• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.108-110
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• 2020

본 연구의 목적은 딥러닝 기법의 하나인 인공신경망 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 선박의 가치는 해운시장 변화와 밀접한 관계가 있으며, 경기 변동성이 크고 시장 민감성이 높은 해운시장의 특성상 가치의 불확실성 역시 높게 나타나고 있다. 이러한 선박가치의 중요성에도 불구하고 국내외적으로 선박가치평가의 체계 개선 및 평가모델의 객관성과 신뢰성을 제고시키기 위한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 방법을 통해 선박의 가치를 산출하는 새로운 평가모델을 제시하고자 한다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고 2010년 1월부터 현재까지의 해당 데이터를 확보하였다. 교차검증을 통해 파라미터들을 추정하여 인공신경망의 최적 구조를 식별하고 이에 대한 객관성과 신뢰성을 검증한 결과 인공신경망 모델의 가치평가 정확성이 우수함을 확인하였다. 본 연구는 선박가치평가의 전통적 방법론에서 탈피하여 기계학습 기반의 딥러닝 모델을 활용한 측면에서 독창적인 의미가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.113-132
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• 2021

특허수명은 특허가치를 평가하는 척도로 사용되어 왔다. 본 연구에서는 특허수명을 예측하여 개별특허의 가치를 평가함에 있어, 특허의 내적가치요소와 외적가치요소를 하나의 모델로 평가하기 위하여 화학반응속도 추정식으로 널리 알려진 아레니우스식을 사용한 새로운 평가모델을 제시하였다. 한국의 소멸된 특허데이터를 활용하여 평가모델의 성능을 검증하였으며, 선행연구에서 특허평가모델로 사용되었던 SVM, Logistic reg., ANN 모델과 성능을 비교하였다. 결과적으로, 제안한 평가모델이 다른 모델 보다 정확도가 높았으며, 특허권자의 특성을 고려한 상대체감비용지수 반영 시 여러 평가모델에서 정확도가 상승하는 경향을 보였다. 또한, 특허의 예측수명등급과 특허의 실제수명과는 강한 상관관계가 있었다. 이러한 평가모델은 대량의 특허를 객관적으로 신속하게 평가할 수 있으며 특허의 유지여부에 대한 의사결정 혹은 기술거래나 평가에 활용할 수 있다. 특히, 평가목적에 따라 특허만을 평가하거나 사업화주체나 기술적 특성을 고려한 평가가 필요한 경우에 각각 사용될 수 있다.

• 경영과정보연구
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• 제28권4호
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• pp.27-44
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• 2009

이 기술의 가치는 얼마나 될 것인가? 이는 다양한 투자환경 하에서 관심과 중요성이 매우 큰 질문이다. 이러한 환경은 R&D 프로젝트에 투자를 고려하고 있는 기업들은 물론 신생기업에 투자를 고려하고 있는 벤처투자자에 이르기까지 매우 다양하다. 그러나 객관적이고 정확한 가치평가는 매우 어려우며, 적절한 평가를 수행하지 못할 가능성도 매우 높다. 이러한 문제에 닥친 경영자의 의사결정을 돕기 위한 가치평가 기법으로서 전통적인 할인현금흐름(DCF) 분석방법으로부터 실물옵션 방법까지 다양하게 제시되어있다. 특히 DCF 기반의 기술가치평가, 이른바 소득접근법(Income Approach)의 적용을 위한 주요 핵심변수를 추정하기 위한 구조화 작업이 이루어져왔다. 본고에서는 기술가치평가에 대한 선행연구를 기술의 가치분석 또는 가치평가의 이론적 접근, 기술가치 분석 평가 모델과 기법을 개발하거나 모델적용을 위한 기술가치의 결정요인을 구조화하기 위한 연구, 기술가치평가에 대한 사례분석과 실증적 분석 측면에서 검토한다. 다양한 가치평가 방법들은 자체적인 특성을 가지고 있으며, 그에 따른 실제 적용에 한계를 가지고 있다. 본고에서는 가치평가 기법의 실용성을 검토하고, DCF 모델이 가진 한계를 극복하기 위한 하이브리드 모델의 적용 가능성을 탐색하고자 한다. 이를 통해 현장의 경영자들이 이들 기법의 추상적인 아이디어를 더욱 용이하게 접근하여 사용할 수 있도록 하고자 한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.153-160
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• 2021

본 연구는 기업이나 기관에서 보유한 데이터의 가치 평가에 가장 많이 활용되는 소득(이익) 접근 모델의 선행 연구를 조사하고 모델의 핵심요인과 데이터 자산 가치 평가 과정의 고려사항에 대해 논의하였다. 이를 통해 데이터 자산의 공유가능성, 활용기간이 다른 기업의 자산들과 다른 특성이 있음을 규명하였다. 또한 데이터의 가치는 품질의 영향을 크게 받기에 데이터의 적시성, 정확성과 같은 다양한 관점을 검토해야하며, 사용자의 용도와 사용능력 및 가치 사슬을 총체적으로 검토하여 데이터 자산의 가치를 평가해야 함을 도출하였다. 향후 연구방향으로는 실제 현업에 적용되어야 할 모델에 대한 지속적인 연구개발 및 회계법 개정을 제언하였다.

• 무역학회지
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• 제43권6호
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• pp.193-214
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• 2018

최근 공공기관은 경제적 가치창출을 넘어 사회적 가치(Social Value) 창출 역할을 강조받고 있다. 본 연구에서는 항만을 관리·운영하는 주체인 항만공사에 대한 사회적 가치 실현을 위한 평가지표 및 항만공사형 사회적 가치 실현모델을 제시하고자 하였다. 경영평가제도의 5가지 사회적 가치 평가지표를 중심으로 정량적으로 측정가능한 KPI(Key Performance Index)를 제시하고 항만공사별 비전, 미션과 사회적 가치 추진전략 및 이해관계당사자 분석을 통해 항만공사 고유업무영역에 기반한 항만서비스 전달 및 구매 고객형 사회적 가치 모델 개념을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1724-1727
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• 2012

기업들은 ITIL 기반의 IT 서비스 관리체계 도입으로 IT 서비스에 대한 객관적인 가치 평가를 기대하고 도입한다. 하지만 기업들의 IT 서비스 관리체계의 성과지표들은 관리 중심적인 성과모델로써 가치 평가보다는 IT 운영 관리 중심으로 활용되고 있으며, IT 거버넌스의 전략적 의사결정을 위한 가치 연계와 책임 추적성, 성과 측정 및 위험 관리를 지원하지 못하고 있다. 가치 중심의 성과지표 모델을 통해 IT 거버넌스를 지원하고, 기업의 지속적이고 체계적인 투자관리를 통해 기업 가치 향상과 투명한 IT 투자에 기여하길 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.130-142
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• 2000

본 연구에서는 기술이전과 매매기준을 제공할 수 있는 차원에서 개별기술의 가치평가 모델을 제시하고자 한다. 개별기술 가치평가는 정부. 정책시행기관. 기업 등에서 시급히 해결해야할 과제로 인식되어야 하며 기술평가방법 수단의 객관화. 기술평가의 전문가 양성ㆍ축적, 기술평가기관의 전문화, 공신력 확보, 기술평가결과의 활용 확대 등 개별기술평가제도의 정착이 필요하다. 또한 기술거래소의 설치 운영이 필수적이라는 사고가 정착되어야 한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2000년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.130-133
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• 2000

Traffic이 집중되어 광고시장의 대부분을 장악하고 있다는 포탈서비스의 매력 때문에 많은 기업이 포탈 서비스 시장에 뛰어들고 있으나 투자자나 기업의 가치 향상을 위한 포탈 서비스기업의 가치에 대한 평가는 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 포탈 서비스의 특징과 영역을 정의하고 주요 성공요인을 도출함으로서 포탈 서비스 기업의 가치를 평가하는 기준, 그리고 기존의 재무 지표, 산업/시장의 성장 등 기존의 기업 평가 지표를 도출된 가치 평가 기준을 통하여 미래의 기업 가치까지 평가함으로서 포탈 서비스 기업의 가치를 평가할 수 있는 모델을 제시하였다.

• 기술혁신연구
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• 제21권1호
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• pp.229-252
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• 2013

본 연구의 목적은 연구개발(R&D) 프로젝트의 성과를 재무적 가치로 측정하기 위한 모델을 제안하는 것이다. 이를 위해 선행 연구를 통해 연구개발 프로젝트 성과를 측정할 수 있는 지표를 추출하고, 그 측정 방법을 제시하였다. R&D 성과를 재무적 가치로 환산하려는 일부 시도가 있었으나 전문가 평가, 예상 매출액, 미래시장 점유율, 할인율, 순현재가치, 실물옵션 접근법 등 주관적 의견과 과도한 예측으로 측정결과에 대한 의문이 제기되었다. 이러한 문제점을 보완하고 다양한 각도에서 재무적 가치로 평가가 가능한 모델을 제안하고자 한다. 개발된 모델을 국내 IT 기업의 실제 사례를 통하여 검증을 실시하여 신뢰성을 높였기 때문에 추후 기업의 R&D 프로젝트에 대한 경제적 평가에 새로운 전기를 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권1호
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• pp.13-21
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• 2021

본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.