KR102213589B1 - 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템, 그리고 그 방법 - Google Patents

기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템, 그리고 그 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템, 그리고 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 중소기업의 부담을 경감하면서도 실질적 도움을 줄 수 있는 컨설팅을 위해 기존 한국신용정보원으로부터 제공받은 데이터를 기반으로 가치평가를 산정하는 방법에서 벗어나 공표되어 있는 국내 기업 정보와 자사의 독창적 평가지표를 결합하고 이를 AI, Big Data 분석을 통해 기존 평가등급과의 간극을 줄여나가 마침내 일치시켜 독창적 기술가치 평가등급과 기업가치 평가등급을 산정하는 플랫폼을 구축하도록 하기 위한 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템에 관한 것이다.

Description

기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템, 그리고 그 방법{Technology value evaluation and enterprise value evaluation platform provision system, and method thereof}
본 발명은 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템, 그리고 그 방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 중소기업의 부담을 경감하면서도 실질적 도움을 줄 수 있는 컨설팅을 위해 기존 한국신용정보원으로부터 제공받은 데이터를 기반으로 가치평가를 산정하는 방법에서 벗어나 공표되어 있는 국내 기업 정보와 자사의 독창적 평가지표를 결합하고 이를 AI, Big Data 분석을 통해 기존 평가등급과의 간극을 줄여나가 마침내 일치시켜 독창적 기술가치 평가등급과 기업가치 평가등급을 산정하는 플랫폼을 구축하도록 하기 위한 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템, 그리고 그 방법에 관한 것이다.
중소기업은 경영투자자금을 위해 신용보증서담보대출, 재무제표 위주 대출, 기술평가보증대출 등을 주로 이용하고 있으며 온라인 자가평가, 대면상담 등을 통해 자금상담 및 대출을 진행하고 있다.
그러나 중소기업의 현실상 재무·자금관련 전문인력을 채용 및 유지하기는 힘든 상황이며 전문가의 상담을 구하기에도 어려워 충분한 자료준비 없이 대출을 진행하려다 실패하는 사례가 대부분이다.
또한, 기업가치 평가, 기술가치 평가라는 전문분야에 대한 기초지식 부족으로 중소기업에 가장 절실한 시설자금, 경영자금, 연구자금 조달에 어려움을 겪고 있는 현실이다.
보다 구체적으로, 현재 신용정보산업 내에서 집중·공유되는 정보범위가 꾸준히 확대되고 있으나, 여전히 정보인프라로서의 완결성이 부족한 현실에서 중소기업에 필요한 자금조달, 공공입찰을 위해서는 정확한 기술가치 평가등급, 기업가치 평가등급은 필수적이다.
그러나 현재의 미흡한 정보인프라로써는 중소기업에 실질적인 도움을 줄 수 없으며 기존 CB사 이용시에는 막대한 수수료를 지불해야 한다.
또한, 관련 법 규제와 높은 진입장벽으로 인해 중소기업 친화적 기술,기업 평가시스템은 전무하다 할 수 있다.
대한민국 특허출원 출원번호 제10-2014-0128821(2014.09.26)호 "조정재생산 비용접근법에 따른 기술가치평가 방법(Method for evaluating technology by adjusted reproduction cost approaching)"
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 중소기업이 보유한 기술과 경영상태를 객관적 지표로 평가하여 중소기업 경영과 자금운용에 도움을 주고자 모바일 기기 및 원격 단말기에서 접근 가능한 기술가치 평가·기업가치 평가 플랫폼을 제공하도록 하기 위한 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템, 그리고 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 빅데이터 분석과 AI 기반 기업정보 수집과 분석, 기존 가치평가와 비교를 통해 더욱 정교하고 정확한 평가 결과를 도출할 수 있도록 발전하는 플랫폼을 제공하도록 하기 위한 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템, 그리고 그 방법을 제공하기 위한 것이다.
그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 방법은,
평가 플랫폼 서버(300)가 네트워크(200)를 통해 기업단말(100)에 의한 로그인에 따라 기업단말(100)의 회원 ID를 통한 사용자 확인을 수행한 뒤, 사전에 데이터베이스(330)에 저장된 기업단말(100)의 회원 ID에 해당하는 기업가치 평가 등급표를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)에 대한 요청을 통해 수신하는 제 1 단계; 및
평가 플랫폼 서버(300)가 기업가치 평가 등급표에서 전체 기업가치 평가총점을 확인하고, 전체 기업가치 평가총점 중 자기자본가치 총점을 확인하고, 자기자본가치 총점에서 각 자기자본가치 평가점수에 대한 확인을 수행하는 제 2 단계; 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템은,
기업단말(100) ; 및
네트워크(200)를 통해 기업단말(100)에 의한 로그인에 따라 기업단말(100)의 회원 ID를 통한 사용자 확인을 수행한 뒤, 사전에 데이터베이스(330)에 저장된 기업단말(100)의 회원 ID에 해당하는 기업가치 평가 등급표를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)에 대한 요청을 통해 수신하고, 기업가치 평가 등급표에서 전체 기업가치 평가총점을 확인하고, 전체 기업가치 평가총점 중 자기자본가치 총점을 확인하고, 자기자본가치 총점에서 각 자기자본가치 평가점수에 대한 확인을 수행하는 평가 플랫폼 서버(300); 를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템, 그리고 그 방법은, 중소기업이 보유한 기술과 경영상태를 객관적 지표로 평가하여 중소기업 경영과 자금운용에 도움을 주고자 모바일 기기 및 원격 단말기에서 접근 가능한 기술가치 평가·기업가치 평가 플랫폼을 제공하도록 하는 효과를 제공한다.
뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템, 그리고 그 방법은, 빅데이터 분석과 AI 기반 기업정보 수집과 분석, 기존 가치평가와 비교를 통해 더욱 정교하고 정확한 평가 결과를 도출할 수 있도록 발전하는 플랫폼을 제공하도록 하는 효과를 제공한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템(1) 중 평가 플랫폼 서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템(1)의 평가 플랫폼 서버(300)가 수행하는 최종 기업가치 평가 등급 생성 과정을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템(1)의 평가 플랫폼 서버(300)가 수행하는 최종 기술가치 평가 등급 생성 과정을 나타내는 흐름도이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템(1)은 복수의 기업단말(100)로 이루어진 기업단말 그룹(100g), 네트워크(200), 평가 플랫폼 서버(300), 빅데이터 서버(400), 그리고 복수의 가치 평가 전문가단말(500)을 포함하는 가치 평가 전문가 단말 그룹(500g)을 포함할 수 있다.
네트워크(200)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크(200)가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 이동통신망(700)은 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크(200)는 복수의 기업단말(100)로 이루어진 기업단말 그룹(100g), 평가 플랫폼 서버(300), 빅데이터 서버(400), 그리고 복수의 가치 평가 전문가단말(500)을 포함하는 가치 평가 전문가 단말 그룹(500g), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템(1) 중 평가 플랫폼 서버(300)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 2를 참조하면, 평가 플랫폼 서버(300)는 송수신부(310), 제어부(320) 및 데이터베이스(330)를 포함하며, 제어부(320)는 정보수집모듈(321), 기업가치 평가모듈(322), 기술가치 평가모듈(323) 및 정보제공모듈(324)을 포함할 수 있다.
정보수집모듈(321)은 기업단말 그룹(100g)을 구성하는 각 복수의 기업단말(100)에 대한 회원 가입절차를 온라인으로 수행하여 기업단말(100)의 회원 ID 및 비밀번호를 데이터베이스(330) 상에 저장하고, 각 기업단말(100)에 대한 기존의 평가정보기관으로부터 제공받은 기업평가 파라미터, 기술평가 파라미터 및 기업정보를 각 기업단말(100)로부터 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 기업평가 파라미터, 기술평가 파라미터 및 기업정보를 포함하는 "기업단위정보"를 데이터베이스(330) 상에 회원 ID를 메타데이터로 저장할 수 있다.
정보수집모듈(321)은 각 기업단말(100)의 기업단위정보에 대해서 웹 페이지 상에 게시하여 데이터베이스(330)에 저장된 가치 평가 전문가 단말 그룹(500g)에 포함된 적어도 하나 이상의 가치 평가 전문가 단말(500)로부터 가치 평가 참여 신청을 수신하거나, 데이터베이스(330)에 저장된 가치 평가 전문가 단말 그룹(500g)에서 추출된 기업단위정보의 조사관리분야와 매칭되는 가치 평가 전문가 단말(500)을 추출한 뒤 추출된 가치 평가 전문가 단말(500)에 대해서 가치 평가 참여 의뢰 이후 가치 평가 전문가 단말(500)로부터 가치 평가 참여 신청을 수신하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
이후, 정보수집모듈(321)은 가치 평가 참여를 신청한 적어도 하나 이상의 가치 평가 전문가 단말(500) 중 기업단위정보의 조사관리분야와 매칭되는 가치 평가 전문가 단말(500)에 대한 선택과 최종 결정을 위한 질의와 응답 과정을 통해 최종적으로 가치 평가 참여 결정을 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 가치 평가 참여 결정을 제공한 적어도 하나 이상의 가치 평가 전문가 단말(500)의 단말식별번호를 데이터베이스(330)에 가치 평가 계약 단말로 저장할 수 있으며, 가치 평가로는 기업가치 평가와 기술가치 평가로 구분하여 가치 평가 계약을 설정할 수 있다.
이후, 정보수집모듈(321)은 가치 평가 전문가 단말(500)에 의해 생성되는 자기자본가치, 타인자본가치, 그리고 기술성, 시장성, 사업성, 수익성에 대한 조사보고서(착수 보고서, 진도 보고서, 중간 보고서, 최종 보고서, 세미나 및 간담회 안건 제시 보고서)를 위해 각 기업단말(100)로부터 각 기업가치 평가 등급표 및 기술가치 평가 등급표 생성을 위한 가치 기준 정보(가치 목표, 가치 관리 계획, 가치 평가 표준)를 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 데이터베이스(330)에 저장한 뒤, 가치 평가 전문가 단말(500)로 네트워크(200)를 통해 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
이후, 정보수집모듈(321)은 가치 평가 전문가 단말(500)에 의한 산출물인 기업가치 평가 등급표 및 기술가치 평가 등급표를 위한 조사보고서(착수 보고서, 진도 보고서, 중간 보고서, 최종 보고서, 세미나 및 간담회 안건 제시 보고서)를 가치 평가 전문가 단말(500)로부터 네트워크(200)를 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 각 가치 평가 전문가 단말(500)의 단말식별번호를 메타데이터로 하여 데이터베이스(330)에 저장할 수 있다.
정보수집모듈(321)은 기술가치 평가 등급표 생성을 위한 조사보고서(착수 보고서, 진도 보고서, 중간 보고서, 최종 보고서, 세미나 및 간담회 안건 제시 보고서)에 대해서 각 기업단말(100)로부터 각 기업가치 평가 등급표 및 기술가치 평가 등급표 생성을 위한 가치 기준 정보(가치 목표, 가치 관리 계획, 가치 평가 표준)를 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 데이터베이스(330)에 저장한 뒤, 가치 평가 전문가 단말(500)로 네트워크(200)를 통해 전송하도록 송수신부(310)를 제어할 수 있다.
정보수집모듈(321)은 각 기업단위정보에 대한 가치 기준 정보(가치 목표, 가치 관리 계획, 가치 평가 표준)에 따른 조사보고서(착수 보고서, 진도 보고서, 중간 보고서, 최종 보고서, 세미나 및 간담회 안건 제시 보고서)에 대한 각 구분 파라미터(자기자본가치, 타인자본가치, 기술성, 시장성, 사업성, 수익성) 별로 생성 수준을 정형화된 조사보고사의 입력란을 통해 평가하여 각 단계별 가치 평가 작성률정보를 데이터베이스(330)에 저장할 수 있으며, 각 단계별 가치 평가 작성률정보가 미리 설정된 작성률 이상되는 경우 기업가치 평가 등급표를 형성하는 각 구분 파라미터인 자기자본가치, 타인자본가치와, 기술가치 평가 등급표를 형성하는 각 구분된 파라미터인 기술성, 시장성, 사업성, 수익성에 대한 조사보고서(착수 보고서, 진도 보고서, 중간 보고서, 최종 보고서, 세미나 및 간담회 안건 제시 보고서)를 활용하여 기업가치 평가 등급료 및 기술가치 평가 등급표를 생성할 수 있다.
보다 구체적으로 정보수집모듈(321)은 조사보고서에 있어서 가치 목표, 가치 관리 계획, 가치 평가 표준에 해당하는 단어 또는 문장을 분석하여 각 구분 파라미터의 "구분 요소 점수 속성"으로 데이터베이스(330)에 저장된 적어도 하나 이상의 핵심 키워드를 추출한 뒤, 추출된 핵심 키워드에 대한 빅데이터 서버(400)에서 가치 목표, 가치 관리 계획, 가치 평가 표준 별 핵심 키워드와 유사 범위로 저장된 유사 키워드를 모두 요청하여 수신하고, 수신된 유사 키워드뿐만 아니라, 핵심 키워드와 착수보고서에 포함된 문장에 포함된 단어 간의 매칭 회수를 연산한 뒤, 각 키워드(핵심 키워드 또는 유사 키워드)별 매칭 회수를 정렬하고, 가치 목표, 가치 관리 계획, 가치 평가 표준 별 모두에 대해서 미리 설정된 빈도 이상의 키워드(핵심 키워드 또는 유사 키워드) 매칭이 수행된 "구분 요소 점수 속성" 별 개수를 추출할 수 있다. 이에 따라, 정보수집모듈(321)은 "구분 요소 점수 속성" 별로 추출된 개수의 범위에 따라 기업가치 평가 등급표 및 기술가치 평가 등급표의 각 구분 파라미터인 자기자본가치, 타인자본가치, 기술성, 시장성, 사업성, 수익성을 구성하는 "구분 요소 점수 속성"의 평가항목로 점수를 책정하여 데이터베이스(330) 상에 저장할 수 있다.
기업가치 평가모듈(322)은 네트워크(200)를 통해 기업단말(100)에 의한 로그인에 따라 기업단말(100)의 회원 ID를 통한 사용자 확인을 수행한 뒤, 사전에 데이터베이스(330)에 저장된 기업단말(100)의 회원 ID에 해당하는 기업가치 평가 등급표를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)에 대한 요청을 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 데이터베이스(330)에 기업가치 평가 등급표를 저장할 수 있다.
기업가치 평가모듈(322)은 기업가치 평가 등급표에서 전체 기업가치 평가총점을 확인하고, 자기자본가치 총점을 확인하고, 자기자본가치 총점에서 각 자기자본가치 평가점수에 대한 확인을 수행할 수 있다.
여기서 기업가치 평가모듈(322)은 각 자기자본가치 평가점수에 해당하는 평가항목이 평가항목별로 미리 설정된 점수 이상으로 형성되는 경우 각 평가항목에 미리 배당된 w1 점수를 카운팅하고, 각 자기자본가치 평가점수에 해당하는 평가항목이 없거나 정보수집모듈(321)에 의해 연산된 점수가 미리 설정된 점수 이하로 형성되는 경우 미리 배당된 z1 점수를 카운팅 할 수 있다.
한편, 자기자본가치 평가점수의 평가항목에 대한 점수 카운팅과 동시에 또는 전후에, 기업가치 평가모듈(322)은 타인자본가치 총점을 확인하고, 타인자본가치 총점에서 각 타인자본가치 평가점수에 대한 확인을 수행할 수 있다.
여기서도 기업가치 평가모듈(322)은 각 타인자본가치 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 평가항목별로 미리 배당된 w2 점수를 카운팅하고(S19a), 각 타인자본가치 평가점수에 해당하는 평가항목이 없거나 정보수집모듈(321)에 의해 연산된 점수가 미리 설정된 점수 이하로 형성되는 경우 z2 점수를 카운팅 할 수 있다.
한편, 기업가치 평가모듈(322)은 자기자본가치 및 타인자본가치 평가점수의 평가항목에 대한 점수 카운팅이 완료되는 경우, 기업가치 평가 프로그램 빅데이터 및 AI 구성을 통해 최종 기업가치 평가 등급을 생성할 수 있다.
즉, 기업가치 평가모듈(322)은 각 w1, z1, w2, z2 점수를 제공한 평가항목별로 수집 데이터를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하고 최종 기업가치 평가 등급을 생성할 수 있다.
보다 구체적으로, 기업가치 평가모듈(322)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘은 결정 트리(DT, Decision Tree) 분류 알고리즘, 랜덤 포레스트 분류 알고리즘, SVM(Support Vector Machine) 분류 알고리즘 중 하나일 수 있다.
기업가치 평가모듈(322)은 각 w1, z1, w2, z2 점수를 제공한 평가항목별로 수집 데이터 간의 대소 차이에 따른 기업가치 감소 및 증가 정보를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로부터 추출하고 추출된 기업가치 감소 및 증가 정보에 대해서 학습한 결과에 따른 가중치 및 역가중치를 기업가치 평가 등급에 반영하여 최종적으로 기업가치 평가 등급을 생성할 수 있다.
즉, 기업가치 평가모듈(322)은 상태 여부 판단 결과의 정확도 향상을 위해 다수의 상호 보완적인 머신러닝 알고리즘들로 구성된 앙상블 구조를 적용할 수 있다.
결정 트리 분류 알고리즘은 트리 구조로 학습하여 결과를 도출하는 방식으로 결과 해석 및 이해가 용이하고, 데이터 처리 속도가 빠르며 탐색 트리 기반으로 룰 도출이 가능할 수 있다. DT의 낮은 분류 정확도를 개선하기 위한 방안으로 RF를 적용할 수 있다. 랜덤 포레스트 분류 알고리즘은 다수의 DT를 앙상블로 학습한 결과를 도축하는 방식으로, DT보다 결과 이해가 어려우나 DT보다 결과 정확도가 높을 수 있다. DT 또는 RF 학습을 통해 발생 가능한 과적합의 개선 방안으로 SVM을 적용할 수 있다. SVM 분류 알고리즘은 서로 다른 분류에 속한 데이터를 평면 기반으로 분류하는 방식으로, 일반적으로 높은 정확도를 갖고, 구조적으로 과적합(overfitting)에 낮은 민감도를 가질 수 있다.
다음으로, 기술가치 평가모듈(323)은 네트워크(200)를 통해 기업단말(100)에 의한 로그인에 따라 기업단말(100)의 회원 ID를 통한 사용자 확인을 수행한 뒤, 사전에 데이터베이스(330)에 저장된 기업단말(100)의 회원 ID에 해당하는 기술가치 평가 등급표를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)에 대한 요청을 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 기술가치 평가 등급표를 데이터베이스(330)에 저장할 수 있다.
기술가치 평가모듈(323)은 기술가치 평가 등급표에서 전체 기업가치 평가총점을 확인하고, 기술성 총점을 확인하고, 기술성 총점을 구성하는 각 기술성 평가점수에 대한 확인을 수행할 수 있다.
여기서 기술가치 평가모듈(323)은 각 기술성 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 평가항목별로 미리 배당된 x1 점수를 카운팅하고, 각 기술성 평가점수에 해당하는 평가항목이 없거나 정보수집모듈(321)에 의해 연산된 점수가 미리 설정된 점수 이하로 형성되는 경우 y1 점수를 카운팅 할 수 있다.
한편, 기술성 평가점수의 평가항목에 대한 점수 카운팅과 동시에 또는 전후에, 기술가치 평가모듈(323)은 시장성 총점을 확인하고, 시장성 총점을 구성하는 각 시장성 평가점수에 대한 확인을 수행할 수 있다.
여기서 기술가치 평가모듈(323)은 각 시장성 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 평가항목별로 미리 배당된 x2 점수를 카운팅하고, 각 시장성 평가점수에 해당하는 평가항목이 없거나 정보수집모듈(321)에 의해 연산된 점수가 미리 설정된 점수 이하로 형성되는 경우 y2 점수를 카운팅 할 수 있다.
기술성 및 시장성에 대한 평가점수에 해당하는 평가항목에 대한 카운팅이 모두 완료되는 경우, 기술가치 평가모듈(323)은 기술가치 평가 프로그램 빅데이터 및 AI 구성을 통해 최종 기술가치 평가 등급을 생성할 수 있다.
즉, 기술가치 평가모듈(323)은 각 x1, y1, x2, y2 점수를 제공한 평가항목별로 수집 데이터를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하고 최종 기술가치 평가 등급을 생성할 수 있다.
보다 구체적으로, 기술가치 평가모듈(323)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘은 결정 트리(DT, Decision Tree) 분류 알고리즘, 랜덤 포레스트 분류 알고리즘, SVM(Support Vector Machine) 분류 알고리즘 중 하나일 수 있다.
기술가치 평가모듈(323)은 각 x1, y1, x2, y2 점수를 제공한 평가항목별로 수집 데이터 간의 대소 차이에 따른 기술가치 감소 및 증가 정보를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로부터 추출하고 추출된 기업가치 감소 및 증가 정보에 대해서 학습한 결과에 따른 가중치 및 역가중치를 기업가치 평가 등급에 반영하여 최종적으로 기술가치 평가 등급을 생성할 수 있다.
즉, 기술가치 평가모듈(323)은 상태 여부 판단 결과의 정확도 향상을 위해 다수의 상호 보완적인 머신러닝 알고리즘들로 구성된 앙상블 구조를 적용할 수 있다.
결정 트리 분류 알고리즘은 트리 구조로 학습하여 결과를 도출하는 방식으로 결과 해석 및 이해가 용이하고, 데이터 처리 속도가 빠르며 탐색 트리 기반으로 룰 도출이 가능할 수 있다. DT의 낮은 분류 정확도를 개선하기 위한 방안으로 RF를 적용할 수 있다. 랜덤 포레스트 분류 알고리즘은 다수의 DT를 앙상블로 학습한 결과를 도축하는 방식으로, DT보다 결과 이해가 어려우나 DT보다 결과 정확도가 높을 수 있다. DT 또는 RF 학습을 통해 발생 가능한 과적합의 개선 방안으로 SVM을 적용할 수 있다. SVM 분류 알고리즘은 서로 다른 분류에 속한 데이터를 평면 기반으로 분류하는 방식으로, 일반적으로 높은 정확도를 갖고, 구조적으로 과적합(overfitting)에 낮은 민감도를 가질 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예로, 기술가치 평가모듈(323)은 기술성 및 시장성에 대한 평가점수에 해당하는 평가항목에 대한 카운팅과 동시에 또는 전후에, 기술가치 평가 등급표에서 사업성 총점 및 수익성 총점을 확인하고, 사업성 총점 및 수익성 총점을 구성하는 각 사업성 및 수익성 평가점수에 대한 확인을 수행한다.
여기서 기술가치 평가모듈(323)은 각 사업성 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 미리 배당된 x3 점수를 카운팅하고, 평가항목이 없거나 정보수집모듈(321)에 의해 연산된 점수가 미리 설정된 점수 이하로 형성되는 경우 y3 점수를 카운팅하고, 각 수익성 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 미리 배당된 x4 점수를 카운팅하고, 평가항목이 없거나 정보수집모듈(321)에 의해 연산된 점수가 미리 설정된 점수 이하로 형성되는 경우 y4 점수를 카운팅한 뒤, 기술가치 평가 프로그램 빅데이터 및 AI 구성을 통해 최종 기술가치 평가 등급을 생성시, x1 내지 x4, y1 내지 y4를 고려하여 생성을 수행할 수 있다.
정보제공모듈(324)은 최종적으로 생성된 기업가치 평가 등급 및 기술가치 평가 등급을 네트워크(200)를 통해 기업단말(100)에 제공할 뿐만 아니라, 신용정보집중기관, 금융회사, 신용조회회사 단말로 제공할 수도 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템(1)의 평가 플랫폼 서버(300)가 수행하는 최종 기업가치 평가 등급 생성 과정을 나타내는 흐름도이다. 도 3을 참조하면, 평가 플랫폼 서버(300)는 네트워크(200)를 통해 기업단말(100)에 의한 로그인에 따라 기업단말(100)의 회원 ID를 통한 사용자 확인을 수행한 뒤(S11), 사전에 데이터베이스(330)에 저장된 기업단말(100)의 회원 ID에 해당하는 기업가치 평가 등급표를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)에 대한 요청을 통해 수신할 수 있다(S12).
단계(S12) 이후, 평가 플랫폼 서버(300)는 기업가치 평가 등급표에서 전체 기업가치 평가총점을 확인하고(S13), 자기자본가치 총점을 확인하고(S14), 자기자본가치 총점에서 각 자기자본가치 평가점수에 대한 확인을 수행한다(S15).
여기서 평가 플랫폼 서버(300)는 각 자기자본가치 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 미리 배당된 w1 점수를 카운팅하고(S16a), 평가항목이 없는 경우 z1 점수를 카운팅 할 수 있다(S16b).
한편, 단계(S14) 내지 단계(S16b)와 동시에 또는 전후에, 평가 플랫폼 서버(300)는 타인자본가치 총점을 확인하고(S17), 타인자본가치 총점에서 각 타인자본가치 평가점수에 대한 확인을 수행한다(S18).
여기서 평가 플랫폼 서버(300)는 각 타인자본가치 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 미리 배당된 w2 점수를 카운팅하고(S19a), 평가항목이 없는 경우 z2 점수를 카운팅 할 수 있다(S19b).
단계(S16b) 및 단계(S19b)가 모두 완료되는 경우, 평가 플랫폼 서버(300)는 기업가치 평가 프로그램 빅데이터 및 AI 구성을 통해 최종 기업가치 평가 등급을 생성할 수 있다(S20).
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템(1)의 평가 플랫폼 서버(300)가 수행하는 최종 기술가치 평가 등급 생성 과정을 나타내는 흐름도이다. 도 4를 참조하면, 평가 플랫폼 서버(300)는 네트워크(200)를 통해 기업단말(100)에 의한 로그인에 따라 기업단말(100)의 회원 ID를 통한 사용자 확인을 수행한 뒤(S31), 사전에 데이터베이스(330)에 저장된 기업단말(100)의 회원 ID에 해당하는 기술가치 평가 등급표를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)에 대한 요청을 통해 수신할 수 있다(S32).
단계(S32) 이후, 평가 플랫폼 서버(300)는 기술가치 평가 등급표에서 전체 기업가치 평가총점을 확인하고(S33), 기술성 총점을 확인하고(S34), 기술성 총점을 구성하는 각 기술성 평가점수에 대한 확인을 수행한다(S35).
여기서 평가 플랫폼 서버(300)는 각 기술성 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 미리 배당된 x1 점수를 카운팅하고(S36a), 평가항목이 없는 경우 y1 점수를 카운팅 할 수 있다(S36b).
한편, 단계(S34) 내지 단계(S36b)와 동시에 또는 전후에, 평가 플랫폼 서버(300)는 시장성 총점을 확인하고(S17), 시장성 총점을 구성하는 각 시장성 평가점수에 대한 확인을 수행한다(S38).
여기서 평가 플랫폼 서버(300)는 각 시장성 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 미리 배당된 x2 점수를 카운팅하고(S19a), 평가항목이 없는 경우 y2 점수를 카운팅 할 수 있다(S39b).
단계(S36b) 및 단계(S39b)가 모두 완료되는 경우, 평가 플랫폼 서버(300)는 기술가치 평가 프로그램 빅데이터 및 AI 구성을 통해 최종 기술가치 평가 등급을 생성할 수 있다(S40).
한편, 도시되진 않았지만, 단계(S34) 내지 단계(S36b)와 동시에 또는 전후에, 평가 플랫폼 서버(300)는 사업성 총점 및 수익성 총점을 확인하고, 사업성 총점 및 수익성 총점을 구성하는 각 사업성 및 수익성 평가점수에 대한 확인을 수행한다.
여기서 평가 플랫폼 서버(300)는 각 사업성 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 미리 배당된 x3 점수를 카운팅하고, 평가항목이 없는 경우 y3 점수를 카운팅하고, 각 수익성 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 미리 배당된 x4 점수를 카운팅하고, 평가항목이 없는 경우 y4 점수를 카운팅한 뒤, 기술가치 평가 프로그램 빅데이터 및 AI 구성을 통해 최종 기술가치 평가 등급을 생성시, x1 내지 x4, y1 내지 y4를 고려하여 생성을 수행할 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
1 : 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템
100 : 기업단말
100g : 기업단말 그룹
200 : 네트워크
300 : 평가 플랫폼 서버
310 : 송수신부
320 : 제어부
321 : 정보수집모듈
322 : 기업가치 평가모듈
323 : 기술가치 평가모듈
324 : 정보제공모듈
330 : 데이터베이스
400 : 빅데이터 서버
500 : 가치 평가 전문가단말
500g : 가치 평가 전문가 단말 그룹

Claims (2)

  1. 복수의 기업단말(100)로 이루어진 기업단말 그룹(100g), 네트워크(200), 평가 플랫폼 서버(300), 빅데이터 서버(400), 그리고 복수의 가치 평가 전문가단말(500)을 포함하는 가치 평가 전문가 단말 그룹(500g)을 포함하는 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템(1)에 있어서,
    평가 플랫폼 서버(300)는,
    송수신부(310), 제어부(320) 및 데이터베이스(330)를 포함하며, 제어부(320)는 정보수집모듈(321), 기업가치 평가모듈(322), 기술가치 평가모듈(323) 및 정보제공모듈(324)을 포함하며,
    정보수집모듈(321)은,
    기업단말 그룹(100g)을 구성하는 각 복수의 기업단말(100)에 대한 회원 가입절차를 온라인으로 수행하여 기업단말(100)의 회원 ID 및 비밀번호를 데이터베이스(330) 상에 저장하고, 각 기업단말(100)에 대한 기존의 평가정보기관으로부터 제공받은 기업평가 파라미터, 기술평가 파라미터 및 기업정보를 각 기업단말(100)로부터 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 기업평가 파라미터, 기술평가 파라미터 및 기업정보를 포함하는 "기업단위정보"를 데이터베이스(330) 상에 회원 ID를 메타데이터로 저장하고,
    각 기업단말(100)의 기업단위정보에 대해서 웹 페이지 상에 게시하여 데이터베이스(330)에 저장된 가치 평가 전문가 단말 그룹(500g)에 포함된 적어도 하나 이상의 가치 평가 전문가 단말(500)로부터 가치 평가 참여 신청을 수신하거나, 데이터베이스(330)에 저장된 가치 평가 전문가 단말 그룹(500g)에서 추출된 기업단위정보의 조사관리분야와 매칭되는 가치 평가 전문가 단말(500)을 추출한 뒤 추출된 가치 평가 전문가 단말(500)에 대해서 가치 평가 참여 의뢰 이후 가치 평가 전문가 단말(500)로부터 가치 평가 참여 신청을 수신하도록 송수신부(310)를 제어하며,
    가치 평가 참여를 신청한 적어도 하나 이상의 가치 평가 전문가 단말(500) 중 기업단위정보의 조사관리분야와 매칭되는 가치 평가 전문가 단말(500)에 대한 선택과 최종 결정을 위한 질의와 응답 과정을 통해 최종적으로 가치 평가 참여 결정을 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 가치 평가 참여 결정을 제공한 적어도 하나 이상의 가치 평가 전문가 단말(500)의 단말식별번호를 데이터베이스(330)에 가치 평가 계약 단말로 저장할 수 있으며, 가치 평가로는 기업가치 평가와 기술가치 평가로 구분하여 가치 평가 계약을 설정하며,
    가치 평가 전문가 단말(500)에 의해 생성되는 자기자본가치, 타인자본가치, 그리고 기술성, 시장성, 사업성, 수익성에 대한 조사보고서(착수 보고서, 진도 보고서, 중간 보고서, 최종 보고서, 세미나 및 간담회 안건 제시 보고서 포함)를 위해 각 기업단말(100)로부터 각 기업가치 평가 등급표 및 기술가치 평가 등급표 생성을 위한 가치 기준 정보(가치 목표, 가치 관리 계획, 가치 평가 표준 포함)를 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 데이터베이스(330)에 저장한 뒤, 가치 평가 전문가 단말(500)로 네트워크(200)를 통해 전송하도록 송수신부(310)를 제어하며,
    가치 평가 전문가 단말(500)에 의한 산출물인 기업가치 평가 등급표 및 기술가치 평가 등급표를 위한 조사보고서(착수 보고서, 진도 보고서, 중간 보고서, 최종 보고서, 세미나 및 간담회 안건 제시 보고서 포함)를 가치 평가 전문가 단말(500)로부터 네트워크(200)를 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 각 가치 평가 전문가 단말(500)의 단말식별번호를 메타데이터로 하여 데이터베이스(330)에 저장하고,
    기술가치 평가 등급표 생성을 위한 조사보고서(착수 보고서, 진도 보고서, 중간 보고서, 최종 보고서, 세미나 및 간담회 안건 제시 보고서 포함)에 대해서 각 기업단말(100)로부터 각 기업가치 평가 등급표 및 기술가치 평가 등급표 생성을 위한 가치 기준 정보(가치 목표, 가치 관리 계획, 가치 평가 표준 포함)를 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 데이터베이스(330)에 저장한 뒤, 가치 평가 전문가 단말(500)로 네트워크(200)를 통해 전송하도록 송수신부(310)를 제어하며,
    각 기업단위정보에 대한 가치 기준 정보(가치 목표, 가치 관리 계획, 가치 평가 표준 포함)에 따른 조사보고서(착수 보고서, 진도 보고서, 중간 보고서, 최종 보고서, 세미나 및 간담회 안건 제시 보고서 포함)에 대한 각 구분 파라미터(자기자본가치, 타인자본가치, 기술성, 시장성, 사업성, 수익성 포함) 별로 생성 수준을 정형화된 조사보고사의 입력란을 통해 평가하여 각 단계별 가치 평가 작성률정보를 데이터베이스(330)에 저장할 수 있으며, 각 단계별 가치 평가 작성률정보가 미리 설정된 작성률 이상되는 경우 기업가치 평가 등급표를 형성하는 각 구분 파라미터인 자기자본가치, 타인자본가치와, 기술가치 평가 등급표를 형성하는 각 구분된 파라미터인 기술성, 시장성, 사업성, 수익성에 대한 조사보고서(착수 보고서, 진도 보고서, 중간 보고서, 최종 보고서, 세미나 및 간담회 안건 제시 보고서 포함)를 활용하여 기업가치 평가 등급료 및 기술가치 평가 등급표를 생성하되,
    조사보고서에 있어서 가치 목표, 가치 관리 계획, 가치 평가 표준에 해당하는 단어 또는 문장을 분석하여 각 구분 파라미터의 "구분 요소 점수 속성"으로 데이터베이스(330)에 저장된 적어도 하나 이상의 핵심 키워드를 추출한 뒤, 추출된 핵심 키워드에 대한 빅데이터 서버(400)에서 가치 목표, 가치 관리 계획, 가치 평가 표준 별 핵심 키워드와 유사 범위로 저장된 유사 키워드를 모두 요청하여 수신하고, 수신된 유사 키워드뿐만 아니라, 핵심 키워드와 착수보고서에 포함된 문장에 포함된 단어 간의 매칭 회수를 연산한 뒤, 각 키워드(핵심 키워드 또는 유사 키워드)별 매칭 회수를 정렬하고, 가치 목표, 가치 관리 계획, 가치 평가 표준 별 모두에 대해서 미리 설정된 빈도 이상의 키워드(핵심 키워드 또는 유사 키워드) 매칭이 수행된 "구분 요소 점수 속성" 별 개수를 추출하고, "구분 요소 점수 속성" 별로 추출된 개수의 범위에 따라 기업가치 평가 등급표 및 기술가치 평가 등급표의 각 구분 파라미터인 자기자본가치, 타인자본가치, 기술성, 시장성, 사업성, 수익성을 구성하는 "구분 요소 점수 속성"의 평가항목로 점수를 책정하여 데이터베이스(330) 상에 저장하며,
    기업가치 평가모듈(322)은,
    네트워크(200)를 통해 기업단말(100)에 의한 로그인에 따라 기업단말(100)의 회원 ID를 통한 사용자 확인을 수행한 뒤, 사전에 데이터베이스(330)에 저장된 기업단말(100)의 회원 ID에 해당하는 기업가치 평가 등급표를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)에 대한 요청을 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 데이터베이스(330)에 기업가치 평가 등급표를 저장하며,
    기업가치 평가 등급표에서 전체 기업가치 평가총점을 확인하고, 자기자본가치 총점을 확인하고, 자기자본가치 총점에서 각 자기자본가치 평가점수에 대한 확인을 수행하되, 각 자기자본가치 평가점수에 해당하는 평가항목이 평가항목별로 미리 설정된 점수 이상으로 형성되는 경우 각 평가항목에 미리 배당된 w1 점수를 카운팅하고, 각 자기자본가치 평가점수에 해당하는 평가항목이 없거나 정보수집모듈(321)에 의해 연산된 점수가 미리 설정된 점수 이하로 형성되는 경우 미리 배당된 z1 점수를 카운팅하고,
    자기자본가치 평가점수의 평가항목에 대한 점수 카운팅과 동시에 또는 전후에, 타인자본가치 총점을 확인하고, 타인자본가치 총점에서 각 타인자본가치 평가점수에 대한 확인을 수행하되, 각 타인자본가치 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 평가항목별로 미리 배당된 w2 점수를 카운팅하고, 각 타인자본가치 평가점수에 해당하는 평가항목이 없거나 정보수집모듈(321)에 의해 연산된 점수가 미리 설정된 점수 이하로 형성되는 경우 z2 점수를 카운팅하며,
    자기자본가치 및 타인자본가치 평가점수의 평가항목에 대한 점수 카운팅이 완료되는 경우, 각 w1, z1, w2, z2 점수를 제공한 평가항목별로 수집 데이터 간의 대소 차이에 따른 기업가치 감소 및 증가 정보를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로부터 추출하고 추출된 기업가치 감소 및 증가 정보에 대해서 학습한 결과에 따른 가중치 및 역가중치를 기업가치 평가 등급에 반영하여 최종적으로 기업가치 평가 등급을 생성하며,
    기술가치 평가모듈(323)은,
    네트워크(200)를 통해 기업단말(100)에 의한 로그인에 따라 기업단말(100)의 회원 ID를 통한 사용자 확인을 수행한 뒤, 사전에 데이터베이스(330)에 저장된 기업단말(100)의 회원 ID에 해당하는 기술가치 평가 등급표를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)에 대한 요청을 통해 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 기술가치 평가 등급표를 데이터베이스(330)에 저장하며,
    기술가치 평가 등급표에서 전체 기업가치 평가총점을 확인하고, 기술성 총점을 확인하고, 기술성 총점을 구성하는 각 기술성 평가점수에 대한 확인을 수행하여, 각 기술성 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 평가항목별로 미리 배당된 x1 점수를 카운팅하고, 각 기술성 평가점수에 해당하는 평가항목이 없거나 정보수집모듈(321)에 의해 연산된 점수가 미리 설정된 점수 이하로 형성되는 경우 y1 점수를 카운팅하며,
    기술성 평가점수의 평가항목에 대한 점수 카운팅과 동시에 또는 전후에, 기술가치 평가모듈(323)은 시장성 총점을 확인하고, 시장성 총점을 구성하는 각 시장성 평가점수에 대한 확인을 수행하며, 각 시장성 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 평가항목별로 미리 배당된 x2 점수를 카운팅하고, 각 시장성 평가점수에 해당하는 평가항목이 없거나 정보수집모듈(321)에 의해 연산된 점수가 미리 설정된 점수 이하로 형성되는 경우 y2 점수를 카운팅하며,
    기술성 및 시장성에 대한 평가점수에 해당하는 평가항목에 대한 카운팅이 모두 완료되는 경우, 각 x1, y1, x2, y2 점수를 제공한 평가항목별로 수집 데이터 간의 대소 차이에 따른 기술가치 감소 및 증가 정보를 네트워크(200)를 통해 빅데이터 서버(400)로부터 추출하고 추출된 기업가치 감소 및 증가 정보에 대해서 학습한 결과에 따른 가중치 및 역가중치를 기업가치 평가 등급에 반영하여 최종적으로 기술가치 평가 등급을 생성하며,
    기술성 및 시장성에 대한 평가점수에 해당하는 평가항목에 대한 카운팅과 동시에 또는 전후에, 기술가치 평가 등급표에서 사업성 총점 및 수익성 총점을 확인하고, 사업성 총점 및 수익성 총점을 구성하는 각 사업성 및 수익성 평가점수에 대한 확인을 수행하며, 각 사업성 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 미리 배당된 x3 점수를 카운팅하고, 평가항목이 없거나 정보수집모듈(321)에 의해 연산된 점수가 미리 설정된 점수 이하로 형성되는 경우 y3 점수를 카운팅하고, 각 수익성 평가점수에 해당하는 평가항목이 있는 경우 각 평가항목에 미리 배당된 x4 점수를 카운팅하고, 평가항목이 없거나 정보수집모듈(321)에 의해 연산된 점수가 미리 설정된 점수 이하로 형성되는 경우 y4 점수를 카운팅한 뒤, 최종 기술가치 평가 등급을 생성시, x1 내지 x4, y1 내지 y4를 고려하여 생성을 수행하며,
    정보제공모듈(324)은,
    최종적으로 생성된 기업가치 평가 등급 및 기술가치 평가 등급을 네트워크(200)를 통해 기업단말(100)에 제공할 뿐만 아니라, 신용정보집중기관, 금융회사, 신용조회회사 단말로 제공하는 것을 특징으로 하는 기술가치 평가 및 기업가치 평가 플랫폼 제공 시스템.
  2. 삭제
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