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.
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.
본 연구에서는 선행연구를 통해 얻어진 노화지연 기술의 적용성 확대를 위해 토종 유색미를 활용한 굳지 않는 떡을 개발하여 소재의 응용범위를 확대하고 기술의 가치를 제고하고자 하였다. 개량종에 비해 연구가 전무한 토종 유색미의 가공적성 검토의 기초 연구로서 적미, 녹미의 일반성분 및 색소를 포함한 이화학 특성을 분석하고 항산화 활성을 측정하였다. 그 결과, 적미와 녹미에는 안토시아닌과 클로로필이 함유되어 있음이 밝혀졌으며 탄닌계 색소를 포함한 수용성 페놀화합물이 함유되어 있어 항산화 효능을 갖는 것으로 추론되었다. 또한, 선행연구를 통해 얻어진 노화지연 기술을 적용하여 유색미를 이용한 굳지 않는 떡을 제조한 결과 기술이 적용되는 최적의 혼합비율은 15%였다. 실온에서 3일간 저장하며 경도의 변화를 측정한 결과 제조당일에 가까운 경도를 나타냄을 알 수 있었으며 제조 직후 1일은 약간 경도가 증가하는 경향을 보이나 이는 가래떡 제조 직후의 말랑말랑한 물성의 범위에 속하는 수치에 해당된다고 할 수 있다. 제조 직후의 식감이 유지되는 예상 메카니즘으로는 적당한 품온에서의 전분첨가가 기계적 충격과정을 통해 교차결합을 형성하여 떡 내부의 수분을 유지 하고 있는 것으로 추론된다. 본 연구를 통해 기계적 충격을 바탕으로 하는 노화지연기술 접목이 가능한 유색미의 혼합비율이 도출되었으며 이를 통해 한반도 토종 유색미가 항산화 활성을 갖는 건강지향형 소재로서 굳지 않는 떡의 제조에 활용될 수 있는 가능성이 제시되었다.
최근, 웹을 이용한 기록정보의 유통과 이용이 증가하고, 정보적 활용 가치가 제고되어 웹사이트를 이용한 기록정보서비스가 기록관의 중요업무로 부각되고 있다. 웹을 이용한 기록정보서 비스의 핵심은 이용자가 원하는 기록정보의 검색을 용이하게 하는데 있다. 검색을 용이하게 하기 위해서는 검색시스템의 기본 메커니즘인 이용자질의와 기록정보표현의 매칭의 정확성이 요구된다. 이를 위해 기록정보 관리자들은 다양한 정보표현 도구를 이용하고 있지만, 이용자들은 여전히 정보검색 과정에서 어려움을 겪고 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에는 기록물의 기술정보 메타데이타를 중심으로 정보자원을 구조화하여 이용자 질의의 접근점을 확장하고, 의미있는 매칭을 통해 지식자원화된 검색결과값을 제공하기 위해 토픽맵 기반의 기록정보 검색시스템을 구축하고자 한다. 구축대상은 웹사이트를 이용하는 불특정 이용자이며, 구축범위는 국가기록포탈의 기록자원 중 대통령 기록물로 선정하였다. 구축단계는 다음과 같다. 1)기록물의 기술정보 메타데이타를 중심으로 토픽맵 기반의 기록정보서비스를 위한 온톨로지 모델을 설계한다. 2)설계한 온톨로지 모델을 바탕으로 국가기록포탈에서 추출한 정보자원목록을 에디터를 이용해 토픽맵으로 반입하여 검색시스템으로 구현한다. 3)구축된 검색시스템의 사용자 인터페이스에서 테스트질의를 통해 토픽맵기반 검색시스템의 특징을 확인하고 그 의미를 평가한다. 최종적으로, 의미적 추론에 의한 연관 네비게이션검색을 확인하고, 분산된 기록정보자원 간의 연계된 결과값을 통해 지식자원화의 가능성도 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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