[논문]머신러닝을 활용한 브랜드별 국내 중고차 가격 예측 모델에 관한 연구

임승준; 이정호; 류춘호

doi:10.18807/jsrs.2023.13.3.105

머신러닝을 활용한 브랜드별 국내 중고차 가격 예측 모델에 관한 연구
A Study on the Prediction Models of Used Car Prices for Domestic Brands Using Machine Learning 원문보기

서비스연구 = Journal of service research and studies, v.13 no.3, 2023년, pp.105 - 126

임승준 (홍익대학교 경영학) , 이정호 (건국대학교 경영학과) , 류춘호 (홍익대학교 경영학과)

초록
AI-Helper

국내 중고차 시장은 지속적으로 성장하고 있으며, 이와 동시에 중고차 온라인 플랫폼 서비스 역시 함께 매년 시장 점유율을 확대하고 있다. 중고차 온라인 플랫폼 서비스는 차량의 제원, 점검 이력, 사고 내역, 그리고 세부 옵션 등을 서비스 이용자에게 제공하고 있다. 대부분의 기존 연구는 차량의 제원과 차량의 일부 옵션을 활용한 중고차 가격의 예측이었으며, 중고차 가격과 일부 제원 변수 간 비선형 관계임을 확인하였다. 이에 따라 연구자들은 이러한 비선형 문제를 해결하기 위해 머신러닝(Machine Learning) 모델의 실행을 제안하였으며, 그 결과 회귀(Regression) 기반 머신러닝 모델은 변수의 실질적인 영향력과 방향성을 알 수 있는 장점이 존재하였으나, 트리(Decision Tree) 기반 머신러닝 모델에 비해 비용함수 수치가 저조한 단점이 존재하였다. 본 연구는 국내 브랜드를 대상으로 차량의 제원과 차량의 옵션, 총 70여 개의 변수를 모두 활용하여 회귀 기반 머신러닝 모델과 트리 기반 머신러닝 모델을 순차적으로 실행하여 두 유형의 머신러닝 모델의 장점을 취합하고자 하였다. 이를 통해 브랜드별 변수의 실질적 영향력과 방향성을 확인한 후 브랜드별 가장 우수한 트리 기반 머신러닝 모델을 선정하였다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 중고차 온라인 플랫폼 서비스를 이용하는 구매자와 판매자가 전반적인 중고차 가격 예측을 지원할 수 있다. 이에 따라 중고차 온라인 플랫폼 서비스 이용자 간 정보의 비대칭으로 인한 문제 해결 역시 지원이 가능할 것으로 기대한다.

Abstract ▼ AI-Helper

The domestic used car market continues to grow along with the used car online platform service. The used car online platform service discloses vehicle specifications, accident history, inspection history, and detailed options to service consumers. Most of the preceding studies were predictions of used car prices using vehicle specifications and some options for vehicles. As a result of the study, it was confirmed that there was a nonlinear relationship between used car prices and some specification variables. Accordingly, the researchers tried to solve the nonlinear problem by executing a Machine Learning model. In common, the Regression based Machine Learning model had the advantage of knowing the actual influence and direction of variables, but there was a disadvantage of low Cost Function figures compared to the Decision Tree based Machine Learning model. This study attempted to predict used car prices of six domestic brands by utilizing both vehicle specifications and vehicle options. Through this, we tried to collect the advantages of the two types of Machine Learning models. To this end, we sequentially conducted a regression based Machine Learning model and a decision tree based Machine Learning model. As a result of the analysis, the practical influence and direction of each brand variable, and the best tree based Machine Learning model were selected. The implications of this study are as follows. It will help buyers and sellers who use used car online platform services to predict approximate used car prices. And it is hoped that it will help solve the problem caused by information inequality among users of the used car online platform service.

주제어

표/그림 (18)

그림 Fig. 4-2 K-Fold Validation Test
그림 Fig. 4-1 Overfitting and Underfitting
표 Tab. 4-1 Decision Tree based ML Model
표 Tab. 4-2 Hyper Parameter
표 Tab. 4-3 Cost Function & R²
그림 Fig. 5-1 Standardized Regression Coefficient of the Lasso in KIA
그림 Fig. 5-2 LGBR Variable Ranking in KIA
그림 Fig. 5-3 Visualization of LGBR in KIA
그림 Fig. 5-4 Standardized Regression Coefficient of the Lasso in RENAULT
그림 Fig. 5-5 Visualization of XGBR in RENAULT
그림 Fig. 5-6 Standardized Regression Coefficient of the Lasso in CHEVROLET
그림 Fig. 5-7 Visualization of RFR in CHEVROLET
그림 Fig. 5-8 Standardized Regression Coefficient of the Lasso in SSANGYONG
그림 Fig. 5-9 Visualization of XGBR in SSANGYONG
그림 Fig. 5-10 Standardized Regression Coefficient of the Lasso in GENESIS
그림 Fig. 5-11 Visualization of RFR in GENESIS
그림 Fig. 5-12 Standardized Regression Coefficient of the Lasso in HYUNDAI
그림 Fig. 5-13 Visualization of LGBR in HYUNDAI

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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