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김민승 (연세대학교) 이재식 (기술보증기금) 오은식 (기술보증기금) 이찬호 (연세대학교) 최지혜 (연세대학교) 장용주 (연세대학교) 이정희 (연세대학교) 성태응 (연세대학교)
저널정보
한국기술혁신학회 기술혁신학회지 기술혁신학회지 제24권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
1,141 - 1,162 (22page)
DOI
10.35978/jktis.2021.12.24.6.1141

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최근 전 세계적으로 주목받고 있는 기술금융 지원정책은 저성장 기조의 경제 현황을 극복하기 위한 정부 부처 및 유관기관의 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 요구한다는 점에서 한계가 존재한다.
본 논문에서는 기존 시스템의 정성평가 항목에 딥러닝 기반 추정을 적용, 현금흐름 산출로직에 연계하는 방안을 제시한다. 이는 일반적으로 준용되는 기술가치평가 방법론을 기반으로 이론적 타당성은 유지하되, 전문적 지식을 요구하는 세부지표점수들을 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 객관적이고 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.
#기술가치평가 #딥러닝 #기술금융 #기보 특허가치평가시스템 #심층신경망 #Technology valuation #Deep learning #Technology finance #Kibo Patent Appraisal System #Deep Neural Networks

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구 분석
3. 연구모형 및 분석방법
4. 실험결과
5. 논의
6. 결론 및 연구의 한계점
참고문헌

참고문헌 (37)

참고문헌 신청
강동일·윤성용 (2014), “SMART3를 이용한 국가연구개발사업 기술가치평가 : K연구단 사례 연구”, ｢디지털융복합연구｣, 12(11): 81-87. dbpia 기술보증기금 (2021), ｢기술가치평가 실무 매뉴얼｣, 부산 : 기술보증기금 기술평가부. google schola 기술보증기금 (2018), “KPAS 소개”, https://tb.kibo.or.kr/ktms/techEvaluation/subView.do?rbsIdx=400&no=4 (2021.01.08.). 김근환·심위·강종석·박현우·문영호 (2012), “기술거래정보 관찰과정을 통한 시장접 근법 활용적합성 분석방법”, ｢기술혁신학회지｣, 15(2): 754-783. dbpia 김치환·박현우 (2013), “대학의 기술이전 성과와 기술가치평가의 역할”, ｢기술혁신학회지｣, 16(3): 754-783. dbpia

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