This study secured comparable sales transaction information of technology transfer corresponding to an active market conditions and proposes a method to assess the similarity of technologies with regard to comparability of technology transfer based on these cases information. In order to analyze the association and similarity between target technology and sales transactions, it proposes the significant factors affecting royalty decision and the cosine coefficient method by industry categories. It also proposes the method to adjust royalty, which means that this method unlike the conventional method provides clear standards to valuators in order to revise royalty. Therefore, it offers a solution to the difficulties of applying the market approach for a lot of valuators that have wanted to apply it and objective method to enhance the reliability of the value of intangible asset evaluated by the market approach.
The Covid-19 pandemic has caused unprecedented disruptions across industries worldwide. This paper aims to analyze the economic impact of the pandemic on the sales performance of basic commercial areas in Seoul, Korea. Using a regression analysis with credit card transaction data, the study underscores the critical nature of determining the reference point for comparison. Firstly, in comparison to the revenue in the same quarter before the onset of the pandemic, a significant decrease in revenue was observed across most categories during the pandemic periods. Secondly, when compared to the counterfactual revenue in the same period, extrapolated by an exponential smoothing forecasting, the overall revenue decrease during the periods was less pronounced, except in a few categories. Interestingly, certain categories appeared to witness marginal increases in sales after the pandemic. The paper discusses some policy implications of these findings.
Through the this paper, a conclusion could be derived from CISG PICC MISC made by UNIDROIT, UNCITRAL, ICC of representative system making out a draft for uniform law, convention, trade usages. (1) In short, like most int'l sales rules applicable to commercial contracts, these rules play a supporting role, supplying answers to problems arising from transaction between the parties. (2) Though every one has in its own way a special feature, use of MISC made on the basis of actual facts which the parties are faced with their daily transactions, CISG and Incoterms being now in force, is desirable. (3) In case of use of MISC similar to a system of Incoterms, as PICC, it is necessary for MISC to set forth definitions about important terminology which is possible to give concerned parties confusion. (4) In a sense, PICC has a character complementing problems which CISG can not solve, therefore, if int'l agreement is given, it is desirable to adopt revised PICC adding specials conditions (A) of MISC as appendix of PICC such as Llouyd's Form in an appendix to MIA, as int'l convention.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권6호
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pp.1009-1014
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2009
인터넷은 우리나라뿐만 아니라 세계 도처에서 인간의 일상생활과 전통적인 상거래의 패러다임을 변화시켰으며, 새로운 비즈니스 모델을 구축할 수 있는 무한한 기회를 제공하였다. 이로 인하여 최근에는 상거래 수단으로서 인터넷 쇼핑몰이 등장하였다. 인터넷 쇼핑몰이 경쟁력을 갖기 위해서는 효과적인 고객만족서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해 고객들에게 적절한 마케팅 프로모션을 실시하기 위해서는 시간의 변화에 따른 고객들의 구매행위 패턴을 예측할 수 있는 동적인 분석 방법이 필요하다. 본 논문에서는 통계적 추정 방법 중의 하나인 축차분석법을 이용하여 유사한 품목들 간의 매출액을 비교함으로써 고객들의 구매행위 패턴을 예측을 통해 매출 향상을 도모하는 방안에 대해 연구하고자 한다.
최근 지식기반경제 구조로의 전환과 함께, 기술이전, 기술사업화와 같은 연구개발 성과의 생산적 활용을 위한 거래가 급격히 늘어남에 따라 특허가치평가의 중요성이 점점 확대되고 있다. 그럼에도 불구하고 국내에서는 거래사례 수집의 어려움으로 실제 사례분석을 통한 결정요인 분석연구는 활발하지 못한 실정이다. 전문가조사법, 비교평가법 등 정성적인 평가기법의 주관적인 결과에 대한 객관성 확보를 위해, 본 연구에서는 평점법에서 적용될 수 있는 정량적인 특허가치 결정요인을 제시하고자 15개의 국내외 특허가치평가 모형을 분석하였다. 이를 통해 공통적으로 중요하다고 판단되는 6개 기술가치 결정요인을 도출하였고, 선행연구를 통해 각각의 결정요인의 대리변수로 활용 가능한 특허정보를 매칭하였다. 또한, 제시된 연구모형이 통계적으로 유의미한 영향을 미치는지 검증하기 위해 공공 및 민간기술거래기관에서 수집된 총 517건의 특허거래사례를 다중 회귀분석을 통해 특허가치를 결정하는 유의미한 특허요인들을 도출하였다. 그 결과 전체산업에서는 특허연계성(인용문헌수) 및 해당 특허기술의 상용화단계 정보들이 기술거래금액에 유의한 영향을 미친다고 분석되었다. 본 연구는 실제 거래사례를 바탕으로 하여 유의미한 특허가치 결정요인을 제시하였다는 데에 그 의의가 있으며, 향후 지속적인 거래사례 수집 및 모니터링을 통해 산업별 연구 결과가 체계적으로 검증된다면, 특허출원 전략 수립 및 연구사업(대표 특허보유) 성과 평가 시 활용할 수 있는 산업별 맞춤 평가모형을 제안할 수 있을 것이다.
신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 신차의 경쟁만을 모형화한다면 가격이나 기타 프로모션 탄력성의 추정이 왜곡될 수 있다. 그러나 자동차 시장을 연구대상으로 한 선행연구의 대부분이 신차 시장의 경쟁에만 관심을 기울였던 바, 합리적인 가격결정이나 프로모션 기획에 도움을 주기에 미흡한 점이 있었다. 본 연구는 신차의 가격결정 및 프로모션 기획이 향후 중고차 시장을 통해 리바운드되어 신차 매출에 다시 영향을 미친다는 점을 반영하여 모형을 설정하였다. 즉, 서로 다른 신차간의 (혹은 서로 다른 중고차간의) 교차탄력성보다, 동일 모델의 신차와 중고차간의 교차탄력성이 높다는 가정하에 모형을 설정하였다. 방법론적으로는 네스티드 로짓(Nested Logit) 모형을 설정하여 소비자의 자동차 선택은 단계적으로 이루어진다고 가정하였다. 즉, 1단계에서 자동차 모델을 선택하고, 모델이 정해지면 2단계에서 신차와 중고차 중 선택하는 구조를 가정하였다 실증분석은 미국 전역에서 2009년 1월부터 2009년 6월까지 판매된 모든 컴팩트 카 모델 중에서 시장점유율 상위 9개 모델의 신차와 중고차를 대상으로 하였다. 실증분석을 통하여 비교 대상 모형보다 제안된 모형이 모형 적합도 측면에서 우월하고 예측타당성도 높다는 것을 보여주었다. 제안된 모형으로 부터 추정된 모수를 사용하여 몇 가지 시나리오를 상정하여 시뮬레이션을 실시한 결과, 신차(중고차)가 점유율을 높이고자 리베이트를 실시할 경우 중고차(신차)는 현재의 시장점유율을 유지하기 위해 대응 가격할인을 실시하게 되는데 할인 폭은 반대의 경우에 비해 높다는(낮다는)점을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 시사하는 바는 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)모형을 적용할 경우 동일모델의 신차와 중고차간의 교차 탄력성을 과소평가하게 되어 현상유지를 위한 가격할인을 실시할 경우 적정한 수준이하로 하게 된다는 것이다.
Recent interests in data mining result from the expansion of the amount of business data and the growing business needs for extracting valuable knowledge from the data and then utilizing it for decision making process. In particular, recent advances in association rule mining techniques enable us to acquire knowledge concerning sales patterns among individual items from the voluminous transactional data. Certainly, one of the major purposes of association rule mining is to utilize acquired knowledge in providing marketing strategies such as cross-selling, sales promotion, and shelf-space allocation. In spite of the potential applicability of association rule mining, unfortunately, it is not often the case that the marketing mix acquired from data mining leads to the realized profit. The main difficulty of mining-based profit realization can be found in the fact that tremendous numbers of patterns are discovered by the association rule mining. Due to the many patterns, data mining experts should perform additional mining of the results of initial mining in order to extract only actionable and profitable knowledge, which exhausts much time and costs. In the literature, a number of interestingness measures have been devised for estimating discovered patterns. Most of the measures can be directly calculated from what is known as a contingency table, which summarizes the sales frequencies of exclusive items or itemsets. A contingency table can provide brief insights into the relationship between two or more itemsets of concern. However, it is important to note that some useful information concerning sales transactions may be lost when a contingency table is constructed. For instance, information regarding the size of each market basket(i.e., the number of items in each transaction) cannot be described in a contingency table. It is natural that a larger basket has a tendency to consist of more sales patterns. Therefore, if two itemsets are sold together in a very large basket, it can be expected that the basket contains two or more patterns and that the two itemsets belong to mutually different patterns. Therefore, we should classify frequent itemset into two categories, inter-pattern co-occurrence and intra-pattern co-occurrence, and investigate the effect of the market basket size on the two categories. This notion implies that any interestingness measures for association rules should consider not only the total frequency of target itemsets but also the size of each basket. There have been many attempts on analyzing various interestingness measures in the literature. Most of them have conducted qualitative comparison among various measures. The studies proposed desirable properties of interestingness measures and then surveyed how many properties are obeyed by each measure. However, relatively few attentions have been made on evaluating how well the patterns discovered by each measure are regarded to be valuable in the real world. In this paper, attempts are made to propose two notions regarding association rule measures. First, a quantitative criterion for estimating accuracy of association rule measures is presented. According to this criterion, a measure can be considered to be accurate if it assigns high scores to meaningful patterns that actually exist and low scores to arbitrary patterns that co-occur by coincidence. Next, complementary measures are presented to improve the accuracy of traditional association rule measures. By adopting the factor of market basket size, the devised measures attempt to discriminate the co-occurrence of itemsets in a small basket from another co-occurrence in a large basket. Intensive computer simulations under various workloads were performed in order to analyze the accuracy of various interestingness measures including traditional measures and the proposed measures.
현대에 있어 동질적인 품질과 편익을 제공하는 제품을 가지고 다수의 기업들이 시장점유율 증대와 고객확보를 위하여 치열한 경쟁을 벌이고 있는 가운데 가격할인은 기업이 즐겨 사용하는 촉진수단이다. 가격할인은 단기적 매출향상, 소비자의 브랜드전환, 신제품의 시장침투 등의 목적을 달성하기 위하여 사용된다. 실제로 과거의 실증연구에 의하면 다양한 형태의 가격할인이 판매증대에 효과적이며 가격할인은 소비자의 지각가치를 증가시킨다고 하였다. 하지만 할인된 가격은 제품의 품질을 의심하게 하거나 낮게 평가하는 부정적인 효과가 있다는 사실이 밝혀졌으며, 모든 제품카테고리와 모든 구매상황에 대하여 가격할인이 소비자의 지각가치를 향상시킨다고 볼 수 없다. 이에 따라 본 연구에서는 브랜드애호도의 차이가 있는 제품을 대상으로 가격할인율에 따라 소비자의 지각가치에 어떠한 영향을 미치는지를 연구함으로서 브랜드애호도의 조절효과를 분석하였다. 브랜드애호도가 강한 제품에 대한 지각획득가치와 지각거래가치는 가격할인율이 낮을 때 보다 큰 경우에 증가할 것으로 예측하였으나 분석결과 유의적인 차이가 없는 것으로 나타났는데, 이것은 브랜드애호도가 강한 경우에는 가격할인에 의한 지각희생의 감소량이 크지 않았고 브랜드 자체에 대한 신뢰도와 속성에 대한 만족도가 높기 때문에 가격인하가 브랜드선택에 큰 영향을 미치지 않았다는 것을 의미한다고 할 수 있다. 반면 브랜드애호도가 약한 제품에 대한 지각획득가치와 지각거래가치는 가격할인율이 낮을 때 보다 큰 경우에 감소한 것으로 나타났다. 이는 브랜드애호도가 약한 경우에는 제품으로부터 획득하게 되는 편익에 대한 만족도와 신뢰도가 낮은데 이러한 특성을 고려해보면 가격할인이 클 때에 제품의 품질과 편익을 더욱 평가절하하거나 심리적으로 지각희생의 크기가 증가됨에 따라 지각가치가 감소되었음을 의미한다고 할 수 있다.
산업재 거래관계에서 구매자와 공급업체간의 장기 거래관계의 형성은 전형적인 현상이며 그동안 많은 연구들이 이러한 장기관계의 결정 요인과 그로 인한 결과에 관해 다양한 연구들을 수행해 왔다고 할 수 있다. 특히 금속산업은 산업재의 대표적인 산업 분야로 미국 금속산업 시장의 경우 기업당 평균 매출이 최소 10억 달러가 넘는 중요한 시장이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이러한 중요한 의미를 갖는 미국 금속산업 시장에서 구매기업과 공급기업간의 거래관계를 형성하는 대표적인 요인으로 구조적 결합이라는 개념을 정립하고 이러한 구조적 결합을 결정하는 네가지 주요 변수(기술, 대체안 비교수준, 거래특유자산, 거래 중요성)들을 찾아내 이를 연구모형화하고 각각의 변수에 대한 연구가설을 다음과 같이 설정하였다. H1: 기술수준은 구조적 결합에 정의 영향을 미칠 것이다. H2: 대체안 비교수준은 구조적 결합에 정의 영향을 미칠 것이다. H3: 거래특유자산은 구조적 결합에 정의 영향을 미칠 것이다. H4: 거래의 중요성은 구조적 결합에 정의 영향을 미칠 것이다. H5: 구조적 결합은 몰입의 수준에 정의 영향을 미칠 것이다. 연구 가설의 검증을 위해 미국 금속산업에서 400개 기업을 선정해 설문조사를 실시 하였고 총 139개의 설문지를 회수하여 최종 분석에 사용하였다. 연구 가설과 연구 모형의 검증을 위해 구조방정식 모형과 LISREL을 사용하였고 최종 분석 결과 모든 가설이 체택되었다. 마지막으로 본 연구결과를 통한 마케팅전략적 시사점과 연구가 갖는 한계점에 대하여도 결론 부분에서 토론하였다.
2011년 이후 농식품 산업에서 연구개발 기술 자산들에 대한 평가를 수행할 때 주도적으로 활용되고 있는 방법이 현금흐름할인(DCF) 방법이었으며, 최근에 종자기술 등과 같은 기술자산의 경우에는 기술료 사례 정보를 기반으로 하는 기술평가를 병행하여 수행해 오고 있다. 지금까지 알려진 현금흐름할인 방법은 추정되어야 할 입력변수가 많아 기술평가 시에 정교한 추정이 요구되고 있다. 또한 기술료 사례 정보를 근거로 하는 거래사례비교 방법이나 업종별 산업표준(industry norm)을 적용할 때에도 평가대상 기술자산과 보다 근사한 거래사례가 적용되어야 하는 것은 농식품 산업분야에서도 동일하게 고려되어야 하는 문제이다. 농식품 산업에서 기술평가 시 활용되고 있는 주요입력변수는 경제적 수명주기, 농식품업종 관련 재무적 정보, 할인율, 기술기여율 등이며, 해당 평가기관에서는 기반 정보구축과 자료 최신화를 주기적으로 수행해오고 있다. 본 연구에서는 농식품 산업에서의 기존의 기술평가 시 평가결과에 가장 중요한 영향 미치는 주요변수를 탐색하고, 기술평가 입력 정보의 최신화를 통해 도출된 참조 지원정보를 활용하여 기존의 대표 평가사례들의 평가결과가 어떤 변화가 발생하였는지를 분석하였다. 또한 입력자료 최신화가 기술평가 결과에 미치는 단편적 정보제공을 보완하기 위한 방안을 제시하면서 기존평가 결과와 자료 현행화 이후의 기술평가 결과를 비교 분석하였다. 이러한 분석을 수행하기 위해서 과거 농식품 산업에서 수행되었던 기술평가 사례를 선별하고 이를 바탕으로 입력변수들에 대한 민감도 분석 방법과 주요 핵심변수를 활용한 시뮬레이션 분석방법을 적용하였다. 본 연구결과는 농식품 분야에서 기술평가 시에 활용되고 있는 입력변수들에 대한 자료 최신화 필요성과 핵심입력변수 기반 구축에 대한 중요한 정책적 시사점, 그리고 기술가치평가 결과에 대한 보다 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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