기술가치평가를 위한 딥러닝 기반 매출추정 연구: 해양수산업을 중심으로
A Study on Sales Prediction based on Deep Learning for Technology Valuation: Focusing on Marine Fishery Industry
최지혜(연세대학교); 안민호(해양수산과학기술진흥원); 이찬호(연세대학교); 김민승(연세대학교); 장용주(연세대학교); 이정희(연세대학교); 성태응(연세대학교)
24권 5호, 951~965쪽
초록
최근까지 수행된 해양수산 기술평가 사업은 해양수산 R&D 우수성과의 조기발굴을 통한 기술이전과 산업진흥을 도모 해 왔다. 다수의 연구에서는 기술가치의 평가결과에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중 하나인 매출액 추정방안이 도출되 어 왔으나, 현 시점에서 데이터 기반으로 딥러닝을 적용하는 연구는 존재하지 않는다. 따라서, 해양수산 분야 업종별 기 업·시장 환경 특성이 반영된 KED 데이터를 활용하여, 과거 연도별 기업 재무정보를 활용하여 이후 연도 매출이 어떤 양상을 보일지 추정하는 매출추정 예측 모형을 제안하고자 한다. 본 연구는 선형회귀, 머신러닝 모델, 딥러닝 모델 간 예측 성능 비교를 통해 딥러닝 모델이 가장 우수한 성능을 보임을 확인하였고, 기존 연구의 ‘매출액’ 추정 모델과 다르 게 ‘매출성장률’ 추정을 모델링하여 활용하였다는 차별성에 주목하여, 향후 지능형 가치평가 시스템으로의 적용 이외에 기업 손익구조에 기반한 경영전략 수립, 금융시장에서의 기업가치평가(수익가치), 투자 전략 수립 등 다양한 분야에서 의사결정의 보조적 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
Abstract
Until recently, the marine fisheries technology valuation has been promoting technology transfer and industry promotion through early detection of marine fisheries R&D excellence. Previous studies have derived sales prediction methods that are one of the factors that have the greatest impact on the results of technology value, but at present, there exist no studies that apply enterprises’ financial data based on deep learning. Therefore, we would like to propose a sales estimation forecasting model that uses KED data that reflects the characteristics of companies and market environments by marine fishery industry to estimate what the sales will look like in the next year by using corporate financial information in the past year. This study confirmed that the proposed deep learning model showed the best performance. In addition to the application of the intelligent technology valuation system in the future, it is expected to be a subsidiary metric of decision-making in various fields such as establishment of business strategies based on corporate profit-and-loss structure, corporate value evaluation and investment strategy establishment.
- 발행기관:
- 한국기술혁신학회
- 분류:
- 기술정책