Journal of the military operations research society of Korea (한국국방경영분석학회지)

Military Operations Research Society of Korea (한국국방경영분석학회)
권호 표지

An Artificial Neural Network Approach for the Prediction of Unlawful Company in Defense Procurement

인공신경망을 이용한 국방조달 부정당업자 예측모형 개발

  • 한홍규 (국방대학교 국방관리대학원 무기체계학과) ;
  • 최석철 (국방대학교 국방관리대학원 무기체계학과)
  • Received : 2011.01.27
  • Accepted : 2011.03.08
  • Published : 2011.03.31
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Abstract

The contractor management is one of the important factors for the modem defense acquisition program. The occurrence of unlawful company causes the reason in which defense acquisition program is unable to be reasonably fulfilled and setback to the deployment of defense weapon system. In this paper, we propose the Artificial Neural Network to develop a prediction model for the discrimination of unlawful company in defense procurement. The data which are used in analysis, are obtained targeting domestic small & medium manufacture enterprises. It is expected that our model can be used to improve the program management capability for defense acquisition and contribute to the establishment of efficient procurement procedure through entry of the reliable domestic manufacturer.

현대 국방획득 업무에서 계약업체의 관리는 중요한 요소라고 할 수 있다. 국방조달에 있어서 부정당업자의 발생은 무기체계의 전력화에 큰 차질을 유발시켜 획득사업이 원활히 이행되지 못하는 원인을 야기시킨다. 본 논문에서는 인공신경망 모형을 이용하여 국방조달에서 부정당업자를 판별할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 모형에 사용된 데이터는 국내 중소 제조기업을 대상으로 구축된 학습용 및 검증용 자료를 활용하여 실증분석 하였다. 본 연구를 통해 제시된 모형의 결과로 사업관리자들의 사업관리 능력을 향상시키고, 견실한 국방조달업체의 진입을 통한 조달질서 확립에 기여를 할 수 있으리라 기대된다.

Keywords

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