공공조달 적격심사제에서의 투찰금액 예측을 위한 인공지능 기반 모델 연구 = A Study on an AI-Based Model for Bid Price Prediction in the Qualification Evaluation System of Public Procurement

국문 초록 (Abstract)

공공조달 적격심사제에서의 투찰금액 예측을 위한 인공지능 기반 모델 연구 논문제출자 이 동 근 지 도 교 수 최 근 호 본 연구는 적격심사제가 적용되는 공공조달 공사 입찰에서 실제 경쟁이 발생하는 투찰 단계에 주목하였다. 특히 개찰 시점에 확정되는 1순위 투찰금 액은 예정가격과 낙찰하한율을 충족한 업체 중 최저 투찰금액 제시자를 기 준으로 결정되며, 이후 기술·경영평가 결과에 따라 최종 낙찰 여부가 확정된 다. 이러한 제도적 구조에서 1순위 투찰금액의 사전 예측은 낙찰 가능성을 결정짓는 핵심 요소로 작용하며, 투찰 단계에서의 경쟁 강도와 가격결정 요 인 분석을 통해 합리적인 입찰 전략을 수립하기 위한 필수적인 근거가 된다. 그러나 기존 연구는 주로 낙찰금액이나 예정가격 분석에 집중하여, 투찰 단 계에서 형성되는 경쟁 결과를 직접적으로 다룬 연구는 제한적이었다. 따라서 본 연구는 1순위 투찰금액 예측을 중심으로 한 인공지능 기반 분석체계를 구축하여 투찰 단계에서의 전략적 의사결정을 지원하고자 한다. 연구대상은 전기·토목·건축 공사로 구분하였으며, 공종별 데이터 구조를 독립적으로 구성하여 차이를 정량적으로 비교하였다. 본 연구는 ‘조달데이터 허브’의 ‘입찰공고 진행내역’에서 적격심사제가 적용된 공사입찰 데이터(2020 년 1월~2025년 7월)를 수집하여 분석에 활용하였다. 공고 시점에 확인 가능 한 기초금액, 공사 규모, 경쟁 관련 변수 등 입찰 단계의 정량적 정보를 중 심으로 변수 세트를 구성하였다. 예측모형은 랜덤 포레스트(Random Forest), LightGBM, XGBoost, CatBoost 등 네 가지 트리 기반 앙상블 회귀모형을 적용하였으며, 성능지표 는 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)를 사용하였다. 분석 결과, 모든 공종에서 랜덤 포레스트가 가장 우수한 성능을 보였고 평균 MAPE는 약 0.7%로 나타나 높은 실무 활용 가능성을 시사한다. 또한 SHAP(Shapley Additive Explanations) 기법을 적용하여 모형의 예 측 결과에 대한 변수 기여도를 분석하였다. 분석 결과, 투찰금액 예측에 있 어 금액 관련 변수가 전반적으로 높은 기여도를 보였으며, SHAP 분석을 통 해 공종별 변수 영향 구조를 이론적으로 해석할 수 있는 가능성을 확인하였 다. 종합하면, 본 연구는 1순위 투찰금액을 정량적으로 예측하는 인공지능 기 반 분석체계를 제시하고, 실제 공사입찰 데이터를 활용하여 그 실무 적용 가 능성을 확인하였다. 또한 투찰 단계의 경쟁 메커니즘을 중심으로 공종별 가 격결정 구조의 차이를 데이터 기반으로 분석함으로써, 적격심사제 입찰 연구 에 학문적·정책적 시사점을 제공한다. 주제어 공공조달, 적격심사제, 1순위 투찰금액, 랜덤 포레스트(Random Forest), SHAP(Shapley Additive Explanations)

목차 (Table of Contents)

• 표 목 차 ⅳ
• 그 림 목 차 ⅳ
• 국 문 요 약 ⅵ
• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구배경 1
• 2. 연구목적 5
• 3. 논문구성 6
• Ⅱ. 이론적 배경 7
• 1. 적격심사제 방식의 낙찰자 결정방법 7
• 2. 공공조달 낙찰예측 관련 선행연구 11
• 3. 본 연구의 차별성 14
• 4. 트리 기반의 앙상블 알고리즘 연구 16
• (1) 랜덤 포레스트 16
• (2) XGBoost 17
• (3) LightGBM 17
• (4) CatBoost 18
• 5. SHAP(Shapley Additive Explanations) 19
• Ⅲ. 연구방법 22
• 1. 개요 22
• 2. 데이터 수집 및 구성 24
• (1) 기초 데이터 24
• (2) 분석 데이터 30
• 3. 변수 선정 및 정의 33
• 4. 데이터 전처리 37
• 5. 실험 설계 및 학습 38
• 6. 성능평가 및 변수 기여도 평가 39
• Ⅳ. 연구 결과 40
• 1. 개요 40
• 2. 성능 비교 결과 40
• (1) 전기공사 모델 성능 결과 41
• (2) 토목공사 모델 성능 결과 43
• (3) 건축공사 모델 성능 결과 45
• (4) 모델 성능 결과 종합 비교 47
• 3. 변수 기여도 평가 결과 (SHAP 기반) 49
• (1) 전기공사 변수 기여도 평가 결과 49
• (2) 토목공사 변수 기여도 평가 결과 51
• (3) 건축공사 변수 기여도 평가 결과 52
• (4) 변수 기여도 평가 결과 종합 비교 54
• Ⅴ. 결론 56
• 1. 요약 56
• 2. 연구의 시사점 57
• (1) 학문적 시사점 57
• (2) 실무적 시사점 58
• 3. 한계점 및 향후 연구 방향 59
• 참 고 문 헌 61
• ABSTRACT 66