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Keras와 DNN을 이용한 자동차 MSRP 예측 시스템
MSRP Prediction System Utilizing KERAS and DNN 원문보기

한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호, 2021 Jan. 20, 2021년, pp.355 - 356  

강지원 (한국외국어대학교 경영정보학과) ,  윤현빈 (한국외국어대학교 경영정보학과) ,  이상현 (한국외국어대학교 경영정보학과) ,  최현호 (한국외국어대학교 GBT학부) ,  문유진 (한국외국어대학교 경영정보학과)

초록
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본 논문에서는 Python 3의 Keras 모듈을 이용하여 특정 자동차에 대한 최적의 판매자권장소비자가격(MSRP)을 예측하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 2004년에 미국에서 시판된 428종류의 자동차에 대한 정보를 제조사, 차종, 생산지, 엔진 크기, 실린더 수, 시내 주행 시 연비, 고속도로 주행 시 연비, 마력, 차체 무게, 차체 길이의 독립변수를 사용하여 자체적으로 딥러닝한 회귀모델을 통해 특정 지표가 주어진 차량에 대해 종속변수인 판매자권장소비자가격을 예측한다. Optimizer를 adam으로, 학습률을 0.005으로 설정한 경우의 검증 MAE 값이 3842.98로 가장 낮게 산출되었고, 해당 모델의 결과는 예측값과 실제값의 오차율이 ±15% 정도 내외로 예측된 표본의 비율이 약 80.14%로 측정되었다. 위 모델은 향후 신차 가격 결정 및 중고차 시장에서 구매, 판매 결정을 돕는 등 특정 시장 내에서 다양한 자동차의 가치를 판단하기에 유용할 것으로 전망된다.

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