KR20200113699A

KR20200113699A - Ui개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템 및 방법

Info

Publication number: KR20200113699A
Application number: KR1020190034254A
Authority: KR
Inventors: 이태규
Original assignee: 주식회사 소프트보울
Priority date: 2019-03-26
Filing date: 2019-03-26
Publication date: 2020-10-07
Also published as: KR102262611B1

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.

Description

UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템 및 방법{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.

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.

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.

이러한 입찰은 다수의 입찰자들이 서면에 의해 경쟁적으로 발주희망금액을 표시하므로 공정하고 합리적이며, 이 때문에 관공서나 기업이 물품조달이나 공사를 도급 줄 때에 주로 사용하고 있다.

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.

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.

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.

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.

따라서 이러한 문제점을 해결할 수 있는 기술의 개발이 요구되고 있다.

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.

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.

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.

또한, 본 발명의 목적은 입찰에 참여하는 업체의 전략을 분석하여 입찰예상가를 보다 정확히 제공하는 것이다.

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.

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.

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.

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.

또한, 입찰추이 분석부(31b)에 의하여 분석되는 입찰추이는 해당업체의 입찰 참여도와 시기적 참여도에 관한 데이터를 포함하는 것이 바람직하다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템에 대하여 상세히 설명하기로 한다.

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.

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.

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.

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.

입찰업체 서버(10)는 입찰에 참여했거나 참여예정인 입찰업체들의 서버로 이루어지며, 발주 서버(20A)에 대하여 입찰에 관한 정보의 데이터의 송수신이 이루어진다.

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.

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.

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.

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.

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.

입찰추이 분석부(31b)에 의하여 분석되는 입찰추이는 해당업체의 입찰 참여도와 시기적 참여도 등에 관한 데이터를 포함한다.

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.

한편, 다차원데이터 출력부(31c)는 사용자의 입찰 적격에 최적화된 입찰에 관한 데이터를 출력한다.

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.

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.

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.

이후, 발주 서버(20A)로부터 발주 기관의 입찰데이터를 수집하여 입찰데이터를 인공지능 플랫폼으로 분류한다.

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.

이 때, 낙찰오차원인 분석부(46)에 의하여 비교된 데이터 결과에 따라 낙찰오차원인을 인공지능 플랫폼으로 분석한다.

한편, 낙찰오차원인 분석부(46)에 의하여 분석된 낙찰오차원인의 데이터에 따라 입찰관리 서버(30)의 예상낙찰 연산부(35)의 연산에 필요한 데이터와 연산알고리즘을 갱신한다.

10: 입찰업체 서버
20: 발주 서버
30: 입찰관리 서버
40: 학습데이터 서버

Claims

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 시스템.
제1항에 있어서, 입찰관리 서버(30)는 발주 서버(20A)로부터 입찰업체의 등록정보와 입찰에 관한 데이터를 분석하며 기존에 생성된 입찰과 낙찰에 관한 데이터와 매칭하여 예상낙찰가를 연산하는 것을 특징으로 하는 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템.
제2항에 있어서, 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)를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템.
제1항에 있어서, 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 것을 특징으로 하는 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템.
제1항 또는 제2항에 있어서, 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 이루어지는 것을 특징으로 하는 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템.
제5항에 있어서, 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 출력하는 것을 특징으로 하는 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템.
제6항에 있어서, 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 이루어지는 것을 특징으로 하는 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템.
제7항에 있어서, 입찰추이 분석부(31b)에 의하여 분석되는 입찰추이는 해당업체의 입찰 참여도와 시기적 참여도에 관한 데이터를 포함하는 것을 특징으로 하는 UI개발 툴을 이용한 지능형 입찰분석 시스템.
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.
제6항에 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.
제6항에 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.
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 것을 특징으로 하는 지능형 입찰분석 방법.