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[국내논문] 공공부문 데이터의 경제적 가치평가 연구: 소상공인 신용보증 데이터 사례
Economic Valuation of Public Sector Data: A Case Study on Small Business Credit Guarantee Data 원문보기

지식경영연구 = Knowledge Management Research, v.18 no.1, 2017년, pp.67 - 81  

김동성 (한양대학교 일반대학원 경영학과) ,  김종우 (한양대학교 경영대학 경영학부) ,  이홍주 (가톨릭대학교 경영학) ,  강만수 (서울신용보증재단 상권분석팀)

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As the important breakthrough continues in the field of machine learning and artificial intelligence recently, there has been a growing interest in the analysis and the utilization of the big data which constitutes a foundation for the field. In this background, while the economic value of the data ...

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문제 정의

  • 이에 따라, 기존 무형자산의 경제적 가치평가 시에 활용되는 주요 방법론을 검토하고자 한다. 또한, 데이터의 경제적 가치평가 시에 무형자산의 가치평가와는 다른 주요 고려사항들을 확인하고자 한다.
  • 본 논문에서는 데이터의 경제적 가치평가 방안 개발을 위한 연구의 일환으로 무형자산의 경제적 가치평가와 관련된 선행연구들을 참고하여 ‘비용기반 접근법’, ‘수익기반 접근법’, ‘시장기반 접근법’을 활용하여 소상공인 신용보증 데이터의 경제적 가치평가 연구를 수행하였다.
  • 기존 선행 연구의 검토를 통하여 기술, 특허, 지식재산권과 같은 무형자산의 경제적 가치평가에는 ‘비용기반 접근법’, ‘수익기반 접근법’, ‘시장기반 접근법’의 활용이 가능함을 확인하였으며, 이 중에서 평가 대상의 특징을 고려하여 방법론의 선택적 적용이 가능하다. 본 연구에서는 3가지 방법론을 모두 적용하여 주요 고려사항들과 평가결과의 차이를 확인하고자 한다.
  • 본 연구에서는 공공부분 데이터의 가치평가 방안 연구의 일환으로 신용보증재단중앙회의 소기업 소상공인 대상 보증업무 과정에서 발생하는 데이터의 경제적 가치평가 연구를 수행하였다. 기존 무형 자산의 경제적 가치평가와 관련된 연구들의 검토를 바탕으로 ‘비용기반 접근법’, ‘시장기반 접근법’, ‘수익기반 접근법’에 기반한 각각의 데이터 가치평가 방안을 구축하였으며, 각각의 방안에 따른 실제 경제적 가치를 환산하여 결과를 확인하였다.
  • 데이터 거래 활성화를 통한 활용 환경의 조성 노력은 그 논의에 앞서 고려해야 될 몇몇 주요 사항들이 존재하며, 데이터에 포함되어 있는 개인정보 보호, 데이터의 품질 보장, 데이터의 공정 가격 측정 등의 문제들이 이에 해당된다. 본 연구에서는 데이터 활용 활성화를 위해 해결되어야 할 주요 문제들 중에 데이터의 공정 가격 측정에 대한 문제에 주목하고, 데이터 자체가 갖는 경제적 가치 측정 방안에 대한 토대를 마련하고자 공공부문 데이터의 경제적 가치평가 연구를 수행하고자 한다.
  • 본 연구에서는 신용보증재단중앙회가 보유하고 있는 데이터의 실제 경제적 가치를 평가하고자 하였으며, 분석 과정과 결과를 통하여 도출된 데이터 가치평가 시 고려해야 할 주요 시사점은 다음과 같다
  • 무형자산의 경제적 가치평가와 관련된 주요 선행연구들의 검토를 통하여 확인한 결과, 다수의 관련 연구들은 가치평가 대상이 시장에서의 거래가 희소한 특성으로 인하여 연관 산업에 대한 경제적 파급 효과 분석, 유사 상품 및 서비스와의 비교를 통해 우열을 확인하는 연구 등이 수행되었으며, 경제적 측면에서 가치평가 관련 연구들은 비용기반 접근법, 수익기반 접근법, 시장기반 접근법을 활용한 연구들이 다수인 것으로 확인된다. 본 연구에서는 이러한 기존 연구들의 검토를 통하여 신용보증재단중앙회 데이터의 경제적 가치평가를 위한 비용기반 접근법, 수익기반 접근법, 시장기반 접근법의 활용 방안과 평가 결과를 확인하고자 한다. 이를 바탕으로 각각의 접근법 활용 시 주요 고려사항을 확인하며, 향후 다양한 분야에서 발생되고 수집된 데이터의 경제적 가치평가를 위한 시사점 제공이 가능할 것이다.
  • 본 연구에서는 이러한 측면에서 공공부문 데이터 중 하나인 신용보증재단중앙회의 소기업·소상공인 보증 관련 데이터에 대한 경제적 가치 측정 방안연구를 수행하였다.
  • 비용기반 접근법을 통한 데이터의 가치평가는 데이터 생성에 소요되는 비용들을 추정하는 것을 주요 목적으로 하였으며, 관련 업무 분석을 바탕으로 인건비와 전산 비용을 중심으로 추정하였다. 또한 연도별 발생하는 데이터 종류에 따른 데이터 진부화를 고려하여 비용기반 가치평가 결과를 597.
  • 본 연구에서의 가치평가 대상인 공공부분 데이터는 상품과 같은 유형자산이 아닌 무형자산이라는 점과 현재 시장에서 거래되지 않기 때문에 경제적 가치평가를 위한 비교 대상이 없음을 고려해야 한다. 이에 따라, 기존 무형자산의 경제적 가치평가 시에 활용되는 주요 방법론을 검토하고자 한다. 또한, 데이터의 경제적 가치평가 시에 무형자산의 가치평가와는 다른 주요 고려사항들을 확인하고자 한다.
  • 데이터 및 정보의 가치평가를 위한 기존 국내외 선행연구들의 검토를 통하여 정보의 측면에서 비용기반 접근법, 시장기반 접근법, 수익기반 접근법을 시도한 연구는 있으나, 데이터 자체의 가치를 경제적으로 측정하고자 한 연구는 부족한 것으로 확인된다. 이에 따라, 본 연구에서는 신용보증재단중앙회 소상공인 보증 데이터를 활용하여 실제 데이터가 갖는 가치를 정성적으로 식별하고 정량적인 가치평가 결과를 도출하고자 하며, 이러한 점이 기존 선행 연구들과의 주요 연구 차별점이라고 할 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
데이터 거래 활성화를 위해 감안해야 할 문제는 무엇인가? 데이터 거래 활성화를 통한 활용 환경의 조성 노력은 그 논의에 앞서 고려해야 될 몇몇 주요 사항들이 존재하며, 데이터에 포함되어 있는 개인정보 보호, 데이터의 품질 보장, 데이터의 공정 가격 측정 등의 문제들이 이에 해당된다. 본 연구에서는 데이터 활용 활성화를 위해 해결되어야 할 주요 문제들 중에 데이터의 공정 가격 측정에 대한 문제에 주목하고, 데이터 자체가 갖는 경제적 가치 측정 방안에 대한 토대를 마련하고자 공공부문 데이터의 경제적 가치평가 연구를 수행하고자 한다.
데이터의 가치평가에 대한 국외 사례는 무엇인가? 데이터의 가치평가와 관련된 국내 연구로는 지식정보로서 데이터베이스를 비용기반 접근법, 시장기반 접근법, 수익기반 접근법에 따라 경제적 가치를 평가한 연구가 있으며, 가치평가 과정에서 시간에 따른 진부화 문제, 잔존 수명의 추정, 소유권 등을 고려해야 함을 제시하였다(박현우 2002). 국외의 경우에는 대표적으로 투자대비수익률의 개념을 활용하여 데이터 수익율(RoB:Rreturn of Byte)을 정의한 연구와 자산으로서 정보의 가치 측정에 대한 중요성과 함께 경제적 가치평가를 위한 주요 고려 사항들을 언급한 연구가 존재한다(Awadallah 2013; Moody and Walsh 1999).
공공부분에서 발생된 데이터의 특징은 무엇인가? 데이터의 활용은 기업에 있어서 의사결정 지원과 비용 절감, 사회적 측면에서는 공공분야의 정책 및 제도 개선, 공공 서비스 제공 등으로 다양하며, 이에 따라 데이터가 보유한 잠재적 가치의 기대가 높아지는 추세이다. 특히 공공부분에서 발생된 데이터는 수집된 데이터의 규모가 크고, 활용 범위 또한 다양함으로 그 가치가 더욱 높게 평가되고 있다(허필선 외 2013; Aggarwal 2015; Kim et al. 2014).
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참고문헌 (22)

  1. 강만수, 배진성 2016. "소상공인 정책금융 이용 실태에 관한 연구," 보안공학연구회 (6:4), pp. 361-369. 

  2. 김상기, 임효정 2013. "산업연관분석을 이용한 지식재산서비스업의 경제적 파급효과 분석," 지식재산연구 (9:1), pp. 209-241. 

  3. 김태완, 윤재홍 2012. "기술가치평가 방법론을 활용한 사례 분석," 경영논총 (33), pp. 29-56. 

  4. 박현우 2002. "지식정보 콘텐츠 가치평가의 기법과 적용 가능성," 한국콘텐츠학회논문지 (2:3), pp. 70-79. 

  5. 박선영 2007. "특허기술 평가요인에 관한 연구," 지식재산연구 (2:1), pp. 30-56. 

  6. 산업통상자원부 2014, 기술가치평가 실무가이드. 

  7. 이재억 2001. "기술가치의 계량적 평가모형," 과학기술정책 (128), pp. 17-31. 

  8. 이동규, 김용인 2003. "무형자산의 기업가치 관련성에 관한 실증연구," 회계논집 (4), pp. 81-117. 

  9. 정동열, 조찬식 2006, "기술정보서비스의 경제성 평가 및 측정에 관한 이론적 고찰", 정보관리학회지 (23:1), pp. 41-62. 

  10. 지식DB포럼 2014, 데이터 거래소 구축 타당성 연구, 한국정보화진흥원. 

  11. 추기능, 박규호 2009. "특허의 경제적 수명의 결정요인에 관한 연구: 갱신자료를 활용한 생존분석," 지식경영연구 (11:1), pp. 65-81. 

  12. 허필선, 박광만, 박원주, 조기성, 류원 2013. "공공정보 민간활용 시장 및 파급효과", 전자통신동향분석 (28:4), pp. 118-131. 

  13. Aggarwal, A. 2015. "Opportunities and Challenges of Big Data in Public Sector," Managing Big Data Integration in the Public Sector, 289. 

  14. Awadallah, A. 2013. "Big Data's New Use Cases: Transformation, Active Archive, and Exploration." Retrieved on January (22:2014). 

  15. Chen, H., Chiang, R. H., Storey, V. C. 2012. "Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact". MIS quarterly (36:4), pp. 1165-1188. 

  16. Choi, W. W., Kwon, S. S., Lobo, G. J. 2000. "Market valuation of intangible assets," Journal of Business Research (49:1), pp. 35-45. 

  17. Goodhue, D. L., Wybo, M. D., Kirsch, L. J. 1992. "The impact of data integration on the costs and benefits of information systems," MiS Quarterly, pp. 293-311. 

  18. Higson, C., Waltho, D. 2009. Valuing information as an asset. White paper, SAS, London, UK. 

  19. Kim, G. H., Trimi, S., Chung, J. H. 2014. "Bigdata applications in the government sector," Communications of the ACM, (57:3), pp. 78-85. 

  20. Moody, D. L., Walsh, P. 1999, "Measuring the Value of Information-An Asset Valuation Approach," European conference on Information Systems, pp. 496-512. 

  21. Rodov, I., Leliaert, P. 2002. "FiMIAM: financial method of intangible assets measurement," Journal of intellectual capital, (3:3), pp. 323-336. 

  22. Teece, D. J. 1998. "Capturing value from knowledge assets: The new economy, markets for know-how, and intangible assets," California management review, (40:3), pp. 55-79. 

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