인터넷이 현대사회의 많은 부분을 대체해 감에 따라서 Off-line에서 이루어지던 중고자동차의 매매 역시 On-line에서의 매매가 활발해 지고 있다. 이러한 On-Line에서의 장점은 매매차량등록의 편의성과 지역적 제약을 받지 않는다는 점 등을 들 수 있으며, 이로 인하여 빠른 거래가 성사될 수 있다. 또한 매매상사의 중간마진을 없앰으로써 거래당사자간의 상호이익도 극대화될 수 있다. 반면에 객관적인 검사를 통한 신뢰성의 결여, 이로 인한 적정가격 산출의 어려움, 구매희망자와의 잦은 상담 가능성 등의 단점을 들 수 있다. 본 연구에서는 On-line 거래의 이러한 문제점을 해결하기 위하여 데이터마이닝 기법을 다룬다. 이 데이터마이닝 기법은 의사결정나무와 다중회귀분석을 포함하며, 각각 E-miner와 Statgraphics를 이용하여 분석되었다. E-miner를 활용한 의사결정나무를 도출하기 위하여 DATA의 전처리과정에 따른 비교분석이 수행되었으며, DATA는 학습용과 평가용으로 구분하여 이용되었다. 학습용 DATA에 기반하여 두 가지 기법에 대한 지식과 모델이 각각 도출되었으며, 이들 각각에 대한 비교평가가 이루어졌다. 또한 평가용 DATA에 대하여도 각각의 비교평가가 이루어졌으며. 이에 기초하여 보다 나은 On-line 매매지원시스템이 결정되었다.

Abstract
 1. 서론
 2. 중고자동차 시장 현황 및 분석
 3. Data Mining
 4. 시스템 개발
  4.1 분석 및 설계
  4.2 구현
  4.3 평가
 5. 결론 및 향후 연구계획
 참고문헌

• 김선욱(단국대학교)
• 박민용(단국대학교)