중고차 시장에서 온라인 플랫폼 서비스의 시장 점유율은 지속적으로 증가하고 있다. 또한 중고차 온라인 플랫폼 서비스는 서비스 이용자에게 차량의 제원, 사고 이력, 점검 내역, 세부 옵션, 그리고 중고차의 가격 등을 공개하고 있다. 2023년 현재 국내 자동차 시장에서 SUV 차종의 신차 점유율은 50% 이상으로 확대되었으며, 하이브리드 차종은 신차 판매량이 지난해에 비해 두 배 이상 증가하였다. 이에 따라 이들 차종은 국내 중고차 시장에서도 인기를 끌고 있다. 기존 연구는 전체 차량 또는 브랜드별 차량을 대상으로 머신러닝 모델을 실행하여 중고차 가격 예측 모델을 제안하였다. 반면 국내 자동차 시장에서 SUV와 하이브리드 차종의 인기는 매년 상승하고 있으나, 이들 차종을 대상으로 중고차 가격 예측 모델을 제안한 연구는 찾기 어려웠다. 본 연구는 국내 시장에서 자국 브랜드가 생산한 세단, SUV, 그리고 하이브리드 차종을 대상으로 차량 제원과 옵션, 총 72개의 특성을 활용하여 이들 차종별 가장 우수한 중고차 가격 예측 모델을 선정하였다. 이를 위해 특성 선택으로 Lasso 회귀 모델을 활용하여 특성을 선별한 후 동일 샘플링으로 앙상블 모델을 실행하였다. 그 결과 모든 차종에서 최우수 모델은 CBR 모델로 선정되었으며, 차종별 최우수 모델을 대상으로 Tree SHAP Value의 시각화를 실행하여 특성의 기여도 및 방향성을 확인하였다. 본 연구의 시사점으로 온라인 플랫폼 서비스를 이용하는 매매관계자에게 차종별 중고차 가격 예측 모델을 제안하고 특성의 기여 수준과 방향성을 확인함으로써 이들 간 정보의 비대칭으로 야기된 문제 해결에 지원이 될 것으로 기대한다.
국내 중고차 시장은 지속적으로 성장하고 있으며, 이와 동시에 중고차 온라인 플랫폼 서비스 역시 함께 매년 시장 점유율을 확대하고 있다. 중고차 온라인 플랫폼 서비스는 차량의 제원, 점검 이력, 사고 내역, 그리고 세부 옵션 등을 서비스 이용자에게 제공하고 있다. 대부분의 기존 연구는 차량의 제원과 차량의 일부 옵션을 활용한 중고차 가격의 예측이었으며, 중고차 가격과 일부 제원 변수 간 비선형 관계임을 확인하였다. 이에 따라 연구자들은 이러한 비선형 문제를 해결하기 위해 머신러닝(Machine Learning) 모델의 실행을 제안하였으며, 그 결과 회귀(Regression) 기반 머신러닝 모델은 변수의 실질적인 영향력과 방향성을 알 수 있는 장점이 존재하였으나, 트리(Decision Tree) 기반 머신러닝 모델에 비해 비용함수 수치가 저조한 단점이 존재하였다. 본 연구는 국내 브랜드를 대상으로 차량의 제원과 차량의 옵션, 총 70여 개의 변수를 모두 활용하여 회귀 기반 머신러닝 모델과 트리 기반 머신러닝 모델을 순차적으로 실행하여 두 유형의 머신러닝 모델의 장점을 취합하고자 하였다. 이를 통해 브랜드별 변수의 실질적 영향력과 방향성을 확인한 후 브랜드별 가장 우수한 트리 기반 머신러닝 모델을 선정하였다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 중고차 온라인 플랫폼 서비스를 이용하는 구매자와 판매자가 전반적인 중고차 가격 예측을 지원할 수 있다. 이에 따라 중고차 온라인 플랫폼 서비스 이용자 간 정보의 비대칭으로 인한 문제 해결 역시 지원이 가능할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 KIA의 K3 중고차 가격을 예측하기 위해 2013년부터 2021년까지 K Car 사이트에 등록된 자동차의 데이터를 사용하였으며, 상관분석에서 사용할 변수는 연식, 사고유무, 주행거리, 연료, 배기량을 사용하였다. 이 데이터를 토대로 상관관계를 분석하기 위해 Google Colab 플랫폼을 사용하였으며, 분석을 통해 중고차 가격에 대해 상관관계의 여부를 알 수 있었다.
본 연구는 중고차 시장에 있어서 온라인 및 오프라인 거래시 고객의 선호도 차이를 확인해 보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 컨조인트 기법을 이용하여 중고차 거래시 중요한 영향을 미치는 속성에 대한 조사를 실행하였다. 컨조인트 분석은 개별 제품이나 서비스를 구성하는 여러 속성 중 가치있는 것을 판별하는 데에 적합한 기법이다. 연구결과 오프라인 시장에서의 중고차 거래시에는 제조사, 차종, 가격, 연식, 주행거리의 순으로 중요도가 높았으며, 온라인 시장에서는 제조사, 신뢰, 가격, 웹사이트 구성, 사고 여부의 순으로 중요도가 높게 나타나는 것을 확인하였다. 따라서 중고차 거래시 구매경로에 따라 고객의 선호 속성이 다르게 나타나는 점과 각 구매경로별로 중요한 속성에 대한 관심과 주의가 필요하다는 것을 알 수 있었다. 중고차 시장이 신차 시장 못지 않게 중요한 시장으로 성장하고 있는 현실을 감안할 때 향후 중고차 시장에 대한 이해를 통해 사업구상이나 정책 개발 등으로 이어질 필요가 있을 것이다.
햇살이 차츰 따사로워지면 겨울 내내 소홀히 했던 자동차 점검에 관심을 가져야 한다. 겨울철에는 특별한 이상이 없는 한 점검에 게으른 경향이 있다. 겨울철 차량관리가 혹독한 환경에서 발생될 수 있는 고장이나 사고를 예방하기 위한 차원이라면 봄철관리는 상처입은 부위를 어루만져 주는 개념이다. 추운날씨로 인해 오일류가 변질됐을 가능성이 있는 데다 도로에 뿌린 염화칼슘이 차체에 달라붙어 차의 부식을 급진전시키기 때문이다. 따라서 겨울이 지난 따뜻한 봄날 대청소를 하는 기분으로 차량점검을 꼼꼼히 하자. 중고차 시장에 내놓을 경우 잘 관리한 차가 높은 가격을 받을 수 있다. 물론 철저한 관리가 사고를 예방하는 데 한몫 한다는 것도 잊지 말자.
이 연구는 교육서비스 가격에 초점을 맞춤으로써 기존의 교육비 지출규모에 초점을 맞춘 선행연구들과 접목시켜 교육비 과다지출의 원인 및 개선에 기초 자료를 제공하고자 수행하였다. 분석기간은 15년(1990-2004)이며 자료는 물가연보이다. 첫째, 15년간(1990-2004)의 소비지출 비목의 물가 중에서 교육서비스 가격이 연평균 7.3%로 가장 높게 상승하였다. 납입금가격은 연평균 7.5%, 기타교육은 6.0%상승하였다. 둘째, 납입금가격은 전문대납입금, 유치원납입금, 사립대학납입금, 국공립대학납입금, 중고교납입금 순으로 상승하였다. 기타교육 서비스 가격은 초등교과서, 중학교교과서, 중학교참고서, 가정학습지 순으로 높게 나타났다. 셋째, 중고교의 교육서비스 가격을 16개 지역별로 분석한 결과, 중고교교과서, 중학교 참고서, 고교참고서는 지역에 따른 차이가 없었다. 단과입시학원에서는 광주시가 가장 많이 상승하였고 서울시가 가장 적게 상승하였다. 연평균 상승률의 지역별 차이는 7%정도였다. 2000년을 100으로 가정 할 때 광주 80%, 강원 57%로 가장 많이 상승하였다. 종합입시학원에서는 전남이 가장 많이 상승하였고 경북이 가장 적게 상승하였다. 대체로 지역별로 차이가 많은 것으로 나타났다. 연평균 상승률의 차이는 7%정도였다. 2000년을 100으로 가정 할 때 부산과 경남이 37%, 제주도 34%로 가장 많이 상승하였다.
신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 신차의 경쟁만을 모형화한다면 가격이나 기타 프로모션 탄력성의 추정이 왜곡될 수 있다. 그러나 자동차 시장을 연구대상으로 한 선행연구의 대부분이 신차 시장의 경쟁에만 관심을 기울였던 바, 합리적인 가격결정이나 프로모션 기획에 도움을 주기에 미흡한 점이 있었다. 본 연구는 신차의 가격결정 및 프로모션 기획이 향후 중고차 시장을 통해 리바운드되어 신차 매출에 다시 영향을 미친다는 점을 반영하여 모형을 설정하였다. 즉, 서로 다른 신차간의 (혹은 서로 다른 중고차간의) 교차탄력성보다, 동일 모델의 신차와 중고차간의 교차탄력성이 높다는 가정하에 모형을 설정하였다. 방법론적으로는 네스티드 로짓(Nested Logit) 모형을 설정하여 소비자의 자동차 선택은 단계적으로 이루어진다고 가정하였다. 즉, 1단계에서 자동차 모델을 선택하고, 모델이 정해지면 2단계에서 신차와 중고차 중 선택하는 구조를 가정하였다 실증분석은 미국 전역에서 2009년 1월부터 2009년 6월까지 판매된 모든 컴팩트 카 모델 중에서 시장점유율 상위 9개 모델의 신차와 중고차를 대상으로 하였다. 실증분석을 통하여 비교 대상 모형보다 제안된 모형이 모형 적합도 측면에서 우월하고 예측타당성도 높다는 것을 보여주었다. 제안된 모형으로 부터 추정된 모수를 사용하여 몇 가지 시나리오를 상정하여 시뮬레이션을 실시한 결과, 신차(중고차)가 점유율을 높이고자 리베이트를 실시할 경우 중고차(신차)는 현재의 시장점유율을 유지하기 위해 대응 가격할인을 실시하게 되는데 할인 폭은 반대의 경우에 비해 높다는(낮다는)점을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 시사하는 바는 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)모형을 적용할 경우 동일모델의 신차와 중고차간의 교차 탄력성을 과소평가하게 되어 현상유지를 위한 가격할인을 실시할 경우 적정한 수준이하로 하게 된다는 것이다.
본 논문에서는 Python 3의 Keras 모듈을 이용하여 특정 자동차에 대한 최적의 판매자권장소비자가격(MSRP)을 예측하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 2004년에 미국에서 시판된 428종류의 자동차에 대한 정보를 제조사, 차종, 생산지, 엔진 크기, 실린더 수, 시내 주행 시 연비, 고속도로 주행 시 연비, 마력, 차체 무게, 차체 길이의 독립변수를 사용하여 자체적으로 딥러닝한 회귀모델을 통해 특정 지표가 주어진 차량에 대해 종속변수인 판매자권장소비자가격을 예측한다. Optimizer를 adam으로, 학습률을 0.005으로 설정한 경우의 검증 MAE 값이 3842.98로 가장 낮게 산출되었고, 해당 모델의 결과는 예측값과 실제값의 오차율이 ±15% 정도 내외로 예측된 표본의 비율이 약 80.14%로 측정되었다. 위 모델은 향후 신차 가격 결정 및 중고차 시장에서 구매, 판매 결정을 돕는 등 특정 시장 내에서 다양한 자동차의 가치를 판단하기에 유용할 것으로 전망된다.
반도체 칩 부족에 따른 신차 생산 중단 및 중고차 가격 급상승, 항구 파업으로 수입 차량 인도 지연 등 예측 불가능한 사회 현상이 빈번히 발생하는 상황에서도 신속히 대응하며 운영해야하는 자동차 딜러쉽의 총괄 관리자 역할은 매우 중요하다. 본 연구는 캐나다 온타리오 주 내 현대자동차 딜러쉽을 대표하는 8명의 지점장들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. AHP 기법을 통해 총괄 관리자에게 가장 중요한 핵심 역량을 파악하였고, 의사 결정, 직원과의 관계, 코칭 및 멘토링 등이 핵심 역량으로 도출되었다. 본 연구 결과는 향후 채용 과정에서 평가 지표로 활용될 수 있고, 현직 총괄 관리자들의 역량 향상을 위한 교육 시스템 구축 및 적용을 통해 딜러쉽의 성공적인 운영과 더 큰 성과 창출에도 도움이 될 수 있을 것으로 사료된다.
국내 자동차 보급률은 매년 3%대로 성장하고 있으나 꾸준한 가격인상으로 중고자동차를 구매하는 소비자가 늘고 있다. 그럼에도 불구하고 중고차 수출시장은 최근 주요국가의 수입 규제와 수출단지의 낙후된 환경 등으로 인해 하락세가 예상되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 Fuzzy-AHP를 통해 새롭게 조성하는 인천항 중고자동차 물류단지에 대한 운영 요인을 도출하여 현실적인 운영방안을 제시하고자 하였다. Fuzzy-AHP는 각 계층 속성의 중요도를 산출하고 인간의 언어적인 모호함을 퍼지 수로 변환하는 방법론으로 현실적인 의사결정 방안을 제시할 수 있다. 운영요인 분석 결과 대요인에서는 물류단지비용요인이 가중치 0.306을 기록하여 가장 중요한 요인으로 도출되었으며 세부요인은 단지임대료, 단지 접근성, 물류부지규모 순으로 높게 나타났다. 선진화된 중고자동차 물류단지를 위해 경쟁력 있는 임대료 산정이 필요하며 임대료 지원 정책 실현 및 자유무역지구 지정을 고려해야한다 또한 해외 바이어를 위한 접근 인프라 확충 및 단지규모 확보가 필요하며 정부 차원의 전반적인 제도 개선 및 미래를 위한 IT 시스템의 도입이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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