딥러닝 기반 경매 알고리즘과 데이터 과학 플랫폼 응용

Q: 이 논문에서 정의한 차가경매란 무엇인가?

차가경매는 가장 높은 비딩값을 제시한 경매참여자가 자원을 획득하지만, 실제 지불 금액은 두 번째로 높은 비딩값이다. 이는 자원판매자의 이득을 최대화하지 못하지만, 악의적인 경매참여자의 비정상적인 비딩을 원천적으로 막아 신뢰성 있는 자원 할당을 가능하게 하는 특징이 있다.

Q: 딥러닝 기반 최적 경매 알고리즘은 차가경매의 어떤 단점을 보완하는가?

연구 결과, 딥러닝 기반 최적 경매 알고리즘은 차가경매의 신뢰성을 유지하면서도 자원판매자의 이득이 최대화되지 않는 단점을 보완한다. 가상 비딩값 변환 및 할당, 지불 네트워크를 통해 자원판매자의 수익을 최고가경매 수준으로 근사하여 증가시킨다.

정소이; 김재현

doi:10.7840/kics.2021.46.3.532

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정소이 (Korea University) 김재현 (Ajou University)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제46권 제3호

발행연도: 2021.3

수록면: 532 - 535 (4page)

DOI: 10.7840/kics.2021.46.3.532

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본 논문에서는 분산 자원할당 문제에서 많이 활용되는 경매 알고리즘에 대해서 고찰하고 해당 알고리즘의 데이터과학 플랫폼으로의 응용에 대해서 논한다. 경매 알고리즘 중에서 차가경매(SPA: Second Price Auction)는 신뢰성 있는 운영을 위해서 가장 대표적으로 상용되는 방식이지만, 옥션의 경매자(Auctioneer)가 최대의 이익을 얻지 못한다는 단점이 존재한다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 최근 딥러닝기반의 연산을 활용한다. 본 논문에서는 딥러닝기반 경제 알고리즘을 통한 분산자원할당 알고리즘을 제시하고 데이터과학 플랫폼으로의 응용에 대해서 논한다.

#Auction Algorithm #Deep Learning #Data Science

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