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O2O서비스는 다양한 오프라인 서비스 제공자 (즉, 오프라인 매장)와 온라인 소비자를 연결해주는 플랫폼으로 여러 이점을제공한다. 첫째로 모바일 어플리케이션이 제공하는 높은 접근성으로 인해 오프라인 매장에 입장한 소비자뿐만 아니라 근거리에 있는 소비자과 원거리에 있는 온라인 소비자를 확보할 수 있다 [4]. 두 번째로 소비자의 정보와 이용기록 등을 데이터화하여 분석하기 때문에 소비자의 행동및 선호도를 정확하게 예측하고, 때에 따라 소비자가 필요로 하고 원하는 서비스를 능동적으로 제공할 수 있다는 장점이 있다  [18, 28. 또한 소비자는 시간, 장소에 구애받지 않고 서비스 요청이 가능하며 타인의 후기를 확인하거나 상품의 상세 정보를 미리 접하는 등 온라인 상의 정보 서비스를 활용할 수 있다. 오프라인 서비스 제공자 역시 소비자와 소통이 편리해지면서 더욱 향상된 서비스 질과 지속적인 커뮤니케이션을 제공할 수 있다 [6]. 넷째로 O2O 서비스는 온라인이 기반이 된 서비스이기 때문에 편리하고 저렴하게 제품을 홍보할 수 있고, 유지 및 보수가 편리하다는 장점이 있다 [4]. 마지막으로 홍보 차원에서도 평소 소비자의 온라인 활동을 분석해 미리 관심 있고 흥미를 가지는 품목을 파악하여 오프라인 매장을 지나갈 때, 세일 정보나 쿠폰 등을 소비자의 스마트폰으로 전송해 구매를 유도할 수도 있고, 주문, 예약 서비스와 포인트 적립 등으로 단골손님을 확보할 수도 있어 온라인 서비스의 장점을 오프라인 서비스에도 적용할 수있다 [10, 12]. 이처럼 O2O 서비스는 온ㆍ오프라인의 융합이라는 새로운 기술로 오프라인 판매자와 온라인 구매자가 기존에 느끼던 불편함과 번거로움을 해소하고, 새로운 경험과 가치를 제공하면서 최근 핵심 비즈니스 플랫폼의 형태로 자리 잡고있다. 이는 O2O 서비스가 단순히 온ㆍ오프라인 연동의 결제방식을 뛰어 넘어, 소비자를 위한 맞춤형 소비가치를 제공하는 수단으로 평가받는 이유이다.

O2O 서비스의 급격한 성장으로 다양한 분야의 기업들이 온라인과 오프라인의 결합을 시도하고 있으며 특히 미국, 일본, 중국에서 급격히 성장하고 있다. 미국은 O2O 서비스를 통한 연간 지출 규모가 65조원에 달할 것으로 추정된다. 대표적으로 Macy’s, Walmart, Target, Office Depot 등 대표적인 오프라인 유통채널을 온라인으로 연결한 옴니채널을 운영하고 있다. 이 채널에서는 온라인 주문 후 지정한 오프라인 매장에서 물건을 수령하는 픽업서비스 (pickup service)를 실시하거나, 온라인 쿠폰을 오프라인 매장에서 활용할 수 있다. 또한 수많은 창업기업들이 O2O서비스에 맞는 다양한 모바일 어플리케이션을 출시하고 있으며 우버, 에어비앤비, 오픈테이블 등이 성공적인 미국내 사례로 꼽힌다 [24]. 일본 O2O 시장은 2011년 약 240조원에서 2017년까지 약 400조원으로 성장하였으며 대표적인 일본 O2O 서비스로는 'NTT도코모'의 ‘샷플랫폼’가 있다. 샷플랫폼은 사용자의 위치정보를 활용하여 근접한 오프라인 매장의 정보와 사용자의 특성을 고려한 제품 및 상점 추천 서비스를 제공한다 [1]. 일본의 편의점 업체 로손은 일본내 5000만명 이상의 사용자를 확보하고 있는 국내 네이버의 라인(Line)과 제휴를 맺고 인근 매장의 쿠폰을 보내는 O2O 서비스를 제공하고 있다[23]. 중국 O2O 시장은 2017년말 기준 160조원을 돌파하였다. 중국 O2O 서비스의 특징은 거대한 시장과 저렴한 인건비가 합쳐서 매년 가파른 상승세를 보이는 것이며 다양한 형태의 플랫폼으로 승부를 거는 한국의 O2O서비스에 비해 중국의 O2O서비스는 간편한 결제를 중요시한다 [26]. 또한 Baidu, Alibaba, Tencent 세 기업을 합친 일명 ‘BAT’가 다양한 산업 분야에서 O2O 서비스를 제공하며 중국 O2O시장을 견인해가고 있다. 또다른 대표적인 중국 O2O 서비스 업체인 메이퇀은 약 6억명의 회원을 보유한 업체로 O2O방식을 통한 중국 내 배달 음식시장의 빠른 성장세를 이끈 기업이다 [2].

국내 O2O 시장은 2014년부터 성장세를 보이고 있으며 초기O2O서비스는 배달 어플리케이션과 같이 단순히 오프라인 매장과 소비자를 연결시켜주는 정도였지만 그 후 결제시스템과 GPS를 추가하여 간편 기능이 추가된 형태로 발전하였다. 최근엔 ICT기술 강국답게 NFC, 비콘, QR코드 등과 결합하여 소비자 맞춤 서비스로 발전해 가고 있는 추세이다 [24]. 국내 O2O 서비스의 종류 중 대표적인 사례가 배달서비스 어플리케이션 이다. ‘배달의 민족’, ‘요기요’, ‘쿠팡’ 등이 대표적으로 배달 문화가 발달한 우리나라에 특화된 O2O 서비스이다. 또한 스타벅스의 ‘사이렌 오더 (Siren Order)’도 성공적인 국내 O2O서비스이다. 사이렌 오더는 패스트오더 O2O서비스 중 하나로써 전용 어플리케이션을 통해 선주문과 선결제가 가능하고, 비콘을 통해 가장 가까운 거리의 매장을 찾을 수 있다. 또한 근처 매장의 행사 정보나 할인 쿠폰 등을 수신할 수 있다. ‘다음 카카오’도 다양한 분야에서 O2O 서비스를 제공하고 있는데 특히, 다음 카카오가 제공하는 택시 및 대리운전 어플리케이션 ‘카카오T’는 2015년 기준 가입 택시 기사 수 14만 명을 돌파해 전국 콜택시 가입자 수 6.3만대 보다 2배 이상 많이 확보하였다 [17]. SK플래닛은 ‘시럽’이라는 O2O 기반 어플리케이션을 출시하였다. 이 어플리케이션은 비콘을 통해 사용자의 위치를 확인하고 근처에 있는 매장에서 매장 정보와 상품 정보, 멤버십 카드나 소비자에게 해당되는 할인 쿠폰을 제공한다 [20]. 부동산 시장 역시 O2O서비스가 활발히 이용되는 분야로써 2012년 부동산 중개 어플리케이션 ‘직방’이 등장한 후로 2014년 3%에 불과했던 부동산 어플리케이션의 사용률은 2017년 22%까지 성장하였으며 2017년 KB국민은행이 부동산 O2O시장에 뛰어들면서 부동산 시장 O2O서비스는 더욱 활기를 띄게 되었다 [22].

O2O서비스 기반 전통시장 모바일 어플리케이션의 이용방식은 소비자의 현 위치에 따라 ‘근거리 방식’과 ‘원거리 방식’ 두가지로 분류하였다. 우선 ‘근거리방식’이란 해당 소비자가 전통시장에 이미 도착하거나 근처에 위치한 상황이고, ‘원거리 방식’이란 해당 소비자가 전통시작 도착 전으로 현 위치에서 필요한 전통시장의 상품 정보를 미리 접하거나 선주문하려는 상황이다. 위의 두가지 이용방식에 따라 모바일 이용자의 요구사항을 다음과 같이 정의하였다.

본 단락에서는 앞에서 정의된 사용자 요구사항 리스트를 기반으로 모바일 어플리케이션이 제공할 개별 기능을 유스케이스로 정의한 유스케이스 목록을 아래와 같이 작성하였다. 유스케이스는 어플리케이션이 특정 작업을 수행하기 위해 거쳐야 하는 단계들을 설명하며, 객체지향 시스템 분석 방법에서 요구사항을 찾아내는 대표적인 방법이다 [8]. 그리고 개별 기능을 실제 이용하게 될 다양한 유형의 관련 인물을 액터로 표현하고 액터 (actor) 와 유스케이스 간의 연관 관계를 도식화한 유스케이스 모델을 그림 3과 같이 작성하였다.

● 회원가입: 각 사용자는 상품을 주문하고 결제하기 위해 회원가입을 할 수 있음.
● 로그인: 각 사용자는 상품을 주문하고 결제하기 위해 로그인을 할 수 있음.
● 비콘 ID 인식: 각 상점에 설치된 비콘으로부터 ID를 자동 인식하고 사용자의 현위치로부터 거리를 계산.
● 상점 선택:
   - 근거리 방식의 경우, 미리 정한 임계치 이내의 상점 중 추천 서비스에 의해 선별되거나 사용자의 필요상품에 따라 상점를 선택.
   - 원거리 방식의 경우, 사용자가 지도 혹은 검색을 통해 선택한 상점을 전달받음.
● 상점 소개:
   - 국내 사용자의 경우, 상점에서 제공하는 상품의 리스트와 진행 중인 행사를 소개.
   - 외국인 사용자의 경우, 미리 설정한 외국어에 따라 상점 상품의 리스트와 진행 중인 행사를 소개.
● 장바구니 관리: 사용자는 맘에 드는 상품이 있으면 장바구니에 넣을 수 있고 수량을 변경할 수 있고, 원치 않는 상품은 장바구니에서 삭제
● 상품 주문 및 결제: 사용자는 장바구니에 담긴 상품을 주문하고, 카드 &현장 현금 결재를 통해 결재할 수 있음.
● 상품 관리: 상점에서 판매되는 새로운 상품을 등록하고, 기존 상품을 수정하고, 삭제할 수 있음.
● 상점 관리: 새로운 상점을 등록하거나 기존 상점을 수정하고 삭제할 수 있음.
● 주문 관리: 상점은 주문의 상태를 ‘주문/결제’, ‘준비 중’, ‘픽업가능/배송 중’, ‘완료’ 등으로 변경.
● 주문상태 통보: 주문한 상품이 픽업 가능하거나 배송 중이면 모바일 푸시 메시지를 통해 통보.
● 상품정보 검색: 상품의 종류 및 이름, 상점의 이름, 상품의 가격 등의 정보로 상품을 검색.
● 시장 지도 검색: 시장의 지도를 제공하여 사용자가 특정 상점을 선택하고 상세 정보를 볼 수 있음.
● 사용자 활동 분석: 사용자의 취향 및 선호도를 파악하기 위해 로그 및 사용자의 다양한 활동을 분석. 
● 상품 개인화 서비스: 사용자의 취향 및 선호도, 필요상품에 따라 상품을 선택

Fig. 3. 
Use Case Model of Our Mobild Application for Korean Traditional Markets

모바일 어플리케이션을 객체지향 방식으로 설계하기 위하여 주요 객체을 그림 4와 같이 설정하고 각 객체의 속성 (attribute)과 메소드 (method)를 작성하였다. 특히, 외국인 사용자를 위하여 customer 객체에 원하는 언어를 설정할 수 있는 language 속성을 추가하였고, 사용자가 모바일 상으로 행하는 활동을 나타내는 user_event 객체는 그 language 속성에 따라 해당 페이지들을 사용자가 원하는 언어 (즉, 영어, 일본어, 중국어)로 보여준다.

Fig. 4. 
Object-oriented Class Diagram

비콘을 이용해 사용자의 현재 위치를 파악하고 그 위치에 따라, 또한 사용자의 온라인 활동을 통해 분석한 사용자의 취향에 따라 선별된 상점과 상품 정보를 전달하기 위한 시퀀스 다이어그램은 다음의 그림 5와 같다.

Fig. 5. 
Sequence Diagram to Deliver Stores and Products that

O2O서비스의 구현방식 중 가장 간단한 방식은 스마트폰으로 QR코드를 스캔하여 인터넷에 연결하는 것이지만 기능이 단순하고 정보 표현에 제한이 있어 다양한 마케팅에 활용하기에는 한계가 있다. 대신, 최근에는 NFC나 저전력 블루투스 비콘 (Beacon) 등 사물인터넷 (IoT: Internet of Thing)과 접목할 수 있는 기술을 활용한 O2O 서비스를 제공하는 움직임이 대부분이다 [7].

본 논문에서는 상용 비콘 모델 중 최적의 비콘을 선택하기 위해 김용태 (2016)의 비콘 근거리 오차 측정 실험 방법에 따라 정확도, 인식거리 및 오차를 측정하고 비교, 분석하였다 [13]. 실험에 사용된 비콘은 ibeacon i3, ibeacon i4, midason+으로 비콘이 인식한 거리는 각 비콘 제조사에서 제공하는 비콘 전파 수신 어플리케이션을 이용하여 측정하였다. ibeacon i3와 ibeacon i4의 경우 ‘BeaconSET’ 어플리케이션을 사용하였으며 midascon+의 경우 ‘Midascon Manager' 어플리케이션을 사용하였다. BeaconSET의 경우 현재 위치에서 비콘을 인식한 거리를 제공하는 반면, Midascon Manager의 경우 비콘의 인식거리를 제공하지 않고 비콘의 인식 여부만을 제공하는 제약 사항이 있었다. 실험 방식은 서로 다른 개방 여부 및 유동 인구를 가진 장소 네 곳을 선정하여 실험을 하였으며 각각 10m, 30m, 50m, 70m의 거리에서 비콘의 수신 거리를 측정하는 방식으로 진행하였다. 구체적으로 실험 장소는 놀이터, 번화가라는 개방된 두곳과 대학교 건물, 지하주차장이라는 폐쇄된 두 곳 총 4가지 장소였다. 유동인구는 지하주차장은 한 명도 없었으며 놀이터, 대학교 건물, 번화가의 순으로 많았다. 그 인식거리 오류 측정 결과는 다음의 표 2와 같다. 위의 실험결과에 따르면 우선 ibeacon i3가 인식거리가 가장 길며 인식거리에 대한 오차도 가장 적었다. 또한, midascon+의 경우 비콘의 전파를 인식한 거리를 구체적으로 제공하지 않기 때문에 정확도와 인식거리를 다른 두 비콘과 비교할 수가 없었다. 실험한 모든 장소 4곳에서 70m의 거리를 측정한 비콘은 없었다. 위의 실험을 통해 ibeacon i3가 가장 적합한 모델로 선택되었다.

사용자의 개인 맞춤형 정보 추천 서비스는 사용자를 크게 두 그룹으로 나누어 설계하였다. 첫번째 그룹에 속하는 사용자는본 전통시장 모바일 어플리케이션을 처음 사용하거나 사용자의 모바일 활동량이 적은 사용자들로 구성된 cold-start 사용자들이다 [15]. 이 그룹의 사용자들은 취향이나 선호도, 필요 물품을 파악하기에는 본 모바일 어플리케이션 내의 활동이 너무 적은 경우이다. 따라서 cold-start 사용자 그룹을 위해서는 비개인화 추천 방식을 사용한다. 구체적으로 근거리 방식 서비스에서는 비콘 거리의 임계값 내에 있는 상점 중 가장 인기있는 상점이나 상품을 추천하다. 원거리 방식 서비스에서는 당시 판매량이 가장 높은 상점 혹은 상품을 추천한다.

두번째 그룹에 속하는 사용자는 본 전통시장 모바일 어플리케이션을 이미 많이 사용하거나 어플리케이션을 통해 여러 차례 상품을 주문한 경험이 있는 사용자 그룹이다. 이 그룹의 사용자들은 취향이나 선호도를 파악할 수 있는 온라인 활동 데이터가 충분한 사용자들로 그들의 취향을 쉽게 파악할 수 있기 때문에 개인화 추천 서비스의 주 대상이다. 두번째 그룹의 사용자를 위하여 본 어플리케이션에서는 두 가지 개인화 추천 방법을 설계하였다. 우선은 사용자들이 검색, 클릭 등을 통해 관심을 보이는 상품의 카테고리를 묶어 Case-based reasoning기반 알고리듬을 활용한 개인화 추천 방법이다 [5, 16]. 또한 사용자의 위치, 시간·계절적 상황 (예를 들어, 계절과 명절에 맞는 제철 음식이나 식품), 개인 취향 등을 모두 고려한 Context-aware modeling 기반 알고리듬을 활용한 개인화 추천 방법이다 [3]. 특히, 사용자의 제품에 대한 선호도 뿐만 아니라 여러 사용자의 상황을 개별의 Matrix로 각각 작성하고 이를 Co-Factorization을 활용하여 결합하는 방법 [5, 16]을 위주로 개인화 추천 알고리듬을 테스트할 것이다. 앞으로 실제 사용자에게 다양한 개인화 추천 서비스를 제공하여 테스트하고 전통시장에 맞는 최적의 개인화 상품 추천 서비스를 도입할 계획이다.

3장에서 분석한 O2O서비스 기반 전통시장 모바일 어플리케이션의 사용자 요구사항 및 위의 소단락 설계 내용을 기반으로 어플리케이션 화면을 다음과 같이 설계하였다. 첫 화면 (그림 6 참조)에서는 메뉴, 시장의 상점 지도, 사용 가능한 모바일 쿠폰 등의 메뉴를 사용자가 선택할 수 있도록 하였다.메뉴를 통한 검색 화면 (그림 7 참조)에서는 상점 종류에 따라 사용자가 직접 선택할 수 있다. 또한 검색을 통하든, 시스템의 추천을 통하든 사용자가 특정 상점을 선택하면 그림 8과 같이 메뉴를 선택하고 장바구니에 넣어 모바일 결제를 할 수 있도록 설계하였다. 또한  ‘My Page’ 를 통해 주문한 상품의 준비상태를 확인할 수 있도록 화면을 구성하였다.   

Fig. 6. 
The Front Page of Our Application

Fig. 7. 
The Page to Select A Store

Fig. 8. 
Page to Order Products After Selecting a Store