딥러닝 예측 모델을 통한 중고자동차 진단평가 방법 연구 (Used Car Inspection using Deap-Learning Prediction Model)

서지정보

· 발행기관 : 전북대학교 문화융복합아카이빙연구소
· 수록지 정보 : 디지털문화아카이브지 / 7권 / 1호 / 241 ~ 258페이지
· 저자명 : 안광민, 안진희, 김길겸

초록

소비자가 제품 및 서비스 시장에서 체감하는 소비자 지향적 수준을 가늠하는 한국소비자원의 2021년 소비자시장평가지표에서 중고차 시장은 하나의 항목을 제외한 모든 항목의 평가점수에서 최하점을 기록하였다. 이처럼 중고차 시장의 소비자 지향성이 현저히 낮은 현상의문제점을 탈피하고자 국토교통부에서 인가한 한국진단보증협회의 정관 및 규정을 준수한 기준 가격 테이블을 기반으로 중고차의 가격을 추론하는 심층 신경망 아키텍처 기반의 시세 예측 모델을 설계하였다. 소비자 입장에서 중고차 거래를 진행하기에 앞서 해당 예측 모델에서추론한 추정가를 통하여 국가 공인 자격을 지닌 자동차진단평가사와 같은 전문 인력에게 차량을 평가받는 것과 유사하게 사전에 중고차 시장에서의 정확성 및 객관성 수준을 갖춘 가격을 인지할 수 있다. 이처럼 소비자 관점 및 수요에 맞추어 편익을 제공하여 신뢰가 가능한중고차 시장의 소비자 환경 조성 방안을 제시하고자 하였다.

영어초록

In the Korea Consumer Agency's 2021 consumer market evaluation index, which measures the level of consumer orientation that consumers feel in the product and service market, the used car market scored the lowest point in the evaluation score of all items except one item. In order to avoid the problem of this significantly low consumer orientation in the used car market, a market price prediction model based on a deep neural network architecture that infer the price of used cars based on the standard price table that complies with the articles of association and regulations of the Korea Diagnostic Guarantee Association approved by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport was designed.
From the perspective of consumers, it is possible to recognize prices with levels of accuracy and objectivity in the used car market in advance, similar to how a vehicle is evaluated by a professional person such as a state-certified automobile diagnostic evaluator through an estimator inferred from the predictive model. In this way, it was intended to suggest a plan to create a consumer environment in the used car market that is reliable by providing benefits tailored to the consumer's perspective and demand.

참고자료

· 없음