KR102192226B1 - Apparatus and method for providing bid amounts using prediction of multiple preliminary amounts of demand institution - Google Patents

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Abstract

본 발명은 수요 기관별 복수 예가의 예측을 이용하여 낙찰 확률이 높은 입찰 금액을 예측하여 제공하는 장치 및 방법을 개시한다. 본 발명에 따르면, 수요 기관별 복수 예가의 예측을 이용하여 입찰 금액을 제공하는 장치는, 개찰 공고를 수집하여 각 수요 기관의 공고 기관별로 복수 예가의 작성 범위와 작성 기준의 작성 정보를 생성하여 분석하는 수요 기관 분석부; 분석된 작성 정보의 개찰 공고에서 입찰에 참여한 각 업체별 입찰 금액의 분포를 생성하여 분석하는 참여 업체 분석부; 시뮬레이션을 통해, 분석된 작성 정보에 따라 복수 예가를 임의 생성하고, 생성된 복수 예가 중에서 임의 선택된 예비 가격을 산술 평균하여 예정 가격을 산출하고, 산출된 예정 가격의 분포를 생성하여 분석하는 예정 가격 산출부; 및 예정 가격의 분포 및 입찰 금액의 분포를 대비하여, 예정 가격의 분포 값에서 대응되는 입찰 금액의 분포 값을 차감한 값이 최대가 되는 지점을 낙찰이 예측되는 입찰 금액으로 산출하여 제공하는 입찰 금액 제공부를 포함한다.The present invention discloses an apparatus and method for predicting and providing a bidding amount having a high probability of winning a successful bid by using prediction of a plurality of preliminary prices for each demand institution. According to the present invention, an apparatus for providing a bidding amount using predictions of multiple example prices for each demanding agency, collects opening bill announcements, and generates and analyzes the creation range of multiple example prices and creation criteria for each notification agency of each demanding agency. Demand agency analysis department; Participating company analysis unit for generating and analyzing the distribution of the bid amount for each company participating in the bidding in the opening announcement of the analyzed creation information; Through simulation, a plurality of example prices are randomly generated according to the analyzed creation information, a predetermined price is calculated by arithmetic average of a preliminary price randomly selected from among the generated plurality of example prices, and a distribution of the calculated planned prices is generated and analyzed. part; And a bidding amount provided by calculating the point at which the value obtained by subtracting the distribution value of the corresponding bid amount from the distribution value of the planned price in comparison with the distribution of the planned price and the distribution of the bid amount is calculated as the predicted bid amount. Includes a provider.

Description

수요 기관별 복수 예가의 예측을 이용하여 입찰 금액을 제공하는 장치 및 방법{Apparatus and method for providing bid amounts using prediction of multiple preliminary amounts of demand institution}Apparatus and method for providing bid amounts using prediction of multiple preliminary amounts of demand institution}

본 발명은 입찰 예측 기술로서, 전자 입찰에서 수요 기관별 복수 예가의 예측을 이용하여 낙찰률이 높은 입찰 금액을 산정하여 제공하는 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for calculating and providing a bid amount with a high successful bid rate by using prediction of a plurality of preliminary prices for each demand agency in an electronic bidding as a bid prediction technology.

전자 입찰의 절차는 국가, 정부, 학교, 공공 기관 등이 수요 기관이 되어 공고를 발주함으로써 개시된다. 상기 수요 기관은 일반적으로 직접 공고 기관이 되지만, 수요 기관장의 결정에 따라 조달청 등의 공고 기관에게 조달 업무의 지원이나 대행을 요청하면, 요청받은 공고 기관이 나라장터 등의 발주 시스템에 입찰 공고를 발주한다. 공고 기관은 입찰 공고 정보(예 : 입찰 기준, 입찰 방식, 복수 예가)를 결정하는 발주 주체가 되고 낙찰자의 계약 상대방이 된다. 발주 시스템에 등록된 입찰 공고에 따라 조달업체로 등록된 입찰자들을 전자 입찰에 참여한다.The e-bidding process begins when the state, government, school, public institution, etc. become a demanding institution and place an order for an announcement. In general, the requesting agency is a direct public announcement agency, but upon the decision of the requesting agency head, when a public announcement agency such as the Public Procurement Service requests support or proxy for procurement work, the requested notification agency places a bid announcement on the ordering system such as the country marketplace. do. The public announcement agency becomes the subject of the ordering entity that determines the bid announcement information (eg, bidding criteria, bidding method, and multiple example prices) and becomes the contract partner of the successful bidder. According to the bid announcement registered in the ordering system, bidders registered as procuring companies participate in e-bidding.

참고로, 상기 공고 기관이라는 용어는 발주 시스템(예 : 나라 장터, 국방전자조달시스템 등)마다 사용하는 용어가 다르며, 대표적으로 공고 기관, 발주 기관, 집행 기관 등의 용어로 통용된다. 이하에서는 공고 기관으로 통칭한다.For reference, the term "notification agency" is used differently for each ordering system (e.g., national marketplace, defense electronic procurement system, etc.), and is typically used in terms of public announcement agency, ordering agency, and execution agency. Hereinafter, it is collectively referred to as the public announcement agency.

상기 전자 입찰에서, 시스템은 각 입찰자들로부터 입찰 금액을 등록받고, 그 중에서 가장 기준에 부합하는 입찰 금액을 낙찰 금액으로 선정하는 표준화된 온라인상의 입찰방법이며, 국내 전자 입찰에서 가장 많이 활용되는 방식은 적격 심사 낙찰제이다. In the above e-bidding, the system is a standardized online bidding method that receives the bid amount from each bidder and selects the bid amount that meets the most criteria as the successful bid amount, and the method most used in domestic e-bidding is It is a successful bid system.

상기 적격 심사 낙찰제에서, 입찰 공고된 기초 금액을 기준으로 일정한 범위 내에서 복수개(예 : 15개) 예비 가격이 랜덤으로 생성된다. 랜덤 생성된 15개의 복수 예가(복수 예비 가격)는 개찰 당일 입찰에 참여한 각 입찰자에 의해 2개가 무작위로 선택되고, 이 중에서 가장 많이 선택된 4개 값을 산출 평균한 예정 가격이 산정된다. 그러면, 낙찰 금액은 예정 가격보다 이상이면서 가장 근접한 1순위 입찰자의 낙찰 금액이다.In the eligibility screening successful bid system, a plurality of (for example, 15) preliminary prices are randomly generated within a certain range based on the basic amount of the bid announced. Two of the 15 randomly generated example prices (multiple preliminary prices) are randomly selected by each bidder who participated in the bidding on the day of the opening of the bill, and a predetermined price obtained by calculating the most selected four values among them is calculated. Then, the successful bid amount is the winning bid amount of the closest first-tier bidder, which is more than the predetermined price.

여기서, 입찰 공고에서는 기초 금액과 복수 예가의 최대/최소 작성 범위(예: ±2%)만 기재되어 있고, 그 복수 예가가 각각 어떤 구간 범위에서 산정되었는지에 대한 기준은 입찰자들에게 공개되지 않는다. 또한, 실제 입찰에서는 입찰 공고된 최대/최소 작성 범위를 벗어난 복수 예가가 발생하는 것이 사실이다. 산정 기준이 비공개되거나 최대/최소 작성 범위를 따르지 않음에도 불구하고, 복수 예가는 예정 가격을 결정하는 가장 중요한 요소이므로 낙찰률이 높은 예측을 위해서 복수 예가의 예측이 요구된다.Here, in the bidding announcement, only the basic amount and the maximum/minimum range (eg, ±2%) of the multiple example prices are described, and the criteria for the range in which the multiple example prices were calculated are not disclosed to the bidders. In addition, in actual bidding, it is true that multiple preliminary prices that are out of the maximum/minimum preparation range announced in the bidding may occur. Although the calculation criteria are not disclosed or do not follow the maximum/minimum preparation range, multi-prediction prices are the most important factor in determining the planned price, so multi-prediction predictions are required for prediction with a high successful bid rate.

하지만, 종래의 입찰 예측 시스템은 대부분 예정 가격의 과거 추이를 분석하여 낙찰 금액을 예측하고 있다. 각 시스템마다 고유한 예측 알고리즘을 사용하지만 예측 결과는 과거 예정 가격들의 평균화된 가격에 편중되고 있다. 즉, 예정 가격의 근원이 되는 15개 복수 예가에 대한 예측이 생략되는 문제점이 있다.However, most of the conventional bidding prediction systems predict the successful bid price by analyzing the past trend of the planned price. Each system uses its own prediction algorithm, but the prediction results are concentrated on the averaged price of past expected prices. In other words, there is a problem in that prediction of a plurality of 15 example prices, which is the source of the planned price, is omitted.

한국등록특허 10-1300517(2013.08.21)Korean Patent Registration 10-1300517 (2013.08.21)

본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 인식하에 창출된 것으로서, 과거 개찰 정보로부터 수집된 복수 예가의 생성 범위 및 기준을 분석하고, 예측 대상의 입찰 건에 대해, 분석된 복수 예가의 생성 정보를 이용하여 예측된 복수 예가로부터 입찰 금액을 산정하여 제공하는 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.The present invention is created under the recognition of the prior art as described above, and analyzes the generation range and criteria of multiple example prices collected from past ticketing information, and uses the generated information of the analyzed multiple example prices for a bid subject to be predicted. An object of the present invention is to provide an apparatus and method for calculating and providing a bid amount from a plurality of predicted example prices.

또한, 상기 장치는 분석된 복수 예가의 생성 정보에 대해 과거 개찰 정보와 대비하여 신뢰 수준을 적합비로 계산하여 그 신뢰도를 평가하고, 계산된 적합비를 적용하여 복수 예가의 예측 시뮬레이션을 수행하는데 있다.In addition, the device calculates the reliability level of the analyzed generation information of a plurality of example prices compared with the past ticket information as a fitness ratio, evaluates the reliability, and performs a prediction simulation of the multiple example prices by applying the calculated fitness ratio.

일 측면에 따른, 수요 기관별 복수 예가의 예측을 이용하여 입찰 금액을 제공하는 장치는, 개찰 공고를 수집하여 각 수요 기관의 공고 기관별로 복수 예가의 작성 범위와 작성 기준의 작성 정보를 생성하여 분석하는 수요 기관 분석부; 분석된 상기 작성 정보의 상기 개찰 공고에서 입찰에 참여한 각 업체별 입찰 금액의 분포를 생성하여 분석하는 참여 업체 분석부; 시뮬레이션을 통해, 분석된 상기 작성 정보에 따라 복수 예가를 임의 생성하고, 생성된 복수 예가 중에서 임의 선택된 예비 가격을 산술 평균하여 예정 가격을 산출하고, 산출된 예정 가격의 분포를 생성하여 분석하는 예정 가격 산출부; 및 상기 예정 가격의 분포 및 상기 입찰 금액의 분포를 대비하여, 예정 가격의 분포 값에서 대응되는 상기 입찰 금액의 분포 값을 차감한 값이 최대가 되는 지점을 낙찰이 예측되는 입찰 금액으로 산출하여 제공하는 입찰 금액 제공부를 포함한다.According to an aspect, an apparatus for providing a bidding amount using predictions of multiple example prices by demanding agency, collects open bill announcements, and generates and analyzes the creation range of multiple example prices and creation criteria for each notification agency of each demanding agency. Demand agency analysis department; Participating company analysis unit for generating and analyzing a distribution of the bid amount for each company participating in the bidding in the opening announcement of the analyzed creation information; Through simulation, a plurality of example prices are randomly generated according to the analyzed creation information, a predetermined price is calculated by arithmetic average of a preliminary price randomly selected from among the generated plurality of example prices, and a distribution of the calculated planned price is generated and analyzed. Calculation unit; And comparing the distribution of the predetermined price and the distribution of the bidding amount, the point at which the value obtained by subtracting the distribution value of the corresponding bidding amount from the distribution value of the predetermined price is the maximum, calculated as the bidding amount predicted for a successful bid. It includes a bid amount providing unit.

상기 수요 기관 분석부는, 수요 기관별로 적어도 하나 이상의 상기 작성 정보를 생성한다.The demand agency analysis unit generates at least one or more of the creation information for each demand agency.

상기 장치는, 상기 작성 정보에 대해 상기 개찰 공고의 복수 예가가 일치하는 정도의 적합비를 산출하는 적합비 산출부를 더 포함한다.The apparatus further includes a suitability ratio calculating unit that calculates a suitability ratio of a degree to which a plurality of preliminary prices of the ticket billing announcement coincide with respect to the creation information.

상기 예정 가격 산출부는, 수요 기관의 상기 작성 정보가 2개 이상일 경우, 각 작성 정보의 적합비에 따라 상기 시뮬레이션의 횟수로 분배한다.The predetermined price calculation unit distributes the number of simulations according to the suitability ratio of each creation information when the demand agency has two or more creation information.

상기 예정 가격 산출부는, 수요 기관의 상기 작성 정보의 적합비의 합이 100% 미만일 경우, 100%에서 적합비를 차감한 비율만큼 오차가 적용되는 상기 시뮬레이션의 횟수로 분배한다.When the sum of the suitability ratios of the information prepared by the demand institution is less than 100%, the predetermined price calculation unit distributes the number of simulations to which an error is applied by a ratio of 100% minus the suitability ratio.

상기 예정 가격 산출부는, 상기 작성 정보의 구간별로 각각 예비 가격을 임의로 선택하고, 선택된 예비 가격 중에서 입찰 업체의 수만큼 예비 가격을 임의로 선택하여 상기 예정 가격을 산출하는 상기 시뮬레이션을 처리한다.The predetermined price calculation unit processes the simulation for calculating the predetermined price by randomly selecting a preliminary price for each section of the creation information, and randomly selecting a preliminary price as many as the number of bidders among the selected preliminary prices.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 장치가 수요 기관별 복수 예가의 예측을 이용하여 입찰 금액을 제공하는 방법은, 개찰 공고를 수집하여 각 수요 기관의 공고 기관별로 복수 예가의 작성 범위와 작성 기준의 작성 정보를 생성하여 수요 기관을 분석하는 단계; 상기 개찰 공고에서 입찰에 참여한 각 업체별 입찰 금액의 분포를 생성하여 참여 업체를 분석하는 단계; 시뮬레이션을 통해, 분석된 상기 작성 정보에 따라 복수 예가를 임의 생성하고, 생성된 복수 예가 중에서 임의 선택된 예비 가격을 산술 평균하여 예정 가격을 산출하고, 산출된 예정 가격의 출현 확률 분포를 생성하여 예정 가격을 분석하는 단계; 및 상기 예정 가격의 분포 및 상기 입찰 금액의 분포를 대비하여, 예정 가격의 분포 값에서 대응되는 상기 입찰 금액의 분포 값을 차감한 값이 최대가 되는 지점을 낙찰이 예측되는 입찰 금액으로 산출하여 제공하는 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, a method of providing a bidding amount by an apparatus using predictions of multiple example prices for each demanding agency, by collecting opening bill announcements, is a method for preparing a range of preparing multiple example prices for each notification agency of each demanding agency, and writing information on the writing standards. Generating and analyzing the demand agency; Analyzing the participating companies by generating a distribution of the bidding amount for each company participating in the bidding in the open bill announcement; Through simulation, a plurality of example prices are randomly generated according to the analyzed creation information, a predetermined price is calculated by arithmetic average of a preliminary price randomly selected from among the generated plurality of examples, and a probability distribution of the calculated expected price is generated. Analyzing; And comparing the distribution of the predetermined price and the distribution of the bidding amount, the point at which the value obtained by subtracting the distribution value of the corresponding bidding amount from the distribution value of the predetermined price is the maximum, calculated as the bidding amount predicted for a successful bid. It includes the step of.

본 발명의 일 측면에 따르면, 실제 입찰과 동일한 방식으로 개찰을 진행하기 위해 수요 기관의 개찰 공고를 분석하여 적어도 하나 이상의 복수 예가의 작성 정보를 생성하고, 예측이 요구되는 입찰 건에 대해 그 입찰과 동일 유형의 상기 복수 예가의 작성 정보를 기반으로 선택되는 복수 예가를 이용하여 예정 가격을 산출함으로써, 낙찰 확률이 최대가 되는 것으로 예측되는 예정 가격을 입찰 금액으로 제공할 수 있다.According to an aspect of the present invention, in order to proceed with the opening of the bid in the same manner as the actual bidding, by analyzing the opening announcement of the demand institution, generating information of at least one or more preliminary prices, and the bidding and By calculating a predetermined price using a plurality of example prices selected based on the creation information of the plurality of example prices of the same type, a predetermined price predicted to have a maximum probability of winning a successful bid may be provided as a bid amount.

또한, 분석을 통해 생성된 상기 복수 예가의 작성 정보가 개찰 공고의 복수 예가와 일치하는 정도의 적합비를 신뢰도로써 산출하고, 적합비를 입찰 시뮬레이션의 횟수로 반영하여 실제 입찰에서 발생되는 신뢰 환경과 동일한 환경을 조성하여 입찰 시뮬레이션을 수행하여 입찰 금액의 낙찰 확률을 높일 수 있다.In addition, by calculating the compatibility ratio of the degree that the preparation information of the plurality of example prices generated through analysis matches the plurality of example prices of the ticket billing announcement as reliability, and reflecting the compatibility ratio as the number of bidding simulations, the trust environment generated in the actual bidding and By creating the same environment and performing a bidding simulation, it is possible to increase the probability of winning the bid amount.

본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술한 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되지 않아야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 입찰 금액 제공 장치의 개략적인 구성도이다.
도 2는 도 1의 수요 기관 분석부가 분석하는 복수 예가 작성 범위의 예시도이다.
도 3은 도 1의 적합비 산출부가 산출한 각 복수 예가의 적합비의 예시도이다.
도 4는 도 1의 참여 업체 분석부가 생성하는 입찰 금액 분포도의 예시도이다.
도 5는 도 1의 예정 가격 산출부가 생성하는 예정 가격 분포도의 예시도이다.
도 6은 도 4 및 도 5의 분포 그래프를 대비하여 예정 가격의 분포 값과 입찰 금액의 분포 값의 차이가 최대가 되는 지점을 입찰 금액으로 예측하는 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 입찰 금액 제공 방법의 개략적 순서도이다.
The following drawings attached to the present specification illustrate preferred embodiments of the present invention, and serve to further understand the technical idea of the present invention together with the detailed description of the present invention described later, the present invention is the matter described in such drawings. It is limited to and should not be interpreted.
1 is a schematic configuration diagram of an apparatus for providing a bid amount according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an exemplary diagram of a creation range of a plurality of examples analyzed by a demand agency analysis unit of FIG. 1.
3 is an exemplary diagram of a suitability ratio of a plurality of examples calculated by a suitability ratio calculation unit of FIG. 1.
FIG. 4 is an exemplary diagram of a distribution diagram of a bid amount generated by a participating company analysis unit of FIG. 1.
FIG. 5 is an exemplary diagram of a distribution map of a planned price generated by the planned price calculation unit of FIG. 1.
6 is an exemplary diagram for predicting a point at which a difference between a distribution value of a predetermined price and a distribution value of a bid amount becomes maximum compared to the distribution graphs of FIGS. 4 and 5 as a bid amount.
7 is a schematic flowchart of a method for providing a bid amount according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구 범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상에 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Prior to this, terms or words used in the specification and claims should not be construed as being limited to a conventional or dictionary meaning, and the inventors appropriately explain the concept of terms in order to explain their own invention in the best way. Based on the principle that it can be defined, it should be interpreted as a meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention. Therefore, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are only the most preferred embodiments of the present invention, and do not represent all the technical spirit of the present invention, and thus various alternatives that can be substituted for them at the time of application It should be understood that there may be equivalents and variations.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 입찰 금액 제공 장치(100)의 개략적인 구성도이다. 도 2는 도 1의 수요 기관 분석부(110)가 분석하는 복수 예가 작성 범위의 예시도이다. 도 3은 도 1의 적합비 산출부가 산출한 각 복수 예가의 적합비의 예시도이다. 도 4는 도 1의 참여 업체 분석부가 생성하는 입찰 금액 분포도의 예시도이다. 도 5는 도 1의 예정 가격 산출부가 생성하는 예정 가격 분포도의 예시도이다. 도 6은 도 4 및 도 5의 분포 그래프를 대비하여 예정 가격의 분포 값과 입찰 금액의 분포 값의 차이가 최대가 되는 지점을 입찰 금액으로 예측하는 예시도이다. 이하에서는 도 1 내지 도 6을 참조하여 설명한다.1 is a schematic configuration diagram of an apparatus 100 for providing a bid amount according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is an exemplary diagram of a range of creating a plurality of examples analyzed by the demand agency analysis unit 110 of FIG. 1. 3 is an exemplary diagram of a suitability ratio of a plurality of examples calculated by a suitability ratio calculation unit of FIG. 1. FIG. 4 is an exemplary diagram of a distribution diagram of a bid amount generated by a participating company analysis unit of FIG. 1. FIG. 5 is an exemplary diagram of a distribution map of a planned price generated by the planned price calculation unit of FIG. 1. 6 is an exemplary diagram for predicting a point at which a difference between a distribution value of a predetermined price and a distribution value of a bid amount becomes maximum compared to the distribution graphs of FIGS. 4 and 5 as a bid amount. Hereinafter, it will be described with reference to FIGS. 1 to 6.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 입찰 금액 제공 장치(100)는 수요 기관 분석부(110), 적합비 산출부(150), 참여 업체 분석부(130), 예정 가격 산출부(140) 및 입찰 금액 제공부(160) 및 통합 DB(170)를 포함하여 구성된다.Referring to FIG. 1, the apparatus 100 for providing a bid amount according to an embodiment of the present invention includes a demand agency analysis unit 110, a conformity cost calculation unit 150, a participating company analysis unit 130, and a predetermined price calculation unit. It is configured to include (140) and a bid amount providing unit 160 and an integrated DB (170).

입찰 금액 제공 장치(100)가 메모리와 프로세서로 구성된 컴퓨터 단말이라고 가정하면, 각 구성부(110~170)들은 프로그램의 형태로 메모리에 로딩되어 프로세서를 통해 실행될 수 있다. 예를 들면, 각 구성부(110 ~170)들은 입찰 금액을 예측하기 위한 프로그램으로 제작된 후, 입찰 금액 제공 장치(100)의 프로세서에 의해 실행되어 입찰 금액을 예측하고, 예측된 입찰 금액을 제공할 수 있다.Assuming that the bid amount providing apparatus 100 is a computer terminal composed of a memory and a processor, each of the components 110 to 170 may be loaded into the memory in the form of a program and executed through the processor. For example, each of the constituent units 110 to 170 is produced as a program for predicting the bid amount, and then executed by the processor of the bid amount providing device 100 to predict the bid amount and provide the predicted bid amount. can do.

상기 수요 기관 분석부(110)는 통합 DB(170)에 각종 개찰 공고를 수집하고, 수집된 개찰 공고를 참조하여 각 수요 기관의 공고 기관별로 복수 예가의 작성 범위 및 작성 기준을 포함하는 작성 정보를 생성하는 것으로 수요 기관을 분석한다. 생성된 각 수요 기관별 복수 예가의 작성 정보는 통합 DB(170)에 저장될 수 있다. 물론, 복수 예가의 작성 정보는 새로운 개찰 공고가 공시될 때, 새로운 복수 예가의 기준이 공시될 때마다 갱신이 요구된다.The demand agency analysis unit 110 collects various ticket bill announcements in the integrated DB 170, and refers to the collected billing announcements, and provides creation information including the creation range and creation criteria of multiple example prices for each announcement agency of each demand agency. Analyze demand institutions by generating them. The generated information on creating a plurality of examples for each demand agency may be stored in the integrated DB 170. Of course, the creation information of the multiple example prices is required to be updated each time a new ticket bill announcement is announced, and each time the standards of the new multiple example prices are announced.

참고로, 상기 수요 기관은 직접 공고 기관이 되거나 또는 조달청과 같은 공고 기관에 입찰 진행을 의뢰할 수 있다. 따라서, 본 발명에서 상기 수요 기관별 복수 예가는 개별 수요 기관마다 적어도 하나 이상의 공고 기관의 복수 예가를 포함한다. 예를 들어, 수요 기관의 복수 예가 정보가 1개 정보일 경우, 그 1개 정보의 복수 예가는 수요 기관의 복수 예가(수요 기관이 공고 기관인 경우) 또는 수요 기관의 공고 기관의 복수 예가(수요 기관이 공고 기관에게 의뢰한 경우)일 수 있다.For reference, the demanding agency may directly become a public announcement agency or request a public announcement agency such as the Public Procurement Service to proceed with the bidding. Accordingly, in the present invention, the multiple example prices for each demand agency includes a plurality of example prices of at least one public announcement agency for each individual demand agency. For example, if multiple examples of the demanding agency is information, then the multiple examples of the single information are multiple examples of the demanding agency (when the demanding agency is a public announcement agency) or multiple examples of the notification agency of the demanding agency (demanding agency) This may be the case when it is requested to the public announcement agency).

도 2를 참조하면, 수요 기관 분석부(110)가 분석한 조달청의 복수 예가 범위(200)가 예시된다. 수요 기관이 조달청과 같은 공고 기관에 입찰을 발주할 때, 수요 기관은 고유한 복수 예가의 기준을 적용하거나 공고 기관의 고유한 복수 예가 기준을 적용할 수 있다. 적용된 기준에 따라 복수 예가 범위(200)가 결정된다.Referring to FIG. 2, a range 200 of a plurality of examples of the Public Procurement Service analyzed by the demand agency analysis unit 110 is illustrated. When a demanding agency places a bid to a public announcement agency such as the Public Procurement Service, the demanding agency may apply a unique multiple example price criterion or a unique multiple example price criterion of the notification agency. The range 200 is determined according to the applied criteria.

상기 조달청의 복수 예가 범위(200)에서, 기초 금액에 대해 최소 -2% ~ 최대 +2%의 작성 범위 내에서 15개 복수 예가가 선정된다. 작성 범위는 15개 균등 구간으로 분할되어 각 구간마다 0.265 편차가 할당된다. 그러면, 할당된 15개 구간 중에서 임의로 15개 복수 예가가 선정될 수 있다.In the multiple example price range 200 of the Public Procurement Service, 15 multiple example prices are selected within the range of creation of a minimum of -2% to a maximum of +2% for the basic amount. The writing range is divided into 15 equal intervals, and 0.265 deviations are allocated for each interval. Then, a plurality of 15 examples may be arbitrarily selected among the 15 allocated sections.

여기서, 각 입찰의 복수 예가는 상기 작성 범위, 편차가 다양한 기준으로 적용될 수 있다. 예를 들면, 15개 각 구간에서 편차가 상이한 비균등 구간으로 할당될 수도 있고, 15개 구간 중에서 임의 구간은 편차가 없는 고정 값이 배치될 수 있다.Here, a plurality of example prices of each bid may be applied based on various criteria in which the preparation range and deviation are various. For example, in each of the 15 sections, a non-uniform section with a different deviation may be allocated, and a fixed value without a deviation may be arranged in a random section among the 15 sections.

수요 기관 분석부(110)는 과거의 개찰 공고를 수집하고, 수집된 개찰 공고를 수요 기관별로 구분하고, 구분된 수요 기관의 개찰 공고를 공고 기관별로 구분하고, 수요 기관 및 공고 기관의 관계별로 구분하고, 각 구분에 대해 적어도 하나 이상의 수요 기관의 복수 예가 작성 정보를 생성한다. 수요 기관의 입찰에서 복수 예가의 작성 기준은 공고 기관, 지역, 업종, 기초 금액, 시기 등에 따라 다양할 수 있으며, 본 발명에서는 특정한 제한을 두지 않는다. 수요 기관 분석부(110)는 각각의 상기 구분에 따라 복수 예가의 작성 패턴을 분석하고, 분석된 패턴의 작성 기준 및 작성 범위의 작성 정보를 생성한다.The demand agency analysis unit 110 collects past ticket bill announcements, divides the collected ticket bills by demand agency, separates the ticket bills of the classified demand agencies by public announcement agency, and divides them by relationship between demand agencies and public announcement agencies. And, for each division, a plurality of examples of at least one demand organization generates creation information. In the bidding of the demanding institution, the standards for preparing a plurality of example prices may vary depending on the public announcement agency, region, type of business, basic amount, timing, etc., and the present invention does not impose any specific limitation. The demand agency analysis unit 110 analyzes the creation pattern of a plurality of examples according to each of the above classifications, and generates creation information of a creation standard and a creation range of the analyzed pattern.

따라서, 예측이 요구되는 입찰 A에 대해, 수요 기관 분석부(110)에서 분석된 과거 개찰 중에서 수요 기관, 공고 기관, 입찰 내용, 입찰 규모, 시기 등의 상기 작성 패턴이 가장 일치하는 복수 예가 작성 정보를 참조하여 입찰 A에 적용함으로써 입찰 A의 15개 복수 예가를 예측할 수 있다.Therefore, for the bid A for which prediction is required, among the past opening gates analyzed by the demand agency analysis unit 110, a plurality of example price creation information in which the above creation patterns such as demand agency, public announcement agency, bid content, bid size, timing, etc. most match. By applying to bid A with reference to, it is possible to predict a plurality of 15 example prices of bid A.

또한, 수요 기관 분석부(11)가 상기 입찰 A에 대해 상기 일치하는 정보를 참조하여 입찰 A에 적용하는 조건들은 후술하는 입찰 참여 업체의 입찰 금액을 참조하여 적용하는 데에도 원용된다.In addition, the conditions applied by the demand agency analysis unit 11 to the bid A by referring to the matching information for the bid A are also used to apply the bid amount of the bidding participating company to be described later.

상기 적합비 산출부(120)는 수요 기관 분석부(110)에서 분석된 각 복수 예가의 작성 정보에 대응되는 개찰 공고에 대해 그 복수 예가가 일치하는 정도를 적합비로 산출하여 통합 DB(170)에 저장한다. 예를 들어, 적합비가 100%일 경우, 복수 예가의 작성 정보에 대응되는 전체 개찰 공고에서 100% 일치되는 정도로 작성 정보의 기준에 따라 복수 예가가 생성되는 것을 의미한다.The suitability ratio calculation unit 120 calculates the degree of coincidence of the plurality of example prices with respect to the ticketing announcement corresponding to the preparation information of each of the plurality of example prices analyzed by the demand agency analysis unit 110 as a suitability ratio, and is then added to the integrated DB 170. Save it. For example, when the suitability ratio is 100%, it means that multiple example prices are generated according to the criteria of the prepared information to the extent that they match 100% in the entire opening bill corresponding to the prepared information of the plurality of example prices.

도 3을 참조하면, 적합비 산출부(120)가 수요 기관 X가 공고 기관 Y로 발주한 입찰의 개찰 공고들에 대해 분석되어 통합 DB(170)에 저장된 적합비 테이블(300)로서, A 복수 예가의 작성 정보가 92%이고, B 복수 예가의 작성 정보가 5%인 것으로 예시된다. 그러면, A, B 복수 예가를 따르지 않는 입찰이 3%가 된다. 즉, 예측이 요구되는 입찰이 수요 기관 X가 공고 기관 Y로 발주하는 입찰이라 가정할 경우, A 복수 예가를 따를 확률이 92%이고, B 복수 예가를 따를 확률이 5%이고, 그외 나머지 복수 예가를 따를 확률이 3%인 것으로 예측된다.Referring to FIG. 3, the conformity ratio calculation unit 120 analyzes the opening bills of a bid ordered by the requesting institution X to the notification institution Y, and is stored in the integrated DB 170 as a conformity ratio table 300, A plurality of It is exemplified that 92% of the preparation information of the yega is, and 5% of the preparation information of the B multiple yega. Then, the bid that does not follow the A and B multiple example prices is 3%. In other words, assuming that the bid for which prediction is required is a bid ordered by the requesting agency X to the public announcement agency Y, the probability of following multiple example prices A is 92%, the probability of following multiple example prices B is 5%, and the remaining multiple examples. It is predicted that the probability of following is 3%.

상기 참여 업체 분석부(130)는 통합 DB(170)에 수집된 개찰 공고 건마다 입찰에 참여한 업체의 입찰 금액의 투찰 빈도 수에 따라 입찰 금액의 분포를 생성하여 통합 DB(170)에 저장한다.The participating company analysis unit 130 generates a distribution of the bidding amount according to the number of bidding frequency of the bidding amount of the company participating in the bidding for each open bill announcement collected in the integrated DB 170 and stores it in the integrated DB 170.

물론, 참여 업체 분석부(130)가 상기 분포를 생성하기 위해 참조하는 업체의 입찰 금액은 현재 예측 대상의 상기 입찰 A에 대해 각종 조건이 일치하는 입찰 금액이다. 상기 조건은 입찰 A에 대해 수요 기관, 공고 기관, 입찰 내용, 입찰 규모, 시기 등이 일치하는 정도를 정의한 정보이다. 참여 업체 분석부(130)는 이 조건에 부합하는 참여 업체의 입찰 금액을 참조하여 입찰 A의 입찰 분포도를 생성한다.Of course, the bid amount of the company referred to by the participating company analysis unit 130 to generate the distribution is a bid amount in which various conditions are matched with respect to the current prediction target bid A. The above condition is information defining the degree to which the requesting agency, the public announcement agency, the content of the bid, the size of the bid, and the timing of the bid A match. Participating company analysis unit 130 generates a bid distribution map of the bid A by referring to the bid amount of the participating company meeting this condition.

입찰 금액의 분포에서는, 입찰 금액에 대해 입찰자들이 어느 입찰 금액에 투찰했는지의 분포가 확인된다.In the distribution of the bidding amount, the distribution of the bidding amount by which bidders made a bid for the bidding amount is confirmed.

여기서, 상기 입찰 금액은 투찰 사정률로 변환되어 사정률의 분포로 생성되어도 무방하다. 참고로, 투찰 사정률은 다음의 수식으로 계산된다.Here, the bid amount may be converted to a bid assessment rate and generated as a distribution of assessment rates. For reference, the bid assessment rate is calculated by the following formula.

[(투찰금액 χ투찰율) χ 기초금액 Х 100%][(Bid amount χ bid rate) χ basic amount Х 100%]

상기 수식에 의해 계산된 투찰 사정률은 소수점 넷째 자리까지 환산할 수 있으며, 투찰율은 발주처에서 정하고 있다(예 : 조달청 투찰율의 경우 87.745%).The bid assessment rate calculated by the above formula can be converted to the fourth decimal place, and the bid rate is determined by the client (eg, 87.745% in the case of the PPS bid rate).

도 4를 참조하면, 참여 업체 분석부(130)가 생성하는 입찰 금액 분포도(400)가 예시된다. 물론, 입찰 금액 분포도(400)에서 y축의 분포 값이 최대가 되는 지점은 x축의 입찰 금액을 투찰한 참여 업체가 최대인 것을 의미한다.Referring to FIG. 4, a distribution diagram 400 of a bid amount generated by the participating company analysis unit 130 is illustrated. Of course, the point at which the distribution value on the y-axis becomes the maximum in the bidding amount distribution map 400 means that the participating company that bids the bidding amount on the x-axis is the largest.

상기 예정 가격 산출부(140)는 수요 기관 분석부(110)에서 분석된 복수 예가의 작성 정보에 따라 예정 가격을 산출하는 입찰 시뮬레이션을 수행한다. 입찰 시뮬레이션에서, 예정 가격 산출부(140)는 복수 예가의 작성 정보의 15개 구간 기준을 따라 임의로 15개 복수 예가를 선택하고, 선택된 15개 복수 예가 중에서 N개 참여 업체 수(예 : 분석된 입찰의 평균 참여 업체 수)만큼 2개의 예비 가격을 선택하고, N회 선택된 2개의 예비 가격 중에서 상위 4개의 예비 가격을 산술 평균함으로써 예정 가격을 산출한다. 상기 예정 가격이 산출되는 입찰 시뮬레이션은 약 10,000,000 회 정도 반복된다. 시뮬레이션의 반복 처리가 완료되면, 예정 가격 산출부(140)는 시뮬레이션 결과에 따라 예정 가격의 분포를 생성하는 것으로 수요 기관의 입찰을 분석한다.The predetermined price calculation unit 140 performs a bidding simulation for calculating a predetermined price according to the creation information of a plurality of example prices analyzed by the demand agency analysis unit 110. In the bidding simulation, the planned price calculation unit 140 randomly selects 15 multiple example prices according to the 15 section criteria of the creation information of multiple example prices, and the number of N participating companies among the selected 15 multiple example prices (e.g., analyzed bidding The expected price is calculated by selecting two preliminary prices as much as the average number of participating companies) and arithmetic average of the top four preliminary prices among the two preliminary prices selected N times. The bidding simulation in which the predetermined price is calculated is repeated about 10,000,000 times. When the iterative processing of the simulation is completed, the predetermined price calculation unit 140 analyzes the bidding of the demand institution by generating a distribution of the predetermined price according to the simulation result.

도 5를 참조하면, 예정 가격 산출부(170)가 생성하는 예정 가격 분포도(500)가 예시된다. 물론, 입찰 금액 분포도(400)에서 y축의 분포 값이 최대가 되는 지점은 x축의 입찰 금액이 낙찰 금액의 기준이 되는 예정 가격으로 출현하는 횟수가 최대인 것을 의미한다.Referring to FIG. 5, a plan price distribution map 500 generated by the plan price calculator 170 is illustrated. Of course, the point at which the distribution value on the y-axis becomes the maximum in the bidding amount distribution map 400 means that the number of times that the bidding amount on the x-axis appears as a predetermined price that is the basis of the successful bid amount is the maximum.

선택적으로, 예정 가격 산출부(170)는 적합비 산출부(120)에서 산출된 적합비를 시뮬레이션 횟수에 반영할 수 있다. 도 3에서와 같은 경우, 입찰 시뮬레이션의 횟수는 A 복수 예가의 92% 횟수와 B 복수 예가의 5% 횟수 및 오차가 적용되는 3% 횟수가 분배될 수 있다. 복수 예가의 작성 정보가 1개이고 적합비가 100%인 경우, 1개의 복수 예가의 작성 정보를 따른 시뮬레이션의 횟수가 반복된다. 만약, 복수 예가의 작성 정보가 1개이고 적합비가 90%라 가정하면, 전체 시뮬레이션의 횟수는 그 복수 예가 작성 정보를 따르는 횟수 및 10%의 오차를 따르는 횟수로 분배될 수 있다.Optionally, the predetermined price calculation unit 170 may reflect the fitness ratio calculated by the fitness ratio calculation unit 120 to the number of simulations. In the case of FIG. 3, as for the number of bidding simulations, 92% of the multiple example prices of A, 5% of the multiple example prices of B, and 3% of the error are applied may be distributed. When the preparation information of a plurality of example prices is one and the suitability ratio is 100%, the number of times of simulation according to the creation information of one plurality of examples is repeated. If, assuming that the preparation information of the plurality of examples is one and the suitability ratio is 90%, the number of total simulations may be divided into the number of times that the plurality of examples follow the preparation information and the number of times that the error of 10% is followed.

따라서, 예정 가격 산출부(170)는 실제 입찰에서의 시행되는 복수 예가 처리에 의한 예정 가격의 산출 방식과 동일하게 시뮬레이션을 반복을 최대화함으로써 예정 가격의 산출을 수행한다. 즉, 적합비를 시뮬레이션의 횟수에 적용하면, 과거 개찰 공고에서 분석된 수요 기관의 입찰과 동일한 방식으로 입찰 시뮬레이션을 수행하는 것이다.Accordingly, the predetermined price calculation unit 170 calculates the predetermined price by maximizing the iteration of the simulation in the same manner as the calculation method of the predetermined price by processing a plurality of examples performed in an actual bidding. That is, if the suitability ratio is applied to the number of simulations, the bidding simulation is performed in the same manner as the bidding of the demand institution analyzed in the past open bill announcement.

상기 입찰 금액 제공부(150)는 입찰 금액 분포도(400) 및 예정 가격 분포도(500)를 대비하는 것으로 낙찰 확률이 최대가 되는 입찰 금액을 예측하여 제공한다.The bidding amount providing unit 150 compares the bidding amount distribution map 400 and the planned price distribution map 500 to predict and provide a bidding amount at which the probability of a successful bid is maximized.

도 6을 참조하면, 입찰 금액 분포도(400) 및 예정 가격 분포도(500)를 겹쳐서 대비하는 그래프가 예시된다. x축 분포 값은 입찰 금액 또는 사정률이 되고, y축 분포 값은 확률 값을 나타낸다. x축 값을 기준으로 예정 가격 분포도(500)의 확률 값에서 입찰 금액 분포도(400)의 확률 값을 차감하여 최대가 되는 지점(600)은 예정 가격의 출현 확률이 높으면서 입찰 업체의 투찰 빈도는 낮은 지점(600)을 의미한다. 이 지점(600)을 찾기 위해, 입찰 금액 제공부(150)는 예정 가격 분포도(500)의 y축 값에서 입찰 금액 분포도(400)의 y축 값을 차감하여 간극 값이 최대가 되는 지점(600)의 x축 값을 입찰 금액으로 산출하여 제공한다.Referring to FIG. 6, a graph comparing the bidding amount distribution map 400 and the planned price distribution map 500 is illustrated. The x-axis distribution value is a bid amount or an assessment rate, and the y-axis distribution value indicates a probability value. The point 600 that is the maximum by subtracting the probability value of the bid amount distribution map 400 from the probability value of the planned price distribution map 500 based on the x-axis value has a high probability of the appearance of the scheduled price and a low bidding frequency. It means point 600. In order to find this point 600, the bidding amount providing unit 150 subtracts the y-axis value of the bidding amount distribution map 400 from the y-axis value of the planned price distribution map 500, and the gap value becomes the maximum point 600 The x-axis value of) is calculated and provided as the bid amount.

여기서, 상기 지점(600)을 찾기 위해 다양한 계산식이 활용될 수 있다.Here, various calculation formulas may be used to find the point 600.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 입찰 금액 제공 방법의 개략적 순서도이다.7 is a schematic flowchart of a method for providing a bid amount according to an embodiment of the present invention.

입찰 금액 제공 장치(100)는 예측이 요구되는 수요 기관의 입찰에서 낙찰 확률이 최대가 되는 입찰 금액을 예측하기 위해, 개찰 공고의 정보를 수집하여 통합 DB(170)에 저장한다(S711). 개찰 공고의 수집이 완료되면, 입찰 금액 제공 장치(100)는 통합 DB(170)의 개찰 공고 정보를 참조하여 각 수요 기관의 공고 기관별로 복수 예가의 작성 범위와 작성 기준의 작성 정보를 생성하여 수요 기관을 분석한다(S712).The apparatus 100 for providing a bid amount collects and stores the information of the opening bid announcement in the integrated DB 170 in order to predict the bid amount at which the probability of winning a successful bid is maximized in the bidding of a demand institution requiring prediction (S711). When the collection of the opening bill announcement is completed, the bidding amount providing device 100 refers to the opening bill announcement information of the integrated DB 170 to generate the creation range and creation information of the multiple example prices for each announcement agency of each demanding agency, The organ is analyzed (S712).

여기서, 입찰 금액 제공 장치(100)는 복수 예가의 15개 구간 범위를 결정하는 각종 패턴을 분석하고, 각 패턴별로 대응되는 적어도 하나 이상의 복수 예가 작성 정보를 생성한다.Here, the bid amount providing apparatus 100 analyzes various patterns for determining a range of 15 sections of a plurality of example prices, and generates at least one or more example price creation information corresponding to each pattern.

수요 기관의 분석이 완료되면, 입찰 금액 제공 장치(100)는 생성된 복수 예가의 작성 정보에 대해 대응되는 개찰 공고의 복수 예가가 일치하는 정도의 적합비를 산출한다(S721). 산출된 적합비는 복수 예가의 작성 정보가 예측이 요구되는 입찰에서 적용될 때의 신뢰도를 나타낸다.When the analysis of the demand institution is completed, the bid amount providing apparatus 100 calculates a suitability ratio of the degree to which the plurality of example prices of the corresponding open-bill announcements match with respect to the generated information on the creation of the plurality of example prices (S721). The calculated fit ratio represents the reliability when the preparation information of a plurality of example prices is applied in a bidding requiring prediction.

적합비가 산출되면, 입찰 금액 제공 장치(100)는 생성된 복수 예가의 작성 정보에 대응되는 개찰 공고에서 입찰에 참여한 각 업체별 입찰 금액의 분포를 생성하여 참여 업체를 분석한다(S731). 생성된 입찰 금액의 분포 정보는 입찰 금액 분포도(400)로 표시될 수 있다.When the conformity ratio is calculated, the bid amount providing apparatus 100 analyzes the participating companies by generating a distribution of the bid amounts for each company participating in the bidding in the opening billing announcement corresponding to the generated information on the preparation of the plurality of example prices (S731). Distribution information of the generated bid amount may be displayed as a distribution map 400 of the bid amount.

여기서, 상기의 수집 및 분석은, 예측이 요구되는 입찰 A의 수요 기관, 공고 기관, 입찰 내용, 입찰 규모, 시기, 참여 업체의 입찰 금액 등의 다양한 조건에 부합하는 정보가 선택적으로 수집되어 분석된다.Here, in the above collection and analysis, information corresponding to various conditions such as the demanding agency of the bid A for which prediction is required, the announcement agency, the content of the bid, the size of the bid, the timing of the bid, and the bid amount of the participating companies are selectively collected and analyzed. .

입찰 금액의 분포가 생성되면, 입찰 금액 제공 장치(100)는 실제 개찰 방식을 동일하게 구현한 입찰 시뮬레이션을 처리한다(S741). 입찰 시뮬레이션은 생성된 복수 예가 작성 정보에 따라 15개 복수 예가를 임의 생성하고, 생성된 15개 복수 예가 중에서 참여 업체의 수만큼 임의로 2개 예비 가격을 선택하고, 선택된 예비 가격을 선택 횟수만큼 정렬하는 처리를 수반한다.When the distribution of the bid amount is generated, the bid amount providing apparatus 100 processes a bidding simulation that implements the same actual ticketing method (S741). In the bidding simulation, 15 multiple example prices are randomly generated according to the generated multiple example prices, and 2 preliminary prices are randomly selected as many as the number of participating companies among the generated 15 multiple example prices, and the selected preliminary prices are sorted by the number of selections. Entails processing.

그리고 입찰 금액 제공 장치(100)는 정렬된 예비 가격에서 상위 4개 가격을 산출 산술 평균하여 예정 가격을 산출하고, 산출된 예정 가격의 출현 확률 분포를 생성하여 예정 가격을 분석한다(S742). 생성된 예정 가격의 분포 정보는 예정 가격 분포도(500)로 표시될 수 있다.In addition, the bid amount providing apparatus 100 calculates a predetermined price by calculating and arithmetic average of the top four prices from the arranged preliminary prices, and analyzes the predetermined price by generating a probability distribution of the calculated predetermined price (S742). Distribution information of the generated predetermined price may be displayed as a predetermined price distribution map 500.

선택적으로, 입찰 금액 제공 장치(100)는 수요 기관의 분석된 복수 예가 작성 정보가 2개 이상일 경우, 각 작성 정보의 적합비에 따라 입찰 시뮬레이션의 횟수를 분배할 수 있다. 만약, 수요 기관의 상기 작성 정보의 적합비의 합이 100% 미만일 경우, 100%에서 적합비를 차감한 비율만큼 오차가 적용되는 입찰 시뮬레이션의 횟수를 분배할 수 있다.Optionally, the apparatus 100 for providing a bidding amount may distribute the number of bidding simulations according to a suitability ratio of each of the prepared information when there are two or more analyzed examples of the demand agency. If the sum of the conformity ratios of the prepared information of the demand institution is less than 100%, the number of bidding simulations to which the error is applied may be distributed by a ratio of 100% minus the conformance ratio.

예정 가격의 분포가 생성되면, 입찰 금액 제공 장치(100)는 상기 예정 가격의 분포 및 상기 입찰 금액의 분포를 대비한다(751). 입찰 금액 제공 장치(100)는 대비된 예정 가격의 분포 값에서 대응되는 상기 입찰 업체의 입찰 금액의 분포 값을 차감한 값이 최대가 되는 지점(600)을 낙찰이 예측되는 입찰 금액으로 결정한다(S752). 지점(600)의 산출을 위해 다양한 계산식이 적용됨을 위에서 설명한 바 있다. 그리고 입찰 금액 제공 장치(100)는 결정된 입찰 금액을 낙찰 확률이 가장 높은 입찰 금액으로 제공한다(S753).When the distribution of the predetermined price is generated, the bid amount providing apparatus 100 compares the distribution of the predetermined price and the distribution of the bidding amount (751). The bid amount providing apparatus 100 determines a point 600 at which a value obtained by subtracting the distribution value of the corresponding bidding company's bidding amount from the distribution value of the compared planned price becomes the maximum value as the bidding amount predicted for a successful bid ( S752). It has been described above that various calculation formulas are applied to calculate the point 600. In addition, the apparatus 100 for providing a bid amount provides the determined bid amount as a bid amount having the highest probability of a successful bid (S753).

본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.Although the present invention has been described by limited embodiments and drawings, the present invention is not limited thereto, and the technical idea of the present invention and claims to be described below by those of ordinary skill in the art to which the present invention pertains. Of course, various modifications and variations are possible within the uniform range of the range.

100 : 입찰 금액 제공 장치 110 : 수요 기관 분석부
120 : 적합비 산출부 130 : 참여 업체 분석부
140 : 예정 가격 산출부 150 : 입찰 금액 제공부
170 : 통합 DB
100: bid amount providing device 110: demand agency analysis unit
120: Conformity cost calculation unit 130: Participating company analysis unit
140: expected price calculation unit 150: bid amount providing unit
170: integrated DB

Claims (12)

수요 기관별 복수 예가의 예측을 이용하여 입찰 금액을 제공하는 장치에 있어서,
개찰 공고를 수집하여 각 수요 기관의 공고 기관별로 복수 예가의 작성 범위와 작성 기준의 작성 정보를 생성하여 분석하는 수요 기관 분석부;
상기 작성 정보에 대해 상기 개찰 공고의 복수 예가가 일치하는 정도의 적합비를 산출하는 적합비 산출부;
분석된 상기 작성 정보의 상기 개찰 공고에서 입찰에 참여한 각 업체별 입찰 금액의 분포를 생성하여 분석하는 참여 업체 분석부;
시뮬레이션을 통해, 분석된 상기 작성 정보에 따라 복수 예가를 임의 생성하고, 생성된 복수 예가 중에서 임의 선택된 예비 가격을 산술 평균하여 예정 가격을 산출하고, 산출된 예정 가격의 분포를 생성하여 분석하는 예정 가격 산출부; 및
상기 예정 가격의 분포 및 상기 입찰 금액의 분포를 대비하여, 예정 가격의 분포 값에서 대응되는 상기 입찰 금액의 분포 값을 차감한 값이 최대가 되는 지점을 낙찰이 예측되는 입찰 금액으로 산출하여 제공하는 입찰 금액 제공부;를 포함하고,
상기 수요 기관 분석부는,
수요 기관별로 적어도 하나 이상의 상기 작성 정보를 생성하고,
상기 예정 가격 산출부는,
수요 기관의 상기 작성 정보가 2개 이상일 경우, 각 작성 정보의 적합비에 따라 상기 시뮬레이션의 횟수로 분배하는 것을 특징으로 하는 장치.
In the apparatus for providing a bidding amount by using prediction of a plurality of example prices for each demand organization,
A demand agency analysis unit that collects opening bill announcements and generates and analyzes information on creating ranges and standards for preparing a plurality of example prices for each notification agency of each demand agency;
A suitability ratio calculation unit that calculates a suitability ratio of a degree to which a plurality of preliminary prices of the ticket billing announcement coincide with respect to the creation information;
Participating company analysis unit for generating and analyzing the distribution of the bid amount for each company participating in the bidding in the opening announcement of the analyzed creation information;
Through simulation, a plurality of example prices are randomly generated according to the analyzed creation information, a predetermined price is calculated by arithmetic average of a preliminary price randomly selected from among the generated plurality of example prices, and a distribution of the calculated planned price is generated and analyzed. Calculation unit; And
Comparing the distribution of the predetermined price and the distribution of the bid amount, calculating and providing a point at which a value obtained by subtracting the distribution value of the corresponding bid amount from the distribution value of the predetermined price becomes the maximum Including; a bid amount providing unit,
The demand agency analysis unit,
Generating at least one of the above-described information for each demand organization,
The planned price calculation unit,
When there are two or more pieces of the creation information of the demand organization, the number of simulations is distributed according to the suitability ratio of each creation information.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 1항에 있어서,
상기 예정 가격 산출부는,
수요 기관의 상기 작성 정보의 적합비의 합이 100% 미만일 경우, 100%에서 적합비를 차감한 비율만큼 오차가 적용되는 상기 시뮬레이션의 횟수로 분배하는 것을 특징으로 하는 장치.
The method of claim 1,
The planned price calculation unit,
When the sum of the conformance ratios of the creation information of the demand organization is less than 100%, the number of simulations to which an error is applied is divided by a ratio of 100% minus the conformance ratio.
제 1항에 있어서,
상기 예정 가격 산출부는,
상기 작성 정보의 구간별로 각각 예비 가격을 임의로 선택하고, 선택된 예비 가격 중에서 입찰 업체의 수만큼 예비 가격을 임의로 선택하여 상기 예정 가격을 산출하는 상기 시뮬레이션을 처리하는 것을 특징으로 하는 장치.
The method of claim 1,
The planned price calculation unit,
And processing the simulation for calculating the predetermined price by randomly selecting a preliminary price for each section of the creation information, and randomly selecting a preliminary price as many as the number of bidding companies among the selected preliminary prices.
장치가 수요 기관별 복수 예가의 예측을 이용하여 입찰 금액을 제공하는 방법에 있어서,
개찰 공고를 수집하여 각 수요 기관의 공고 기관별로 복수 예가의 작성 범위와 작성 기준의 작성 정보를 생성하여 수요 기관을 분석하는 단계;
상기 작성 정보에 대해 상기 개찰 공고의 복수 예가가 일치하는 정도의 적합비를 산출하는 단계;
상기 개찰 공고에서 입찰에 참여한 각 업체별 입찰 금액의 분포를 생성하여 참여 업체를 분석하는 단계;
시뮬레이션을 통해, 분석된 상기 작성 정보에 따라 복수 예가를 임의 생성하고, 생성된 복수 예가 중에서 임의 선택된 예비 가격을 산술 평균하여 예정 가격을 산출하고, 산출된 예정 가격의 출현 확률 분포를 생성하여 예정 가격을 분석하는 단계; 및
상기 예정 가격의 분포 및 상기 입찰 금액의 분포를 대비하여, 예정 가격의 분포 값에서 대응되는 상기 입찰 금액의 분포 값을 차감한 값이 최대가 되는 지점을 낙찰이 예측되는 입찰 금액으로 산출하여 제공하는 단계를 포함하고,
상기 수요 기관을 분석하는 단계는,
수요 기관별로 적어도 하나 이상의 상기 작성 정보를 생성하며,
상기 예정 가격을 분석하는 단계는,
수요 기관의 상기 작성 정보가 2개 이상일 경우, 각 작성 정보의 적합비에 따라 상기 시뮬레이션의 횟수로 분배하는 것을 특징으로 하는 방법.
In a method for providing a bid amount by an apparatus using prediction of a plurality of example prices for each demand institution,
Analyzing the demand agency by collecting the opening bill announcements and generating information on the creation range and creation criteria of a plurality of example prices for each notification agency of each demand agency;
Calculating a suitability ratio of a degree to which a plurality of preliminary prices of the ticket billing announcement coincide with respect to the creation information;
Analyzing the participating companies by generating a distribution of the bidding amount for each company participating in the bidding in the open bill announcement;
Through simulation, a plurality of example prices are randomly generated according to the analyzed creation information, a predetermined price is calculated by arithmetic average of a preliminary price randomly selected from among the generated plurality of examples, and a probability distribution of the calculated expected price is generated. Analyzing; And
Comparing the distribution of the predetermined price and the distribution of the bid amount, calculating and providing a point at which a value obtained by subtracting the distribution value of the corresponding bid amount from the distribution value of the predetermined price becomes the maximum Including steps,
Analyzing the demand agency,
At least one or more of the above information is generated for each demand organization,
Analyzing the expected price,
When there are two or more pieces of the creation information of the demand organization, the number of simulations is distributed according to the suitability ratio of each creation information.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 7항에 있어서,
상기 예정 가격을 분석하는 단계는,
수요 기관의 상기 작성 정보의 적합비의 합이 100% 미만일 경우, 100%에서 적합비를 차감한 비율만큼 오차가 적용되는 상기 시뮬레이션의 횟수로 분배하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method of claim 7,
Analyzing the expected price,
When the sum of the suitability ratios of the prepared information of the demand organization is less than 100%, the method is distributed by the number of simulations to which an error is applied by a ratio of 100% minus the suitability ratio.
제 7항에 있어서,
상기 예정 가격을 분석하는 단계는,
상기 작성 정보의 구간별로 각각 예비 가격을 임의로 선택하고, 선택된 예비 가격 중에서 입찰 업체의 수만큼 예비 가격을 임의로 선택하여 상기 예정 가격을 산출하는 상기 시뮬레이션을 처리하는 단계인 것을 특징으로 하는 방법.
The method of claim 7,
Analyzing the expected price,
And processing the simulation for calculating the predetermined price by randomly selecting a preliminary price for each section of the creation information, and randomly selecting a preliminary price as many as the number of bidders among the selected preliminary prices.
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101005050B1 (en) * 2009-12-04 2010-12-30 주식회사 예람 Method for estimating contract price of an ordering organ

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20020005534A (en) * 2001-11-07 2002-01-17 주식회사 한성정보통신 Tender information management system for electronic tender and tender service providing method using the system
KR101300517B1 (en) 2010-10-19 2013-10-02 주식회사 지투비홀딩스 Optimum Tender Price prediction method and system
KR101248238B1 (en) * 2012-02-27 2013-04-03 김의선 Method of electronic bid information providing system for providing an user setup type bid information in electricity work
KR20170123289A (en) * 2017-07-24 2017-11-07 한국비드 (주) Apparatus for providing service which suggesting tender price

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101005050B1 (en) * 2009-12-04 2010-12-30 주식회사 예람 Method for estimating contract price of an ordering organ

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