KR102262611B1 - Intelligent bid analyzing system using UI development tool and method thereof - Google Patents

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Abstract

본 발명의 제1 면에 의하면, 입찰에 참여했거나 참여예정인 업체(이하, '입찰업체'라 함)들의 서버로 이루어진 입찰업체 서버(10; 12, 14, 16,...); 입찰을 발주하기 기관의 서버로 이루어지는 발주 서버(20A); 기존 입찰에 대한 데이터가 저장되어 있는 데이터관리 서버(20B); 및 사용자의 입찰조건에 최적화된 데이터에 대하여 발주 서버(20A)로부터 전송되는 입찰 데이터를 매칭하기 위한 입찰관리 서버(30)를 포함하는 것을 특징으로 하는 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템이 제공된다.According to the first aspect of the present invention, a bidder server (10; 12, 14, 16, ...) consisting of servers of companies participating in or scheduled to participate in the bid (hereinafter referred to as 'bid companies'); an ordering server 20A consisting of a server of an institution placing a bid; Data management server (20B) in which data for the existing bid is stored; and a bid management server 30 for matching the bid data transmitted from the ordering server 20A with the data optimized for the user's bid conditions is provided. .

Description

UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템 및 방법{Intelligent bid analyzing system using UI development tool and method thereof}Intelligent bid analyzing system using UI development tool and method thereof

본 발명은 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 행정자치부 공공데이터 포털(g2b.go.kr)에서 제공하는 입찰정보, 기존 낙찰정보 및 입찰 참여 기관등에 관한 정보를 학습적으로 분석하여 사용자에게 가장 적합 예측 가능한 낙찰 정보를 제공할 수 있는 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an intelligent bid analysis system using a UI development tool, and more particularly, learning information about bid information, existing successful bid information and bid participating organizations provided by the Ministry of Government Administration and Home Affairs public data portal (g2b.go.kr) It relates to an intelligent bid analysis system using a UI development tool that can provide users with the most suitable and predictable winning bid information by analyzing them.

일반적으로, 공공기관 및 민간기업 등에서 발주하는 공사는 경쟁매매의 한 방법인 입찰(入札) 방식을 통해 공사업체를 선정하게 되는데, 여기서, 입찰이란 공사도급 또는 물품·용역을 매매할 때, 발주자(즉, 공사를 발주하는 공공기관이나 민간기업 등)에 가장 이익이 되는 유리한 가격으로 신청한 자와 계약하기 위하여 다수인에게 예정가격을 기입해서 투표시키는 것을 의미한다. In general, for construction orders placed by public institutions and private companies, etc., construction companies are selected through a bidding method, which is a method of competitive trading. In other words, in order to sign a contract with the applicant at a favorable price that is most beneficial to the public institution or private company that orders the construction, it means that a majority of people fill in the estimated price and vote.

즉, 발주자가 지정한 소정의 발주금액을 토대로 다수의 입찰자(즉, 예를 들면 공사업체의 대표자 또는 이를 대리할 수 있는 입찰 담당자나 대리인 등)들이 각자의 발주희망금액을 서면으로 제시하는 방법으로 입찰에 참여하게 되고, 해당 입찰에 대한 낙찰 결정기준으로는 발주금에 대해 미리 최고 또는 최저금액을 지정해 놓는 경우와 지정하지 않는 경우도 있다.That is, multiple bidders (ie, representatives of construction companies or bidders or agents who can represent them) based on a predetermined order amount designated by the orderer, each bid by presenting their respective desired order amounts in writing. In some cases, the highest or lowest amount for the order is set in advance or not.

이러한 입찰은 다수의 입찰자들이 서면에 의해 경쟁적으로 발주희망금액을 표시하므로 공정하고 합리적이며, 이 때문에 관공서나 기업이 물품조달이나 공사를 도급 줄 때에 주로 사용하고 있다.Such bidding is fair and reasonable because a large number of bidders competitively indicate their desired order amount in writing, and for this reason, public offices and corporations are mainly used when procurement of goods or subcontracting works.

일반적으로 이루어지고 있는 입찰 절차는 공고, 예정가격(지정가)의 결정, 입찰보증금의 납부, 입찰·개찰 등으로 되어 있으며, 예정가격 입찰이 행해지는 이유는 매매계약의 이행에 임하여 공사·제조·품질 및 수량 등에 부정을 낳을 수 있는 부당한 가격으로 입찰시키지 않도록 하기 위함이다. 또한, 입찰 방법은 지정된 입찰 장소에 직접 참석하여 투찰하는 방법과 우편에 의한 입찰 참가 방법이 있으며, 입찰서는 1인 1통만 제출하여야 하며, 낙찰 여부는 입찰자가 제시하는 공정, 기술수준, 공기, 경험 및 재정 상태 등을 종합적으로 고려하여 입찰가격이 가장 낮은 입찰자를 낙찰자로 결정한다. The general bidding process consists of announcement, determination of the expected price (designated price), payment of a bid deposit, and bidding/opening. This is in order not to bid at an unfair price that may lead to irregularities in quantity, etc. In addition, there are two methods of bidding: bidding by directly attending a designated bidding place and participating in bidding by mail. Only one bid must be submitted per person. Whether or not a successful bid is successful is determined by the process, technical level, time and experience presented by the bidder The bidder with the lowest bid price is determined as the successful bidder by comprehensively considering the financial condition and the like.

그런데, 종래의 경우 입찰자가 입찰에 참가하기 위해서는 입찰지나 신문 또는 PC 통신이나 인터넷 상의 입찰공고를 일일이 확인하여 자사가 참가할 수 있는 입찰공고가 있는지를 검색해야 했으며, 자사가 참가한 입찰건에 대한 개찰 정보 또한 일일이 확인해야 하는 등 전반적인 입찰 관리에 있어 불편함이 있었다. 즉, 종래에는 입찰지나 신문 또는 인터넷 상의 입찰공고인 입찰 정보나, 개찰 결과를 나타내는 개찰 정보를 확인 및 검색하는 등 공사 입찰과 관련된 전반적인 관리를 입찰자가 직접 수행해야 함에 따라 이를 위한 인적, 물적 자원이 많이 필요했으며, 입찰자가 이를 수시로 확인 및 관리하는데 어려움이 있었다.However, in the conventional case, in order for a bidder to participate in a bid, it is necessary to check the bid papers, newspapers, PC communication, or the Internet, and search for bid announcements that the company can participate in. In addition, there were inconveniences in overall bid management, such as having to check each one. That is, in the prior art, as the bidder must directly perform overall management related to construction bidding, such as checking and retrieving bid information, which is a bid notice on a bid site, newspaper, or the Internet, or opening information indicating the result of opening a bid, human and material resources are required for this purpose. It was necessary a lot, and it was difficult for bidders to check and manage it frequently.

특허공개공보 제10-2000-0059054호에 의하면, 도 1에 도시된 바와 같이, 발주자나 공사협회 또는 입찰 사이트로부터 입찰 정보를 주기적으로 수집 및 분류하여 입찰 정보 DB에 저장하는 과정과; 현재 수집한 입찰 정보의 입찰참가자격, 공사종류, 추정가격에 대한 조건을 모두 만족하는 입찰자의 이동 단말기를 WAP 게이트웨이를 통해 호출해서 현재 수집한 입찰 간략 정보를 통보함과 동시에 해당되는 입찰자에 대한 입찰자 DB의 입찰 참가 예정 목록에 저장하여 관리하는 과정과; 상기 입찰 간략 정보를 통보받은 입찰자가 입찰 참가를 희망하는 경우 해당되는 입찰 정보의 복수 예비가격을 기초로 예가표를 작성하고, 적격심사기준을 토대로 해당되는 입찰자에 대한 최저가 낙찰률을 산출하는 과정과; 상기 입찰 참가를 희망한 입찰 정보의 전문과 예가표 및 최저가 낙찰률과 입찰참가신청서를 입찰자의 팩스나 이메일로 통보하는 과정을 포함하는 지능형 입찰 관리 서비스 방법을 개시하고 있다. 여기서, 상기 지능형 입찰 관리 서비스 방법은, 상기 발주자나 공사협회 또는 입찰 사이트로부터 수집한 입찰 정보에 대응하는 개찰 정보를 수집 및 분류하여 개찰 정보 DB에 저장하는 과정과; 현재 수집한 개찰정보에 대응하는 입찰 정보를 통보한 입찰자의 이동 단말기를 호출해서 현재 수집한 개찰 정보를 통보하는 과정과; 상기 개찰 정보를 통보한 입찰자에 대한 입찰자 DB에 저장된 입찰 간략 정보 중에서 현재 통보한 개찰 정보에 대응하는 입찰 간략 정보를 삭제하고, 상기 입찰자의 이동 단말기에서는 내부 메모리의 입찰 참가 목록에 저장된 입찰 간략 정보 중에서 현재 통보받은 개찰 정보에 대응하는 입찰 간략 정보를 삭제하는 과정을 더 포함하되, 상기 현재 수집한 개찰 정보를 통보하는 과정은, 개찰정보를 통보해야 하는 입찰자가 낙찰예정자로 결정된 입찰자인지를 확인하는 단계와; 낙찰예정자로 결정된 입찰자인 경우 낙찰 축하 메시지와 낙찰자 유의 사항 등을 포함하는 개찰 정보를 이동 단말기로 통보함과 동시에 최종 낙찰자 선정에 필요한 서류나 정보를 팩스나 이메일로 통보하는 단계를 포함하는 것을 개시하고 있다.According to Patent Laid-Open Publication No. 10-2000-0059054, as shown in Fig. 1, the process of periodically collecting and classifying bid information from the ordering party, construction association, or bidding site, and storing it in the bidding information DB; The mobile terminal of the bidder who satisfies all the conditions for bid participation qualification, construction type, and estimated price of the currently collected bid information is called through the WAP gateway, and the currently collected bid brief information is notified and the bidder for the bidder concerned The process of storing and managing the list of bid participation plans in DB; a process of preparing a preliminary price table based on a plurality of preliminary prices of the bid information and calculating the lowest successful bid rate for the bidder based on the qualification criteria when the bidder notified of the brief bid information desires to participate in the bid; Disclosed is an intelligent bid management service method including the process of notifying the full text of the bidding information desired to participate in the bid, the preliminary price table, the lowest successful bid rate, and the bid participation application form by fax or e-mail of the bidder. Here, the intelligent bid management service method includes the steps of: collecting and classifying bid information corresponding to bid information collected from the orderer, the construction association, or a bidding site, and storing the information in a wicket information DB; calling the mobile terminal of the bidder who has notified the bid information corresponding to the currently collected wicket information to notify the currently collected wicket information; The bid brief information corresponding to the currently notified bid opening information is deleted from the bid brief information stored in the bidder DB for the bidder who has notified the bidder, and in the bidder's mobile terminal, from among the bid brief information stored in the bid participation list in the internal memory. The method may further include deleting brief bid information corresponding to the currently notified bid opening information, wherein the process of notifying the currently collected bid opening information includes: checking whether a bidder who should notify the bid opening information is a bidder determined to be a successful bidder Wow; In the case of a bidder determined as a prospective successful bidder, notifying the bid opening information including a congratulatory bid message and notes to the successful bidder to the mobile terminal, and at the same time notifying the documents or information necessary for the final successful bidder selection by fax or e-mail; have.

그러나 이러한 기술에 의할 경우 낙찰 예상가를 정확히 산출할 수 없을 뿐만 아니라, 경쟁사의 입찰 예측 정보를 제공하지 못하고 있기 때문에 실제적으로 낙찰에 더 많은 인력 소모와 부정확한 데이터를 제공하는 문제점이 있다.However, in the case of such a technology, it is not possible to accurately calculate the expected successful bid price, and since it does not provide the competitive bid forecast information, there is a problem in that it consumes more manpower and provides inaccurate data for the actual successful bid.

따라서 이러한 문제점을 해결할 수 있는 기술의 개발이 요구되고 있다.Therefore, the development of a technology capable of solving these problems is required.

한편, 일반 시중의 전자입찰시스템은 건설/공사 용역 업무에 특화되어 추첨제 형식의 낙찰방식에 치중하고 있고 조달청 나라장터의 경우 범용적인 시스템을 지향하고 있기 때문에 알고리즘적으로 불편함이 있다. On the other hand, the electronic bidding system in the general market is specialized for construction/construction service work and focuses on the lottery-type winning bid method.

따라서 조달청 나라장터에 등록된 6,302개 기관의 과거 20년치 데이터를 기반으로 해당사업 분야 및 관심 분야의 입찰 건을 자동으로 찾아내고 지능형 BID 매칭시스템을 통한 가중치 적용으로 상관관계가 있는 입찰 건을 찾아내고 파악된 관련 정보를 통해 낙찰에 유리한 상황이 될수 있는 전략을 수립하여 사업 수주를 할수 있도록 할 필요성이 제기되고 있다.Therefore, based on the past 20 years of data from 6,302 institutions registered in the Public Procurement Service Nara Marketplace, we automatically find bids in the relevant business field and field of interest, and find correlated bids by applying weights through the intelligent BID matching system. There is a need to establish a strategy that can be advantageous for successful bids through the identified related information to win business orders.

따라서 본 발명의 목적은 매일 매일 공고되는 수많은 입찰 건 중 본인에게 적합한 입찰정보를 자동으로 추천하고 입찰에 참여가 예상되는 업체의 전략을 분석하여 보다 수주 가능성 높은 입찰 전략을 수립하게 만들 수 있는 정확한 정보를 제공할 수 있도록 하며, 제공되는 방식을 UI 툴로 제공할 수 있도록 하는 것이다.Therefore, it is an object of the present invention to automatically recommend suitable bid information among numerous bids announced every day and to analyze the strategies of companies expected to participate in the bid to establish a bid strategy with a higher possibility of winning orders. is to be provided, and the provided method can be provided as a UI tool.

또한, 본 발명의 목적은 입찰에 참여하는 업체의 전략을 분석하여 입찰예상가를 보다 정확히 제공하는 것이다.In addition, it is an object of the present invention to more accurately provide an estimated bid price by analyzing the strategies of companies participating in the bidding.

또한, 본 발명의 또 다른 목적은 입찰과 낙찰의 유사 사례를 비교 분석하는 과정을 학습적으로 수행하여 보다 정확한 입찰에 관한 데이터를 제공할 수 있는 것을 목적으로 하고 있다.Another object of the present invention is to provide more accurate bidding data by learningly performing a process of comparing and analyzing similar cases of bidding and successful bidding.

본 발명의 제1 면에 의하면, 입찰에 참여했거나 참여예정인 업체(이하, '입찰업체'라 함)들의 서버로 이루어진 입찰업체 서버(10; 12, 14, 16,...); 입찰을 발주하기 기관의 서버로 이루어지는 발주 서버(20A); 기존 입찰에 대한 데이터가 저장되어 있는 데이터관리 서버(20B); 및 사용자의 입찰조건에 최적화된 데이터에 대하여 발주 서버(20A)로부터 전송되는 입찰 데이터를 매칭하기 위한 입찰관리 서버(30)를 포함하는 것을 특징으로 하는 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템이 제공된다.According to the first aspect of the present invention, a bidder server (10; 12, 14, 16, ...) consisting of servers of companies participating in or scheduled to participate in the bid (hereinafter referred to as 'bid companies'); an ordering server 20A consisting of a server of an institution placing a bid; Data management server (20B) in which data for the existing bid is stored; and a bid management server 30 for matching the bid data transmitted from the ordering server 20A with the data optimized for the user's bid conditions is provided. .

여기서, 발주 서버(20A)는 입찰에 필요한 입찰정보에 관한 데이터인 입찰정보 데이터(D_bid)는 입찰에 필요한 자격기준, 입찰 물품, 물품의 수량, 가격, 제공기간 중의 어느 하나 이상을 포함하는 것이 바람직하다.Here, the ordering server 20A preferably includes any one or more of the bidding information data (D_bid), which is data related to the bidding information required for bidding, among qualification criteria required for bidding, bidding items, quantity of items, price, and provision period. Do.

또한, 입찰관리 서버(30)는 발주 서버(20A)로부터 전송되는 입찰업체의 등록정보에 관한 데이터인 입찰업체등록정보 데이터(D_reg)를 분석하기 위한 업체등록정보 분석부(31), 발주 서버(20A)로부터 전송되는 입찰정보 데이터(D_bid)를 분석하기 위한 알고리즘을 수행하는 입찰데이터 분석부(32), 입찰업체등록정보 데이터(D_reg)와 입찰정보 데이터(D_bid)를 저장하기 위한 데이터 베이스부(33), 업체등록정보 분석부(31)에 의하여 분석된 입찰정보 데이터(D_bid)와 입찰데이터 분석부(32)에 의하여 분석된 입찰정보 데이터(D_bid)를 기존에 생성된 입찰과 낙찰에 관하 데이터와 매칭시키기 위한 입찰데이터 매칭부(34), 및 입찰데이터 매칭부(34)에 의하여 매칭된 결과에 따라 예상낙찰가를 연산하기 위한 예상낙찰 연산부(35)로 이루어지는 것이 바람직하다.In addition, the bid management server 30 includes a company registration information analysis unit 31 for analyzing the bid company registration information data (D_reg), which is data related to the registration information of the bidder transmitted from the ordering server 20A, the ordering server ( A bid data analysis unit 32 that performs an algorithm for analyzing the bid information data (D_bid) transmitted from 20A), a database unit for storing the bid company registration information data (D_reg) and the bid information data (D_bid) ( 33), the bid information data (D_bid) analyzed by the company registration information analysis unit 31 and the bid information data (D_bid) analyzed by the bid data analysis unit 32 to the previously generated bid and successful bid data It is preferable that the bid data matching unit 34 for matching with , and the expected successful bid calculation unit 35 for calculating the expected successful bid price according to the result matched by the bid data matching unit 34 .

또한, 입찰관리 서버(30)의 업체등록정보 분석부(31)는 발주 서버(20A)로부터 전송되는 입찰업체의 기업정보에 관한 데이터를 수집하기 위한 기업정보 수집부(31a), 해당 기업의 입찰 사례와 입찰추이를 분석하기 위한 입찰추이 분석부(31b), 및 기업정보 수집부(31a)와 입찰추이 분석부(31b)에 대한 데이터를 다차원으로 배열로 데이터를 출력하기 위한 다차원데이터 출력부(31c)로 이루어지는 것이 바람직하다.In addition, the company registration information analysis unit 31 of the bid management server 30 is a company information collection unit 31a for collecting data on the company information of the bidder transmitted from the ordering server 20A, the company's bid A bidding trend analysis unit 31b for analyzing cases and bidding trends, and a multidimensional data output unit for outputting data about the company information collection unit 31a and the bidding trend analysis unit 31b in a multidimensional array ( 31c) is preferred.

또한, 입찰추이 분석부(31b)에 의하여 분석되는 입찰추이는 해당업체의 입찰 참여도와 시기적 참여도에 관한 데이터를 포함하는 것이 바람직하다.In addition, it is preferable that the bidding trend analyzed by the bidding trend analysis unit 31b includes data on the degree of participation in the bidding of the corresponding company and the degree of participation in time.

또한, 다차원데이터 출력부(31c)에 의하여 다차원으로 배열되어 출력되는 데이터는 해당 업체의 입찰 관심도, 시기적 입찰 참여도, 및 해당업체의 입찰/낙찰 비중도를 포함하는 데이터를 각 경우의 수로 다차원 배열되어 출력되는 데이터를 포함하는 것이 바람직하다.In addition, the data that is multidimensionally arranged and output by the multidimensional data output unit 31c is multidimensional array of data including the degree of interest in bidding of the corresponding company, the degree of participation in bidding at the time, and the bid/success ratio of the corresponding company in the number of cases It is preferable to include the data to be outputted.

또한, 입찰데이터 분석부(32)는 발주 서버(20A)로부터 전송되는 입찰정보 데이터(D_bid)를 수집하기 위한 입찰데이터 수집부(32a)와, 입찰데이터 수집부(32a)에 의하여 수집된 입찰정보 데이터(D_bid)를 키워딩 단위 및 챗봇 단위로 분석하여 입창정보데이터를 분류하는 알고리즘을 수행하기 위한 입찰데이터 분류부(32b)로 이루어지는 것이 바람직하다.In addition, the bid data analysis unit 32 includes a bid data collection unit 32a for collecting the bid information data D_bid transmitted from the ordering server 20A, and the bid information collected by the bid data collection unit 32a. Preferably, the bid data classification unit 32b is configured to analyze the data (D_bid) in units of keywords and units of chatbots to perform an algorithm for classifying entrance information data.

또한, 학습데이터 서버(40)는 발주 서버(20A)에서 이루어지는 입찰과 낙찰에 대한 정보를 수집하기 위한 낙찰정보 수집부(42), 입찰관리 서버(30)의 예상낙찰 연산부(35)에서 연산된 예상낙찰가에 대한 데이터와 낙찰정보 수집부(42)에 의하여 수집된 실제 낙찰가에 대한 데이터를 비교하기 위한 낙찰데이터 비교부(44), 낙찰데이터 비교부(44)에 의하여 비교된 데이터 결과에 따라 낙찰오차원인을 분석하기 위한 낙찰오차원인 분석부(46), 및 낙찰오차원인 분석부(46)에 의하여 분석된 낙찰오차원인의 데이터에 따라 입찰관리 서버(30)의 예상낙찰 연산부(35)의 연산에 필요한 데이터와 연산알고리즘을 갱신하기 위한 낙찰연산 갱신부(48)로 이루어지는 것이 바람직하다.In addition, the learning data server 40 includes a successful bid information collection unit 42 for collecting information on bids and successful bids made in the ordering server 20A, and an expected successful bid calculation unit 35 of the bid management server 30. Successful bid according to the data result compared by the successful bid data comparison unit 44 and the successful bid data comparison unit 44 for comparing the data on the expected successful bid price and the data on the actual successful bid price collected by the successful bid information collecting unit 42 . Calculation of the expected successful bid calculation unit 35 of the bid management server 30 according to the data of the successful bid mis-dimensional person analyzed by the analysis unit 46 that is a successful bid erroneous dimension for analyzing the erroneous bid and the false bid analysis unit 46 It is preferable to include a winning bid operation update unit 48 for updating the necessary data and the operation algorithm.

한편, 본 발명의 다른 일면에 의하면, 입찰업체의 관련 정보에 관한 데이터가 발주 서버(20A)로 입력되는 제1 단계; 발주 서버(20A)로부터 발주 기관의 입찰데이터를 수집하여 입찰데이터를 인공지능 플랫폼으로 분류하는 제2 단계; 발주 서버(20A)에서 이루어지는 입찰과 낙찰에 대한 정보를 수집하며, 입찰관리 서버(30)의 예상낙찰 연산부(35)에서 연산된 예상낙찰가에 대한 데이터와 낙찰정보 수집부(42)에 의하여 수집된 실제 낙찰가에 대한 데이터를 비교하는 제3 단계; 낙찰오차원인 분석부(46)에 의하여 비교된 데이터 결과에 따라 낙찰오차원인을 인공지능 플랫폼으로 분석하는 제4 단계; 및 낙찰오차원인 분석부(46)에 의하여 분석된 낙찰오차원인의 데이터에 따라 입찰관리 서버(30)의 예상낙찰 연산부(35)의 연산에 필요한 데이터와 연산알고리즘을 갱신하는 제5 단계를 포함하는 지능형 입찰분석 방법이 제공된다.On the other hand, according to another aspect of the present invention, the first step of inputting data on the related information of the bidder to the ordering server (20A); a second step of collecting the bidding data of the ordering organization from the ordering server 20A and classifying the bidding data into an artificial intelligence platform; Information on bids and successful bids made in the ordering server 20A is collected, and data on the expected successful bid calculated by the expected successful bid calculation unit 35 of the bid management server 30 and the successful bid information collection unit 42 are collected. a third step of comparing data on actual successful bids; a fourth step of analyzing the successful bid erroneous person using the artificial intelligence platform according to the data result compared by the successful bid erroneous analysis unit 46; and a fifth step of updating the data necessary for the calculation of the expected successful bid calculation unit 35 of the bid management server 30 and the operation algorithm according to the data of the successful bid erroneous person analyzed by the successful bid erroneous analysis unit 46. An intelligent bid analysis method is provided.

따라서 본 발명에 의하면, 수주산업을 근간으로 하는 기업의 경우 직원을 고용하지 않더라도 자사에 적합한 입찰정보를 정확히 파악할 수 있고 과거데이타를 기반으로 입찰에 경쟁참여가 예상되는 업체의 전략을 분석하여 입찰예상가 뿐만 아니라 수주확도를 높일 수 있는 전략 수립을 위한 보다 정확히 제공할 수 있으며, 입찰과 낙찰의 유사 사례를 비교 분석하는 과정을 학습적으로 수행하여 보다 정확한 입찰에 관한 데이터를 제공할 수 있다.Therefore, according to the present invention, in the case of a company based on the order-taking industry, it is possible to accurately identify bid information suitable for the company even without hiring an employee, and analyze the strategy of the company that is expected to participate in the bidding based on historical data to determine the bid estimate. In addition, it is possible to provide more accurate information for establishing a strategy to increase the accuracy of orders, and to provide more accurate bidding data by learning the process of comparing and analyzing similar cases between bids and successful bids.

한편, 입찰에 참여하는 업체의 전략을 분석하여 입찰예상가를 보다 정확히 제공할 수 있으며, 입찰과 낙찰의 유사 사례를 비교 분석하는 과정을 학습적으로 수행하여 보다 정확한 입찰에 관한 데이터를 제공할 수 있다.On the other hand, it is possible to provide a more accurate bid estimate by analyzing the strategies of companies participating in the bid, and to provide more accurate bid data by learning the process of comparing and analyzing similar cases between bids and successful bids. .

도 1은 특허공개공보 제10-2000-0059054호에 따른 지능형 입찰 관리 서비스 구조를 개략적으로 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템의 전체적인 개략적인 블럭도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템에 있어서 학습과 관련된 개략적인 블럭도이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템의 흐름도이다.1 is a diagram schematically illustrating the structure of an intelligent bid management service according to Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2000-0059054.
2 is an overall schematic block diagram of an intelligent bid analysis system using a UI development tool according to a preferred embodiment of the present invention.
3 is a schematic block diagram related to learning in an intelligent bid analysis system using a UI development tool according to a preferred embodiment of the present invention.
4 is a flowchart of an intelligent bid analysis system using a UI development tool according to a preferred embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템에 대하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, an intelligent bid analysis system using a UI development tool according to a preferred embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템의 전체적인 개략적인 블럭도이며, 도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템에 있어서 학습과 관련된 개략적인 블럭도이며, 도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템의 흐름도이다.2 is an overall schematic block diagram of an intelligent bid analysis system using a UI development tool according to a preferred embodiment of the present invention, and FIG. 3 is an intelligent bid analysis system using a UI development tool according to a preferred embodiment of the present invention. It is a schematic block diagram related to learning, and FIG. 4 is a flowchart of an intelligent bid analysis system using a UI development tool according to a preferred embodiment of the present invention.

도 2 내지 도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템에 의하면, 입찰에 참여했거나 참여예정인 업체(이하, '입찰업체'라 함)들의 서버로 이루어진 입찰업체 서버(10; 12, 14, 16,...), 입찰을 발주하기 기관의 서버로 이루어지는 발주 서버(20A), 발주 서버(20A)로부터 입찰업체의 등록정보와 입찰에 관한 데이터를 분석하며 기존에 생성된 입찰과 낙찰에 관한 데이터와 매칭하여 예상낙찰가를 연산하기 위한 입찰관리 서버(30), 및 발주 서버(20A)에서 이루어지는 입찰과 낙찰에 대한 정보를 수집하며 입찰관리 서버(30)에서 연산된 예상낙찰가에 대한 데이터와 비교하여 낙찰오차원인을 분석하며 그에따른 입찰관리 서버(30)의 낙찰연산자를 갱신하도록 하기 위한 학습데이터 서버(40)로 이루어진다.2 to 4, according to the intelligent bid analysis system using the UI development tool according to the preferred embodiment of the present invention, the server of the companies that have participated in or are scheduled to participate in the bid (hereinafter referred to as 'bid companies') Bidding company server (10; 12, 14, 16, ...) consisting of, the ordering server (20A) consisting of the server of the institution placing the order for the bid, the bidder registration information and data about the bid from the ordering server (20A) The bid management server 30 for calculating the expected successful bid price by matching with the previously generated bid and successful bid data and collecting information on the bid and successful bids made in the ordering server 20A and the bid management server ( 30) is compared with the data on the predicted successful bid price, and the successful bid erroneous person is analyzed, and the learning data server 40 is configured to update the successful bid operator of the bid management server 30 accordingly.

한편, 기존 입찰에 대한 데이터가 저장되어 있는 데이터관리 서버(20B)를 더 포함하며, 상기 데이터관리 서버(20B)는 발주 서버(20A)와 연동될 수도 있다.On the other hand, it further includes a data management server (20B) in which data for the existing bid is stored, the data management server (20B) may be linked with the ordering server (20A).

데이터관리 서버(20B)에는 공공기관의 입찰에 참여했던 입찰 업체의 등록 정보, 입찰의 이력, 상세 입찰내역, 및 기업 정보에 대한 데이터가 데이터베이스화된다. 이 때, 데이터관리 서버(20B)는 반드시 발주 서버(20A)에 연동되지 않고 일반 포털 사이트에서 입찰에 관한 데이터를 알고리즘적으로 수집하여 데이터 베이스화할 수 있다.In the data management server 20B, data on registration information, bidding history, detailed bidding history, and company information of a bidding company that participated in a bidding of a public institution is databased. At this time, the data management server 20B may not necessarily be linked to the ordering server 20A, but may algorithmically collect data about bidding from a general portal site and form a database.

입찰업체 서버(10)는 입찰에 참여했거나 참여예정인 입찰업체들의 서버로 이루어지며, 발주 서버(20A)에 대하여 입찰에 관한 정보의 데이터의 송수신이 이루어진다.The bidder server 10 is composed of servers of bidders who have participated in or are scheduled to participate in the bid, and transmits and receives data of bidding-related information to and from the ordering server 20A.

발주 서버(20A)는 입찰을 발주하기 기관의 서버로 이루어지며, 정부나 지자체등의 공공기관 서버와 연동될 수도 있다. 발주 서버(20A)는 입찰에 필요한 입찰정보에 관한 데이터인 입찰정보 데이터(D_bid)를 입찰관리 서버(30)로 전송한다.The ordering server 20A is configured as a server of an institution placing a bid, and may be linked with a server of a public institution such as a government or a local government. The ordering server 20A transmits bid information data (D_bid), which is data on bid information required for bidding, to the bid management server 30 .

입찰정보 데이터(D_bid)에는 입찰에 필요한 자격기준, 입찰 물품, 물품의 수량, 가격, 제공기간 등 입찰에 관한 정보에 관한 데이터가 입찰관리 서버(30)로 전송된다.In the bid information data (D_bid), data related to bidding information such as qualification criteria required for bidding, bidding items, quantity of items, price, and period of provision are transmitted to the bidding management server 30 .

입찰관리 서버(30)는 발주 서버(20A) 또는 데이터관리 서버(20B)로부터 전송되는 입찰업체의 등록정보에 관한 데이터인 입찰업체등록정보 데이터(D_reg)를 분석하기 위한 업체등록정보 분석부(31), 발주 서버(20A) 또는 데이터관리 서버(20B)로부터 전송되는 입찰정보 데이터(D_bid)를 분석하기 위한 알고리즘을 수행하는 입찰데이터 분석부(32), 입찰업체등록정보 데이터(D_reg)와 입찰정보 데이터(D_bid)를 저장하기 위한 데이터 베이스부(33), 업체등록정보 분석부(31)에 의하여 분석된 입찰정보 데이터(D_bid)와 입찰데이터 분석부(32)에 의하여 분석된 입찰정보 데이터(D_bid)를 기존에 생성된 입찰과 낙찰에 관하 데이터와 매칭시키기 위한 입찰데이터 매칭부(34), 및 입찰데이터 매칭부(34)에 의하여 매칭된 결과에 따라 예상낙찰가 및 최적의 낙찰상태를 연산하기 위한 예상낙찰 연산부(35)로 이루어진다.The bid management server 30 is a company registration information analysis unit 31 for analyzing the bid company registration information data (D_reg) that is data related to the registration information of the bidder transmitted from the ordering server 20A or the data management server 20B. ), a bid data analysis unit 32 that performs an algorithm for analyzing the bid information data (D_bid) transmitted from the ordering server 20A or the data management server 20B, the bid company registration information data (D_reg) and the bid information The database unit 33 for storing the data (D_bid), the bid information data (D_bid) analyzed by the company registration information analysis unit 31, and the bid information data (D_bid) analyzed by the bid data analysis unit 32 ) to the bid data matching unit 34 for matching the previously generated bid and successful bid data, and the bid data matching unit 34 for calculating an expected successful bid price and an optimal successful bid state according to the matching result and an expected successful bid calculation unit 35 .

한편, 입찰데이터 매칭부(34)는 사용자의 입찰조건에 최적화된 데이터와 매칭되는 입찰 데이터를 입찰데이터 분석부(32)에 의하여 분석된 입찰정보 데이터(D_bid)와 매칭하여 최적화된 참여입찰 데이터를 출력한다. On the other hand, the bidding data matching unit 34 matches the bidding data that matches the data optimized for the user's bidding conditions with the bidding information data (D_bid) analyzed by the bidding data analysis unit 32 to obtain optimized participation bidding data. print out

입찰관리 서버(30)의 업체등록정보 분석부(31)는 발주 서버(20A) 또는 데이터관리 서버(20B)로부터 전송되는 입찰업체의 기업정보에 관한 데이터를 수집하기 위한 기업정보 수집부(31a), 해당 기업의 입찰 사례와 입찰추이를 분석하기 위한 입찰추이 분석부(31b), 및 기업정보 수집부(31a)와 입찰추이 분석부(31b)에 대한 데이터를 다차원으로 배열로 데이터를 출력하기 위한 다차원데이터 출력부(31c)로 이루어진다.The company registration information analysis unit 31 of the bid management server 30 is a company information collection unit 31a for collecting data about the company information of the bidder transmitted from the ordering server 20A or the data management server 20B. , the bidding trend analysis unit 31b for analyzing the bidding case and bidding trend of the corresponding company, and the data for the company information collection unit 31a and the bidding trend analysis unit 31b for outputting data in a multi-dimensional arrangement and a multi-dimensional data output unit 31c.

입찰추이 분석부(31b)에 의하여 분석되는 입찰추이는 해당업체의 입찰 참여도와 시기적 참여도 등에 관한 데이터를 포함한다.The bidding trend analyzed by the bidding trend analysis unit 31b includes data on the degree of participation in the bidding of the relevant company and the degree of participation in time.

다차원데이터 출력부(31c)에 의하여 다차원으로 배열되어 출력되는 데이터는 해당 업체의 입찰 관심도, 시기적 입찰 참여도, 및 해당업체의 입찰/낙찰 비중도를 포함하는 데이터를 각 경우의 수로 다차원 배열되어 출력되는 데이터를 포함한다.The data that is multidimensionally arranged and output by the multidimensional data output unit 31c is multidimensionally arranged and output data including the bid interest of the corresponding company, the temporal bid participation, and the bid/successful bid ratio of the corresponding company in the number of cases. includes data to be

한편, 다차원데이터 출력부(31c)는 사용자의 입찰 적격에 최적화된 입찰에 관한 데이터를 출력한다.Meanwhile, the multi-dimensional data output unit 31c outputs data related to a bid optimized for the user's bid eligibility.

입찰데이터 분석부(32)는 발주 서버(20A)로부터 전송되는 입찰정보 데이터(D_bid)를 수집하기 위한 입찰데이터 수집부(32a)와, 입찰데이터 수집부(32a)에 의하여 수집된 입찰정보 데이터(D_bid)를 키워딩 단위 및 챗봇 단위로 분석하여 입창정보데이터를 분류하는 알고리즘을 수행하기 위한 입찰데이터 분류부(32b)로 이루어진다.The bidding data analysis unit 32 includes a bidding data collecting unit 32a for collecting the bidding information data D_bid transmitted from the ordering server 20A, and the bidding information data collected by the bidding data collecting unit 32a ( D_bid) is analyzed in units of keywords and units of chatbots and consists of a bid data classification unit 32b for performing an algorithm for classifying entry information data.

학습데이터 서버(40)는 발주 서버(20A)에서 이루어지는 입찰과 낙찰에 대한 정보를 수집하기 위한 낙찰정보 수집부(42), 입찰관리 서버(30)의 예상낙찰 연산부(35)에서 연산된 예상낙찰가에 대한 데이터와 낙찰정보 수집부(42)에 의하여 수집된 실제 낙찰가에 대한 데이터를 비교하기 위한 낙찰데이터 비교부(44), 낙찰데이터 비교부(44)에 의하여 비교된 데이터 결과에 따라 낙찰오차원인을 분석하기 위한 낙찰오차원인 분석부(46), 및 낙찰오차원인 분석부(46)에 의하여 분석된 낙찰오차원인의 데이터에 따라 입찰관리 서버(30)의 예상낙찰 연산부(35)의 연산에 필요한 데이터와 연산알고리즘을 갱신하기 위한 낙찰연산 갱신부(48)로 이루어지다.The learning data server 40 includes a successful bid information collection unit 42 for collecting information on bids and successful bids made in the ordering server 20A, and an expected successful bid price calculated by the expected successful bid calculation unit 35 of the bid management server 30 . According to the data result compared by the successful bid data comparison unit 44 and the successful bid data comparison unit 44 for comparing the data on the successful bid and the actual successful bid price collected by the successful bid information collection unit 42, Calculation of the expected successful bid calculation unit 35 of the bid management server 30 according to the data of the successful bid erroneous analysis unit 46 and the successful bid erroneous analysis unit 46 for analyzing It consists of a winning bid operation update unit 48 for updating data and an operation algorithm.

도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템에 의하면, 먼저 입찰업체의 관련 정보에 관한 데이터가 발주 서버(20A)로 입력된다. 여기서 입찰관리 서버(30)는 입찰업체의 등록정보와 관련된 정보가 입찰관리 서버(30)에서 기업정보 및 입찰 사례 등과 관련된 정보를 수집/분류하여 출력한다.As shown in FIG. 4 , according to the intelligent bid analysis system using the UI development tool according to the preferred embodiment of the present invention, data on related information of a bidder is first input to the ordering server 20A. Here, the bidding management server 30 collects/classifies information related to the registration information of the bidding company and the information related to the company information and the bidding case from the bidding management server 30 and outputs the collected information.

이후, 발주 서버(20A)로부터 발주 기관의 입찰데이터를 수집하여 입찰데이터를 인공지능 플랫폼으로 분류한다.Thereafter, the bidding data of the ordering organization is collected from the ordering server 20A, and the bidding data is classified as an artificial intelligence platform.

이후, 발주 서버(20A)에서 이루어지는 입찰과 낙찰에 대한 정보를 수집하며, 입찰관리 서버(30)의 예상낙찰 연산부(35)에서 연산된 예상낙찰가에 대한 데이터와 낙찰정보 수집부(42)에 의하여 수집된 실제 낙찰가에 대한 데이터를 비교한다.Thereafter, information on bids and successful bids made in the ordering server 20A is collected, and data on the expected successful bid calculated by the expected successful bid calculation unit 35 of the bid management server 30 and the successful bid information collection unit 42 are used. Compare the collected data on actual winning bids.

이 때, 낙찰오차원인 분석부(46)에 의하여 비교된 데이터 결과에 따라 낙찰오차원인을 인공지능 플랫폼으로 분석한다.At this time, the successful bid erroneous person is analyzed by the artificial intelligence platform according to the data result compared by the successful bid error analysis unit 46 .

한편, 낙찰오차원인 분석부(46)에 의하여 분석된 낙찰오차원인의 데이터에 따라 입찰관리 서버(30)의 예상낙찰 연산부(35)의 연산에 필요한 데이터와 연산알고리즘을 갱신한다.On the other hand, the data required for the calculation of the expected successful bid calculation unit 35 of the bid management server 30 and the operation algorithm are updated according to the data of the successful bid misnomer analyzed by the successful bid erroneous analysis unit 46 .

10: 입찰업체 서버
20: 발주 서버
30: 입찰관리 서버
40: 학습데이터 서버10: bidder server
20: ordering server
30: bid management server
40: training data server

Claims (12)

삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 입찰에 참여했거나 참여예정인 업체(이하, '입찰업체'라 함)들의 서버로 이루어진 입찰업체 서버(10; 12, 14, 16,...);
입찰을 발주하기 기관의 서버로 이루어지는 발주 서버(20A);
기존 입찰에 대한 데이터가 저장되어 있는 데이터관리 서버(20B); 및
사용자의 입찰조건에 최적화된 데이터에 대하여 발주 서버(20A)로부터 전송되는 입찰 데이터를 매칭하기 위한 입찰관리 서버(30)를 포함하며,
입찰관리 서버(30)는 발주 서버(20A)로부터 입찰업체의 등록정보와 입찰에 관한 데이터를 분석하며 기존에 생성된 입찰과 낙찰에 관한 데이터와 매칭하여 예상낙찰가를 연산하며,
발주 서버(20A)에서 이루어지는 입찰과 낙찰에 대한 정보를 수집하며 입찰관리 서버(30)에서 연산된 예상낙찰가에 대한 데이터와 비교하여 낙찰오차원인을 분석하며 그에따른 입찰관리 서버(30)의 낙찰연산자를 1차적으로 갱신하도록 하기 위한 학습데이터 서버(40)를 더 포함하며,
입찰관리 서버(30)는 발주 서버(20A) 또는 데이터관리 서버(20B)로부터 전송되는 입찰업체의 등록정보에 관한 데이터인 입찰업체등록정보 데이터(D_reg)를 분석하기 위한 업체등록정보 분석부(31), 발주 서버(20A) 또는 데이터관리 서버(20B)로부터 전송되는 입찰정보 데이터(D_bid)를 분석하기 위한 알고리즘을 수행하는 입찰데이터 분석부(32), 입찰업체등록정보 데이터(D_reg)와 입찰정보 데이터(D_bid)를 저장하기 위한 데이터 베이스부(33), 업체등록정보 분석부(31)에 의하여 분석된 입찰정보 데이터(D_bid)와 입찰데이터 분석부(32)에 의하여 분석된 입찰정보 데이터(D_bid)를 기존에 생성된 입찰과 낙찰에 관하 데이터와 매칭시키기 위한 입찰데이터 매칭부(34), 및 입찰데이터 매칭부(34)에 의하여 매칭된 결과에 따라 예상낙찰가를 연산하기 위한 예상낙찰 연산부(35)로 이루어지며,
입찰데이터 매칭부(34)는 사용자의 입찰조건에 최적화된 데이터와 매칭되는 입찰 데이터를 입찰데이터 분석부(32)에 의하여 분석된 입찰정보 데이터(D_bid)와 매칭하여 최적화된 참여입찰 데이터를 출력하며,
입찰관리 서버(30)의 업체등록정보 분석부(31)는 발주 서버(20A) 또는 데이터관리 서버(20B)로부터 전송되는 입찰업체의 기업정보에 관한 데이터를 수집하기 위한 기업정보 수집부(31a), 해당 기업의 입찰 사례와 입찰추이를 분석하기 위한 입찰추이 분석부(31b), 및 기업정보 수집부(31a)와 입찰추이 분석부(31b)에 대한 데이터를 다차원으로 배열로 데이터를 출력하기 위한 다차원데이터 출력부(31c)로 이루어지며,
입찰추이 분석부(31b)에 의하여 분석되는 입찰추이는 해당업체의 입찰 참여도와 시기적 참여도에 관한 데이터를 포함하며,
학습데이터 서버(40)는 해당업체의 입찰 참여도와 시기적 참여도에 관한 데이터를 포함하는 입찰관리 서버(30)의 입찰추이 분석부(31b)에 의하여 분석되는 입찰추이에 의하여 입찰관리 서버(30)의 낙찰연산자를 2차적으로 갱신하도록 하는 것을 특징으로 하는 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템.Bidding company server (10; 12, 14, 16, ...) consisting of servers of companies that have participated in or are expected to participate in the bid (hereinafter referred to as 'bid companies');
an ordering server 20A consisting of a server of an institution placing a bid;
Data management server (20B) in which data for the existing bid is stored; and
and a bid management server 30 for matching the bid data transmitted from the ordering server 20A with the data optimized for the user's bid conditions,
The bid management server 30 analyzes the bidding company registration information and bid-related data from the ordering server 20A and calculates an expected successful bid price by matching the previously generated bid and successful bid data,
A successful bid operator of the bid management server 30 collects information on bids and successful bids made in the ordering server 20A, compares it with the data on the expected successful bid calculated by the bid management server 30, and analyzes the successful bid error Further comprising a learning data server 40 to update the primary,
The bid management server 30 is a company registration information analysis unit 31 for analyzing the bid company registration information data (D_reg) which is data related to the registration information of the bidder transmitted from the ordering server 20A or the data management server 20B. ), a bid data analysis unit 32 that performs an algorithm for analyzing the bid information data (D_bid) transmitted from the ordering server 20A or the data management server 20B, the bid company registration information data (D_reg) and the bid information The database unit 33 for storing the data (D_bid), the bid information data (D_bid) analyzed by the company registration information analysis unit 31, and the bid information data (D_bid) analyzed by the bid data analysis unit 32 ) a bid data matching unit 34 for matching the previously generated bid and successful bid data, and an expected successful bid calculation unit 35 for calculating an expected successful bid price according to the result matched by the bid data matching unit 34 . ) consists of
The bidding data matching unit 34 outputs the optimized participation bidding data by matching the bidding data that matches the data optimized for the user's bidding conditions with the bidding information data (D_bid) analyzed by the bidding data analyzing unit 32, ,
The company registration information analysis unit 31 of the bid management server 30 is a company information collection unit 31a for collecting data about the company information of the bidder transmitted from the ordering server 20A or the data management server 20B. , the bidding trend analysis unit 31b for analyzing the bidding case and bidding trend of the corresponding company, and the data for the company information collection unit 31a and the bidding trend analysis unit 31b for outputting data in a multi-dimensional arrangement Consists of a multi-dimensional data output unit 31c,
The bidding trend analyzed by the bidding trend analysis unit 31b includes data on the degree of participation in the bidding of the relevant company and the degree of participation in time,
The learning data server 40 is a bidding management server 30 based on a bidding trend analyzed by the bidding trend analysis unit 31b of the bidding management server 30 including data on the degree of participation in the bidding of the corresponding company and the degree of participation in time. An intelligent bid analysis system using a UI development tool, characterized in that the successful bid operator is updated secondary. 제8항에 있어서, 다차원데이터 출력부(31c)에 의하여 다차원으로 배열되어 출력되는 데이터는 해당 업체의 입찰 관심도, 시기적 입찰 참여도, 및 해당업체의 입찰/낙찰 비중도를 포함하는 데이터를 각 경우의 수로 다차원 배열되어 출력되는 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템.The method according to claim 8, wherein the data arranged in a multidimensional manner by the multidimensional data output unit 31c and output includes data including the degree of interest in bidding of the corresponding company, the degree of participation in the bidding in time, and the bid/success ratio of the corresponding company in each case. An intelligent bid analysis system using a UI development tool, characterized in that it includes data that is multidimensionally arranged and output by the number of 제8항에 있어서, 입찰데이터 분석부(32)는 발주 서버(20A)로부터 전송되는 입찰정보 데이터(D_bid)를 수집하기 위한 입찰데이터 수집부(32a)와, 입찰데이터 수집부(32a)에 의하여 수집된 입찰정보 데이터(D_bid)를 키워딩 단위 및 챗봇 단위로 분석하여 입창정보데이터를 분류하는 알고리즘을 수행하기 위한 입찰데이터 분류부(32b)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템.The method of claim 8, wherein the bid data analysis unit (32) comprises a bid data collection unit (32a) for collecting the bid information data (D_bid) transmitted from the ordering server (20A), and a bid data collection unit (32a). Intelligent bid analysis using a UI development tool, characterized in that it comprises a bid data classification unit 32b for analyzing the collected bid information data (D_bid) by keyword unit and chatbot unit and performing an algorithm for classifying entry information data system. 제8항에 있어서, 학습데이터 서버(40)는 발주 서버(20A) 또는 데이터관리 서버(20B)로부터 입찰과 낙찰에 대한 정보를 수집하기 위한 낙찰정보 수집부(42), 입찰관리 서버(30)의 예상낙찰 연산부(35)에서 연산된 예상낙찰가에 대한 데이터와 낙찰정보 수집부(42)에 의하여 수집된 실제 낙찰가에 대한 데이터를 비교하기 위한 낙찰데이터 비교부(44), 낙찰데이터 비교부(44)에 의하여 비교된 데이터 결과에 따라 낙찰오차원인을 분석하기 위한 낙찰오차원인 분석부(46), 및 낙찰오차원인 분석부(46)에 의하여 분석된 낙찰오차원인의 데이터에 따라 입찰관리 서버(30)의 예상낙찰 연산부(35)의 연산에 필요한 데이터와 연산알고리즘을 갱신하기 위한 낙찰연산 갱신부(48)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템.The method of claim 8, wherein the learning data server (40) is a successful bid information collection unit (42) for collecting information on bids and successful bids from the ordering server (20A) or the data management server (20B), the bid management server (30) A successful bid data comparison unit 44, a successful bid data comparison unit 44 for comparing the data on the expected successful bid calculated by the expected successful bid operation unit 35 and the data on the actual successful bid collected by the successful bid information collection unit 42 of ), the successful bid erroneous analysis unit 46 for analyzing the successful bid erroneous person according to the data result compared by ), and the bidding management server 30 ), an intelligent bid analysis system using a UI development tool, characterized in that it comprises a successful bid operation update unit 48 for updating the data necessary for the calculation of the expected successful bid operation unit 35 and the operation algorithm. 삭제delete
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