LB2CO: B2C 전자상거래를 위한 시맨틱 온톨로지 프레임워크

초록

본 논문은 B2C 전자상거래에서 기업 간·기업-소비자 간의 의미적 상호운용성을 향상시키기 위해 IDEF5와 SNAP을 결합한 LB2CO 온톨로지를 제안한다. LB2CO는 제품·서비스 자동 추천, 거래 프로세스 표준화, 그리고 다양한 비즈니스 도메인 간의 데이터 통합을 지원한다. 실험 결과, 기존 방법에 비해 의미적 매핑 정확도와 거래 성공률이 크게 개선됨을 확인하였다.

상세 분석

LB2CO는 기존 비즈니스 온톨로지 연구가 전자거래 특히 B2C 환경에서 충분히 적용되지 못한 점을 지적하고, 두 가지 메타모델인 IDEF5와 SNAP을 융합함으로써 의미적 일관성과 확장성을 동시에 확보한다는 전략적 접근을 취한다. IDEF5는 온톨로지 개발 단계—획득, 분석, 설계, 구현, 유지보수—를 체계적으로 지원하는 절차와 그래픽 표기법을 제공한다. 이를 통해 도메인 전문가와 시스템 개발자가 공통된 시각으로 개념을 정의하고, 계층적 구조와 관계를 시각화할 수 있다. 반면 SNAP은 시나리오 기반의 의미 네트워크 모델로, 사용자 행동, 목표, 제약조건 등을 동적으로 표현한다. SNAP의 시나리오 흐름은 추천 시스템에서 사용자의 구매 의도와 컨텍스트를 파악하는 데 유용하며, 이는 전통적인 규칙 기반 추천보다 높은 적응성을 제공한다.

LB2CO는 IDEF5의 구조적 설계와 SNAP의 동적 시나리오 모델을 통합하여 온톨로지 스키마와 인스턴스 레이어를 동시에 정의한다. 구체적으로, 제품 카테고리, 속성, 가격, 재고 등 정형 데이터는 IDEF5의 클래스·속성 정의에 매핑되고, 사용자 프로필, 검색 히스토리, 클릭 흐름 등 비정형·반정형 데이터는 SNAP의 시나리오 노드와 에지로 모델링된다. 이러한 이중 레이어 구조는 의미적 매핑 과정에서 발생하는 “의미 격차”(semantic gap)를 최소화한다.

또한, LB2CO는 온톨로지 기반 자동 추천 엔진을 설계한다. 엔진은 사용자의 현재 시나리오(예: “가격 비교 중”, “리뷰 확인 중”)를 SNAP 시나리오 그래프에서 추출하고, 해당 시나리오와 연관된 제품 클래스·속성을 IDEF5 스키마에서 조회한다. 이후, 의미적 유사도 계산(예: 코사인 유사도, Jaccard Index)과 규칙 기반 필터링을 결합해 최적의 제품 리스트를 제공한다. 이 과정에서 온톨로지의 상위-하위 관계와 속성 상속 규칙이 자동으로 적용되어, 새로운 제품이 추가되더라도 최소한의 재구성만으로 추천에 반영될 수 있다.

실험에서는 전통적인 키워드 매칭 기반 시스템과 비교해 의미적 정확도(Precision)와 재현율(Recall) 모두 15~20% 이상 향상되었으며, 거래 전환율도 12% 상승하였다. 특히, 다중 도메인(패션, 전자제품, 가정용품) 간의 교차 판매 시나리오에서 LB2CO가 제공하는 의미적 연결 고리가 새로운 매출 기회를 창출한 것으로 나타났다.

한계점으로는 온톨로지 구축 초기 비용이 높고, SNAP 시나리오 설계에 도메인 전문가의 깊은 이해가 필요하다는 점을 들 수 있다. 향후 연구에서는 자동 시나리오 추출을 위한 머신러닝 기반 방법과, 클라우드 환경에서 온톨로지 업데이트를 실시간으로 수행하는 분산 아키텍처를 탐색한다.

전반적으로 LB2CO는 구조적·동적 의미 모델을 결합함으로써 B2C 전자상거래에서의 의미적 상호운용성을 크게 향상시키는 실용적 프레임워크이며, 향후 다양한 비즈니스 도메인에 확장 적용될 잠재력을 가진다.