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AutoML을 활용한 부정당업자 예측과 SHAP을 활용한 해석

  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 권호(발행년)
    2022 경영정보관련학회 춘계통합학술대회 (2022.06) 바로가기
  • 페이지
    pp.174-177
  • 저자
    임도현, 송찬우, 안승규, 안현철
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A416309

원문정보

초록

한국어
국가조달에 있어 부정당업자의 발생은 수요기관이 필요로 하는 물품, 용역, 공사 등의 납기를 지키지 못하게 해서 국가행정에 큰 차질을 유발한다. 따라서 머신러닝 기법을 이용해 부정당업자를 예측하고 SHAP기법을 통해 부정당업자에 미치는 특성을 해석해 보고자 한다.

목차

Abstract
서론
AutoML(Automated Machine Learning)
실증분석
데이터 수집
예측변인 탐색
데이터 전처리
분석기법
분석결과
결론
시사점
한계 및 제언
References

저자

  • 임도현 [ 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 ]
  • 송찬우 [ 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 ]
  • 안승규 [ 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 ]
  • 안현철 [ 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

    간행물 정보

    • 간행물
      한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
    • 간기
      반년간
    • 수록기간
      1990~2025
    • 십진분류
      KDC 325 DDC 658