초록

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본 논문에서는 M-Commerce의 빠른 성장에도 불구하고, M-Commerce만을 위해 제작되어진 Contents 제공의 한계로 인하여 M-Commerce 활성화에 많은 어려움이 있다. 이와 같은 문제점을 줄이기 위한 해결책으로 기존에 연구되고 있는 M-Commerce 시스템에 URL Pattern 분석을 통해서 인터넷 상의 상점 정보 및 상품 디스플레이 URL 정보를 자동으로 수집하기 위한 UMM(URL Management Module)을 제안한다. 이 UMM의 적용으로 인하여 상품 검색을 해온 결과 기존 연구되고 있는 M-Commerce 시스템의 상품 검색보다 더 나아졌다. 이와 같은 상품 검색효율성의 개선은 실험을 통하여 알 수 있었다.

본 논문에서는 M-Commerce의 빠른 성장에도 불구하고, M-Commerce만을 위해 제작되어진 Contents 제공의 한계로 인하여 M-Commerce 활성화에 많은 어려움이 있다. 이와 같은 문제점을 줄이기 위한 해결책으로 기존에 연구되고 있는 M-Commerce 시스템에 URL Pattern 분석을 통해서 인터넷 상의 상점 정보 및 상품 디스플레이 URL 정보를 자동으로 수집하기 위한 UMM(URL Management Module)을 제안한다. 이 UMM의 적용으로 인하여 상품 검색을 해온 결과 기존 연구되고 있는 M-Commerce 시스템의 상품 검색보다 더 나아졌다. 이와 같은 상품 검색효율성의 개선은 실험을 통하여 알 수 있었다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 논문에서 제안 시스템은 기존에 연구 되고 있는 M-Commerce시스템에 UMM(URL Management Module)을 추가하여 무선 전자상거래의 활성화를 저지시키는 문제를 해결함으로써 모바일 전자상거래의 활성화를 지원하는 것을 목표로 한다.[10]
• 본 논문에서는 상기의 문제점을 줄이기 위한 해결책을 제시한다. URL Pattern 분석을 통해서 인터넷 상의 상점 정보 및 각 상점의 상품 정보 URL을 자동으로 수집하기 위한 URL Management Module을 제안한다.
• 본 논문에서는 이와 같은 기존의 통합 상품 검색 시스템을 문제점을 보완하기 위하여 상점 웹 페이지의 자동 분류를 위하여 하이퍼링크 기반을 이용한 분류 알고리즘을 적용해서 각각의 인터넷 상점 및 상품별로 모든 URL을 수집하여 계층적 구조로 분류하는 UMM(URL Management Module)을 통한 인터넷 상점과 상품정보를 자동 확장 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 이 제안되어진 시스템의 적용한 실험의 결과에서 보여 지듯이 기존의 M-Commerce 시스템의 상품 검색효율보다 좀 더 상품 검색효율을 볼 수 있었다.
• 본 논문에서는 이와 같은 기존의 통합 상품 검색 시스템을 문제점을 보완하기 위하여 상점 웹 페이지의 자동 분류를 위하여 하이퍼링크 정보를 이용한 분류 알고리즘을 적용해서 각각의 인터넷 상점 별로 모든 URL을 수집하여 계층적 구조로 분류하는 UMM(URL Management Module)을 통한 인터넷 상점의 자동 확장을 할 수 있는 범용적인 통합 상품 검색 시스템을 제안한다.

제안 방법

• (1) 본 논문에서 새롭게 추가된 URL Management Module는 웹상에 있는 Shopping Mall 사이트의 URL 구조를 분석하여 인터넷 상점의 카테고리를 계층적 구조로 나누어 각각의 인터넷 상점 URL 리스트 정보를 Database에 저장한다.
• 본 논문에서는 상기의 문제점을 줄이기 위한 해결책을 제시한다. URL Pattern 분석을 통해서 인터넷 상의 상점 정보 및 각 상점의 상품 정보 URL을 자동으로 수집하기 위한 URL Management Module을 제안한다.
• (7) Ontology Server는 상품의 표준 카테고리를 제공하는 서버이다. 각 상점별 카테고리 분류체계가 다르기 때문에 Ontology Server를 구축함으로써 제안 시스템을 위한 표준 카테고리를 제공 한다
• 표2에서 Shopping Module 실험에서는 인터넷 상점 100개의 상점 중 7개의 상점을 선택하여 각 상점별로 상품 개수를 인위적으로 수집하였다. 그리고 이 실험에서 7개의 상점 별 상품 개수와 UMM을 적용되어진 Shopping Module에서 검색 되어진 상품 개수를 비교 실험하였다. 실험 결과 각 인터넷 상점별 상품의 정확도를 실험한 결과 평균 80.
• URL Management Module 실험에서는 본 논문의 연구를 위하여 인터넷 상에서 국내 인터넷 상점 50개와 해외 인터넷 상점 50 개를 랜덤하게 선택하여 총 100개의 상점에 대해 연구하였다. 그리고 이 실험에서 7개의 상점에 대한 상품 정보를 가지고 있는 category URL을 인위적으로 수집한 개수와 URL Management Module에서 얻어진 개수를 비교 실험하였다.
• 본 논문에서 제안하는 이 모듈은 URL 패턴 분석을 행하여 구조적인 상점과 반 구조적인 상점과, 비 구조적인 상점들에 대한 구분 없이 일괄적인 카테고리 분류를 통하여 인터넷 상점과 같은 계층적인 URL List를 구성한다. 이렇게 최적화 되어진 URL List는 Shopping Module에서 받아 순차적으로 URL 을 직접 접근하여 상품정보를 바로 필터링하여 DB에 저장할 수 있다.

대상 데이터

• URL Management Module 실험에서는 본 논문의 연구를 위하여 인터넷 상에서 국내 인터넷 상점 50개와 해외 인터넷 상점 50 개를 랜덤하게 선택하여 총 100개의 상점에 대해 연구하였다. 그리고 이 실험에서 7개의 상점에 대한 상품 정보를 가지고 있는 category URL을 인위적으로 수집한 개수와 URL Management Module에서 얻어진 개수를 비교 실험하였다.
• 표2에서 Shopping Module 실험에서는 인터넷 상점 100개의 상점 중 7개의 상점을 선택하여 각 상점별로 상품 개수를 인위적으로 수집하였다. 그리고 이 실험에서 7개의 상점 별 상품 개수와 UMM을 적용되어진 Shopping Module에서 검색 되어진 상품 개수를 비교 실험하였다.

성능/효과

• 그리고 이 실험에서 7개의 상점 별 상품 개수와 UMM을 적용되어진 Shopping Module에서 검색 되어진 상품 개수를 비교 실험하였다. 실험 결과 각 인터넷 상점별 상품의 정확도를 실험한 결과 평균 80.67%로의 결과를 보였다. 위와 같은 실험 결과는 URL Management Module로 적용하여 기존에 연구 중인 시스템의 약 10%정도의 상품 정보 검색 효율의 향상을 볼 수 있었다.
• 실험결과 에서 같이 각 인터넷 상점 별 category URL의 정확도를 실험한 결과 평균 83.01%로의 정확도를 보였다.
• 67%로의 결과를 보였다. 위와 같은 실험 결과는 URL Management Module로 적용하여 기존에 연구 중인 시스템의 약 10%정도의 상품 정보 검색 효율의 향상을 볼 수 있었다.
• 본 논문에서는 이와 같은 기존의 통합 상품 검색 시스템을 문제점을 보완하기 위하여 상점 웹 페이지의 자동 분류를 위하여 하이퍼링크 기반을 이용한 분류 알고리즘을 적용해서 각각의 인터넷 상점 및 상품별로 모든 URL을 수집하여 계층적 구조로 분류하는 UMM(URL Management Module)을 통한 인터넷 상점과 상품정보를 자동 확장 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 이 제안되어진 시스템의 적용한 실험의 결과에서 보여 지듯이 기존의 M-Commerce 시스템의 상품 검색효율보다 좀 더 상품 검색효율을 볼 수 있었다. 이러한 제안 시스템의 확장성과 효용성은 모바일 전자상거래를 활성화 시키는 효과를 가져 올 수 있을 것으로 기대된다.

후속연구

• 이 제안되어진 시스템의 적용한 실험의 결과에서 보여 지듯이 기존의 M-Commerce 시스템의 상품 검색효율보다 좀 더 상품 검색효율을 볼 수 있었다. 이러한 제안 시스템의 확장성과 효용성은 모바일 전자상거래를 활성화 시키는 효과를 가져 올 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구되어야할 방향으로는 좀 더 온라인 상점들의 명확한 계층 구조를 분석하여 카테고리별 자동분류를 통한 정확한 분석 알고리즘이 설계되어야 할 것이다.
• 이러한 제안 시스템의 확장성과 효용성은 모바일 전자상거래를 활성화 시키는 효과를 가져 올 수 있을 것으로 기대된다. 향후 연구되어야할 방향으로는 좀 더 온라인 상점들의 명확한 계층 구조를 분석하여 카테고리별 자동분류를 통한 정확한 분석 알고리즘이 설계되어야 할 것이다.

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질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
M-Commerce시스템	본 논문에서 제안 시스템은 기존에 연구 되고 있는 M-Commerce시스템에 무엇을 추가하였는가?	본 논문에서 제안 시스템은 기존에 연구 되고 있는 M-Commerce시스템에 UMM(URL Management Module)을 추가하여 무선 전자상거래의 활성화를 저지시키는 문제를 해결함으로써 모바일 전자상거래의 활성화를 지원하는 것을 목표로 한다.[10]
M-Commerce 애플리케이션	M-Commerce 애플리케이션은 어떻게 분류할 수 있는가?	M-Commerce 애플리케이션은 재화(쇼핑, 자동판매, 주식거래, 조달 등), 서비스(뱅킹, 요금청구, e-cash, 티켓예매, 게임/도박 등), 정보(정보제공, 광고 등) 등 3부분으로 분류할 수 있다. 위의 3가지 분류에서 많은 사람들이 무선 인터넷을 이용한 비즈니스로 수익을 올릴 수 있는 가장 궁극적인 방법은 쇼핑이라 주장하고 있으며, 온라인 쇼핑은 현재 유선 인터넷에서도 많은 인기를 얻고 있고, 전송속도와 장비의 한계에도 불구하고 무선 인터넷 사용자들에게 점점 인기를 얻고 있는 상황이다.
M-Commerce 상품 검색및 결제 시스템	본 논문에서 제안하는 M-Commerce 상품 검색및 결제 시스템은 어떠한 컴포넌트들로 구성되는가?	(1) 본 논문에서 새롭게 추가된 URL Management Module는 웹상에 있는 Shopping Mall 사이트의 URL 구조를 분석하여 인터넷 상점의 카테고리를 계층적 구조로 나누어 각각의 인터넷 상점 URL 리스트 정보를 Database에 저장한다. (2) Shopping Module은 URL Management Module에서 계층적으로 분류 되어진 상점 URL 리스트를 받아서 웹상에 있는 상점으로부터 상품정보를 모으고 필터링 한다. (3) Personalization Module은 사용자의 선호도와 거래상에서 사용자 데이터를 가지고 사용자에 적응적이고 개인화된 정보를 제공한다. (4) Ordering Module은 Web상에 존재하는 상점 서버로부터 주문에 필요한 정보를 수집하고, 사용자가 Middlet Browser에서 상품 주문을 요청하면 해당 상품을 판매하는 상점에 자동으로 주문을 한 후 주문 결과를 Middlet Browser에 전송한다. (5) M.P.B(Mobile Product Browser) 는 모바일 단말기 상에서 다양한 상품검색의 유형을 제공하는 Middlet Application이다. (6) Database는 유저의 개인 정보, 거래정보 및 URL Management Module에 의해 분류된 인터넷 상점에 대한 구조적인 카테고리 URL리스트 정보, Shopping Module에 의해 검색되어진 상품들에 정보를 저장하고 있다. (7) Ontology Server는 상품의 표준 카테고리를 제공하는 서버이다. 각 상점별 카테고리 분류체계가 다르기 때문에 Ontology Server를 구축함으로써 제안 시스템을 위한 표준 카테고리를 제공 한다

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