기술·산업 연계를 통한 연구개발투자의 편익추정 및 간이기술가치평가 방법 연구 = A study on the method of estimating the benefit of R&D investment and technology value evaluation through technology-industry linkage
저자
발행사항
대전 : 과학기술연합대학원대학교, 2023
학위논문사항
학위논문(박사)-- 과학기술연합대학원대학교 : 과학기술경영정책(ScienceandTechnologyManagementPolicy) 2023. 2
발행연도
2023
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
대전
형태사항
; 26 cm
일반주기명
지도교수: 이종택
UCI식별코드
I804:30003-200000665987
소장기관
우리나라는 1970년부터 2009년까지 실질 GDP를 약 16배 증가시키며 급속한 경제성장을 이루어 냈다. 하지만, 우리나라는 저출산·고령화라는 문제가 발생하면서 노동과 자본 이외의 새로운 경제성장 동력을 발굴해야 하는 상황에 직면하게 되었다. 한국은 이러한 상황을 타개하기 위해 과학기술 역량 강화를 통한 혁신성장과 미래성장 동력 확보에 박차를 가하게 되었다. 정부는 이러한 노력의 일환으로 다년간 연구개발에 많은 예산을 투입하고 그 결과 우리나라의 총 연구개발투자 규모는 세계 5위 수준, 국내총생산 대비 R&D 투자 비율은 세계 2위로 최정상위권이 되었으며, 대규모 투자에 따른 성과에 관한 관심도 높아지게 되었다.
이러한 분위기 속에서 본 연구는 기술로 얻어지는 성과에 관한 사회적 연구수요를 충족시키고 국가 경제발전의 일부분에 이바지할 수 있는 공공의 경제적 추정과 민간의 기술가치평가 관련 연구를 수행하고자 한다. 공공과 민간의 연구개발 성과 연구를 동시에 진행하는 이유는 두 연구 모두 기술혁신의 성과물인 기술에 대한 평가라는 점과 두 연구 모두 기술을 평가하면서 기술과 산업을 분류하고 평가에 적용하는 데 있어 동일한 한계점을 가지고 있기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 이 문제를 기술과 산업의 연계를 통해 풀어보고자 한다.
본 연구에서는 연구에 앞서 연구개발 투자의 편익추정과 기술의 가치평가와 관련된 선행연구들을 살펴보고 기술과 산업의 연계까 필요한 이유와 적용 방법을 탐구하기 위해 기존연구의 한계점을 정리하였다. 먼저, 경제적 편익 추정은 크게 정성적·정량적 분석방식으로 이루어지며 각각의 분석방식에 따라 장단점과 한계점을 존재한다. 정성적 분석의 경우 기존 시장의 정보가 없거나 미래수요를 예측할 만한 과거 데이터가 부족하거나 없는 경우에도 분석을 진행할 수 있다는 점과 해당 분야의 전문가 의견을 취합하여 사용한다는 면에서 신뢰성이 높다. 하지만, 전문가의 주관적인 판단에 의존한다는 점에서 편향 발생, 재현 문제, 전문가에 따른 결과 차이, 전문가 섭외의 어려움, 시간과 비용의 문제 등의 한계점을 가진다. 정량적 분석의 경우 정성적 분석의 문제점들을 보완할 방법들이 존재하지만 필요한 데이터의 수집과 접근이 어렵고 수집된 데이터의 축적 기간이 부족하거나 신뢰성이 떨어지는 경우가 있어 분석이 어려울 수가 있다. 또한 기술의 융합과 확장으로 기술이 단일 기술과 산업에 국한되는 경우가 적어지면서 정성적·정량적 분석 모두 기술분류와 산업분류에 어려움을 겪고 있으며 이로 인해 경제적 수명 추정 등의 중요한 요소 추정에 어려움이 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 정량적 분석방식으로 접근하고자 한다. 먼저, 경제적 편익 추정에 적용할 수 있도록 기술과 산업을 연계하는 분류모형을 제시하고 이를 실제 사례에 적용하고자 한다. 해당 모형은 기술의 확산 형태를 특허분석의 결과를 통해 제시하고 이를 근거로 기술과 산업을 연계하는 방식이다.
앞서 설명한 것과 유사하게 기술가치평가에 있어서도 기술의 수명과 미래시장규모 추정과 같은 핵심변수 추정에 있어 기술과 산업의 분류는 반드시 필요하지만 기술과 산업을 분류하는데 있어 단일 기술과 산업에 국한해서 분석을 수행한다는 동일한 한계점이 존재하고 있다.
본 논문에서는 기술가치평가 분석을 위해 딥러닝을 사용한 간이기술가치평가 방법에 관한 연구를 진행하고 추가적으로 기술과 산업을 연계하는 것을 적용하는 연구를 수행한다. 그 이유는 기존 기술가치평가 연구는 주로 재무 및 특허데이터를 기반으로 이루어졌지만 이를 적용하는 방법은 제한적이었다. 하지만, 본 연구는 데이터 학습을 통해 인공지능 기반의 효율적이고 편리한 간이기술가치평가 방법을 위한 연구를 수행하는 것이다.
경제적 편익 추정과 기술가치평가를 위해서는 목표로 하는 기술의 개발 성공을 전제로, 해당 기술의 사업화를 통해 얻어질 것으로 예상되는 경제적 이익 산출이 필요하다. 여기서, 기술로 얻어지는 경제적 이익의 발생 기간은 무한대가 아니며, 일반적으로 해당 기술의 수명을 예측하여 경제적 수명의 기간을 산출하는 데 활용한다. 하지만, 많은 경우에서 기술의 경제적 수명을 정확하게 예측하기 어려워서 기술의 순환 주기 등의 대용치를 활용하여 경제적 수명 추정에 활용하고 있다.
그 후 경제적 수명 기간에 발생하는 경제적 이익을 산출하기 위해서는 사업화 주체가 기술사업화를 통해 얻을 수 있을 것으로 예상되는 미래 매출액, 성장률, 재무구조 및 투자계획 등의 구체적인 정보가 필요하다. 하지만, 많은 경우에서 사업화주체가 특정되지 않거나 기술사업화로 얻어지는 시장규모 및 전망에 대한 명확한 근거나 자료가 부족한 경우가 많이 발생한다.
그래서 미래시장의 성장률 추정에 대용치를 사용하게 된다. 대표적인 대용치는 해당 기술을 가지고 사업을 영위하고 있는 기업들의 재무정보 및 기업들의 시장정보를 활용하는 것이다. 하지만, 해당 기업들의 구체적인 내부 정보들은 경쟁 기업 및 잠재적 시장참여자에게 활용되어 정보 공개기업에 불리하게 작용할 가능성 등의 이유로 비공개 처리되거나 내부인이 아니면 정보 확보가 어려운 경우가 많다.
이러한 문제를 해결하기 위해 해당 기업들이 속하는 시장 혹은 산업의 정보를 이용하여 시장을 추산하고 대용치로 활용하는 경우가 많다. 이 방식을 적용하기 위해서는 해당 기술이 활용될 것으로 예상되는 산업을 특정할 필요가 있다.
종합하면, 경제적 편익을 산출하기 위해서는 기술의 사업화로 얻어질 경제적 이익 규모 산출이 필요하고 이를 위해서는 기술의 경제적 수명과 미래시장 성장률의 두 가지 핵심 변수 추정이 필수적이라는 것이다.
하지만, 핵심변수를 직접 추정하기에는 어려움이 있는 경우 기술순환주기(TCT)와 관련 기업 혹은 산업의 성장율을 대용치로 활용하여 핵심변수 추정에 활용한다. 이 방법을 사용하기 위해서는 해당 기술과 산업의 분류가 필요하다.
기술의 융합으로 기술이 여러 기술과 합쳐지고 확장되어 현재에는 대다수 기술이 단일 기술분류로 구분하기 어렵다. 마찬가지의 이유로 한 가지 기술이 하나의 산업에만 사용되는 경우도 드물어서 기술과 산업의 구분이 어려지면서 기술의 수명과 미래시장성장률을 추정 또한 어려워지게 되었다.
이러한 문제를 해결하기 위해서는 기술과 산업을 분류할 이론적 근거와 이를 적용할 방법론이 필요하다. 본 연구는 기술과 산업을 분류하기 위한 이론적 근거 제시를 목적으로 연구를 수행하고자 한다. 이를 위해 분류모형과 수요예측 모형을 제시 후 두 가지 모형을 적용한 연구개발투자의 생산자중심 편익 추정 방법론을 제안하고 이를 영상의료기기 분야의 사례에 적용하고자 한다.
기술을 산업에 연계시키기 위해 특허에 분류를 위해 부여된 코드를 활용하여 기술과 기술이 사용되는 산업을 연계하는 작업을 수행한 연구들이 있었다. 하지만 이 연구들은 특허를 분류하는 코드를 사용하여 오직 하나의 가장 중요한 산업에 매칭시켰다는 한계점이 존재하였다.
한계점은 기술의 융합으로 기술이 여러 기술과 합쳐지고 확장되는 현재 상황에서 기술을 단일 기술로만 분류하는 것은 무리가 있다는 점이다. 마찬가지의 이유로 한 가지 기술이 하나의 산업에만 사용되는 경우도 드물어서 기존의 기술과 산업을 각각 한 개의 산업으로만 특정하는 방식에 대한 보완이 필요하다.
이를 보완하기 위해 특허분석을 통해 경제적 편익 추정을 위한 기술·산업 연계 방식을 특허분석 결과를 근거로 제시한다. 이를 위해 기술과 산업에 대한 분류 문제를 기술파급의 관점으로 접근한다. 기술확산의 다각화를 정량적으로 분석하여 기술과 산업을 연계하고 비중을 산출하는 것이다. 또한 연계된 결과를 토대로 분류된 개별 산업의 과거 수요의 성장률 패턴을 분석하여 미래수요 성장률을 추정하고 이를 활용하여 미래수요를 예측하는 것이다. 사례 적용을 위해 영상의료기기 C-arm 기술의 미국 특허 데이터를 수집·정제하고 개별 특허마다 부여된 모든 기술분류코드(IPC)를 IPC 4자리 수준으로 통일 후 기술과 산업을 N:N으로 매칭하여 기술이 산업으로 확산하는 형태를 분석한다. 분석 결과를 토대로 기술을 산업에 분류하고 개별 분류 비중을 산출한다. 분류된 개별 산업의 과거 수요(출하액) 데이터를 수집하고 과거 수요의 성장률을 산출하여 미래수요 성장률 예측을 위해 사용한다. 또한 기술의 경제적 수명을 특정하기 위해 기술의 개별 특허들이 인용한 특허의 연령 중앙값을 측정하여 해당 기술군의 경제적 수명 대용치로 활용한다. 미래수요 성장률 예측을 위해 다양한 시계열 분석을 수행하고 가장 측정오차가 적은 시계열 분석 방법을 최종 채택한다. 정부에서 공개한 초기수요에 미래수요 성장률 값과 산업별 비중을 적산하여 연도별 미래수요 규모를 추정한다. 최종적으로 예측된 미래수요를 기술의 경제적 편익으로 한정하고 할인율을 적용하여 현가화하고 최종 편익을 산출한다.
다음으로 전문가 평가 기반의 기술가치평가에서 핵심변수의 추정에 있어 평가자의 자의적인 판단으로 가치가 과잉 또는 과소 추정되는 경우가 종종 발생하기 때문에 기술가치 평가금액에 대한 신뢰구간을 도출하고 이를 활용하여 기술가치평가의 결과가 과잉 또는 과소 추정되는 것을 방지하려는 노력이 필요하다. 그리고 기술가치평가에 필요한 기업의 재무데이터 등과 같은 핵심데이터가 부족한 경우 핵심변수 관련 데이터의 확률분포 생성이 어려운 문제점이 존재하였다. 또한 경제적 편익 추정과 마찬가지로 핵심변수 추정에 있어 동일한 기술·산업 분류의 어려움이 있었다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 가치평가를 위한 가상데이터 생성 및 가치평가 적용 방법을 제안하고자 한다. 추가로 가치평가를 위한 가상데이터 생성에 더 적합한 GAN 모델을 제안하여 기술가치평가에 적용하고자 한다.
기술가치평가를 위해 사용되는 재무 데이터 생성에 적합한 GAN 모델을 제안함으로써 사례가 부족한 경우에도 가상의 재무 데이터를 생성하여 한계를 극복하고자 노력하였다. 생성된 가상데이터는 기술가치평가에 활용되어 입력변수의 사례가 부족한 경우에 발생하는 문제를 극복할 수 있는 한 가지 방편이 될 수 있다.
또한 기술과 산업을 연계하여 기술과 산업을 특정할 수 있는 기술산업 연계 방법론을 공공부문에서 활용될 수 있는 경제적 편익과 민간부문에서 활용될 수 있는 기술가치평가의 분야에 적용하였다. 기술의 융합과 확장으로 한 가지의 기술분류로만 평가기술을 분류하기 어려웠던 문제와 평가기술이 한 가지 산업으로만 국한되는 문제점들을 해결하는 방법으로 민간과 공공의 경제적 가치산출에 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.
가치평가에 분류모형을 활용한다면 단일산업을 산정한 GAN 기반 가치평가 결과보다 타당성 있는 근거로 활용될 가능성이 클 것이다. 또한 가치평가를 위해 활용 가능한 재무 데이터의 부족으로 신뢰성 높은 분포 생성에 어려움이 있으면, GAN 모델을 활용하여 실제데이터 학습을 통해 충분한 가상사례를 생성하고 활용한다면 더 신뢰성 높은 가치평가결과를 분포로 보여줄 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 가치평가결과 분포는 가치평가 금액의 적정성을 판단할 수 있는 하나의 판단기준으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
또한 특정 사례에 대한 기술가치 금액을 간단하게 예측할 수 있는 Quick & Dirty 방식으로도 의미가 있을 것이다. 자동화된 데이터 분석 및 신속한 가치평가를 위한 데이터 기반의 가치평가 시스템 구축에도 활용이 가능할 것으로 기대된다. 이는 전문가에 의한 심층적인 분석 없이 데이터 기반의 기술가치평가 시스템을 이용하여 기술들에 대한 간단한 선별작업 및 이를 통한 기술가치평가 비용 절감 및 기업의 기술경쟁력을 높일 수 있는 한 가지 방법으로 활용될 가능성이 있을 것으로 기대된다. 또한 기업 혹은 연구기관에서 자사 기술의 가치평가를 간단하게 수행하는 데 활용하고 거시적으로는 기술가치를 객관적이고 종합적으로 고려하는 토대를 마련해 줄 수 있다는 측면에서 무형자산 경제의 활성화에도 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
향후 이러한 시스템은 전문가에 의한 평가 요소 추정을 불확실성을 고려함으로써 데이터 기반 기술평가시스템의 한계점을 보완하여 더 신뢰성 높은 시스템 구축을 기대할 수 있을 것이다. 또한 추정된 기술가치 분포와의 비교를 통해 전문가에 의해 평가된 기술가치에 대한 타당성 확보에도 유용할 것으로 기대된다.
본 논문은 기술혁신을 통해 경제성장을 이룩하고 있는 우리나라의 실정에 필요한 연구로 기술혁신과 경제성장의 연결고리가 될 수 있는 연구개발투자의 편익 추정과 기술가치평가라는 주제로 연구를 진행하였다. 이 논문의 의의는 공공과 민간부문의 경제적 가치산출에 도움이 될 수 있는 연구로서 현재 주목받고 데이터 증거기반 정책 수립에 필요한 공공과 민간부문의 경제적 수요 추정을 도와줄 수 있는 연구라는 점이다. 이를 통해 국가의 과학기술정책 수립에 일정 부분 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
학술연구정보서비스(이하 RISS)는 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 | 보유기간 | |
---|---|---|---|---|
학술연구정보서비스 이용자 가입정보 파일 | 한국교육학술정보원법 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 |
구분 | 담당자 | 연락처 |
---|---|---|
KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 김태우 | - 이메일 : lsy@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0439 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 이상엽 | |
RISS 개인정보 보호책임자 | 대학학술본부 장금연 | - 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)