최근 항만물류산업의 고부가가치화에 관한 논의와 더불어, 항만물류산업의 e-비즈니스화에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나, 두드러진 연구의 성과는 아직까지 나와 있지 않은 실정이다. 게다가, e-비즈니스화의 활성화를 위한 기술적 측면에서의 여러 가지 방안들은 업계의 이용실적이 미비하여, 실효를 거두고 있지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이와 같은 문제에 주목하여, 실증적인 차원에서 인지 모델링 기법을 바탕으로 항만물류산업의 e-비즈니스에 영향을 미치는 요인을 추출하고, 그 체계를 수립하는 것을 연구의 목적으로 한다. 이러한 과정을 통해, 항만물류산업의 성공적인 e-비즈니스 도입을 위해 선행되어야 할 사항들을 파악하고, 주요 핵심 사항들을 제안하고자 한다.

평균법과 클러스터링은 다속성 평가문제에서 널리 쓰이고 있는 중요한 데이터 마이닝 기법들이다. 그러나, 다양한 다속성 평가 문제에서 데이터 마이닝을 할 때, 데이터들의 특징은 그 중요성이 달라질 수 있기 때문에 이러한 데이터의 중요도 차이를 고려해야 할 필요가 있다. 따라서, 이러한 기법들은 데이터의 선택 및 중요도 등과 같이 그 특징을 얼마나 잘 반영하는 지가 중요하다. 게다가, 산술평균법의 경우에는 우선순위 및 가중치로 정의되는 평가구조에서 적합한 결과를 산출하기에는 한계가 있을뿐 만 아니라, 평가자 그룹별 특징을 반영하기 곤란하다. 따라서, 본 연구에서는 기하학적 도형을 바탕으로 유사도를 평가하여, 평가자 그룹별로 특징지어지는 이산적인 환경에서의 평균을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘의 핵심사항 중 하나는, 항목별 우선순위의 혼돈없이 유사도를 평가할 수 있다는 점이다.