In electronic catalogs, commodities like computers and electronic equipment are specified as standard models even though a variety of possible alternative specifications can exist as a combination of selected options; therefore, customized configurations are essential to support various customers with individual needs. Most popular form of web support is displaying the standard models and matching the requirement by a similarity rule. Customers may modify the
specification with the selected standard models.
However, the goals of selected factors may be incompatible with each other, and the modification with the most similar model may not guarantee the minimum price. To assist in the selection of the standard model and its modification process, we developed an algorithm named SMSM (Standard Model Selection and Modification). The first phase evaluates the standard models by the similarity measure as most Case-Based Reasoning (CBR) approaches do. The second phase modifies the specification of a standard model by the Constraint Satisfaction Problem approach, maintaining the compatibility. The CSP for the algorithms adopts concurrent local propagation and pruning owing to the nature of standard models. The second phase is repeated with the next most similar standard model and compares its configured specification with the previous ones until a local optimal specification is found.
We have applied the SMSM approach for the configuration of Dell’s PC products with 42 standard models with 25 variables. The approach was tested in 76 experimental cases. We discovered that 37 out of 76 cases could not find localoptimal configuration with the most similar standard models and that the localoptimal solutions reduce the cost by an average of 4.87%.
전자 카탈로그 상에서의 상품 검색은 카탈로그에 명시되어 있는 상품을 찾는 표준상품검색과 구매자가 원하는 상품을 맞춤 하는 맞춤상품검색으로 분류할 수 있다. 현재의 대부분의 상품 검색은 표준상품 검색에 의존하고 있다. 또한 맞춤상품검색이 지원되더라도 그 응용분야는 매우 협소하다. 예를 들어, 상품 구성 조합의 적합성에 대한 판단과정 없이 단순상품 조합만을 지원하여 상품의 검색가능성(Feasibility)이 현저히 떨어지거나, 조합 적합성이 적용되더라도 단순히 조합의 호환성에만 초점을 두어, 정작구매자의 요구에 가장 근접한 최적 해 보장에 대한 연구는 이루어지고 있지 않는 등의 문제점이 있다. 특히 기업간 구성요소기반(Component-based) 상품의 경우 표준상품검색이나 단순상품조합만으로는 구매자의 다양한 요구에 다각적으로 응하기가 어렵고, 단순상품조합만으로는 해당 상품 검색이 어렵다. 따라서 웹 상의 전자 카탈로그에서 상품검색을 위한 동적인 맞춤검색 요구가 증가하고 있다.
본 연구에서는 구성기반 상품에 대해서 표준상품검색만으로는 구매자가 원하는 상품의 검색가능성(Feasibility)과 검색된 대안들이 조정(Adjust)프로세스 과정을 거쳐 최적해 도달 가능성(Local Optimum)이 보장되지 않음에 따라, 이에 대한 효과적인 방법론으로 검색가능성과 최적해 도달 가능성을 지원하는 SMSM 알고리즘 방법론을 제안 한다. SMSM 알고리즘은 구매자의 요구사항에 따른 대안탐색 부분은 Cace-based reasoning 방법을 이용하고 이에 선택된 대안에 대한 조정과정 부분인 CSP-MSM 알고리즘의 두단계로 나뉘어 진다. 구매자의 주요 선호도(MUST Preference)에 근거하여 대안들을 탐색하고, 탐색 된 대안들 간의 우선순위를 결정한다. 조정 단계에서는 구매자의 요구사항을 기반으로 옵션(Options)의 조정을 통해 구매자의 맞춤사양에 따른 상품을 제안한다. 제약기반 추론 (Constraint Satisfaction
Approach)의 동시지역전파 알고리즘(Concurrent Local Propagation)을 이용하여 옵션(Options)들 간의 제약조건에 따른 호환성(Compatibility)을 조사하고, 구매자의 요구사항을 만족하면서 지역 최소가격의 상품에 도달할 때까지 반복을 통해 지역 최적해 도달 법을 제안한다.
본 방법론은 상품의 기본상품모형(Standard Models)을 사용하여 기본적으로 구매자가 원하는 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹 상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건에 의해 호환성을 보장하는 해를 찾아 가는 방법을 제시한다.
본 논문의 SMSM 알고리즘은 구성기반상품의 예로서 2001년 Dell사의 컴퓨터 기본상품을 사용했다. 사용된 Dell사의 컴퓨터 기본 모형(Standard Models)은 모두 42개이며, 사용된 옵션의 수는 25개이다. 구매자가 원하는 상품의 검색가능성 (Feasibility)과 검색된 대안들 중 최적해가 조정(Modification) 프로세스 과정을 거치는 동안 최적해 도달 가능성 (LocalOptimum)이 보장되지 않음을 확인하고, 지역 최적해를 증명하기 위해 모두 93번의 실험이 수행되어졌으며 이중 17개의 불능 (infeasible solution)해는 제
거되었다.
실험수행 결과는 76번의 실험 중 37번의 실험에서 단순검색으로부터의 선택된 가장 유사해가 아닌 차선의 대안들로부터 조정 프로세스 과정을 거치는 동안 구매자의 요구사항을 만족하고 지역최저가를 보장하는 최적해에 도달하였을 확인하였다. 최선의 유사해가 아닌 차선의 유사해로 부터 옵션들의 조정과정을 통해 나타난 가격절감 효과는 본 실험에서 7.31%이었으며, 선택된 지역최적해가 전역최적해에 도달하는 경우는 97.37%이었다.
본 SMSM 알고리즘의 연구성과는 다음과 같다.
· 제안된 CSP-MSM 알고리즘은 동시지역전파 (Concurrent LocalPropagation) 알고리즘을 이용해 구성기반 상품 검색에 대한 노력을 줄여 e-Commerce 상에서 복잡도가 높은 상품에 대한 검색 가능한 방법을
제안한다.
· 제안된 CSP-MSM 알고리즘은 구성기반 상품들 간의 호환성기반한 상품 검색을 지원한다.
· 단순검색에 의해 선택된 최선의 해가 구매자의 요구사항에 적합하게 조정과정을 거친 후에 최적해를 보장하지 않음에 따라 CSPMSM에 의한 지역최적해를 보장하는 알고리즘을 제안한다.
본 연구에서 제안된 SMSM 알고리즘은 복잡도가 높은 구성기반상품의 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 구매자 요구사항에 맞는 해에 대한 검색가능성과 조정과정을 적용해 지역최적해 도달 가능성을 보장한다.
