초록

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

기존의 전자 상거래 시스템은 상품 정보를 순차적 혹은 계층적으로 나열하고 키워드 검색이나 계층적 탐색을 통해 상품을 선택하는 단순 방식을 사용하기 때문에 해당 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 일반 사용자들이 물품을 검색하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템(Fuzzy Based Intelligent Agent System)을 제안한다. 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템은 사용자 중심의 지능형 상품 검색과 상품 선택 가이드에 전문가의 지식을 이용한다. 따라서, 상품 정보에 대한 전문적 지식이 없는 사용자를 지원하고, 사용자의 취향에 따라 동적으로 상품을 분류한 뷰를 제공할 수 있다.

기존의 전자 상거래 시스템은 상품 정보를 순차적 혹은 계층적으로 나열하고 키워드 검색이나 계층적 탐색을 통해 상품을 선택하는 단순 방식을 사용하기 때문에 해당 도메인에 대한 전문적인 지식이 없는 일반 사용자들이 물품을 검색하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템(Fuzzy Based Intelligent Agent System)을 제안한다. 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템은 사용자 중심의 지능형 상품 검색과 상품 선택 가이드에 전문가의 지식을 이용한다. 따라서, 상품 정보에 대한 전문적 지식이 없는 사용자를 지원하고, 사용자의 취향에 따라 동적으로 상품을 분류한 뷰를 제공할 수 있다.

AI 본문요약

엑셀 다운로드 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서는 기존의 전자 상거래 사이트가 가지는 이와 같은 문제첨을 해결하고자 퍼지 기반 지눙형 에이전트 시스템을 설계 및 구현하였다. 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템온 사용자 중심의 지능형 상품 검색과, 상품 선택 가이드에 전문가의 지식을 이용한다.
• 본 논문에서는 사용자 중심의 지농형 상품 검색과, 상품 선택 가이드에 전문가의 지식율 이용하는 퍼지 기반 지눙형 에이전트시스템을 설계 구현하였다. 따라서, 상품정보에 대한 전문적 지식이 없는 사용자의 요구豊 만족시키고, 사용자의 취향에 따른돔적인 상품 분류 계층을 제시할 수 있다.

제안 방법

• 이러한 시스템은 상품에 대한 정보나 륵징에 대한 분석 없이 단순히 각각의 상품에 대해 순위를 주어 사용한다. 마지막으로, 비교 쇼핑 방식은 에이전트가 서로 다른 벤더의 상품 특징과 가격을 비교하여 사용자에게 최상의 특징과 가격을 가지는 상품을 제시한다. 하지만, 우선적으로 사용자가 원하는 상품 종류를 선택해야 한다.
• 본 논문에서 제시한 퍼지 기반 지능형 에이전트는 인터넷 기반으로 설계 및 구현하였다. 인터넷 기반에서 동적인 웹 어플리케이션 구현을 위해 웹 페이지를 JSP/Serviet올 사용했으며, 기타 관련된 패키지들은 Java 의 다양한 기술 (JNI, JDBC.
• 설계 및 구현하였다. 인터넷 기반에서 동적인 웹 어플리케이션 구현을 위해 웹 페이지를 JSP/Serviet올 사용했으며, 기타 관련된 패키지들은 Java 의 다양한 기술 (JNI, JDBC. Reflection API, …)둘을 이용해 작성하였다. 또한, 퍼지 기반 지식을 저장하기 위한 데이터베이스로 Oracle과 실시간 메모리 데이터베이스인 RtPhis가 사용되었으며, 자연어 질의 처리를 위해 형태소 분석기가 사용되었다.

이론/모형

• 선택기반 인터페이스에서 작성된 질의의 경우 같은 퍼지 분류에 있는 용어들 간에는 논리합으로, 다른 분류에 있는 용어들 간에는 논리곱을 이용하고, 자연어 기반 인터페이스에서 작성된 질의의 경우 형태소 분석기롤 통해 품사룔 분석한 후 자연어 질의 처리기를 통해 퍼지 용어들로 구성된 부울 질의 형태로 변환하게 된다. 본 논문에서는 논리합, 논리곱의 퍼지 연산자로 min, znox 를 사용한다.
• 퍼지 기반 지능형 에이전트 시스템온 사용자 중심의 지능형 상품 검색과, 상품 선택 가이드에 전문가의 지식을 이용한다. 따라서, 상품 정보에 대한 전문적 지식이 없는 사용자룔 지원하고, 사용자의 취향에 따른 동적인 상품 분류 계충을 제시할 수 있다.

성능/효과

• 따라서, 상품정보에 대한 전문적 지식이 없는 사용자의 요구豊 만족시키고, 사용자의 취향에 따른돔적인 상품 분류 계층을 제시할 수 있다. 또한, 상품에 대한 전문가 지식울 퍼지 용어들로 지식볘이스에 저창함으로써 검색엔진의 기눙 확장성울 용이하게 하였다. 즉, 지식베이스에 특정 도몌인 저식을 퍼지 용어로 저장하기만 하면 에이전트는 원하는 지능을 부여 받을 수 있기 때문에, 원하는 지능이 필요할 때마다 웅용 프로그램을 새로 구현할 필요가 없다.

후속연구

• 향후 연구 과제로는, 응용분야에 적합한 정확한 퍼지 소속 정도를 계산할 수 있는 멤버쉽 함수와 퍼지 용어들의 좀 더 세밀한 추론 규칙 정의가 필수적으로 요구된다.

본문요약 정보가 도움이 되었나요? 예 아니오 제출

이 논문을 인용한 문헌

더보기