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      • 인공지능과 기술가치평가

        성태응 한국통신학회 2021 정보와 통신 Vol.38 No.5

        2014년 이후 현재까지, 『기술거래 시장 활성화』, 『기술금융 기반의 R&D 사업화지원』 등 다양한 형태로 기업의 사업화 성공 및 성과창출을 위한 정부지원 정책 프로그램이 수행되어 왔다. 그 이전부터 기술가치평가 방법론과 평가변수에 관한 다양한 이론들은 학계 · 연구계 전문가들에 의해 정형화되고 기술사업화 현장 실무에 적용되어 왔으나, 평가현장에서는 평가목적 상의 기대보다 기술가치평가 금액이 적게 산출되는 등의 문제에 대응가능한 참조 평가인프라가 잘 구축되지 않았었다. 기업상황, 투자환경 등 고려요인에 따라 평가결과가 바뀔 수 있음을 고려한다 하더라도, 기술가치평가 결과의 객관성과 신뢰성 확보를 위한 참조 데이터 체계가 필요한 시기에 있다. 본고에서는 ICT기술을 아우르는 평가 가능한 전 분야 기술가치평가 확산을 위해, 각 부처별 기술가치평가 지원사업 현황과 인공지능(기계학습, 딥러닝)을 활용한 기술가치평가 방법론에 대해 살펴본다.

      • 융합기술 가치평가 모형의 개발에 관한 연구

        성태응,전승표,박현우 한국기술혁신학회 2017 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2017 No.5

        4차 산업혁명의 도래와 더불어 ICT 기계, ICT 금융, ICT 의료, ICT 나노 등과 같이 기술분야별 영역의 장벽이 허물어지고, 학제간 연구(Interdisplinary Research)가 일상화됨에 따라 무형자산의 가치평가시에도 융합기술의 가치평가 모형에 대한 니즈가 증대되고 있다. 특히, 기술의 매매, 현물출자, 기술금융(투자유치, 담보 · 보증), 인수 · 합병, 청산 · 소송 등 다양한 용도로 사용되고 있는 기술가치평가 모형은 융합기술의 입력변수 결정에 대한 체계적인 로직을 제공하지 못하고 있는 실정이다. 일반적으로 실제 거래사례가 존재할 경우, 국제가치평가기준(IVS)에 의하면 시장접근법이 우선적으로 적용될 수 있다고 권고된다. 그러나 융합기술의 이전거래를 비롯한 평가 활용사례를 수집하기도 어렵고 그렇다할 평가모델이 존재하지 않는 것이 사실이다. 융합기술에 대한 기술 및 시장의 사업화 환경을 고려하는 경우 소득접근법 기반의 평가기법이 유용하게 활용될 수 있는데, 기술수명, 매출액추정, 할인율, 산업기술요소 등의 핵심변수 결정에 관한 정형화된 로직이 존재하지 않으므로 본 고에서 융합기술 사례에 대해 실용적으로 활용가능한 변수추정 로직을 제시하고자 한다. 기술수명의 경우, 복수 개의 국제특허분류(IPC)별 피인용특허수에 따라 가중 적용하여 수명추정을 위한 기준값을 정하며, 사업화소요기간 및 비용의 경우 평가대상 융합기술이 속하는 업종별 메타데이터값을 가중평균하여 현금흐름 추정기간을 최종 도출할 수 있다. 소득접근법에서의 매출추정, 할인율, 산업기술요소 변수 추정 이외에도 로열티공제법 적용을 위한 로열티율 결정에 있어서, 융합기술이 응용가능한 산업(업종)별 매출액 기반으로 가중 적용하여 각 변수값을 산출할 수 있다. 본 연구에서 개발된 융합기술 가치평가 모형은 향후 기술의 융복합화 특성을 반영하여 적정 가치를 산출하는 평가 가이드라인을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

      • KCI등재

        딥러닝 기반의 기술가치평가와 평가변수 추정

        성태응,김민승,이찬호,최지혜,장용주,이정희 한국콘텐츠학회 2021 한국콘텐츠학회논문지 Vol.21 No.10

        For securing technology and business competences of companies that is the engine of domestic industrial growth, government-supported policy programs for the creation of commercialization results in various forms such as 『Technology Transaction Market Vitalization』 and 『Technology Finance-based R&D Commercialization Support』have been carried out since 2014. So far, various studies on technology valuation theories and evaluation variables have been formalized by experts from various fields, and have been utilized in the field of technology commercialization. However, Their practicality has been questioned due to the existing constraint that valuation results are assessed lower than the expectation in the evaluation sector. Even considering that the evaluation results may differ depending on factors such as the corporate situation and investment environment, it is necessary to establish a reference infrastructure to secure the objectivity and reliability of the technology valuation results. In this study, we investigate the evaluation infrastructure built by each institution and examine whether the latest artificial neural networks and deep learning technologies are applicable for performing predictive simulation of technology values based on principal variables, and predicting sales estimates and qualitative evaluation scores in order to embed onto the technology valuation system. 국내 산업성장의 동력이 되는 기업의 기술 및 사업역량 확보를 위해, 2014년 이후 정부기관을 중심으로 『기술거래 시장 활성화』, 『기술금융 기반의 R&D 사업화지원』등 다양한 형태로 사업화 성과창출을 위한 정책 프로그램이 수행되어 왔다. 현재까지 기술가치평가 이론과 평가변수에 관한 다양한 연구가 각계 전문가들에 의해 수행되고 기술사업화 현업에서 이용되어 왔으나, 평가현장에서는 평가목적 상의 기대보다 기술가치평가 금액이 적게 산출되는 등의 한계점이 존재하여, 그 실용성에 의문이 제기되어 왔다. 또한 미래에 대한 정성적 추정에 기반한 현행 기술가치평가 프로세스는 평가결과에 대한 객관성과 신뢰성 확보를 위해 데이터에 근거한 참조 인프라 구축이 필요한 시기에 이르렀다. 본 연구에서는 기관별로 구축된 평가인프라를 살펴보고, 최신의 인공신경망 및 딥러닝 기술을 기술가치평가 시스템에 탑재하기 위해 핵심변수 기반의 가치금액 추정 시뮬레이션과 매출액 및 정성평가점수의 예측을 위한 적용 가능성을 살펴본다.

      • 브랜드자산의 가치평가 모형과 평가지수 개발

        성태응,최산,전승표 한국기술혁신학회 2017 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2017 No.11

        기업의 이윤창출은 보유 제품 기반의 사업으로부터 거둬들이는 미래 수익을 기반으로 예측되기도 하는데, 과거 발생한 매출실적에 기여한 요인은 일반적으로 인적자산, 시장자산, 기술자산으로 구분된다. 이 중에서 특허, 디자인과 같은 기술자산이 일정 비중을 차지하는 반면에, 고가의 소비재(예. 고급시계, 핸드백, 남성/여성 정장, 승용차 등)에서는 브랜드 자산이 매출창출에 상당한 역할을 한 경우를 종종 접하게 된다. 그렇다면, 새롭게 시장에 출시된 경쟁제품의 사업화에서 브랜드가 차지하는 비중은 얼마인지 어떻게 결정할 것인가? 브랜드 이전·라이센싱, 투자의 의사결정, 브랜드전략 등 다양한 목적을 위해 브랜드 자산의 경제적 가치를 객관적을 판단하는 것은 매우 의미있는 일이라 하겠다. 그러나 현재 시점에서 브랜드 자산의 가치평가 방법에 대한 표준화된 가이드라인이 없는 실정이다. 이에 본 연구는 기업 브랜드자산의 가치평가를 위한 사업가치 산출방식을 수익접근법 기반으로 개발하고, 실제 브랜드 보유 기업의 과거 2~3년간 매출실적과 제안된 평가모형에 적용한 결과를 비교 분석해본다. 또한, 브랜드자산의 가치평가에서 브랜드 인지도와 브랜드 충성도가 어떻게 반영되는지를 살펴보기로 한다. 향후 연구에서는 브랜드자산의 가치평가 모형을 실제 시범사례에 적용할 때 발생하는 한계점을 극복하기 위한 개선방안을 고도화 연구로 수행하기로 한다.

      • KCI등재후보

        미디어 콘텐츠의 시장가치 산정을 위한 가치평가 프레임워크 개발

        성태응,박현우,Sung, Tae-Eung,Park, Hyun-Woo 서비스사이언스학회 2016 서비스연구 Vol.6 No.3

        20세기 후반 이후 영상, 음성, 부호, 문자 등의 디지털 데이터에 IT 기술을 융합 적용하여 디지털포맷으로 상품화된 미디어 콘텐츠의 시장가치를 높이려는 많은 노력이 있어 왔다. 그렇다면 미디어에서 언급하는 드라마 '태양의 후예' 혹은 애니메이션 영화 '겨울왕국'에 대한 시장가치는 어떠한 기준과 방법론으로 산출할 수 있을까? 현재까지 미디어 콘텐츠 가치평가 프레임워크나 시스템 개발 등에 대한 연구가 전무한 실정에서, 본 논문에서는 영화, 온라인게임, 방송광고, 애니메이션 등 4가지 미디어 유형에 대한 콘텐츠 가치평가 프레임워크를 정형화하고 제시함으로써, 향후 콘텐츠 이전거래, 투자적정성 검토 등 다양한 목적을 위한 실용적인 가치평가모형을 제안하고자 한다. 따라서, 여기서는 미디어 콘텐츠 유형별로 제작(개발)비용을 포함한 현금흐름(cash flow: C.F.)의 산출방안을 제시하고, 이와 연관된 기타 가치평가 핵심변수요인(경제적 수명, 할인율, 콘텐츠 기여도 및 로열티율)에 관한 참조정보 D/B를 제시하여, 기존 무형자산 평가시에 적용되었던 수익접근법 및 로열티공제법 방식의 가치평가 개념을 활용한 미디어 콘텐츠 가치평가 프레임워크를 개발하고 제안한다. Since the late 20th century, there has been much effort to improve the market value of media contents which are commercialized in a digital format, by fusing digital data of video, audio, numerals, characters with IT technology together. Then by what criteria and methodologies could the market value for the drama "Sons of the Sun" or the animated film 'Frozen', often referred to in the meida, be estimated? In the circumstances there has been little or no research on the valuation framework of media contents and the status of their valuation system development to date, we propose a practical valuation models for various purposes such as contents trading, review of investment adequacy, etc., by formalizing and presenting a contents valuation framework for the four types of media of movies, online games, and broadcasting commercials, and animations. Therefore, we develope computational methods of cash flows which includes production cost by media content types, provide reference databases associated with key variables of valuation (economic life cycle, discount rates, contents contribution and royalty rates), and finally propose the valuation framework of media contents based on both income approach and relief-from-royalty method which has been applied to valuation of intangible assets so far.

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