딥러닝 기반 지능형 기술가치평가에 관한 연구: 심층신경망 학습을 통한 정성평가 지표 예측 모형 (A Study on Deep Learning-based Intelligent Technology Valuation: Focusing on the Models of Qualitative Evaluation Factors Estimation using Deep Neural Networks)

서지정보

· 발행기관 : 한국기술혁신학회
· 수록지 정보 : 기술혁신학회지 / 24권 / 6호 / 1141 ~ 1162페이지
· 저자명 : 김민승, 이재식, 오은식, 이찬호, 최지혜, 장용주, 이정희, 성태응

초록

최근 전 세계적으로 주목받고 있는 기술금융 지원정책은 저성장 기조의 경제 현황을 극복하기 위한 정부 부처 및 유관 기관의 기업혁신 지원전략으로 부상하고 있다. 이에 힘입어 최근에는 기술가치 평가체계의 한계(장기간·고비용)를 개선한 웹 기반 지능형 평가시스템이 일부 평가기관을 중심으로 제공 중에 있으나, 여전히 사용자에게 전문적인 평가 지식을 요 구한다는 점에서 한계가 존재한다.
본 논문에서는 기존 시스템의 정성평가 항목에 딥러닝 기반 추정을 적용, 현금흐름 산출로직에 연계하는 방안을 제시한 다. 이는 일반적으로 준용되는 기술가치평가 방법론을 기반으로 이론적 타당성은 유지하되, 전문적 지식을 요구하는 세부 지표점수들을 딥러닝 기반 추정을 적용함으로써 비전문가 수준에서도 손쉽게 보유 기술의 가치를 확인할 수 있는 수요자 편의성을 제공한다.
최종적으로 본 논문에서는 제안하는 인공신경망 기반 알고리즘을 통해 기업이 보유하고 있는 특허 또는 기술에 대해 객관 적이고 신속한 평가를 수행할 수 있도록 하며, 기존 방법론이 내포하고 있던 장시간·고비용의 한계를 최소화하고 적시에 기술 기반 금융 활동에 대한 의사 결정을 지원할 수 있다는 점에서 그 활용성이 기대된다.

영어초록

The technology finance is emerging as a corporate innovation support strategy of government sectors in line with the low-growth economic trends. Therefore, some evaluation agencies are providing a web-based intelligent technology valuation framework, but there still exist limitations.
In this study, we propose how to associate deep learning-based estimation results with cash flow calculation logics and how to automate them, without waiting until scoring qualitative factors among experts group. While holding theoretical validity based on technology valuation methodology generally accepted, it provides the demanders' convenience in that it enables commercialization support non-experts to easily identify the values of a technology, by deep learning-based estimation and automated calculation which required expertise knowledge regarding technology assessment.
Ultimately, by deep learning-based algorithms we propose the objective, prompt valuation for a firm's technologies or patents will be feasible and it is expected that they minimize the limitations in terms of long-term and high-cost in valuation and support decision-making for technology-driven finance activities.

참고자료

· 없음