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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
황대현 (전남대학교) 김순환 (제주대학교) 배영철 (전남대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제29권 제6호
발행연도
2019.12
수록면
482 - 487 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2019.29.6.482

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우리나라는 입찰에서 전자입찰을 기본으로 사용하고 있다. 전자입찰은 발주처에 직접 찾아가서 입찰 서류를 제출해야 했던 번거로움을 간소화하고, 조달업체와 공공기관에 대면접촉에 의한 부정입찰을 방지할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 전자입찰에서 입찰 가격을 예측하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 전자입찰에 적용할 수 있는 파이썬을 이용해 머신러닝을 적용한 입찰프로그램을 제안한다. 입찰 프로그램은 k-최근접 이웃(k-Nearest Neighbors : KNN) 알고리즘의 KNeighborsRegressor를 이용하여 기존의 낙찰현황 데이터를 분류한 후, 이를 분석하여 훈련 세트와 테스트 세트의 정확도를 통해 KNN 알고리즘을 이용한 모델을 구성하고, 기존낙찰가 분석을 통해 낙찰금액을 예측하였다.
#전자 입찰 #파이썬 #KNN #딥러닝 #입찰 예측 #Electronic Bidding #Python #Deep Learning #Prediction of Bidding

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. k-최근접 이웃 알고리즘
3. KNeighborsRegressor 분석 모델링
4. 결과 고찰
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
KONEPS, http://www.g2b.go.kr https://stocksmain.tistory.com/116 M. S. Kang, “The effect of multiple reserve price generation range and section setting method on estimated price in bidding and successful bidding system”, Master`s degree thesis at Korea University Graduate School of Management and Information, pp. 11-15, 2014. google schola http://bid114.tistory.com/1 http://bid114.tistory.com/2

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