몬테카를로 최소자승법을 이용한 확률론적 기술가치평가 모형 연구

기술거래 시장의 활성화에 대한 연구개발서비스 분야 종사자들의 관심이 높아지고 있으며, 특히 공공 및 민간 분야의 휴면 기술(특허)에 대한 이전 거래를 통해 불필요한 특허유지 비용을 줄이고 부가적인 기술료 창출 효과를 거둘 수 있다. 본 연구에서는 현재까지 기술이전(거래), 현물출자, 기술금융(융자, 담보대출) 등 다양한 목적으로 실무에서 활용되어 온 기술가치평가 모형의 한계점을 고민해 보고, 이에 대한 개선방안으로서 몬테카를로 최소자승법 기반의 확률론적 가치평가 모형을 제시한다. 기존의 가치평가 모형은 평가산출을 위한 입력변수의 확정적 값들에 기반하여 가치액이 산출되었으나, 대표적 기법인 현금흐름 할인법이나 로열티공제법의 경우 미래의 수익예상기간, 예상매출액 등에서는 불확실성(uncertainty)가 내재되어 있다. 따라서 특정 분포(distribution)에 대한 확률론적 가능성을 가정하고 이에 대한 수학적 최적화 논리로부터 몬테카를로 최소자승 관게에 의한 변수결정 및 가치평가액 산정을 할 수 있는 평가모듈을 개발한다. 향후 연구에서는 기 평가된 사례결과를 딥러닝(deep learning) 방식으로 학습하여, 발생가능성 높은 각 변수값의 범위들을 산출하고 이로부터 기술가치 범위를 추론하는 시스템을 개발하는 것도 가능할 것으로 기대된다.