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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
임승준 (홍익대학교) 이정호 (건국대학교) 류춘호 (홍익대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회지 韓國經營科學會誌 第48卷 第3號
발행연도
2023.8
수록면
1 - 14 (14page)
DOI
10.7737/JKORMS.2023.48.3.001

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The domestic used car market continues to grow along with the used car online platform. The used car online platform discloses vehicle specifications, accident history, inspection history, and detailed options to consumers.
Most of the studies for predicting used car prices were studies using vehicle specifications. In addition, the relationship between the mileage and period of use of the vehicle and the used car price tended to appear nonlinear. In order to solve this problem, recent studies have attempted to reduce Cost Function using Machine Learning models. Accordingly, this study sequentially executed Regression based and Decision Tree based Machine Learning models using vehicle specifications and vehicle options.
The implications of this study were, first, to make the most of their advantages by continuously executing two types of Machine Learning models. Second, which of the vehicle"s specifications and option variables affects the price prediction of used cars, and the influence and direction of these variables were confirmed. This will help solve the problem caused by unfair information among used car sales officials.

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행연구
3. 자료 수집 및 변수 선정
4. 머신러닝 모델의 실행 과정
5. 머신러닝 모델의 실행 결과
6. 결론
참고문헌

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