본 연구는 최근의 제도개선으로 그 중요성이 증대되고 있는 상대가치계산 방식의 대안으로서 주가수익가치평가방식(Price-Earnings Valuation:이하 'P/E방식'이라 한다)을 우리 나라 시장에 적용하고 그 정확성을 검증한다. P/E방식에 따른 기업의 주가는 당해 기업의 주당수익과 유사기업으로부터 산출된 적정 주가수익비율(P/E 배수)을 곱함으로서 결정된다. 1988년에 우리 나라 시장에 상장된 기업을 대상으로 P/E방식을 사용한 연구결과는 두가지측면에서 중요한 시사점을 제공하고 있다. 첫째, 유사기업 선정시 현행 표준산업분류표보다는 주당수익 혹은 주당경상이익을 선정기준으로 사용했을 때 예측오차가 훨씬 줄어들고 있음을 보여주고 있다. 둘째, 비교기준가격산정시점이 상장시점에 근접할수록 예측오차는 더 적음을 보여주고 있다. 특히 P/E방식을 사용할 때 유사기업선정기준에 대한 본 연구의 결과는 금융선진국을 중심으로 한 선행연구결과와 일치하지 않고 있으며[Alford(1992), Kahle and Walkling(1996)], 우리 나라 공모주의 가격산정 및 기존 상장주식의 향후 비교가치 평가시에 반드시 고려될 필요가 있다고 본다.
지금까지 이러닝 콘텐츠 개발의 대가 기준은 실제 이러닝 산업의 특성을 반영하지 않은 채 기존의 유사한 산업의 산정표나 가이드라인에 따라 산정되어 왔다. IT와 교육이 융합된 이러닝 산업에서 콘텐츠 개발 대가 기준의 부재는 이러닝 산업을 이끌어 가는 기업들에게 큰 애로사항으로 인식되어 왔다. 이러닝 산업의 특성을 반영하지 못한 개발 대가의 산정은 콘텐츠의 품질에 큰 영향을 끼치고 있으며, 이는 이러닝 산업의 성장과 발전을 저해하는 요인이다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 이러닝 산업의 특성을 고려한 이러닝 콘텐츠 개발에 적합한 대가 기준을 제시하였다. 본문에서는 이러닝 산업의 콘텐츠 개발 대가 기준 책정에 대한 문제점과 그 특성을 분석하고, 기존의 대가 기준 산정 방식을 응용하여 이러닝 산업을 위한 콘텐츠 개발 대가 기준을 분류하고 정의하였다. 발주기관의 설문조사를 통해 이러닝 산업의 특성을 반영한 개발 대가 기준의 산정과 콘텐츠 개발 대가 기준 산정에 필요한 연구 방법론을 제시하여 이러닝 산업의 발전과 콘텐츠의 품질 향상에 기여할 수 있는 정책을 마련하고, 실질적으로 반영하여 사용함으로써 이러닝 산업이 보다 발전할 수 있을 것으로 기대한다.
'채석(quarrying)'산업은 노천광산에서 광물을 캐내는 작업을 모두 포함하는 광범위한 산업을 의미한다. 1900년대에 들어오면서 채석작업에 홈연소기(channel burner)을 이용한 불꽃절개법(flame cutting)이 이용하여 근로자의 먼지 노출이 많이 감소하였다. 채석작업으로 인한 주 된 건강문제는 먼지, 소음, 진동 노출이며, 노천작업장으로 작업환경이 개방되어 있어 환경측정 및 관리가 불가능하므로 개별근로자의 먼지와 소음 노출 측정 및 예방이 중요하다. 본 연구는 미국의 일개 채석회사의 근로자 건강관리사업을 평가하였다. 연구자료는 저자가 현장 방문을 통하여 구한 자료와 연구대상 회사의 안전관리자의 의견 및 미국 산업안전보건국 전산자료를 이용하였다. 채석사업장에서 이루어지는 작업은 크게 채석작업과 실내에서 이루어지는 가공작업 및 운반과 보관이며, 미국 산업안전보건국(OSHA)의 표준산업분류(SIC)에서 1411(채석업)과 3281(채석가공업)에 해당한다<표 1>. 연구 대상 사업장에서 이루어지는 산업보건프로그램은 먼지 노출 예방을 위해 석재 채취시 물분사법(water jet quarrying)과 국소환기법을 사용하고 소음 노출 예방을 위해 귀마개를 사용하며 사고 예방을 위하여 안전모와 철모, 보안경, 안전조끼, 보호장갑, 안전끈(harness)을 착용하였다. 평가 결과로 나온 연구 대상 사업장에서 적용하여야 할 산업보건 프로그램은 첫째, 먼지 노출로 인한 건강문제를 예방하기 위하여 근로자 개별 노출 측정을 하고, 둘째 실내가공작업장의 근로자를 대상으로 한 먼지와 소음 노출 측정 및 환경측정이 필요하며, 셋째 안전관리를 위해 채석장에 안전표지판을 설치하여야 하며, 실내가공 작업장의 자동이동시스템을 작업별로 채색하여 식별을 용이하게 하여야 하겠다. 또한 이 연구 결과를 영세사업장의 산업간호프로그램인 'Clean 3D'사업에서 적용하여 우리나라 채석사업장 근로자 건강관리를 발전시켜야 하겠다.
본 논문에서는 산업연관표와 한국표준산업분류를 비교하여 4차 산업혁명 관련 산업을 제조업, 정보통신서비스, 금융 및 보험서비스 그리고 과학기술서비스 4부문으로 재분류하였다. 그리고 수요유도형 모형을 이용해 4부문 산업을 외생화하여 경제적 파급효과를 분석하였다. 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과에 대한 분석결과, 제조업, 정보통신서비스 그리고 과학기술서비스 부문에서는 도소매 및 상품중개서비스가 큰 것으로 계측되었고, 금융 및 보험서비스 부문에서는 금융 및 보험서비스가 큰 것으로 분석되었다. 수입유발효과는 4차 산업 모든 부문에서 광산품이 가장 큰 것으로 분석되었다. 전후방연쇄효과 분석결과, 제조업과 정보통신서비스 부문은 경기변동에 민감한 중간수요적 원시사업형이고, 금융 및 보험서비스와 과학기술서비스 부문은 최종수요적 원시사업형임을 확인하였다.
본 연구는 우리나라 주소정보산업의 범위 및 통계를 구축하여 그 규모를 추정 및 전망하는 한편, 이를 기반으로 하여 산업연관분석을 통해 경제적 파급효과를 제시한다. 여기서 주소정보산업이 갖는 특징이나 부문별 구조를 고려하여 주소정보산업의 범위이나 세부 부문을 획정한다. 이를 통해 한국표준산업분류와 한국은행 산업분류와 연계된 주소산업의 부문별 통계를 구축하고, 잠재적 시장까지 고려한 부문별 산업규모를 추정한다. 또한 추정된 주소정보산업의 부문별 규모를 제시하고, 동 산업의 경제적 효과는 어느 정도인지에 대해서도 분석한다. 주소정보산업의 경제적 효과를 살펴보기 위해 산업연관표에서 주소정보산업을 외생화된 부문으로 설정하여 산업연관분석을 실시한다. 분석결과, 주소정보산업의 경우 전체 규모가 '21년 4,061억 원에서 '30년 3조 6,543억 원 규모로 성장할 것으로 추정된다. 생산 유발효과는 7,809억 원, 부가가치 유발효과는 4,058억 원, 고용 및 취업 유발효과는 각각 3,423명, 3,765명으로 분석된다. 주소정보산업의 경제적 효과는 부문별로 상이한데, 고부가가치 제조업이나 유통 및 서비스업에서의 각종 유발효과 등이 큰 편이었기에 관련 부문과의 융.복합 연계가 중요하다는 점을 시사한다. 또한, 산업 간 연쇄효과 분석에서 알 수 있듯이, 주소정보산업은 경기에 민감한 것으로 분석되어 향후 경기 변동에 따른 부작용을 최소화하는 노력이 필요하다.
고석하 등(2002)은 인터넷 소매상이 상품 품목의 명목 가격과 배송료를 이용해서 고객의 일회 총 구매 비용을 조절한다는 것을 밝혔다. 고석하 등(2002)은 같은 내용의 상품 조합을 인터넷 시장에서 구매하기 위한 비용과 전통 시장에서 구매하기 위한 비용을 비교하였다. 분석 결과, 그 교호작용과 함께, 상품 종류와 일회 구매액/가격의 크기의 두 요소가 인터넷 시장의 전통 시장에 대한 총 구매비용 할인율의 변동의 약 60%내지 80%를 설명할 수 있다는 것을 보여주었다. 한편, 구매액/가격은 인터넷 시장에서의 해당 산포도(전통 시장의 그것에 대비한)에는 거의 영향을 미치지 못하며, 상품의 종류도 산포도에는 할인율에서와 같이 큰 영향을 미치지 않았다. 인터넷 시장의 가격이나 구매비용 산포도는 상품 특성이나 구매액 크기 이외의 다른 요인에 의해서 주로 영향을 받는 것으로 나타났다. 따라서, 본 논문에서는 가격 요인 이외의 경제적 경쟁요인에 관한 실증연구로서, 2002년 6월 17일부터 20일까지, 소프트웨어, PC와 주변기기, 휴대폰, 가전제품, CD, 화장품, 그리고 책의 7가지 산업 전문 쇼핑몰과 종합 쇼핑몰을 대상으로, 인터넷 시장에서 수행되고 있는 경제적인 비 가격 경쟁요인에 관한 실증 조사를 실시하였다. 조사 결과, 인터넷 시장에서 수행되고 있는 경제적인 비 가격 경쟁요인은 매우 다양하며, 상품별로도 다른 특성을 보이고 있는 것으로 밝혀졌다. 인터넷 소매상의 경제적인 비 가격 경쟁요인은 크게 배송료 면제와 배송료 외 인센티브 제도로 구분된다 본 논문에서는 경제적인 비 가격 경쟁요인의 모든 경우의 수를 고려할 수 있도록, 코드표를 작성하여 정리하고 분석하였다.전체 분석정보의 공유가 필수적으로 발생하게 됨으로, 유전체 정보와 임상정보의 통합은 미래 의료환경에 필수기능이 될 것이다. 3) 각 생명공학 연구소에서 사용하는 첨단 분석 장비와 생명공학 정보시스템의 자동 연계가 필요하다. 현재 국내에는 전국적인 초고속정보망이 가동되어 웹을 기반으로 하는 생명정보의 공유는 기술적으로 문제가 될 수 없으나 임상정보의 유전체연구에 그리고 유전체연구정보의 임상활용은 다양한 문제를 내포하고 있다. 이에 영상을 포함한 환자정보의 유전체연구센터와 병원정보시스템과의 효율적인 연계통합 운영을 위해 국내에서는 초기 도입단계에 있는 국제적인 보건의료정보의 표준인 Health Level 7 (textural information 공유), DICOM (image 및 wave 공유), 관련 ISO표준, WHO의 ICD9/10 (질병분류), LOINC (검사 및 관련용어), SNOMED International (의학용어) 등을 활용하여야 한다.matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding services and interacting protein
세계는 신형 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 수 많은 인명 피해와 경제적 손실을 기록하고 있는 상황이다. 우리나라 정부는 연구개발(Research & Development)을 통해 국가 감염병 위기를 극복하려는 전략을 수립하고 실행하기 위한 투자방향을 수립하였다. 기존 기술분류나 과학기술 표준분류에 따른 통계를 활용하면 특정 R&D 분야의 특이점 및 변화를 발견하기 어렵다는 한계가 존재해왔다. 최근 우리나라 감염병 연구개발 과제를 대상으로 수요자의 목적에 맞게 분류체계를 수립하고 연구비 비교 분석을 통해 투자가 요구되는 연구 분야를 제시하는 연구들이 진행되었다. 하지만 현재 국가 보건 안보와 신성장 산업육성이라는 목표를 달성하기 위한 실행방안으로 요구되고 있는 전염병 연구분야의 국가간 협력전략 수립에 필요한 정보를 체계적으로 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 국가 공동 연구개발 전략 수립을 위한 분류체계와 분류모델기반의 정보서비스에 대한 연구가 요구되고 있다. 우선 감염병관련 NTIS 과제데이터를 기반으로 정성분석을 통해 7개의 분류체계를 도출하였다. 스코퍼스(Scopus) 데이터와 양방향 RNN모델을 사용하여, 분류체계 모델을 학습시켰다. 최종적인 모델의 분류 성능은 90%이상의 높은 정확도와 강건성을 확보하였다. 실증연구를 위해 주요 국가의 코로나바이러스 연구개발 과제를 대상으로 전염병 분류체계를 적용하였다. 주요 국가의 감염병(코로나바이러스) 연구개발 과제를 분류체계별로 분석한 결과, 세계적으로 유행하는 바이러스의 예상치 못한 창궐이 확산되는 속도에 비해 백신과 치료제 개발이 제대로 이뤄지지 않는 원인의 배경을 간접적으로 확인할 수 있었다. 국가별 비교분석을 통해 미국과 일본은 상대적으로 모든 영역에 골고루 연구개발 투자를 하고 있는 것으로 나타난 반면, 유럽은 상대적으로 특정 연구분야에 많은 투자를 하는 집중화 전략을 취하는 것으로 나타났다. 동시에 주요 국가의 코로나 바이러스 주요 연구조직에 대한 정보를 분류체계별로 제공하여 국제 공동R&D 전략의 기초정보를 제공하였다. 본 연구 결과를 통해 세 가지 정책적 의미를 도출할 수 있다. 첫째, 데이터기반 과학기술정책 관점에서 수요자 관심분야에 대한 국가 R&D사업의 정보를 글로벌 기준으로 문서를 분류하는 방안을 제시하였다. 둘째, 감염병관련 국가 R&D사업 영역에 대한 정보분석 서비스 기획의 기반을 마련하였다. 마지막으로 국가 감염병 R&D 분류체계 수립을 통해 분류 체계의 궁극적 목표인 산업, 기업, 정책 정보를 제공할 수 있는 기반을 마련한 것이다.
2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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