입찰서류의 품질이 낮으면 입찰자의 비용 추정과 입찰가격에 영향을 미치며, 나아가 사업 수행 과정에서 청구/분쟁으로 이어지기도 한다. 입찰서류에 존재하는 문제와 모호성은 입찰 전 질의(요청, RFI)에 의해 해소되는데, 입찰 전 RFI 분석은 입찰서류의 품질을 향상시키기 위해 명확히 해야 할 주요 모호성을 파악하는 데 도움이 된다. 본 연구는 양질의 입찰서류를 확보하기 위한 주요 자료로 입찰 전 RFI를 사용한다. 자연어처리(NLP)를 통해 비구조화된 원천 텍스트 데이터를 사전 처리/변환하고, 수집된 입찰 전 RFI를 분류하기 위해 기계학습 기반 분류기를 적용한다. 제안된 방법은 원래의 입찰서류에 대한 중대한 개정으로 이어질 수 있는 핵심 입찰 전 RFI를 자동으로 식별할 수 있다. 본 연구는 입찰 절차를 촉진하는 효율적인 입찰 전 RFI 관리에 기여할 수 있으며, 향후 유사한 사업을 수행하는 데 있어 입찰서류의 품질을 향상시킬 수 있다.

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