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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황대현 (전남대학교) 배영철 (전남대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제30권 제4호
발행연도
2020.8
수록면
309 - 314 (6page)
DOI
10.5391/JKIIS.2020.30.4.309

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

2020

딥러닝(MLP, ANFIS)을 활용한 전자입찰가격 예측 분석
황대현 ,  황주영 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 2020.11 학술대회자료
MLP와 ANFIS를 이용한 입찰가격 예측
황대현 ,  배영철 한국지능시스템학회 논문지 2020.08 학술저널
전자 입찰에서 딥러닝을 이용한 입찰가격 예측
황대현 2020.01 학위논문
전자입찰에서 딥러닝을 이용한 입찰 가격예측
황대현 ,  배영철 한국전자통신학회 논문지 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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우리나라에서는 입찰에서 2002년부터 전자 입찰시스템을 기본으로 사용하고 있다. 전자 입찰은 기존입찰방식의 번거로움을 간소화하고, 발주처와 조달 업체 간 대면접촉에 의한 부정 입찰을 방지할 수 있다는 장점이 있다. 현재 입찰에서 복수 예비가격 추첨을 통한 낙찰 방식이 주로 사용하고 있다. 하지만 낙찰 방식의 특성상(난수 체계) 낙찰가격을 정확히 예측하기란 쉽지 않다. 본 논문은 전자 입찰에 적용할 수 있는 딥러닝을 이용한 입찰프로그램을 제안한다. 딥러닝 알고리즘인 다층퍼셉트론(MLP; multi layer perceptron)과 적응 신경 퍼지 추론시스템(ANFIS; adaptive neural fuzzy inference system)을 이용하여 기존의 낙찰데이터를 분석하고 낙찰가를 예측하여 두 알고리즘을 비교한 후 우수한 알고리즘을 이용한 예측 모델을 구성하고자 한다.
#전자입찰 #다층퍼셉트론 #적응 신경 퍼지 추론시스템 #딥러닝 #입찰 예측 #Electronic bidding #MLP #ANFIS #Deep learning #bid prediction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. MLP와 ANFIS 알고리즘
4. 모델평가 방법 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
KONEPS, http://www.g2b.go.kr [Access date : DD MM YEAR]. D. H. Hwang, S. W. Kim and Y. C. Bae, “A prediction of bid price using k-Nearest Neighbors Algorithm,“ Journal of Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 29, no. 6, pp. 482-487, 2019. google schola http://bid114.tistory.com/2 [Access date : DD MM YEAR]. Y. C. Shin, A research on contract price prediction model for real estate auction based on Machine Learning Technology, Master’s degree thesis at Korea Cyber University Graduate School of Convergence Information, pp. 17-29, 2018. google schola C. Kim, Development of bidding-ratio prediction model for public information technology business projects using data mining method, Master’s degree thesis at Yonsei University Graduate School of Department of Industrial Information Management, pp. 15-20, 2017. google schola

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