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자료유형
학술저널
저자정보
엄상훈 (Sunwon Construction) 조인휘 (한양대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제47권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
1,576 - 1,585 (10page)
DOI
10.7840/kics.2022.47.10.1576

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차세대 통합 국가종합전달조달시스템으로 발전하고 있는 나라장터(KONEPS)는 연간 64조원을 거래하는 통합공공 전자조달시스템으로 조달 업체 등록-입찰-계약-검사-대금 지급 등 조달업무 전 과정을 전자적으로 처리하고 있다. 2021년 기준 등록된 조달업체 수는 668,964개로 낙찰 업체가 되기 위한 치열한 경쟁을 하고 있다. 가격조사를 통해 합리적으로 확정하는 기초금액을 기준해 상한과 하한 범위가 정해져 있어 과당 경쟁으로 터무니없는 낮은 가격이나 높은 가격 등 비합리적인 투찰을 방지하고 있다. 경쟁입찰에서 공정성과 투명성을 강화하는 복수예가 방식은 상한과 하한 범위 내에서 무작위로 정해지는 15개의 예비가격 중 참여하는 조달업체의 무작위 추첨으로 4개의 예비가격을 정해 산술평균으로 예정가격을 정한다. 사실상 무작위로 누구도 알 수 없게 만들어진 예정가격을 사전에 알 수 있다면 낙찰 가능성이 높아진다. 본 논문에서는 예정가격을 예측하는 모델을 구축하기 위해서 상관관계가 분명한 독립변수들을 피어슨 적률상관계수를 적용해 찾고 강한 선형성을 띤 변수들을 다중선형회귀 모델로 분석하였다. 모델의 다중공선성 문제를 해결하기 위해 정규화 회귀 모델을 적용하였고, 모델들의 예측력은 주요지표로 평가하였다. 제시된 4가지 모델 모두 설명력을 나타내는 R-square가 99% 이상으로 높은 설명력을 보여 주었고, 실제 정답률과 예측 정확률 사이의 오차가 MAE 1%로 우수한 예측력을 보여 주었다. 정규화 모델 중에서는 엘라스틱넷회귀 모델이 설명력과 평가 지표 모두에서 가장 우수한 성능을 보여 주었고, 리지회귀 모델은 독립변수들의 특성을 가장 잘 살리는 것으로 확인되었으며, 라소회귀 모델은 변수 선택 특성이 나타났다. RMSE 지표에서는 라소회귀 모델의 오차가 가장 컸고, MAPE 지표에서는 리지회귀 모델의 오차가 가장 컸다. 4가지 모델 모두 입찰 담당자들에게 예정가격 예측으로 낙찰에 대한 경쟁력을 제공할 수 있을 것으로 보인다.
#국가종합전자조달시스템 #복수예가방식 #예정가격 #다중선형회귀 #리지 #라소 #엘라스틱넷 #KONEPS #Multiple Preliminary Price Method #Standard Price #Multi regression analysis #Ridge #Lasso #Elastic Net

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 방법과 분석
Ⅲ. 다중선형회귀모델을 통한 예정가격 예측 및 성능평가
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
Public Procurement Service, “Procurement business statistics,” Approval (consultation) no. 131003, pp. 1-27, Dec. 2021. google schola Public Procurement Service, “2021 KONEPS Transaction Results,” Reported data from the Public Procurement Service, pp. 1-4, Jan. 2022. google schola National Assembly Research Service(NARS), “A study on the operational status of self-procurement system of public institutions and the integration of procurement system,” Field Report, vol. 43, pp. 1-85, 2016. google schola Y. C. Won and H. G. Kang, Bidding is Difficult but Winning the bid is Easy, 2nd Ed. revision, KBID, 2018. google schola D. H. Hwang and J. Y. Hwang, “A prediction of bid price using deep learning (MLP, ANFIS),” in Proc. Korea Intell. Inf. Syst. Soc., pp. 168-169, 2020. google schola

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