프로젝트 소개
본 과제는 자동차 구독 서비스를 운영하는 데 필요한 자동차 매매 과정에서 인공지능(AI)을 활용하여 차량의 가치를 예측하고 최적의 거래를 돕는 '로보 어드바이저' 기술을 개발하는 연구임.
연구 목표는 AI 딥러닝(DL) 및 머신러닝(ML) 기술을 활용하여 특정 자동차의 시간 경과에 따른 가격 변화를 신뢰성 있게 예측하고, 이를 통해 자동차 매매의 최적 의사결정을 지원하는 데 있음. 핵심 연구 내용은 특정 자동차의 모델, 트림, 연식, 색상 등을 고려한 가격 변화를 예측하는 선형/다중 회귀 모델 및 Recurrent Neural Network(RNN) 기반의 순환신경망 구축임. 또한, RNN의 한계를 보완하기 위한 Long Short Term Memory(LSTM) 활용과 수익 극대화를 위한 deep reinforcement learning(심층 강화 학습) 모듈 개발을 포함함. 이러한 기술들을 SciKit-Learn, TensorFlow, Keras, OpenAI gym 등의 도구를 활용하여 구현함. 기대 효과는 AI 기반의 정교한 가격 예측 및 수익 최적화 알고리즘을 통해 자동차 구독 서비스의 효율적인 차량 매입 및 판매 전략 수립을 지원하는 것임. 이는 서비스의 수익성을 향상시키고, 시장 변동에 대한 대응력을 강화하여 자동차 구독 시장에서의 경쟁력 확보에 기여할 것으로 전망됨.