한전 전력연구원, 인공지능 활용 입찰담합 포착 시스템 개발

거래 패턴 분석하고 학습해 입찰담합 사전 포착하고 경고

김준 승인 2020.07.23 22:00 의견 0

인공지능을 활용해 수십만 건의 입찰 정보를 학습하고 거래 패턴을 분석해 입찰 담합을 사전에 파악해 경고하는 시스템이 개발됐다.

한전 전력연구원(원장 김숙철)은 ‘인공지능 기반 입찰담합 포착시스템’을 개발했다고 밝혔다. 이번 개발은 불공정 거래 행위를 차단하고 공공기관 공정문화를 확산시키기 위해 한전이 공기업 최초로 도입한 ‘입찰담합 포착시스템’에 인공지능 기술을 적용한 것이다. 인공지능 포착 시스템은 입찰담합을 경제개발협력기구(OECD)에서 분류한 ▲위장입찰 ▲입찰억제 ▲순환입찰 ▲시장분할 4개의 패턴으로 분류하고 패턴별 위험도를 경고, 의심 등으로 나타내 준다.

이 시스템은 담합 사례, 사건 포착 보고서, 입찰 이력 정보 등을 입력해 자료 전처리(ETL) 과정을 거친다. 중앙 값과 분포 형태를 분석해 이를 시각화한 뒤, 사분위수와 정규분포, 정규화 과정이 진행된다. 이 때 기계가 학습한 이상치(다른 데이터와 동떨어진 자료 수치)는 제거된다.

이후 업체 연관도와 분석내용 데이터, 기계학습 분석 데이터 등이 산출되며, 담합판정 모델도 만들어진다. 분석된 입찰데이터는 담합 지수를 규정하는 데 중요한 자료가 된다. 담합 판정 모델과 담합 지수를 개별 입찰 거래에 적용하면 담합 여부에 대한 의사결정을 할 수 있고, 시스템은 이 결정을 설명하는 보고서를 제공하고 최종보고서는 시각화해 출력한다. 

이번에 개발된 시스템은 실시간으로 참여업체의 입찰 정보를 분석하고 담합 여부를 판정할 수 있어 담당자의 업무부담을 줄여주고 부정입찰도 예방할 것으로 기대를 한 몸에 받고 있다.

김종갑 한전 사장은 2019년 7월 청와대에서 개최된 공정경제 성과보고 회의에 참석해 담합 포착 시스템에 인공지능을 적용하겠다고 밝힌 바 있다.

전력연구원 관계자는 “‘인공지능 기반 입찰담합 포착시스템’은 모든 입찰 과정의 데이터를 분석하고 학습해 담합 여부를 판정해 신뢰도가 높다”며 “부정입찰과 같은 불공정 행위를 막을 수 있는 다양한 인공지능 시스템 개발에 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

인공지능 기반 입찰담합 포착 시스템 개념도. 


 

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