플러스프로젝트 배경
1. 문제점 - 공공 건설 입찰 과정에서 적정 사정률 및 입찰가 산정이 경험과 수작업 분석에 의존하는 구조의 비효율 존재 - 유사 공고 비교, 참여업체 패턴 분석, 구간 분포 해석 등 복잡한 판단 과정으로 인해 분석 시간 증가 및 전략 수립의 어려움 발생 - 과거 입찰 및 낙찰 데이터의 체계적 활용 부족으로 데이터 기반 의사결정 환경 미흡 2. 목표 - 입찰 공고·낙찰 정보·참여업체 데이터를 수집
프로젝트 성과
데이터 기반 사정률 예측 AI 시스템 구축
• 입찰 공고·낙찰·참여업체 데이터를 학습한 딥러닝 기반 사정률 예측 기능 구현
• 공고번호 입력만으로 적정 입찰가 분석 및 예측 결과 제공 환경 구축
• 공고번호 입력만으로 적정 입찰가 분석 및 예측 결과 제공 환경 구축
예측 정확도 개선 및 시뮬레이션 성능 검증
• 실제 공고 데이터 기반 시뮬레이션을 통해 오차 3% 이내 예측 성능 확보.
• 초기 모델의 중복 예측 문제 개선으로 공고 특성별 다양한 사정률 도출 가능.
• 초기 모델의 중복 예측 문제 개선으로 공고 특성별 다양한 사정률 도출 가능.
입찰 전략 분석 자동화 및 의사결정 지원
•유사 공고 비교 및 참여업체 패턴 분석을 통한 입찰 전략 수립 지원 기능 구현.
• 수작업 구간 분석 자동화를 통해 분석 시간 단축 및 데이터 기반 의사결정 환경 제공.
• 수작업 구간 분석 자동화를 통해 분석 시간 단축 및 데이터 기반 의사결정 환경 제공.
핵심 기능
사정률 예측 AI
입찰 공고 데이터를 학습한 딥러닝 기반 사정률 및 적정 입찰가 예측 기능 제공
진행 단계
[기획·설계] 데이터 분석 및 예측 전략 정의
2023.03.
- 입찰 프로세스 및 사정률 산정 방식 분석
- 데이터 구조 정의 및 예측 모델 설계
- 데이터 구조 정의 및 예측 모델 설계
프로젝트 상세
공공 건설 입찰 예측 AI 웹 서비스 1. AI 추론 기반 사정률 및 입찰 예상금액 예측 및 시각화 2. 공고번호 입력 기반 입찰 분석 웹 서비스 구축 #1. 프로젝트 소개 공공 건설 입찰 과정에서는 유사 공고 비교, 참여업체 투찰 패턴 분석, 사정률 분포 해석 등 복잡한 수작업 분석이 요구되는 비효율이 존재했습니다. 본 프로젝트는 입찰 공고, 낙찰 정보, 참여업체 데이터를 수집·정제하여 딥러
