KR102303692B1 - System and method for selecting proposal data and making proposal based on debriefing system - Google Patents

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Abstract

디브리핑 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 장치 및 방법이 개시된다. 입찰에 참여하고자 하는 수주 과제 정보와 과거의 유사 제안서의 유사도를 파악하는 유사도 파악부; 상기 유사 제안서의 디브리핑 결과에 기반하여 해당 유사 제안서의 목차별 획득 점수를 예측하는 제안서 목차별 획득 점수 예측부; 상기 유사 제안서의 디브리핑 결과에 기반하여 상기 유사 제안서 각각의 강점과 약점을 파악하는 강점/약점 파악부; 상기 유사도 파악부에서 파악된 유사도, 상기 제안서 목차별 획득 점수 예측부에서 예측된 목차별 획득 점수, 상기 강점/약점 파악부에서 파악된 강점과 약점을 이용하여 수주 과제의 제안서에 대한 평가결과를 예측하는 제안서 평가결과 예측부; 상기 제안서 평가결과 예측부에서 예측된 평가결과에 기반하여 가제안서 작성을 위한 기본 유사 제안서를 선택하는 기본 유사 제안서 선택 모듈을 구성한다. 상술한 디브리핑 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 장치 및 방법에 의하면, 디브리핑 제도를 이용하여 차후에 입찰할 수주 과제에 대한 제안서 평가결과를 예측하도록 구성됨으로써, 수주 입찰 여부에 대한 선택의 기준을 마련하고 과거의 유사 제안서에 대한 평가결과를 이용하여 제안서에 사용할 데이터를 선별하여 사용할 수 있는 효과가 있다.A proposal data screening apparatus and method for writing a proposal based on a debriefing system are disclosed. a similarity determining unit for identifying a degree of similarity between information on an order to participate in a bidding and similar proposals in the past; a proposal-based score prediction unit for predicting a score for each topic of the similar proposal based on a debriefing result of the similar proposal; a strength/weakness identification unit for identifying strengths and weaknesses of each of the similar proposals based on a debriefing result of the similar proposals; Using the similarity identified in the similarity determining unit, the predicted score obtained by each content prediction unit, and the strengths and weaknesses identified in the strength/weakness identifying unit, predict the evaluation result of the proposal for the order received. a proposal evaluation result prediction unit; A basic similar proposal selection module is configured to select a basic similar proposal for writing a temporary proposal based on the evaluation result predicted by the proposal evaluation result prediction unit. According to the apparatus and method for selecting proposal data for writing a proposal based on the above-described debriefing system, the debriefing system is configured to predict the evaluation result of a proposal for an order to be bid in the future by using the debriefing system, thereby determining whether to bid for an order or not. There is an effect that data to be used for proposals can be selected and used using the evaluation results of past similar proposals.

Description

디브리핑 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 시스템 및 방법{SYSTEM AND METHOD FOR SELECTING PROPOSAL DATA AND MAKING PROPOSAL BASED ON DEBRIEFING SYSTEM}A system and method for selecting proposal data for writing a proposal based on the debriefing system

본 발명은 제안서 작성에 관한 것으로서, 구체적으로는 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 장치 및 방법에 관한 것이며, 좀 더 구체적으로는 디브리핑(debriefing) 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 장치 및 방법이다.The present invention relates to proposal writing, and specifically to a proposal data selection apparatus and method for writing a proposal, and more specifically, a proposal data selection apparatus and method for proposal preparation based on a debriefing system. .

분야의 수주 입찰을 위해 많은 양의 자료가 포함되는 제안서(proposal)를 작성하여 제출한다.Prepare and submit a proposal that includes a large amount of data to bid for an order in the field.

제안서에는 방위 산업 분야의 심도 높은 기술 자료는 물론 입찰 참여 기업의 인력, 연구 개발 실적, 계약 실적, 장비 현황, 시설 현황 등에 관련된 수많은 증빙 자료들이 첨부된다.The proposal is accompanied by in-depth technical data in the defense industry as well as numerous evidences related to the manpower, R&D performance, contract performance, equipment status, and facility status of the companies participating in the bid.

수주 입찰 시마다 제안서 작성을 위해 준비해야 하는 자료의 양은 아주 방대하다.The amount of data required to prepare a proposal for each order bidding is very large.

이러한 제안서 작성에는 수많은 노력과 시간이 투입된다.A lot of effort and time is invested in writing such a proposal.

그러나, 이러한 노력과 시간의 투입에도 불구하고 항상 입찰의 성공을 보장할 수는 없다.However, despite the investment of these efforts and time, the success of the bid cannot always be guaranteed.

이에, 수주 입찰 과제의 입찰 여부의 선택이 매우 중요하며, 이러한 선택은 제안서 작성에 투입되는 시간과 노력에 대한 효율성을 높일 수 있다.Accordingly, it is very important to select whether to bid for an order bidding project, and such selection can increase the efficiency of time and effort invested in writing a proposal.

무엇보다도 수주 입찰에 성공할 수 있는 제안서를 작성하는 것이 중요하다.Above all, it is important to write a proposal that can be successful in bidding for orders.

만약 과거의 제안서 사례와 평가 결과 그리고 해당 기술 분야 등을 참조한다면, 더 좋은 결과를 이끌어 낼 수 있다.If you refer to past proposals, evaluation results, and relevant technical fields, you can get better results.

디브리핑(debriefing) 제도는 수주 입찰의 평가 결과를 공개하는 제도이다. 디브리핑 평가 결과는 차후 유사한 수주 과제에 대한 성공 가능성을 가늠할 수 있게 하는 중요한 참고자료가 될 수 있다.The debriefing system is a system that discloses the evaluation results of order bidding. The results of the debriefing evaluation can be an important reference material that can help us assess the likelihood of success for similar projects in the future.

그러나, 아직까지 체계적인 제안서 작성을 위한 데이터와 자료 체계가 마련되어 있지 않은 실정이다.However, there is still no data and data system for systematic proposal preparation.

공개특허공보 10-2016-0121042Laid-Open Patent Publication No. 10-2016-0121042 등록특허공보 10-0635733Registered Patent Publication 10-0635733

본 발명의 목적은 디브리핑 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 장치를 제공하는 데 있다.An object of the present invention is to provide a proposal data screening device for writing a proposal based on a debriefing system.

본 발명의 다른 목적은 디브리핑 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 방법을 제공하는 데 있다.Another object of the present invention is to provide a method for selecting proposal data for writing a proposal based on a debriefing system.

상술한 본 발명의 목적에 따른 디브리핑 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 장치는, 입찰에 참여하고자 하는 수주 과제 정보와 과거의 유사 제안서의 유사도를 파악하는 유사도 파악부; 상기 유사 제안서의 디브리핑 결과에 기반하여 해당 유사 제안서의 목차별 획득 점수를 예측하는 제안서 목차별 획득 점수 예측부; 상기 유사 제안서의 디브리핑 결과에 기반하여 상기 유사 제안서 각각의 강점과 약점을 파악하는 강점/약점 파악부; 상기 유사도 파악부에서 파악된 유사도, 상기 제안서 목차별 획득 점수 예측부에서 예측된 목차별 획득 점수, 상기 강점/약점 파악부에서 파악된 강점과 약점을 이용하여 수주 과제의 제안서에 대한 평가결과를 예측하는 제안서 평가결과 예측부; 상기 제안서 평가결과 예측부에서 예측된 평가결과에 기반하여 가제안서 작성을 위한 기본 유사 제안서를 선택하는 기본 유사 제안서 선택 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.A proposal data selection apparatus for writing a proposal based on the debriefing system according to the above-described object of the present invention includes: a similarity determining unit for determining a similarity between information on an order received to participate in a bid and a similar proposal in the past; a proposal-based score prediction unit for predicting a score for each topic of the similar proposal based on a debriefing result of the similar proposal; a strength/weakness identification unit for identifying strengths and weaknesses of each of the similar proposals based on a debriefing result of the similar proposals; Using the similarity identified in the similarity determining unit, the predicted score obtained by each content prediction unit, and the strengths and weaknesses identified in the strength/weakness identifying unit, predict the evaluation result of the proposal for the order received. a proposal evaluation result prediction unit; It may be configured to include a basic similar proposal selection module for selecting a basic similar proposal for writing a temporary proposal based on the evaluation result predicted by the proposal evaluation result prediction unit.

여기서, 상기 기본 유사 제안서 선택 모듈에 의해 선택된 기본 유사 제안서를 기반으로 각 목차에 대한 목차별 데이터를 선별하는 목차별 데이터 선별 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.Here, the content classification data selection module may be configured to further include a content classification data selection module for selecting content classification data for each table of contents based on the basic similar proposal selected by the basic similar proposal selection module.

상술한 본 발명의 다른 목적에 따른 디브리핑 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 방법은, 유사도 파악부가 입찰에 참여하고자 하는 수주 과제 정보와 과거의 유사 제안서의 유사도를 파악하는 단계; 제안서 목차별 획득 점수 예측부가 상기 유사 제안서의 디브리핑 결과에 기반하여 해당 유사 제안서의 목차별 획득 점수를 예측하는 단계; 강점/약점 파악부가 상기 유사 제안서의 디브리핑 결과에 기반하여 상기 유사 제안서 각각의 강점과 약점을 파악하는 단계; 제안서 평가결과 예측부가 상기 유사도 파악부에서 파악된 유사도, 상기 제안서 목차별 획득 점수 예측부에서 예측된 목차별 획득 점수, 상기 강점/약점 파악부에서 파악된 강점과 약점을 이용하여 수주 과제의 제안서에 대한 평가결과를 예측하는 단계; 기본 유사 제안서 선택 모듈이 상기 제안서 평가결과 예측부에서 예측된 평가결과에 기반하여 가제안서 작성을 위한 기본 유사 제안서를 선택하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.The method for selecting proposal data for writing a proposal based on the debriefing system according to another object of the present invention described above includes the steps of: determining the similarity between the similarity proposal information and the information on the order received by the similarity determining unit to participate in the bidding; predicting, by a proposal content-based acquisition score prediction unit, a content-based acquisition score of a corresponding similar proposal based on a debriefing result of the similar proposal; identifying strengths and weaknesses of each of the similar proposals by a strength/weakness identification unit based on a debriefing result of the similar proposals; The proposal evaluation result prediction unit uses the similarity identified in the similarity determination unit, the score obtained by the proposal content classification prediction unit, and the strengths and weaknesses identified in the strength/weakness identification unit to make a proposal for the winning project. predicting an evaluation result for The basic similar proposal selection module may be configured to include selecting a basic similar proposal for writing a temporary proposal based on the evaluation result predicted by the proposal evaluation result prediction unit.

여기서, 목차별 데이터 선별 모듈이 상기 기본 유사 제안서 선택 모듈에 의해 선택된 기본 유사 제안서를 기반으로 각 목차에 대한 목차별 데이터를 선별하는 단계를 더 포함하도록 구성될 수 있다.Here, the content classification data selection module may be configured to further include the step of selecting the content classification data for each table of contents based on the basic similar proposal selected by the basic similar proposal selection module.

상술한 디브리핑 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 장치 및 방법에 의하면, 디브리핑 제도를 이용하여 차후에 입찰할 수주 과제에 대한 제안서 평가결과를 예측하도록 구성됨으로써, 수주 입찰 여부에 대한 선택의 기준을 마련하고 과거의 유사 제안서에 대한 평가결과를 이용하여 제안서에 사용할 데이터를 선별하여 사용할 수 있는 효과가 있다.According to the apparatus and method for selecting proposal data for writing a proposal based on the above-described debriefing system, the debriefing system is configured to predict the evaluation result of a proposal for an order to be bid in the future by using the debriefing system, thereby determining whether to bid for an order or not. There is an effect that data to be used for proposals can be selected and used using the evaluation results of past similar proposals.

궁극적으로는 제안서의 질을 높이고 입찰 가능성을 높여줄 수 있다.Ultimately, it can improve the quality of proposals and increase the likelihood of bidding.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디브리핑 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 장치의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 디브리핑 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 방법의 흐름도이다.
1 is a block diagram of an apparatus for selecting proposal data for writing a proposal based on a debriefing system according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart of a proposal data selection method for writing a proposal based on a debriefing system according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.Since the present invention can have various changes and can have various embodiments, specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed content for carrying out the invention. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and it should be understood to include all modifications, equivalents and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing each figure, like reference numerals have been used for like elements.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.Terms such as first, second, A, and B may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, a first component may be referred to as a second component, and similarly, a second component may also be referred to as a first component. and/or includes a combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.When a component is referred to as being “connected” or “connected” to another component, it is understood that the other component may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in between. it should be On the other hand, when it is said that a certain element is "directly connected" or "directly connected" to another element, it should be understood that no other element is present in the middle.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. The singular expression includes the plural expression unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, terms such as “comprise” or “have” are intended to designate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, but one or more other features It should be understood that this does not preclude the existence or addition of numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical and scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. does not

이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 디브리핑 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 장치의 블록 구성도이다.1 is a block diagram of an apparatus for selecting proposal data for writing a proposal based on a debriefing system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 디브리핑 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 장치(100)는 유사도 파악부(101), 제안서 목차별 획득 점수 예측부(102), 강점/약점 파악부(103), 제안서 평가결과 예측부(104), 기본 유사 제안서 선택 모듈(105), 목차별 데이터 선별 모듈(106)을 포함하도록 구성될 수 있다.Referring to FIG. 1 , a proposal data selection apparatus 100 for writing a proposal based on a debriefing system according to an embodiment of the present invention includes a similarity detection unit 101, a score prediction unit 102 for each proposal content, and strengths. / Weakness identification unit 103, proposal evaluation result prediction unit 104, basic similar proposal selection module 105, may be configured to include a data selection module 106 according to the content.

이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.Hereinafter, a detailed configuration will be described.

수주 입찰 과제 정보 입력 모듈(20)은 입찰에 참여하고자 하는 수주 과제에 대한 정보를 입력받도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 과제 발주 기관, 과제 코드명, 기술 분류, 과제명, 각종 입찰 요구 사항, 필요 증빙 서류 등의 정보를 입력받도록 구성될 수 있다.The ordered bidding task information input module 20 may be configured to receive information on an order received task to participate in the bidding. For example, it may be configured to receive information such as a project ordering organization, a project code name, a technical classification, a project name, various bidding requirements, and necessary supporting documents.

정량자료 저장 모듈(30)은 전사 시스템(10)으로부터 수집되는 정량자료가 저장될 수 있다. 여기서, 정량자료는 기술자료 보유현황, 유사연구 개발실적, 장비/시설/도구 보유현황, 인력현황 등을 포함할 수 있다.The quantitative data storage module 30 may store quantitative data collected from the transcription system 10 . Here, the quantitative data may include technical data holding status, similar research and development performance, equipment/facility/tool holding status, manpower status, and the like.

기술자료 보유현황은 도 2의 특허증 보유 현황, 도 3의 프로그램등록증 보유 현황, 도 4의 논문명, 저자, 발표기관 등을 명시한 논문 보유 현황, 도 5의 기술자료목록과 증빙자료 등으로 구성될 수 있다.The status of holding technical data may consist of the status of holding the patent certificate in FIG. 2, the status of holding the program registration certificate in FIG. 3, the status of holding the thesis specifying the thesis name, author, and publishing institution in FIG. 4, and the list of technical data and evidence in FIG. have.

유사연구 개발실적은 도 6에서 예시하는 계약사업실적으로서 계약서, 수정계약서(계약명, 금액, 시작일, 종료일, 발주처 명시) 등을 포함할 수 있다. 그리고 도 7의 자체과제실적으로서 기술개발 완료보고서나 기술개발 계획서 등으로 구성되고, 부품국산화실적으로서 연구개발 확인서로 구성될 수 있다.The similar research and development performance is the contract business performance exemplified in FIG. 6 , and may include a contract, an amended contract (contract name, amount, start date, end date, specifying the ordering party), and the like. And, as the self-project performance of FIG. 7, it may be composed of a technology development completion report or a technology development plan, and may be composed of a R&D confirmation document as a component localization result.

장비/시설/도구 보유현황은 현재 보유 중인 장비/시설 현황을 포함할 수 있으며, 장비 현황의 구체적인 내용은 도 9와 같이 거래명세서, 세금계산서, 수입신고서, 장비이력카드, 검교정이력서, 사진 등을 포함할 수 있다.The equipment/facility/tool holding status may include the current equipment/facility status, and the specific details of the equipment status include transaction statements, tax invoices, import declarations, equipment history cards, calibration resumes, photos, etc. may include

그리고 장비/시설/도구 보유현황은 현재 보유 중인 시설 현황을 포함하며, 시설 현황의 구체적인 내용은 도 10과 같이 거래명세서, 세금계산서, 수입신고서, 시설이력카드, 사진, 시설계약서 등을 포함할 수 있다.And the equipment/facility/tool holding status includes the current facility status, and the specific details of the facility status can include transaction statements, tax invoices, import declarations, facility history cards, photos, facility contracts, etc. as shown in FIG. have.

그리고 장비/시설/도구 보유현황은 현재 보유 중인 도구 현황을 포함하며, 도구 현황의 구체적인 내용은 도 11과 같이 거래명세서, 세금계산서, 수입신고서, 사진 등을 포함할 수 있다.And the equipment/facility/tool holding status includes the current tool status, and specific details of the tool status may include a transaction statement, a tax invoice, an import declaration, and a photo, as shown in FIG. 11 .

인력 현황은 도 12와 같이 경력증명서, 국민연금 가입증명서, 재직증명서, 학위증명서, 자격증, 이력서 등을 포함할 수 있다.The manpower status may include a career certificate, a national pension subscription certificate, an employment certificate, a degree certificate, a certificate, a resume, and the like, as shown in FIG. 12 .

그리고 정량자료는 도 13에서 보듯이 품질관련인증서와 인정서, 신용평가서, 신용평가등급확인서, 기술유출방지대책으로서 정보보호대책/보안 감사/측정 확인서를 포함할 수 있다.And, as shown in FIG. 13 , the quantitative data may include information protection measures/security audits/measurement confirmations as quality-related certificates and accreditations, credit evaluations, credit rating confirmations, and technology leakage prevention measures.

과거 제안서 저장 모듈(60)은 과거에 입찰에 참여한 모든 과거 제안서가 저장되도록 구성될 수 있다. 도 14에서는 최근 3년 간의 과거 제안서를 예시하고 있으며, 도 15는 최근 5년간의 전략 장표를 나타내고 있다.The past proposal storage module 60 may be configured to store all past proposals that participated in the bidding in the past. FIG. 14 exemplifies past proposals for the last three years, and FIG. 15 shows a strategy table for the last five years.

유사 제안서 검색 제공 모듈(70)은 수주 과제 정보 입력 모듈(20)에서 입력된 각종 수주 과제 정보를 기반으로 과거 제안서 저장 모듈(40)의 과거 제안서 중 유사한 제안서들을 검색하도록 구성될 수 있다. 발주 기관이 유사하거나 기술 분류나 기술명이 비슷하거나 비교적 최근의 과거 제안서인 것과 같은 다양한 기준에 따라 유사 제안서들이 검색될 수 있다.The similar proposal search providing module 70 may be configured to search for similar proposals among the past proposals of the past proposal storage module 40 based on various order received information input from the order received task information input module 20 . Similar proposals can be searched for according to various criteria, such as having similar ordering bodies, similar technical classifications or technical names, or relatively recent past proposals.

과거 제안서 디브리핑 결과 저장 모듈(60)에는 방위산업의 수주 입찰에 대한 평가자료를 공개하도록 하는 디브리핑 제도의 결과물이 저장되도록 구성될 수 있다. 과거 제안서 디브리핑 결과 저장 모듈(60)에는 과거 제안서에 대한 디브리핑 결과가 저장될 수 있다.The past proposal debriefing result storage module 60 may be configured to store the result of the debriefing system for disclosing evaluation data for the defense industry's order bidding. The debriefing result of the past proposal may be stored in the past proposal debriefing result storage module 60 .

유사 제안서 디브리핑 결과 제공 모듈(70)은 유사 제안서 검색 제공 모듈(50)에서 검색된 유사 제안서에 대한 디브리핑 결과를 과거 제안서 디브리핑 결과 저장 모듈(60)에서 검색하여 제공하도록 구성될 수 있다. 유사 제안서는 유사 기술분야, 유사 발주 기관, 유사 기술명, 최근 소정 기간 내 제안서 등의 기준에 따라 정해질 수 있다.The similar proposal debriefing result providing module 70 may be configured to search the past proposal debriefing result storage module 60 to provide a debriefing result for the similar proposal found in the similar proposal search providing module 50 . Similar proposals may be determined according to criteria such as similar technical fields, similar ordering organizations, similar technical names, and recent proposals within a predetermined period.

제안서 데이터 선별 장치(100)는 유사 제안서 검색 제공 모듈(50)에서 제공하는 유사 제안서들을 각각 분석하고, 유사 제안서 디브리핑 결과 제공 모듈(70)에서 제공하는 해당 유사 제안서에 대한 디브리핑 결과를 이용하여 새로 작성할 또는 새로 작성된 수주 제안서에 대한 평가결과를 미리 예측하도록 구성될 수 있다.The proposal data screening apparatus 100 analyzes each similar proposal provided by the similar proposal search providing module 50 , and uses the debriefing result for the corresponding similar proposal provided by the similar proposal debriefing result providing module 70 . It may be configured to predict in advance the evaluation result for a newly prepared or newly created order proposal.

제안서 데이터 선별 장치(100)는 유사도 파악부(101), 제안서 목차별 획득 점수 예측부(102), 강점/약점 파악부(103), 제안서 평가결과 예측부(104), 기본 유사 제안서 선택부(105), 목차별 데이터 선별부(106)를 포함하도록 구성될 수 있다. 이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.The proposal data selection device 100 includes a similarity detection unit 101, a score prediction unit 102 for each type of proposal, a strength/weakness identification unit 103, a proposal evaluation result prediction unit 104, and a basic similar proposal selection unit ( 105), it may be configured to include a data selection unit 106 according to the contents. Hereinafter, a detailed configuration will be described.

유사도 파악부(101)는 유사 제안서 검색 제공 모듈(50)에서 제공하는 유사 제안서들에 대해 유사도를 파악하도록 구성될 수 있다. 기술 분야의 유사성, 기술적 구성의 유사성, 기술적 용도의 유사성, 납품 물품의 유사성 등을 파악할 수 있다. 그리고 유사도 파악부(101)는 입찰 과제 자체의 유사성, 발주 기관의 유사성, 과거 과제와의 연속성 등을 파악하도록 구성될 수 있다.The similarity determining unit 101 may be configured to determine the similarity of similar proposals provided by the similar proposal search providing module 50 . The similarity in the technical field, the similarity of the technical composition, the similarity of the technical use, the similarity of the delivered goods, etc. can be identified. And the similarity determining unit 101 may be configured to grasp the similarity of the bidding task itself, the similarity of the ordering organization, the continuity with the past task, and the like.

제안서 목차별 획득 점수 예측부(102)는 과거의 유사 제안서의 목차별 디브리핑 결과에 기반하여 새로 작성할 또는 새로 작성된 제안서의 목차별 획득 점수를 예측하도록 구성될 수 있다.The score prediction unit 102 according to the contents of the proposal may be configured to predict the score obtained according to the contents of a newly prepared or newly prepared proposal based on the results of debriefing by contents of similar proposals in the past.

강점/약점 파악부(103)는 유사도 파악부(101)에서 파악된 유사성에 기반하여 제안서 목차별 획득 점수 예측부(102)의 점수 예측 결과 등을 반영하여 새로 작성할 또는 새로 작성된 제안서에 대한 강점/약점을 파악하도록 구성될 수 있다.The strength/weakness identification unit 103 reflects the score prediction result of the score prediction unit 102 for each type of proposal based on the similarity identified by the similarity identification unit 101, and the strength / It can be configured to identify weaknesses.

제안서 평가결과 예측부(104)는 유사도 파악부(101)에서 파악된 유사성, 제안서 목차별 획득 점수 예측부(102)의 점수 예측 결과, 강점/약점 파악부(103)에서 파악된 제안서의 강점/약점 등을 이용하여 새로 작성할 또는 새로 작성된 제안서의 평가결과를 예측하도록 구성될 수 있다.The proposal evaluation result prediction unit 104 predicts the similarity detected by the similarity level determination unit 101, the score prediction result of the proposal score acquisition score prediction unit 102, and the strength/weakness determination unit 103 of the proposal identified by the strength/weakness determination unit 103. It may be configured to predict the evaluation result of a newly prepared or newly prepared proposal by using a weakness or the like.

기본 유사 계약서 선택부(105)는 제안서 평가결과 예측부(104)에서 예측된 평가결과에 기반하여 가제안서 작성을 위한 기본 유사 제안서를 선택하도록 구성될 수 있다.The basic similar contract selection unit 105 may be configured to select a basic similar proposal for writing a temporary proposal based on the evaluation result predicted by the proposal evaluation result prediction unit 104 .

그리고 목차별 데이터 선별부(106)는 기본 유사 제안서 선택 모듈(105)에 의해 선택된 기본 유사 제안서를 기반으로 각 목차에 대한 목차별 데이터를 선별하도록 구성될 수 있다.In addition, the content classification data selection unit 106 may be configured to select the content classification data for each table of contents based on the basic similar proposal selected by the basic similar proposal selection module 105 .

제안서 데이터 선별 장치(100)는 제안서 평가결과 예측부(104)에서 예측된 제안서 평가결과에 따라 여러 유사 제안서에서 제안서 데이터를 각각 선별하도록 구성될 수 있다. 즉, A 유사 제안서, B 유사 제안서, C 유사 제안서에서 각각의 강점을 갖는 목차의 제안서 내용을 각각 선별하도록 구성될 수 있다.The proposal data selection apparatus 100 may be configured to select proposal data from several similar proposals, respectively, according to the proposal evaluation result predicted by the proposal evaluation result prediction unit 104 . That is, it may be configured to select the contents of the proposals in the table of contents having respective strengths in the A-like proposal, the B-like proposal, and the C-like proposal.

예를 들어, 과거 디브리핑 결과 30위의 유사 제안서와 37위의 유사 제안서가 있다고 할 때, 30위의 유사 제안서를 가져다 제안서를 작성하는 것이 높은 점수 획득에 유리할 수 있다. 그러나, 경우에 따라서는 점수가 좀 낮다하더라도 37위의 유사 제안서가 30위의 유사 제안서보다 유사성이 더 많으면 점수가 좀 낮았다 하더라도 37위의 유사 제안서를 가져다 수정하여 작성하는 것이 더 유리할 수 있다. 그리고 더 나아가 30위의 유사 제안서의 강점과 37위의 유사 제안서의 강점을 각각 파악하여 필요한 목차 내용을 각각 선별하여 이용할 수 있다.For example, as a result of past debriefing, if there are similar proposals in 30th place and similar proposals in 37th place, it may be advantageous to obtain a high score by taking similar proposals in 30th place and writing a proposal. However, in some cases, even if the score is a little low, if the similar proposal in the 37th place has more similarities than the similar proposal in the 30th place, it may be more advantageous to take the similar proposal in the 37th place, even if the score is a little lower, and write it. And furthermore, the strength of the similar proposal ranked 30th and the strength of the similar proposal ranked 37th can be identified, and the contents of the table of contents can be selected and used.

가제안서 자동 작성 모듈(80)은 제안서 데이터 선별 장치(100)에서 선별된 제안서 데이터를 이용하여 가제안서를 자동 작성하도록 구성될 수 있다.The automatic provisional proposal creation module 80 may be configured to automatically create a temporary proposal using the proposal data selected by the proposal data selection apparatus 100 .

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 디브리핑 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 방법의 흐름도이다.2 is a flowchart of a proposal data selection method for writing a proposal based on a debriefing system according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 유사도 파악부(101)가 입찰에 참여하고자 하는 수주 과제 정보와 과거의 유사 제안서의 유사도를 파악한다(S101).Referring to FIG. 2 , the similarity determining unit 101 detects a similarity between information on an order received to participate in a bidding and a similar proposal in the past ( S101 ).

다음으로, 제안서 목차별 획득 점수 예측부(102)가 유사 제안서의 디브리핑 결과에 기반하여 해당 유사 제안서의 목차별 획득 점수를 예측한다(S102).Next, the score prediction unit 102 for each type of proposal predicts the score for each type of similar proposal based on the debriefing result of the similar proposal ( S102 ).

다음으로, 강점/약점 파악부(103)가 유사 제안서의 디브리핑 결과에 기반하여 유사 제안서 각각의 강점과 약점을 파악한다(S103).Next, the strength/weakness identification unit 103 grasps the strengths and weaknesses of each similar proposal based on the debriefing result of the similar proposal ( S103 ).

다음으로, 제안서 평가결과 예측부(104)가 유사도 파악부(101)에서 파악된 유사도, 제안서 목차별 획득 점수 예측부(102)에서 예측된 목차별 획득 점수, 강점/약점 파악부(103)에서 파악된 강점과 약점을 이용하여 수주 과제의 제안서에 대한 평가결과를 예측한다(S104).Next, in the proposal evaluation result prediction unit 104, the similarity detected by the similarity determining unit 101, the score obtained by the contents predicted by the proposal evaluation result prediction unit 102, and the strength/weakness identification unit 103 Using the identified strengths and weaknesses, the evaluation result of the proposal of the order-taking project is predicted (S104).

다음으로, 기본 유사 제안서 선택 모듈(105)이 제안서 평가결과 예측부(104)에서 예측된 평가결과에 기반하여 가제안서 작성을 위한 기본 유사 제안서를 선택한다(S105).Next, the basic similar proposal selection module 105 selects a basic similar proposal for writing a temporary proposal based on the evaluation result predicted by the proposal evaluation result prediction unit 104 ( S105 ).

다음으로, 목차별 데이터 선별 모듈(106)이 기본 유사 제안서 선택 모듈(105)에 의해 선택된 기본 유사 제안서를 기반으로 각 목차에 대한 목차별 데이터를 선별한다(S106).Next, the content classification data selection module 106 selects the content classification data for each table of contents based on the basic similar proposal selected by the basic similar proposal selection module 105 ( S106 ).

이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although described with reference to the above embodiments, those skilled in the art can understand that various modifications and changes can be made to the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the following claims. There will be.

101: 유사도 파악부
102: 제안서 목차별 획득 점수 예측부
103: 강점/약점 파악부
104: 제안서 평가결과 예측부
105: 기본 유사 제안서 선택부
106: 목차별 데이터 선별부
101: similarity detection unit
102: Score prediction unit according to the contents of the proposal
103: strength / weakness identification unit
104: Proposal evaluation result prediction unit
105: Default Similar Proposal Selection Unit
106: data sorting unit according to the contents

Claims (4)

수주 과제 정보 입력 모듈;
전사 시스템으로부터 실시간 수집되는 정량자료가 저장되는 정량자료 저장 모듈;
과거에 입찰에 참여한 과거 제안서가 저장되는 과거 제안서 저장 모듈;
상기 수주 과제 정보 입력 모듈에서 입력된 각종 수주 과제 정보를 기반으로 상기 과거 제안서 저장 모듈의 과거 제안서 중 유사한 제안서들을 검색하는 유사 제안서 검색 제공 모듈;
방위산업의 수주 입찰에 대한 평가자료를 공개하도록 하는 디브리핑 제도의 결과물이 저장되는 과거 제안서 디브리핑 결과 저장 모듈;
상기 유사 제안서 검색 제공 모듈에서 검색된 유사 제안서에 대한 디브리핑 결과를 상기 과거 제안서 디브리핑 결과 저장 모듈에서 검색하여 제공하는 유사 제안서 디브리핑 결과 제공 모듈;
상기 유사 제안서 검색 제공 모듈에서 제공하는 유사 제안서들을 각각 분석하고, 상기 유사 제안서 디브리핑 결과 제공 모듈에서 제공하는 해당 유사 제안서에 대한 디브리핑 결과를 이용하여 새로 작성할 또는 새로 작성된 수주 제안서에 대한 평가결과를 미리 예측하는 제안서 데이터 선별 장치;
상기 제안서 데이터 선별 장치에서 선별된 제안서 데이터를 이용하여 가제안서를 자동 작성하는 가제안서 자동 작성 모듈을 포함하고,
상기 정량자료는,
기술자료 보유현황, 유사연구 개발실적, 장비/시설/도구 보유현황 및 인력현황을 포함하고,
상기 기술자료 보유현황은,
프로그램등록증 보유 현황, 논문명, 저자, 발표기관를 명시한 논문 보유 현황, 기술자료목록과 그 증빙자료를 포함하고,
상기 유사연구 개발실적은,
계약사업실적으로서 계약서 및 수정계약서, 자체과제실적으로서 기술개발 완료보고서 및 기술개발 계획서, 부품국산화실적으로서 연구개발 확인서를 포함하고,
상기 장비/시설/도구 보유현황은,
현재 보유 중인 장비/시설 현황으로서 거래명세서, 세금계산서, 수입신고서, 장비이력카드, 검교정이력서, 사진을 포함하고, 현재 보유 중인 시설 현황으로서 거래명세서, 세금계산서, 수입신고서, 시설이력카드, 사진, 시설계약서를 포함하고, 현재 보유 중인 도구 현황으로서 거래명세서, 세금계산서, 수입신고서, 사진을 포함하고,
상기 인력현황은,
인력의 경력증명서, 국민연금 가입증명서, 재직증명서, 학위증명서, 자격증, 이력서를 포함하고,
상기 유사 제안서 검색 제공 모듈은,
발주 기관, 기술 분류, 기술명, 소정 기간 내의 최근 제안서의 기준에 따라 유사 제안서를 검색하도록 구성되고,
상기 유사 제안서 디브리핑 결과 제공 모듈은,
기술분야, 발주 기관, 기술명, 소정 기간 내의 최근 제안서의 기준에 따라 유사 제안서 디브리핑 결과를 검색하도록 구성되고,
상기 제안서 데이터 선별 장치는,
입찰에 참여하고자 하는 수주 과제 정보와 과거의 유사 제안서의 유사도를 파악하는 유사도 파악부;
상기 유사 제안서의 디브리핑 결과에 기반하여 해당 유사 제안서의 목차별 획득 점수를 예측하는 제안서 목차별 획득 점수 예측부;
상기 유사 제안서의 디브리핑 결과에 기반하여 상기 유사 제안서 각각의 강점과 약점을 파악하는 강점/약점 파악부;
상기 유사도 파악부에서 파악된 유사도, 상기 제안서 목차별 획득 점수 예측부에서 예측된 목차별 획득 점수, 상기 강점/약점 파악부에서 파악된 강점과 약점을 이용하여 수주 과제의 제안서에 대한 평가결과를 예측하는 제안서 평가결과 예측부;
상기 제안서 평가결과 예측부에서 예측된 평가결과에 기반하여 가제안서 작성을 위한 기본 유사 제안서를 선택하는 기본 유사 제안서 선택부;
상기 기본 유사 제안서 선택 모듈에 의해 선택된 기본 유사 제안서를 기반으로 각 목차에 대한 목차별 데이터를 선별하는 목차별 데이터 선별부를 포함하도록 구성되고,
상기 유사도 파악부는,
상기 유사 제안서들에 대한 기술 분야의 유사성, 기술적 구성의 유사성, 기술적 용도의 유사성 및 납품 물품의 유사성을 파악하고, 입찰 과제 자체의 유사성, 발주 기관의 유사성 및 과거 과제와의 연속성을 파악하도록 구성되고,
상기 목차별 데이터 선별부는,
다수의 과거의 유사 제안서 중에서 목차별 획득 점수가 가장 높은 목차 데이터보다 목차별로 유사성이 가장 높은 목차 데이터를 우선적으로 선별하여 이용하도록 구성되고,
상기 제안서 데이터 선별 장치는,
상기 제안서 평가결과 예측부에서 예측된 제안서 평가결과에 따라 상기 유사 제안서들에서 강점을 가지는 제안서 데이터를 목차별로 선별하고,
상기 가제안서 자동 작성 모듈은,
상기 목차별로 선별된 제안서 데이터를 이용하여 상기 가제안서를 작성하고,
상기 소정 기간은 3년인 것을 특징으로 하는 디브리핑 제도에 기반한 제안서 작성을 위한 제안서 데이터 선별 시스템.
Order assignment information input module;
a quantitative data storage module for storing quantitative data collected in real time from the transcription system;
a past proposal storage module for storing past proposals that participated in bidding in the past;
a similar proposal search providing module for retrieving similar proposals from among the past proposals of the past proposal storage module based on the various order received information input from the order received project information input module;
a past proposal debriefing result storage module in which the result of the debriefing system to disclose evaluation data on the defense industry's order bidding is stored;
a similar proposal debriefing result providing module that searches the past proposal debriefing result storage module for debriefing results for similar proposals found in the similar proposal search providing module;
Each of the similar proposals provided by the similar proposal search providing module is analyzed, and the evaluation result of the newly created or newly created order proposal is evaluated using the debriefing result for the corresponding similar proposal provided by the similar proposal debriefing result provision module. Prediction proposal data sorting device;
and a temporary proposal automatic creation module for automatically creating a temporary proposal using the proposal data selected by the proposal data selection device,
The quantitative data are
Including the status of holding technical data, similar research and development performance, status of holding equipment/facility/tools, and status of manpower,
The status of holding the above technical data is,
Include the status of holding the program registration certificate, the status of the thesis holding the thesis name, the author and the publishing institution, the list of technical data and the supporting data,
The above similar research and development results are,
Contracts and revised contracts are included as contract business performance, technology development completion report and technology development plan as in-house project performance, and R&D confirmation as part localization performance;
The above equipment/facility/tool holding status is,
Current equipment/facility status includes transaction statements, tax invoices, import declarations, equipment history cards, calibration resumes, and photos. Includes facility contract, current tool status, transaction statement, tax invoice, import declaration, and photos;
The manpower status is
Includes employment experience certificate, national pension enrollment certificate, employment certificate, degree certificate, certificate, resume,
The similar proposal search providing module comprises:
configured to search for similar proposals according to the criteria of the ordering organization, technology classification, technology name, and recent proposals within a predetermined period;
The similar proposal debriefing result providing module,
It is configured to search for similar proposal debriefing results according to the technical field, ordering organization, technical name, and criteria of recent proposals within a predetermined period,
The proposal data selection device,
a similarity determining unit for identifying a degree of similarity between information on an order to participate in a bidding and similar proposals in the past;
a proposal-based score prediction unit for predicting a score for each topic of the similar proposal based on a debriefing result of the similar proposal;
a strength/weakness identification unit for identifying strengths and weaknesses of each of the similar proposals based on a debriefing result of the similar proposals;
Predict the evaluation result of the proposal for the order by using the similarity identified in the similarity determining unit, the predicted score obtained by each content prediction unit, and the strengths and weaknesses identified in the strength/weakness identifying unit. a proposal evaluation result prediction unit;
a basic similar proposal selection unit for selecting a basic similar proposal for writing a temporary proposal based on the evaluation result predicted by the proposal evaluation result prediction unit;
and a table of contents data sorting unit for sorting data for each table of contents based on a basic similar proposal selected by the basic similar proposal selection module;
The similarity detection unit,
It is configured to identify the similarity of the technical field, the similarity of the technical composition, the similarity of the technical use, and the similarity of the delivered goods to the similar proposals, and the similarity of the bidding project itself, the similarity of the ordering organization, and the continuity with the past project, ,
The data selection unit according to the contents,
It is configured to preferentially select and use the table of contents data with the highest similarity by table of contents rather than the data of the table of contents with the highest score for each of the past similar proposals,
The proposal data selection device,
According to the proposal evaluation result predicted by the proposal evaluation result prediction unit, proposal data having strengths in the similar proposals is selected according to the contents,
The provisional proposal automatic creation module is,
Write the provisional proposal using the proposal data selected by the above table of contents,
Proposal data selection system for writing a proposal based on the debriefing system, characterized in that the predetermined period is 3 years.
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