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.
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.
Although there have been cases of evaluating the value of specific companies or projects which have centralized on developed countries in North America and Europe from the early 2000s, the system and methodology for estimating the economic value of individual technologies or patents has been activat...
Although there have been cases of evaluating the value of specific companies or projects which have centralized on developed countries in North America and Europe from the early 2000s, the system and methodology for estimating the economic value of individual technologies or patents has been activated on and on. Of course, there exist several online systems that qualitatively evaluate the technology's grade or the patent rating of the technology to be evaluated, as in 'KTRS' of the KIBO and 'SMART 3.1' of the Korea Invention Promotion Association. However, a web-based technology valuation system, referred to as 'STAR-Value system' that calculates the quantitative values of the subject technology for various purposes such as business feasibility analysis, investment attraction, tax/litigation, etc., has been officially opened and recently spreading. In this study, we introduce the type of methodology and evaluation model, reference information supporting these theories, and how database associated are utilized, focusing various modules and frameworks embedded in STAR-Value system. In particular, there are six valuation methods, including the discounted cash flow method (DCF), which is a representative one based on the income approach that anticipates future economic income to be valued at present, and the relief-from-royalty method, which calculates the present value of royalties' where we consider the contribution of the subject technology towards the business value created as the royalty rate. We look at how models and related support information (technology life, corporate (business) financial information, discount rate, industrial technology factors, etc.) can be used and linked in a intelligent manner. Based on the classification of information such as International Patent Classification (IPC) or Korea Standard Industry Classification (KSIC) for technology to be evaluated, the STAR-Value system automatically returns meta data such as technology cycle time (TCT), sales growth rate and profitability data of similar company or industry sector, weighted average cost of capital (WACC), indices of industrial technology factors, etc., and apply adjustment factors to them, so that the result of technology value calculation has high reliability and objectivity. Furthermore, if the information on the potential market size of the target technology and the market share of the commercialization subject refers to data-driven information, or if the estimated value range of similar technologies by industry sector is provided from the evaluation cases which are already completed and accumulated in database, the STAR-Value is anticipated that it will enable to present highly accurate value range in real time by intelligently linking various support modules. Including the explanation of the various valuation models and relevant primary variables as presented in this paper, the STAR-Value system intends to utilize more systematically and in a data-driven way by supporting the optimal model selection guideline module, intelligent technology value range reasoning module, and similar company selection based market share prediction module, etc. In addition, the research on the development and intelligence of the web-based STAR-Value system is significant in that it widely spread the web-based system that can be used in the validation and application to practices of the theoretical feasibility of the technology valuation field, and it is expected that it could be utilized in various fields of technology commercialization.
Although there have been cases of evaluating the value of specific companies or projects which have centralized on developed countries in North America and Europe from the early 2000s, the system and methodology for estimating the economic value of individual technologies or patents has been activated on and on. Of course, there exist several online systems that qualitatively evaluate the technology's grade or the patent rating of the technology to be evaluated, as in 'KTRS' of the KIBO and 'SMART 3.1' of the Korea Invention Promotion Association. However, a web-based technology valuation system, referred to as 'STAR-Value system' that calculates the quantitative values of the subject technology for various purposes such as business feasibility analysis, investment attraction, tax/litigation, etc., has been officially opened and recently spreading. In this study, we introduce the type of methodology and evaluation model, reference information supporting these theories, and how database associated are utilized, focusing various modules and frameworks embedded in STAR-Value system. In particular, there are six valuation methods, including the discounted cash flow method (DCF), which is a representative one based on the income approach that anticipates future economic income to be valued at present, and the relief-from-royalty method, which calculates the present value of royalties' where we consider the contribution of the subject technology towards the business value created as the royalty rate. We look at how models and related support information (technology life, corporate (business) financial information, discount rate, industrial technology factors, etc.) can be used and linked in a intelligent manner. Based on the classification of information such as International Patent Classification (IPC) or Korea Standard Industry Classification (KSIC) for technology to be evaluated, the STAR-Value system automatically returns meta data such as technology cycle time (TCT), sales growth rate and profitability data of similar company or industry sector, weighted average cost of capital (WACC), indices of industrial technology factors, etc., and apply adjustment factors to them, so that the result of technology value calculation has high reliability and objectivity. Furthermore, if the information on the potential market size of the target technology and the market share of the commercialization subject refers to data-driven information, or if the estimated value range of similar technologies by industry sector is provided from the evaluation cases which are already completed and accumulated in database, the STAR-Value is anticipated that it will enable to present highly accurate value range in real time by intelligently linking various support modules. Including the explanation of the various valuation models and relevant primary variables as presented in this paper, the STAR-Value system intends to utilize more systematically and in a data-driven way by supporting the optimal model selection guideline module, intelligent technology value range reasoning module, and similar company selection based market share prediction module, etc. In addition, the research on the development and intelligence of the web-based STAR-Value system is significant in that it widely spread the web-based system that can be used in the validation and application to practices of the theoretical feasibility of the technology valuation field, and it is expected that it could be utilized in various fields of technology commercialization.
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문제 정의
본 고에서 제시하는 STAR-Value 시스템의 궁극적인 목표는 기존 심층 기술가치평가서2)가 지니는 한계점(고비용･장기간 소요)을 극복하여, 대상기술의 합리적인 시장가치를 손쉽고 빠른 시간에 제공하고 R&D의 잠재적인 경제적 효과를 극대화하는 것이며, 나아가 기술/시장/사업 환경적 요인에 따라 평가모형을 자동적으로 선택 해주거나 유사기술을 보유한 잠재 사업화주체 대상기업 및 (향후 기술적용 제품시장의) 매출액을 추정해주는 지능형 모듈을 최종 탑재하여 시스템 사용자의 편의성을 도모하고 사업화 활용성을 높이고자 한다.
본 연구는 기술이전(거래), 사업타당성 분석, 투자유치 등 다양한 목적으로의 활용을 위해 이용되는 기술가치평가의 이론적 방법론을 살펴보고, 관련 모델 및 주요 입력 핵심변수 정보를 제공하는 웹기반 지능형 기술가치평가(STAR-Value) 시스템을 소개한다. 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.
본 연구에서 제시하는 기술가치평가 STARValue 시스템은 KTRS7)(기술보증기금), \K-PEG(한국특허정보원), SMART-3.1(한국발명진흥회)등이 제공하는 기존 등급평가결과가 아닌 정량적 가치금액을 제시하는데 개발 주안점을 두었으며, 기술수명(TCT: Technology Cycle Time), 특허정보, 기업(또는 표준) 재무정보, 할인율, 기술 이전거래 사례 등과 같은 평가자의 주관적 판단 요소를 최소화하는 지능형 연계 모듈로부터 가치평가 기준값의 객관성을 높이고자 하였다.
본 연구에서 제시하는 평가모델 및 가치추정 핵심변수에 대한 설명 이외에 최적모형 선택 가이드라인 지원기능, 지능형 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 예측 지원기능 등의 추가 탑재로 시스템의 객관성(데이터 기반) 및 활용성을 높이고자 한다. 이를 통해, STAR-Value 시스템의 고도화나 지원정보의 전문성은 물론이고, 국내외 웹기반 기술가치 평가시스템 분야에서 비교가능한 수준의 평가지원툴이 없도록 최고 수준의 지능형 지원 시스템을 지향하여 관련 분야 리더십을 확보하고, 유상기술이전 성과 창출, 연구개발서비스업 사업화 전략 컨설팅 분야에서의 다양한 용도로의 활용성을 더 높일 수 있을 것으로 전망된다.
본 절에서는 STAR-Value 시스템에 탑재된 기본 접근법과 평가프로세스를 소개한다. 기술이나 특허의 가치를 평가하는 방법에는 대표적으로 수익접근법, 시장접근법 및 비용 접근법이 있으며, [Table 1]과 같이 각 접근법 별로 다양한 평가기법이 제시되어 있다.
아울러 평가대상기술로부터 국제특허코드(IPC: International Patent Classification)나 한국표준산업분류(KSIC: Korea Standard Industry Classification) 등 최소 정보입력으로 기술수명, 시장규모 및 매출액 추정, 할인율, 산업기술요소 지수를 자동적으로 제시해주고, 최적의 평가모델에 연계하여 대략적인 기술가치범위를 제시해주는 지능형 지원 시스템을 최종 개발하는 것이 본 연구의 연구목적이 된다.
제안 방법
본 고에서 설명하는 STAR-Value 시스템의 지능형 연계특성은 평가대상기술에 대한 국제특허 분류(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 가장 유의한 메타데이터값을 불러오고 여기에 조정요인을 적용하여 기술의 가치산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 또한, 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 예측을 할 수 있도록 유사기업(또는 유사업종) 선정과 기업별 제품수 정보를 활용하여 직전년도의 매출액부분합로부터 전체 시장규모를 추산함으로써, 해당 제품수별로 나눈 매출액 메타데이터에 근거하여 점유율을 산출하도록 하여 향후 시장규모를 예측하도록 한다. 그리고 유사거래사례 존재여부(5건 이상), 유사거래 정보유형(금액, 로열티율), 기술개발단계, 기술수명주기 단계, 유사 R&D과제 존재여부의 5가지 평가기준에 따라 최적의 평가모형을 추천해주는 가이드라인 지원기능도 갖추고 있으며, 현재는 거래사례 실데이터를 기계학습시킴으로써, 대상 기술에 대한 입력변수 및 기술가치 범위를 제시해주는 지능형 추론모듈을 개발 진행 중이다.
본 고에서 설명하는 STAR-Value 시스템의 지능형 연계특성은 평가대상기술에 대한 국제특허 분류(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 가장 유의한 메타데이터값을 불러오고 여기에 조정요인을 적용하여 기술의 가치산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 또한, 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 예측을 할 수 있도록 유사기업(또는 유사업종) 선정과 기업별 제품수 정보를 활용하여 직전년도의 매출액부분합로부터 전체 시장규모를 추산함으로써, 해당 제품수별로 나눈 매출액 메타데이터에 근거하여 점유율을 산출하도록 하여 향후 시장규모를 예측하도록 한다.
다음 화면에서 기술적용 제품의 예상시장규모 및 시장점유율을 입력하게 된다. 이후 손익계산서 화면을 통해 매출액에서부터 소요된 매출원가 및 판매관리비를 고려하여 (세전)영업이익을 산출하고, 법인세 등을 반영하여 세후영업이익을 산출한다.
전 단계에서 산출된 여유현금흐름에 적용 할인율을 반영하여 현재가치(present value)를 산정하고, 이로부터 합산된 사업가치(business value)에 기술기여도를 곱하여 최종 기술기여이익을 산출한다.
성능/효과
다음에서 제시되는 (중분류) 업종별 산업기술요소는 업종별 무형자산가치가 상위 5%인 코스닥과 코스피 상장기업을 대상으로 산출되었으며, 최근 10년간 애프앤가이드社 보유의 무형자산비율 및 관련 재무항목(연구개발비, 광고선전비, 교육훈련비) 등을 기반으로 하여 기술자산의 기여정도를 계산한 값이다.
둘째, 대상기술이 속하는 업종(한국표준산업분류: KSIC), 기업규모, 참조지표(매출액, 영업이익률 등 6가지 유형)의 선택에 의해 결정된 유사 후보기업 3∼4개에 대해, 첫 번째 방법과 마찬가지로 직전년도 매출액을 주력제품수로 각각 나눈 후 합하면 (직전년도) 해당제품의 시장규모가 예측될 수 있다.
마지막으로 3단계에서의 환경모듈(기술/권리/시장/사업적 속성 체크리스트) 입력을 통해, 정성평가 체크리스 기반의 정확한 기술가치범위를 얻을 수 있다.
첫째, 대상기술이 적용된 제품명 검색을 통해 주력제품 생산기업 전체 후보군 중 최상위 3∼4개 기업이 복수 개의 제품을 생산하고 있는 경우를 고려하자.
후속연구
본 연구에서 제시하는 평가모델 및 가치추정 핵심변수에 대한 설명 이외에 최적모형 선택 가이드라인 지원기능, 지능형 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 예측 지원기능 등의 추가 탑재로 시스템의 객관성(데이터 기반) 및 활용성을 높이고자 한다. 이를 통해, STAR-Value 시스템의 고도화나 지원정보의 전문성은 물론이고, 국내외 웹기반 기술가치 평가시스템 분야에서 비교가능한 수준의 평가지원툴이 없도록 최고 수준의 지능형 지원 시스템을 지향하여 관련 분야 리더십을 확보하고, 유상기술이전 성과 창출, 연구개발서비스업 사업화 전략 컨설팅 분야에서의 다양한 용도로의 활용성을 더 높일 수 있을 것으로 전망된다.
전 절까지 기술된 최적모형 선정 가이드라인 지원기능, 지능형 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 예측 지원기능이 기존의 평가모델 및 지원정보와 결합되어, 데이터 기반의 지능형 지원시스템으로 고도화될 수 있으며, 객관적이고 신뢰성 높은 웹기반 기술 가치평가 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
향후 매출액에 대해서는, 대상 유사기업군의 과거 3∼5년간 매출액 성장률(기업별 매출액 성장률의 평균값)로부터 대상기술 적용제품의 (직전년도) 시장규모(Mestimate )에 (평균)성장률 추세를 적용하여 예측할 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
기술가치평가는 어떤 분야에 활용되고 있는가?
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.
기술의 경제적 가치를 평가하는 주요 방법론은 무엇이 있는가?
기술의 경제적 가치를 평가하는 주요 방법론에는 수익접근법, 시장접근법 및 비용접근법이 있으며(Heo, 2000), 2000년대 초반에 기술의 미래 유용성을 재현하고 미래 수익으로 가정하는 비용을 추정하는 것을 개념적으로 기반으로 하는 비용접근법이 사용되었다(Smith and Parr, 2000). 다른 한편으로는 이미 활성화된 시장에서 거래된 유사한 기술의 시장 가격을 산정하고 이를 목표 기술의 미래 수익에 적용하는 시장접근법이 제시되었으며(Reilly and Schweihs, 1998), 비슷한 시기에 기술의 기대 가치가 기술이 수익에 포함될 상품이나 제품을 판매함으로써 기대되는 판매 수익으로부터 얻은 미래 현금흐름(cash flow)의 현재 가치의 합으로부터 얻어지는 수익접근법을 제안하였다(Boer, 1999).
온라인으로 기업의 신용이나 사업의 경제성을 평가하는 웹 평가시스템에는 어떤 것들이 있는가?
국내외에서 온라인으로 기업의 신용이나 사업의 경제성을 평가하는 웹 평가시스템은 일부 존재해 왔다. 우선 대상기업의 재무 및 비재무 정보에 기반하여 통계적 방법과 인공지능 기술(인공신경망, 유전자 알고리즘)을 활용한 기업 신용 평가 시스템 구축을 위한 모형이 개발되었으며(Shin, 2000), 보유기술로부터 얻을 수 있는 순현재가치(NPV4) 계산과 기술경쟁지수(TCI5)에 기반하여 정성평가를 동시에 수행하는 기술가치평가 모듈 개념도가 제시되었다(Yoon, 2001).
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