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영어

This study examines year-end concentration and heterogeneity in non-competitive contracting and proposes a data-driven screening approach using approximately 540,000 Korean local government contracts (2020-2025) from the Local Finance 365 Open API. Non-competitive status is coded from contract-method text, and periods are defined as year-start (Jan-Mar), year-end (Oct-Dec), and mid months. Year-controlled logistic regression indicates a significant year-end increase that recurs across years, with larger concentration for certain contract types and regions and strongest effects for contracts below KRW 100 million, especially below KRW 20 million. A screening model combining SBERT embeddings of contract titles and CatBoost shows high performance (ROC_AUC=0.977, PR_AUC=0.988, Brier=0.041). Cases predicted as competitive but observed as negotiated are treated as review candidates, reflecting both potential non-compliance and data/model limitations; linking additional information (e.g., failed bids, emergency grounds) is needed for validation.

한국어

본 연구는 지방재정365 Open API로 수집한 2020-2025년 지방자치단체 계약 54만 건으로 수의계 약의 연말 편중과 이질성을 분석하고, 데이터 기반 점검 모형을 제안한다. 계약 방식에 수의가 포 함되면 1로 정의하고, 연초(1-3월)·연말(10-12월)·연중으로 기간을 구분했다. 분석 결과 연도 통제 로지스틱 회귀 결과 연말 수의 비중은 유의하게 증가했으며 연도별로도 반복됐다. 편중 강도는 계 약유형·권역별로 달랐고 1억 미만, 특히 2천만 미만에서 두드러졌다. 계약명 SBERT 임베딩과 CatBoost로 예측모형을 구축해 점검대상 후보를 선별했으며 ROC_AUC 0.977, PR_AUC 0.988, Brier 0.041을 보였다. 예측 실패(경쟁으로 예측했으나 실제 수의계약) 사례는 위반 가능성과 데이터·모형 한계를 함께 반영하므로, 표본 열람을 통한 정성 검토와 위험 기반 모니터링 우선순위 설정에 활용 될 수 있다. 향후 유찰·긴급 등 사유 데이터와의 연계로 후보의 타당성을 검증할 필요가 있다.

목차

요약
I. 서론
Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구
1. 수의계약의 개념 및 제도
2. 조달 절차 선택의 거래비용 및 주인-대리인 이론
Ⅲ. 연구방법
1. 연구설계
2. 자료수집 및 전처리
3. 연말 편중 여부 분석
4. 예측모형 및 의심 사례 선별
Ⅳ. 분석결과
1. 기초통계량
2. 수의계약 연말 편중 여부 분석 결과
3. 수의계약 예측모형 개발 및 의심사례 분석
V. 결론
참고문헌
Abstract

키워드

저자

• 공준석 [ Joonsuk, Kong | 서울시립대학교 ] 주저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국자치행정학보 [Korean Journal of Local Government & Administration Studies]

• 간기

  계간

• pISSN

  1738-7779

• 수록기간

  1985~2025

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 350 DDC 350