Due to Increasing possession of the car, so car trade is brisk In the type of trade, new car buying is more than used car In the used car trade, customer's lose has increasing cause by illegal or opaque trade. It is necessary that considering a counterpla

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.

Due to increasing possession of the car, so car trade is brisk. In the type of trade, new car buying is more than used car. In the used car trade, customer's lose has increasing cause by illegal or opaque trade. It is necessary that considering a counterplan for this problem. In this study, we develop used car trade standard, so customer's lose has decreasing and deducing legal trade of used car.