온비드 낙찰 확률 예측

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최근 공공자산의 효율적인 활용과 일반인의 자산 형성 수단으로써 공공 입찰 시장, 특히 온비드 경매 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 그리고 입찰 시스템의 구조나 과거 낙찰 사례에 대한 정보에 익숙하지 않은 일반 사용자들에게는 입찰가를 설정하는 과정이 쉽지 않으며, 이로 인해 과도한 입찰로 인한 손해나 낙찰 실패가 빈번히 발생한다. 특히 온비드 시스템은 차량, 기계, 비품 등 다양한 동산을 중심으로 구성되어있음에도 불구하고, 대부분의 경매 예측 시스템과 연구는 여전히 부동산이나 미술품처럼 고가 자산에 집중되어 있어, 일반 사용자가 참고할 수 있는 실용적인 기준이나 도구는 거의 전무한 상황이다. 이러한 정보 부족은 곧 경매 참여에 대한 심리적 진입 장벽으로 이어지고 있으며, 이는 공공 경매 시장의 접근성과 효율성을 저해하는 요인 중 하나로 작용하고 있다.
 이러한 문제를 해결하기 위한 실마리는 ‘입찰가 결정'에 영향을 미치는 과거 사례의 패턴을 이해하는 데 있다. 경매의 본질은 경쟁이지만, 온비드에서 이루어지는 동산 경매는 입찰 수요, 물건 상태 등 다양한 요소에 따라 낙찰 결과가 달라진다는 특징을 가진다. 이에 따라 본 프로그램에서 간단히 입찰가만 입력하면, 유사 물건의 낙찰 데이터를 학습한 모델이 낙찰 가능성에 대한 시각화된 피드백을 즉시 받을 수 있다. 복잡한 입력 없이도 누구나 손쉽게 활용할 수 있도록 웹 브라우저의 크롬 확장 기능을 통해 접근성을 높였으며, 예측 결과는 그래프나 지표 형태로 제공되어 직관적인 의사결정을 돕는다.