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성태응 (연세대학교(미래)) 김민승 (연세대학교(미래)) 이찬호 (연세대학교(미래)) 최지혜 (연세대학교(미래)) 장용주 (연세대학교(미래)) 이정희 (연세대학교(미래))
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제21권 제10호
발행연도
2021.10
수록면
48 - 58 (11page)

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국내 산업성장의 동력이 되는 기업의 기술 및 사업역량 확보를 위해, 2014년 이후 정부기관을 중심으로 『기술거래 시장 활성화』, 『기술금융 기반의 R&D 사업화지원』등 다양한 형태로 사업화 성과창출을 위한 정책 프로그램이 수행되어 왔다. 현재까지 기술가치평가 이론과 평가변수에 관한 다양한 연구가 각계 전문가들에 의해 수행되고 기술사업화 현업에서 이용되어 왔으나, 평가현장에서는 평가목적 상의 기대보다 기술가치평가 금액이 적게 산출되는 등의 한계점이 존재하여, 그 실용성에 의문이 제기되어 왔다. 또한 미래에 대한 정성적 추정에 기반한 현행 기술가치평가 프로세스는 평가결과에 대한 객관성과 신뢰성 확보를 위해 데이터에 근거한 참조 인프라 구축이 필요한 시기에 이르렀다. 본 연구에서는 기관별로 구축된 평가인프라를 살펴보고, 최신의 인공신경망 및 딥러닝 기술을 기술가치평가 시스템에 탑재하기 위해 핵심변수 기반의 가치금액 추정 시뮬레이션과 매출액 및 정성평가점수의 예측을 위한 적용 가능성을 살펴본다.

목차

요약
Abstract
I. 서론
Ⅱ. 연구내용
Ⅲ. 연구결과
Ⅳ. 결론 및 시사점
참고문헌

참고문헌 (17)

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