• 기술혁신학회지
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• 제5권1호
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• pp.72-89
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• 2002

This paper is based on a belief that, it is the simplest and best way measuring intangibles and knowledge assets on a monetary base, although there are many efforts to measure it. We analysis and compare with accounting, appraisal and valuation standards on Korean, USA and global level each. We conclude that valuation is appropriate for intangibles and knowledge assets, but we should check the standards of valuation on a social base in Korea.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.454-464
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• 2018

OECD 분석에 의하면 현재 무형자본이 가장 잘 발달되어 있는 곳은 선진국이다. 무형자본이 경제성장에 긍정적인 영향을 준다는 사실은 이미 많은 연구를 통해 증명되었다. 하지만 같은 무형자본이라 하여도 종류에 따라 경제성장에 미치는 기여도가 다를 수 있다. 본 연구는 이러한 점에 착안하여 무형자본의 특성을 세 가지로 분류하고 차이점을 분석하여 이로부터 시사점을 찾고자 하였다. 무형자본의 종류는 전산화된 정보, 지적재산, 그리고 사업적 역량으로 크게 세 가지로 나누어지는데 본 논문에서는 이 분류를 암묵성의 정도, 생산 및 전파의 속도, 그리고 부가가치의 정도에 따라 새로이 살펴보았다. 본 논문은 Polanyi의 암묵성 정도에 따른 지식 분류, Nonaka-Takeuchi 모델, 그리고 스마일 커브를 이용하여 무형자본의 특성과 차이점을 분석하고, 이를 통해 무형자본 자체에 투자를 늘리는 것도 중요하지만 무형자본 중에서도 가장 암묵적인 특성을 가진 무형자본에 투자하는 것이 경제성장에 더욱 큰 영향을 준다는 점을 도출하였다.

• 기술혁신연구
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• 제15권2호
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• pp.177-209
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• 2007

This work firstly aims to analyse the balance between tangibles and intangibles as well as among human capital, structural capital and relational capital of evaluation indicators for the research institutes in science and technology sector conducted in 2006, by adopting intellectual capital model. The research question of this work comes from that while the R&D activity can produce both tangibles and intangibles, there have no been methodologies to relevantly measure and rationally judge these, in particular, intangible performance. The result shows that the institute evaluation system in 2006 had given more weight on tangibles and structural capital than intangibles and other intellectual capitals such as human capital and relational capital, in comparison to the past evaluation system, even though, in principle, the current evaluation system has to deal with the intangible research performances as well as tangible ones in economic, social and cultural perspective. Finally, based on these analysis, I will try to suggest some policy directions for overcoming the deficits of indicators in institute evaluation system.

• 재무관리연구
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• 제20권1호
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• pp.1-27
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• 2003

본 연구의 목적은 신규공개기업의 공모가격 결정 시 이미 자본화된 무형자산과 자본화되지는 않았으나 미래 초과수익의 창출과 관련이 있다고 생각되는 유사(類似)무형자산이 신규공개 기업의 공모주에 대한 공모가격 결정과 시장가격 형성에 있어 어떠한 역할을 하는지를 실증분석하는 것이다. 실증분석을 위해 1992년과 1998년에 걸쳐 신규공개를 한 거래소 시장의 125개 기업을 대상으로 연구를 시도하였다. 회귀분석결과, 광고비는 주간사회사나 발행회사가 공모가격 결정 시 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타나고 있으며 상장이후 공모주의 시장가격 형성에도 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타나고 있다. 이에 비하여 연구개발비나 인적자원과 관련된 지출은 최종공모가격을 결정하는 데 중요한 역할을 하고 있으며 상장이후 시장가격 형성에도 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나고 있다. 자본화된 무형자산의 경우 최종공모가격을 결정 시 거의 무시되는 것으로 나타나고 있으나 시장가격 형성 시에는 큰 역할을 하는 것으로 나타나고 있다. 영업권의 창출과 관련이 있는 초과수익의 경우, 공모가격 결정 시에는 유의하게 공모가격에 반영되기는 하나 상장이후 형성된 시장가격에 반영된 정도와 비교할 때 그 크기가 적은 것으로 본 연구의 실증분석 결과는 보여주고 있다.

• 지식정보인프라
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• 통권2호
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• pp.88-89
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• 2000

• 산학경영연구
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• 제11권
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• pp.319-341
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• 1998

기업이 해외특수관계자와의 거래시 정상가격보다 높게 또는 낮게 거래하여 과세소득을 해외에 이전시키는 경우 당해 과세당국은 기업의 조세회피를 불문하고 그 조작된 가격을 부인하고 정상가격으로 과세함으로서 자국의 과세권을 보호하고 국제적인 조세회피를 예방하기 위한 이전가격과세제도를 두고 있다. 지금까지의 연구는 주로 유형재화를 중심으로 이루어져 왔으며 무형재화에 대한 연구는 상대적으로 거의 없는 상태이다. 무형재화도 기업이 보유하고 있는 자산중에서 중요한 부분이기 때문에 OECD와 미국에서는 무형재화의 범위에서부터 무형재화의 이전가격결정방법에 이르기까지 수미일관되게 법으로 규정하고 있어나 우리나라는 무형재화의 이전에 따른 규정이 없는 실정이다. 따라서 과세권을 확보하고 국제화에 대비하기 위하여 무형재화의 이전가격세제에 대한 체계적인 규정이 제정되어야 할 것이다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2002년도 제9회학술대회 논문집
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• pp.89-97
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• 2002

정보사회의 새로운 유형인 "컴퓨터정보"(computer information)를 계약의 객체로 삼는 무체물(intangibles)의 거래에 적용되는 법은 아직까지는 명확하지 않다. 즉, 컴퓨터정보가 수반되는 무체물의 라이센스거래에 있어서는 그 거래객체가 유형의 물품이 아닌 무형의 지적재산이라는 점에서 기존의 거래에 있어 중심이 되어 온 물품매매와는 다른 법제적인 접근이 필요한 바, NCCUSL에서 UCITA을 제정하였다. UCITA는 "컴퓨터정보거래에 관한 상계약법전"이며, "컴퓨터정보"가 수반되는 새로운 유형의 거래를 규정하기 위한 법안으로 계약을 다루는 법이지 재산권을 다루는 법은 아니다. 이러한 UCITA에 대응하는 우리 국내법은 없다. 따라서 본고에서는 향후 급증할 것으로 예상되는 컴퓨터정보거래에서 법률관계의 안전성·예측가능성의 제고 측면에서 가칭 "전자정보거래법"의 입법에 앞서 몇 가지 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제9권1호
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• pp.109-128
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• 2000

This paper examined the significance of Intellectual Capital. In recent years the number of companies whose value lies largely with their intellectual capital has increased dramatically. Dr. Margaret Blair of the Brookings Institute reported a significant shift in the makeup of company assets. In 1978, her study showed that 80 pecent of the firms＇value was associated with its tangible assets, with 20 pecent associated with its intangible assets. By 1998, only 30 pecent of the value of the firms studied was attributable to tangible assets while 70 pecent was associated with the value of their intangibles. This paper used the result of her study. This paper tested the correlation of enterprise value and intellectual capital, cash flow, net income and net assets. The results showed that the correlation of enterprise value and intellectual capital was most significant.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.122-125
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• 2000

The Analytic Hierarchy Process (AHP), a decision making model, which is more applicable than other methods to R&D project selection, particularly when it is applied to intangibles. The objective of this paper is to develop an extended model of the AHP which Is linked to Cross Impact Analysis to assist in the ranking of a large number of technological alternatives. In this study, we developed a priority setting algorithm which considers the cross-impact of the future technology alternatives and thus developed an integrated cross-impact hierarchical decision-making model, which sets the priority by considering technological forecasting and technology dependency

• Asia pacific journal of information systems
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• 제32권3호
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• pp.477-495
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• 2022

This paper proposes how to design and implement data-driven strategies by investigating how a firm can increase its value using data science. Drawing on prior studies on architectural innovation, a behavioral theory of the firm, and the knowledge-based view of the firm as well as the analysis of field observations, the paper shows how data science is abused in dealing with meso-level data while it is underused in using macro-level and alternative data to accomplish machine-human teaming and risk management. The implications help us understand why some firms are better at drawing value from intangibles such as data, data-science capabilities, and routines and how to evaluate such capabilities.