, submitted.
  • A reinforcement learning agent for personalized information filtering, Y.-W. Seo and B-.T. Zhang, In Proceedings of International Conference on Intelligent User Interface '2000(IUI-2000), pp.248-251, New Orleans, Louisiana, USA, Jan. 9-12, 2000.
  • Learning user preferences by analyzing browsing behavior, Y.-W. Seo and B.-T. Zhang, In Proceedings of International Conference on Autonomous Agents '2000(AA-2000), Barcelona, Catalonia, SPAIN, Jun. 3-7, 2000.
  • Web information filtering based on reinforcement learning, Y.-W. Seo, and B.-T. Zhang, Journal of Korean Information Science Society, 1999, Nov., submitted.
  • 개인취향의 정보여과를 위한 강화학습 에이전트, 서영우, 장병탁, 정보 과학의 통계학 응용 학술대회, pp. 72-84, 1999.
  • 강화 학습을 이용한 인터넷 문서 여과, 서영우, 장병탁, 한국 정보 과학회 '99춘계 학술 발표 논문집 (B), PP. 248-250, 1999.
  • 웹 정보 검색 환경에서의 사용자 기호 학습, 서영우, 장병탁, 한국 정보 과학회 '99 추계 학술 발표대회
  • 전자 상거래 환경에서 사용자 구매 성향을 학습하는 상품 추천 에이전트, 윤호진, 장병탁, 신경망 및 퍼지 시스템 학술대회 (JCEANF-99)
  • 웹 브라우징 행동 분석을 통한 사용자 기호 학습, 서영우, 장병탁, 정보 과학회 논문지, 1999
  • eClerk: 상품추천 에이전트, 윤호진, 장병탁, 제 14회 산학연 멀티 미디어 산업 기술 학술대회


Project Title

가상 상점의 지능형 점원 개발에 관한 연구

Sponsor

정보통신부

Duration

September 1 1998 - August 31 1999

Principal Investigator

Prof. Byoung-Tak Zhang

Reseachers

Young-Woo, Seo and Ho-Jin, Yun


Contact

Tae-Jin Jeong

E-Mail

tjjeong@scai.snu.ac.kr

Phone

+82-2-880-1835

Fax

+82-2-875-2240