KR20150048431A - Ｓａａｓ 환경에서 기상 요소를 이용한 사업경제성평가서비스를 제공하기 위한 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 SaaS(Software as a Service) 환경에서의 사업경제성평가 서비스를 제공하기 위한 시스템은 테넌트(Tenant)로부터 상기 사업경제성평가 서비스 사용 요청을 수신하면, 수신된 상기 사업경제성평가 서비스 사용 요청을 전달받아, 요청된 상기 사업경제성평가 서비스를 상기 사업경제성평가 소프트웨어 구성요소 정보에 따라 실행하고, 상기 사업경제성평가 소프트웨어를 상기 테넌트에게 전달하는 SaaS 컨테이너 서버를 포함할 수 있다. 이로 인하여, 기상정보를 기업의 실질적 가치창출활동에 연계하여 활용할 수 있고, 기상변화에 따른 소비자 행동 모델 및 비즈니스 모델에 접목하여 활용할 수 있는 사업경제성 평가 시스템이 제공된다.

Description

ＳＡＡＳ 환경에서 기상 요소를 이용한 사업경제성평가서비스를 제공하기 위한 시스템{System to serve business economic efficiency evaluation service using the wether information in SAAS}

본 발명은 SaaS(Software as a Service) 환경에서의 기상 요소를 이용한 사업경제성평가서비스를 제공하기 위한 시스템에 대한 것이다.

최근 기후이변에 따른 위험이 급증함에 따라 기업의 날씨로부터 발생하는 위험진단을 통해 잠재된 위험요인을 분석하고 평가하는 것이 요구되고 있다.

다양한 위험정보의 축적을 통해 날씨에 따른 위험 인자를 체계적으로 관리하고, 날씨를 기업경영에 접목시켜 기업의 경쟁력을 확보하는 것은 기업의 이윤추구나 가치 상승과 밀접한 관계가 있다.

이러한 날씨 정보의 종류에는 기상청예보와 달리 국지적인 지역을 대상으로 자체전문예보관이 3시간마다 기상요소별로 세분화하여 예보하는 포인트 예보, 7일간의 주간예보에서는 얻을 수 없는 30일 동안의 상세한 기상예보로서, 달력을 보듯이 한눈에 파악할 수 있는 의류 및 유통/물류분야에서 활용할 수 있는 30일 일별 예보, 최소3개월에서 6개월까지 장기적 예측을 하여 기후변화분석, 시즌타이밍분석, 순별기상요소분석 등을 제공하는 30일 일상 일별 예보가 있다.

포인트 예보는 주로 건설업체, 유통업체, 프랜차이즈업체에 사용되고, 30일 예보는 영화제작업체, 레저업체, 광고대행사 등에서 사용되고 있으며, 30일 이상 일별 예보는 전자, 패션, 에너지 업종 등에 사용될 수 있다.

이처럼, 산업구조가 복잡해지고 고도화될수록 날씨에 의한 영향이 전체 산업으로 확산되고 크기도 증대되는 추세이므로, 기후변동 증가에 따른 위험에 대비하기 위해 기업, 공공단체, 개인들의 정확한 기상정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 또한, 국내 산업의 70%가 날씨의 영향을 받고 있기 때문에 날씨 경영은 기업의 선택이 아닌 필수 요소임이 분명하다. 따라서, 이러한 날씨경영인증제 시행을 통한 고부가 서비스 창출 및 기업경쟁력 강화가 시급한 상황이다. 그러나, 기존 기업의 사업경제성평가는 전문가의 수작업에 의해 진행되고 있다.

또한, 국내 중소/벤처기업의 R&D가 활발하게 진행되고, 정부의 지원 또한 늘어나고 있는 추세이지만 실제 연구성과의 사업화 성공비율을 보면 91% 이상이 사장되고 있으며, 사업화는 9% 내외로 추정된다. 현재 사업평가에 대한 여러 가지 방법들과 이론이 정립되어 있으나, 시스템을 통한 체계적인 사업평가는 기본적인 수익성평가 형태의 시스템이며, 기상정보를 활용한 사업경제성평가시스템은 존재하지 않는다.

한편, SaaS(Soft as a Service)는 사용자가 필요한 소프트웨어를 인터넷을 통해 온라인 서비스로 이용할 수 있도록 하는 최신의 소프트웨어 배포 모델을 의미하며, 또한, 응용 소프트웨어를 인터넷을 통하여 다수의 사용자에게 온라인 서비스로 제공하는 기술이다. 이에 구글, 마이크로소프트, IBM 등과 같은 글로벌 기업들은 자사의 새로운 수익 모델로써 SaaS 개념에 주목하고 있으며, 특히 구글의 Docs, 마이크로소프트의 Office Live, 그리고 IBM의 Lotus와 같은 자사 제품에 SaaS 개념을 적극적으로 도입하여 서비스를 제공하고 있다.

이러한 제반 상황을 고려했을 때, 현 시점에서 SaaS 기반의 사업경제성평가시스템 개발은 업무 효율의 향상뿐만 아니라 신 개념의 기술 확보 차원에서 필요하다.

본 발명은 유통분야 사업에 대하여 과거 수요량, 매출액을 기상요소를 활용한 수요예측 모델을 사용하여 외부/내부 요인 및 인자들과 기후정보와의 상관관계를 도출하고, 기상변화에 따른 향후 수요량과 매출액을 추정하여 미래현금흐름에 대한 사업의 경제성을 순현재가치(NPV), 내부수익율(IRR), 투자수익율(ROI) 값으로 분석하고 평가하는 수익성평가모델과 사업매력도와 자사적합도에 따른 사업도평가모델을 활용하여 사업에 대한 경계성을 종합적으로 평가하는 사업경제성평가시스템을 제공하고자 하는 발명이다.

기존 기업의 사업경제성평가가 전문가의 수작업에 의해 진행하던 업무를 시스템화하여 기존 업무시간을 현저하게 단축시키고, 사업의 경영핵심지표에 영향을 미치는 다양한 인자에 기상인자를 추가하여 날씨 및 비날씨 인자가 매출에 미치는 영향을 고려함으로써 사업경제성 평가 시 좀 더 현실적이고, 타당성 있는 경제성평가를 수행할 수 있는 시스템을 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명의 일 실시예인 SaaS(Software as a Service) 환경에서의 사업경제성평가 서비스를 제공하기 위한 시스템은 테넌트(Tenant)로부터 상기 사업경제성평가 서비스 사용 요청을 수신하면, 수신된 상기 사업경제성평가 서비스 사용 요청을 전달받아, 요청된 상기 사업경제성평가 서비스를 상기 사업경제성평가 소프트웨어 구성요소 정보에 따라 실행하고, 상기 사업경제성평가 소프트웨어를 상기 테넌트에게 전달하는 SaaS 컨테이너 서버를 포함할 수 있다.

상기 상기 사업경제성평가 소프트웨어는 유통 분야의 실적 자료 수집하고 기상자료 날씨 및 비날씨 자료 수집하여 기상정보를 예측하는 기상정보 예측 모듈을 포함할 수 있다.

상기 상기 사업경제성평가 소프트웨어는 기상정보와 부가 정보(경기, 조업율, 유가, 물가 등)가 실적(매출)에 미치는 영향을 분석하는 수요 예측 모듈을 포함할 수 있다.

상기 상기 사업경제성평가 소프트웨어는 소정의 데이터에 기초하여 매출을 추정하고, 수익성 지표를 생성하고, 생성된 수익성을 시뮬레이션 하는 수익성 평가 모듈을 포함할 수 있다.

상기 사업경제성평가 소프트웨어는 사업의 매력도 및 자사적합도를 정량화 하여 사업도를 평가하는 사업도 평가 모듈을 포함할 수 있다.

상기 사업경제성평가 소프트웨어는 상기 수익성평가와 사업도평가의 평가비율을 조정하여 종합적인 사업경제성을 평가하는 종합 평가 모듈을 포함할 수 있다.

상기 수요 예측 모듈은 실적예측 모델은 회귀분석, 시계열 분석, 또는 데이터 마이닝(디씨전트리, 신경망, rule-based approach)와 같은 통계 기법을 이용하여 실적 예측 수치를 모델링할 수 있다.

상기 수익성 평가 모듈은, 각종 변수, 경제지표 및 기상정보 중 적어도 하나를 입력받아 관리하는 기초자료입력 모듈과; 유저가 입력한 사업계획 모듈에 기초하여 수익성을 평가하는 사업계획 모듈과; 손익계산서를 사용하여 매출을 추정하고, 추정된 매출과 유사 업종 업종 손익계산서를 사용하여 추정재무제표를 추정하는 매출추정, 추정재무제표 생성 모듈과; 소정의 할인율을 적용하여 미래현금흐름을 추정하는 미래현금흐름 추정 모듈과; 수익성지표(NPV, IRR, ROI)를 계산하는 수익성지표 측정 모듈과; 수익성평가 후 평가결과에 대하여 일부 항목의 값을 변경하여 결과를 비교해서 파악하는 시나리오 관리(시뮬레이션) 모듈을 포함할 수 있다.

상기 사업도 평가 모듈은 사업진입의 매력도에 대한 소정 개수의 항목에 대하여 평가하는 사업매력도 평가 모듈과 진입사업의 자사적합도에 대하여 소정 개수의 항목에 대하여 평가하는 사업적합도 평가 모듈을 포함할 수 있다.

상기 종합 평가 모듈은 수익성평가와 사업도평가에 평가가중치를 부여하는 평가체계구성 모듈과 가중치가 부여된 수익성평가와 사업도평가를 종합적으로 평가하는 종합경제성평가 모듈을 포함할 수 있다.

상기 사업경제성평가 소프트웨어의 코드를 보관하며, 상기 SaaS 컨테이너 서버로 상기 사업경제성평가 소프트웨어의 코드를 전달하는 소프트웨어 데이터베이스와; 상기 사업경제성평가 소프트웨어 실행 시 테넌트 별로 제공될 소프트웨어 구성요소에 대한 맞춤 정보를 저장하는 맞춤 정보 데이터베이스; 및 상기 사업경제성평가 소프트웨어에 의해 처리될 정보를 저장하며, 상기 SaaS 컨테이너 서버가 상기 사업경제성평가 소프트웨어를 실행하는 경우, 상기 사업경제성평가 소프트웨어에 의해 처리될 정보를 상기 SaaS 컨테이너 서버에 제공하는 테넌트 데이터베이스를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 기존 기업의 사업경제성평가가 전문가의 수작업에 의해 진행하던 업무를 시스템화하여 기존 업무시간을 현저하게 단축시킬 수 있다.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 사업의 경영핵심지표에 영향을 미치는 다양한 인자에 기상인자를 추가하여 날씨 및 비날씨 인자가 매출에 미치는 영향을 고려할 수 있다.

이를 통하여 사업경제성 평가 시 좀 더 현실적이고, 타당성 있는 경제성평가를 수행할 수 있는 시스템이 제공된다.

또한, 본 발명에 따르면, 국내용 유통분야 기상요소 활용 수요예측모델 개발을 통한 유통분야 수요예측기술이 제공되고, SaaS 기반 사업경제성평가 서비스 플랫폼 개발을 통한 경제성평가시스템의 기본 플랫폼 제시할 수 있다.

또한, 기상정보를 기업의 실질적 가치창출활동에 연계하여 활용할 수 있고, 기상변화에 따른 소비자 행동 모델 및 비즈니스 모델에 접목하여 활용할 수 있는 사업경제성 평가 시스템이 제공된다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 SaaS 환경에서의 기상요소를 활용한 사업경제성평가 서비스를 제공하는 시스템의 개념을 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사업경제성평가 소프트웨어를 나타내는 블록도이다.
도 3은 서울의 5년간(2005~2010)의 기온 변화를 GARCH 모델로 모델링하여 2011년의 기온 변화를 시뮬레이션 한 예를 도시한 그래프이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 수요예측 모델링 과정을 설명하기 위한 제어흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 실적 분석 모델링 과정을 설명하기 위한 제어흐름도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 분석 모델의 구축 과정을 설명하기 위한 제어흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 수익성 평가 모듈의 세부 모듈을 나타내는 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일 예에 따라 기초자료입력 모듈에서 제공되는 기초자료 등록화면을 도시한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 예에 따라 기초자료입력 모듈 또는 기후 수요 예측 모델에서 제공될 수 있는 기상정보 입력화면을 도시한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 예에 따라 사업계획 모듈에서 제공되는 사업 프로젝트 입력화면을 도시한 도면이다.
도 11은 본 발명의 일 예에 따라 사업계획 모듈에서 제공되는 투자 계획 입력화면을 도시한 도면이다.
도 12는 본 발명의 일 예에 따라 사업계획 모듈에서 제공되는 차입 계획 입력화면을 도시한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 예에 따라 시나리오 관리 모듈에서 제공되는 시나리오 변경화면을 도시한 도면이다.
도 14는 표 1의 사업 매력도외 자사 적합도를 종합하여 사업도를 평가하는 것을 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 본 발명의 일 예에 따라 가중치를 부여한 종합 평가를 설명하기 위한 도면이다.

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 실시 형태에 대하여 구체적으로 설명한다. 본 명세서의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 명세서의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

본 발명에서 특정 구성을 “포함”한다고 기술하는 내용은 해당 구성 이외의 구성을 배제하는 것이 아니며, 추가적인 구성이 본 발명의 실시 또는 본 발명의 기술적 사상의 범위에 포함될 수 있음을 의미한다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.

또한, 일부의 구성 요소는 본 발명에서 본질적인 기능을 수행하는 필수적인 구성 요소는 아니고 단지 성능을 향상시키기 위한 선택적 구성 요소일 수 있다. 본 발명은 단지 성능 향상을 위해 사용되는 구성 요소를 제외한 본 발명의 본질을 구현하는데 필수적인 구성부만을 포함하여 구현될 수 있고, 단지 성능 향상을 위해 사용되는 선택적 구성 요소를 제외한 필수 구성 요소만을 포함한 구조도 본 발명의 권리범위에 포함된다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 SaaS 환경에서의 기상요소를 활용한 사업경제성평가 서비스를 제공하는 시스템의 개념을 나타내는 블록도이다.

도 1을 참조하면, SaaS 환경에서 사업경제성평가 서비스를 제공하는 시스템은(1) 테넌트(Tenant)로부터 사업경제성평가 서비스 사용 요청을 웹을 통하여 수신하는 웹서버(10), 웹서버(10)에 의하여 수신된 사업경제성평 서비스 사용 요청을 전달받아, 요청된 사업경제성평가 서비스를 사업경제성평가 소프트웨어 구성요소 정보에 따라 실행하고, 사업경제성평가 소프트웨어를 테넌트에게 전달하는 SaaS 컨테이너 서버(20), 사업경제성평가 소프트웨어의 코드를 전달하는 사업경제성평가 소프트웨어 데이터베이스(30), 소프트웨어 구성요소에 대한 맞춤 정보를 저장하는 맞춤 정보 데이터베이스(40) 및 사업경제성평가 소프트웨어에 의해 처리될 정보를 SaaS 컨테이너 서버(20)에 제공하는 테넌트 데이터베이스(50)를 포함한다.

테넌트(Tenant)는 사업경제성평가 소프트웨어를 임대하여 사용하는 유저가 사용하는 컴퓨터 또는 이에 상응하는 시스템을 포함할 수 있다.

테넌트가 웹 브라우저(미도시)를 통하여 사업경제성평가 서비스 사용 요청을 웹을 통하여 보내면, 웹서버(10)는 그 요청을 수신하여 SaaS 컨테이너 서버(20)에 전달한다. 일 실시예에서, 웹 브라우저는 광대역 인터넷 웹 브라우저일 수도 있으며, 또 다른 실시예에서, 무선 이동 통신에 의한 휴대용 단말기 전용 웹 브라우저 일 수도 있다. 또한, 웹뿐만 아니라 각종 유무선 통신 네트워크가 사용될 수도 있다.

SaaS 컨테이너 서버(20)는 웹서버(10)에 의하여 수신된 사업경제성평가 서비스 사용 요청을 전달받으면, 적어도 하나의 런타임 쓰레드(run-time Thread)(21)를 생성하여, 사업경제성평가 서비스 사용 요청을 처리하게 한다.

런타임 쓰레드(21)는 사업경제성평가 소프트웨어 및 사업경제성평가 소프트웨어 구성요소 정보를 가져오며, 사업경제성평가 소프트웨어를 실행한다. 일 실시예에서, 하나의 SaaS 컨테이너 서버(20) 안에서 복수개의 런타임 쓰레드가 동작할 수 있다. 각 런타임 쓰레드는 동시에 각기 다른 테넌트의 요청을 처리할 수 있다. 따라서, SaaS 컨테이너 서버(20)는 하나의 서버를 이용하면서도 복수의 명령 및 요청을 수행할 수 있다.

본 발명에 따른 일 실시예에서, SaaS 컨테이너 서버(20)는 캐시 메모리(23)를 더 포함할 수 있다.

SaaS 컨테이너 서버(20)는 사업경제성평가 소프트웨어 사용 요청을 수신하면, 요청된 사업경제성평가 소프트웨어의 코드가 SaaS 컨테이너 서버(20)의 캐시 메모리(23)에 존재하고 있는지를 확인한다. 만일 사업경제성평가 소프트웨어의 코드가 캐시 메모리(23)에 있으면 캐시 메모리(23)에 있는 사업경제성평가 소프트웨어 코드를 우선적으로 가져와 사용한다.

그러나, 요청받은 사업경제성평가 소프트웨어가 캐시 메모리(23)에 없는 경우에는 SaaS 컨테이너 서버(20)는 사업경제성평가 소프트웨어 데이터베이스(30)에서 요청받은 사업경제성평가 소프트웨어 코드를 가져와서 사용한다.

따라서, 캐시 메모리(23)에 사업경제성평가 소프트웨어 코드가 있는지 여부를 먼저 확인하여 우선적으로 캐시 메모리(23)에 있는 사업경제성평가 소프트웨어 코드를 사용함으로써 사업경제성평가 소프트웨어를 로드하고 처리하는 시간을 단축할 수 있다.

사업경제성평가 소프트웨어 데이터베이스(30)는 사업경제성평가 소프트웨어의 코드를 보관하며, SaaS 컨테이너 서버(20)로 사업경제성평가 소프트웨어의 코드를 전달한다.

맞춤 정보 데이터베이스(40) 사업경제성평가 소프트웨어 실행 시 테넌트 별로 제공될 사업경제성평가 소프트웨어 구성요소에 대한 맞춤 정보를 저장한다. 사업경제성평가 서비스를 이용하는 테넌트들은 각각 선호하거나 주로 사용하는 기능이나 구성이 상이할 수 있다. 따라서, 서비스 사용자 또한 자신이 선호하거나 필요한 기능이나 구성만을 맞춤 정보로서 등록하여 놓을 경우, 테넌트 별 맞춤 정보 데이터베이스를 구축하여 보다 경제적이고 효율적으로 사업경제성평가 서비스를 제공할 수 있다.

테넌트 데이터베이스(50)는 테넌트 별로 사업경제성평가 소프트웨어에 의해 처리될 정보를 저장한다. SaaS 컨테이너 서버(20)가 사업경제성평가 소프트웨어를 실행하는 경우, 사업경제성평가 소프트웨어에 의해 처리될 정보를 SaaS 컨테이너 서버(20)에 제공한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 사업경제성평가 소프트웨어를 나타내는 블록도이다.

도 2에 도시된 바와 같이, 사업경제성평가 소프트웨어는 테넌트로부터 수신된 데이터에 기초하여 사업경제성을 평가하는 것으로, 기상정보 예측 모듈(210), 기상요소를 활용한 수요 예측 모듈(220), 수익성 평가 모듈(230), 사업도 평가 모듈(240), 종합 평가 모듈(250)을 포함하고 있다.

우선, 설명의 편의를 위하여 본 발명에서 사용되고 있는 용어에 대하여 살펴보면 다음과 같다.

기상 요소는 기온, 기압, 습도, 풍향, 풍속, 강수량과 같이 어떠한 대기상태를 나타내는 데 필요한 요소를 의미하고, 수요 예측은 수요분석(需要分析)을 기초로 하여, 시장조사 등 각종 예측조사 결과를 종합하여 장래의 수요를 예측하는 것을 의미한다.

사업수익성 평가는 추정재무제표를 통해 현금흐름을 추정하고 NPV, IRR, ROI와 같은 경제지표를 측정하여 사업에 대한 수익성을 평가하는 것을 의미하고, 사업도평가(BMO) 사업도평가(BMO)사업수익성평가와 사업도평가를 통해 종합적인 사업경제성평가 수행하는 것을 나타낸다.

NPV(Net Present Value)은 프로젝트 투자로 인해 매년 발생하는 이익을 현재가치 기준으로 조정한 값을 의미하고, IRR(Internal Rate of Return)는 프로젝트에 소요되는 비용과 프로젝트로 인해 미래에 발생할 수익을 동일하게 만드는 디스카운트 비율(Discount rate), 즉 NPV = 0으로 만드는 값을 의미한다.

ROI(Return on Investment)는 투자자본수익률 또는 투자회수 순이익을 투자액으로 나눈 값을 나타내고, 회귀분석은 독립변수들(매출에 영향을 미치는 날씨, 경기 등)이 종속변수(예: 매출)에 미치는 영향을 수리적인 모델로 생성하는 통계 기법을 의미한다.

시계열 분석은 시간 순으로 있는 자료들이 상호간에 어떤 관계를 가지고 있는지 수리적으로 밝혀내는 통계 기법을 나타내고, 데이터 마이닝은 자료가 가지고 있는 패턴을 분석하여 패턴을 잘 표현하는 논리적(또는 수리적인) 모델을 생성하는 통계 기법을 의미한다.

상술한 용어의 정의는 본 발명의 설명을 위하여 사용될 수 있는 보편적인 개념을 나타내며, 상기 용어들에 일반적으로 통용되는 의미가 존재하는 경우, 이러한 의미 역시 본 발명의 해석에 이용될 수 있다. 또한, 서술된 통계 기법 및 특정 값들은 사업경제성평가 소프트웨어에 변수 또는 툴로 반영되어 있다.

기상정보 예측 모듈(210)은 유통 분야의 실적 자료 수집하고 기상자료 날씨 및 비날씨 자료 수집하여 기상정보를 예측한다.

기상요소를 활용한 수요 예측 모듈(220)은 소정 기간, 예컨대, 과거 3년 동안의 기상정보를 기반으로 향후 3년 동안의 월별 기상정보를 예측한다. 기상정보 예측 모듈(210)은 기상정보와 부가 정보(경기, 조업율, 유가, 물가 등)가 실적(매출)에 미치는 영향을 분석하여 실적 예측 수치를 모델링 할 수 있고, 실적예측 모델은 회귀분석, 시계열 분석, 또는 데이터 마이닝(디씨전트리, 신경망, rule-based approach) 등의 통계 기법을 활용할 수 있다.

수익성 평가 모듈(230)은 사업계획, 자금계획, 인력계획, 생산계획을 입력받아 매출추정을 통해 향후 추정재무제표를 생성하고 미래현금흐름 추정을 통해 수익성지표(NPV, IRR, ROI)를 생성한다. 또한, 수익성 평가 모듈(230)은 사업에 영향을 미치는 인자 및 요소를 조절하여 사업에 대한 민감도 및 수익성을 시뮬레이션 할 수 있다.

사업도 평가 모듈(240)은 BMO(Brue Merrifeld-Ohe) 방법을 활용하여, 사업의 매력도 및 자사적합도를 정량화하여 평가한다.

BMO 기법(BMO test)은 1978년 와튼스쿨의 메리필드 교수에 의해 성공적 R&D 프로젝트의 선정방법으로서 제약분석법이라는 이름으로 개발되어, 이후 신사업, 벤쳐투자의 사업성 평가를 위한 기법으로 적용되기 시작하였으며, 이후 신규사업 및 기존사업 평가, 기술경영을 통한 산업의 생존방안 분석을 위한 기법으로 일반화되었다. 일본의 대강(大江) 연구소에서 수정, 보완된 기법이다.

종합 평가 모듈(250)은 수익성평가와 사업도평가의 평가비율을 자유롭게 조정함으로써 사업특성에 맞는 평가체계를 구성하여 종합적인 사업경제성평가를 수행한다.

도 2의 각 모듈에 대하여 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.

기상정보 예측 모듈(210)은 수요 예측 모듈(220)에 사용될 기상 요소를 예측하는 모듈이다. 기상정보 예측 모듈(210)은 과거 3년 기상요소 데이터를 활용하여 기상정보를 예측하고 검증한다.

이러한 기상정보 예측에는 수집된 유통 분야의 실적 자료, 기상자료 날씨 및 비(非)날씨 자료가 사용된다. 이를 위하여 국내 선두 유통 기업들의 매출 자료를 보유하고 있으며 날씨 경영 컨설팅을 제공하는 기상 사업자(예컨대, 케이웨더)를 이용할 수 있다. 기상자료 날씨 및 비(非)날씨 자료는 수집된 실적 자료의 분석에 이용된다.

아래 수식은 기온의 변화를 모델링하기 위하여 사용될 수 있는 캠벨과 디볼드의 GARCH 모델을 나타내고 있다. 아래에서 et는 N(0,1)을 따른다고 가정한다.

도 3은 서울의 5년간(2005~2010)의 기온 변화를 GARCH 모델로 모델링하여 2011년의 기온 변화를 시뮬레이션 한 예를 도시한 그래프이다. 도 3에서 그래프 왼쪽의 진한 검은 색의 네 개 곡선 부분은 2005년부터 2010년까지의 기온 변화를 도시한 것이고, 가장 오른편의 회식 곡선 부분은 이를 토대로 예측한 2011의 기상 변화를 나타낸다.

기상요소를 활용한 수요 예측 모듈(220)은 과거 실적과 기상인자와의 상관관계 도출하고, 생성된 알고리즘을 테스트 하는 과정을 수행한다.

상관관계 도출하는 과정은 기업의 실적에 영향을 미치는 기상인자와 각 기상인자들이 실적에 어떻게 영향을 미치는지를 상세히 파악하고, 수집된 자료를 토대로 실적의 분석과 예측에 적합한 통계학적 모델링 진행한다. 그리고, 모델링 과정에서 입력값, 입력값의 통계 처리, 출력값 등을 정의하고 이들을 처리하기 위한 루틴을 라이브러리 형태로 저장한다. 모델링을 통한 분석에 기초하여 필요한 입력값을 정의하고, 입출력 자료의 포맷을 정의할 수 있다.

이러한 알고리즘을 테스트 하는 과정은 다양한 실적 자료를 이용하여 개발된 루틴의 건전성과 안정성을 테스트한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 수요예측 모델링 과정을 설명하기 위한 제어흐름도이다.

우선, 종속(결과) 변수 (Y)가 정의된다(S410).

종속변수는 수요 등 수지화가 가능한 중요한 변수가 선택될 수 있다.

그런 후, 종속(결과) 변수 Y에 영향을 미치는 독립(원인) 변수들 X1, X2, X3...,Xn을 확인한다(S420).

예를 들어, 환경에 대한 변수를 날씨, 경기, 시기 효과, 상권 및 지역 특성 등으로 할 수 있고, 소비자에 대한 변수를 소비자 구성, 소비 패턴, 소비자 심리 등으로 설정할 수 있다. 그 외에 기타 변수로 전염병, 경쟁사의 마케딩 또는 점원의 숙련도 등이 고려될 수 있다.

종속 변수롸 독립 변수가 결정되면, 예측 에러 e=Y-f(X1, X2, X3...,Xn)을 최소화 할 수 있는 모델 함수 f()를 선택한다(S430).

단계 S430에 적용할 수 있는 모델 함수 f()로, 통계를 위하여 다중회귀 분석 함수, 시계열(ARIMA) 함수 등이 사용될 수 있고, 데이터 마이닝을 위하여 신경망, 디씨젼트리, Rule-based approch 등이 활용될 수 있으며, 그 이외에 스무딩이나 스프레인(spline) 함수 등이 사용될 수 있다.

모델 함수가 선택되고, 선택된 모델의 검증이 수행될 수 있다(S440).

모델 검증은 잔차의 분산 또는 패턴 등을 분석하는 것으로 수행될 수 있다.

모델 함수의 검증이 종료되면, 모델의 타당성이 판단된다(S450).

판단 결과, 모델이 타당한 것으로 판단되면, 모델 함수를 수요 예측에 적용한다(S460).

반면, 모델이 타당하지 않은 것으로 판단되면, 다시 단계 S420으로 진입하여 독립 변수들을 재 설정할 수 있다.

아래 수식은 날씨를 고려한 실적 분석 모델의 일 예를 도시한 것이다.

Y(실적 예측 모델) = f ( 실적, 기상 정보, 기타 정보) + e

수식에서, 실적 Y는 예를 들어 특정 시점의 가스 수요와 같은 종속 변수에 해당하고, 함수 f()는 독립 인자들과 수요와의 관계를 설명하는 함수를 나타낸다. e는 모델로 설명하기 어려운 오차를 나타낸다.

일반적인 모델의 경우 오차가 작고 심플하여 이해하기 쉽도록 모델링되며, 세부적인 용도별로 용도에 적합하도록 각각의 모델링이 이루어진다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 실적 분석 모델링 과정을 설명하기 위한 제어흐름도이다.

도 5를 참조하면 우선, 실적 분석 모델링을 위하여 모델링에 필요한 자료를 수집 및 정리한다(S510).

필요한 자료에는 제품별 정보, 기상 자료 및 공휴일 또는 특수일 등의 기타 정보가 포함될 수 있다.

그런 후, 판매량을 이용하여 적합한 모델 유형(simple/complex)을 결정한다(S520).

모델의 유형이 결정되면, 자료를 회귀 분석 모델에 적용할 수 있는 형태로 가공한다(S530).

가공된 자료를 이용하여 회귀 분석 모델링을 수행하여 모델 함수(Y=f(x1, x2, ...xn))를 생성한다(S540).

그런 후, 모델 함수의 타당성이 검증된다(S550).

판단 결과, 모델이 타당한 것으로 판단되면, 모델 함수를 수요 예측에 적용한다(S560).

반면, 모델이 타당하지 않은 것으로 판단되면, 다시 단계 S540으로 진입하여 회귀 분석 모델링을 다시 수행할 수 있다.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 분석 모델의 구축 과정을 설명하기 위한 제어흐름도이다.

분석 모델의 구축 시 필요에 따라 도 6에서 변형된 알고리즘이나 로직이 사용 될 수 있으며, 필요한 경우 데이터 마이닝이나 시계열 모델이 사용될 수 있다.

도 6을 참조하면, 우선 특정 변수에 대하여 매년 반복되는 패턴이 존재하는지 파악한다(S610).

그리고 파악된 패턴의 크기가 시간에 따라 변화하는지 여부를 판단한다(S620).

그런 다음, 파악된 패턴과 패턴의 시간적 변화를 고려하여 추가적인 패턴을 예상하거나 추출할 수 있는 모델을 구축한다(S630).

구축된 모델에 특별한 변수 또는 특수한 경우에 대한 특이치를 보정할 필요가 있는지 여부를 판단한다(S640).

판단 결과, 특이치의 보정이 필요하면 특이치를 보정한다(S650). 특이치가 보정된 하나의 모델이 완성될 수 있다.

반면, 판단 결과 특이치의 보정이 필요 없으면, 기온 등과 같은 다른 인자로 잔차를 설명하는 모델을 구축한다(S660).

기온과 같은 기상 요소가 반영된 모델이 구축되면, 단계 S630 및 S650의 결과에 따른 모델을 병합하는지 여부를 판단한다(S670).

만약, 단계 S630 및 단계 S650의 결과에 따른 모델을 병합할 필요가 없는 경우, 단계 S630에서 출력되는 모델과 단계 S650의 결과에 따른 모델을 각각 독립적으로 수행하는 모델을 구축한다(S680).

반면, 단계 S630 및 단계 S650의 결과에 따른 모델을 병합할 필요가 있으면, 단계 S630에서 출력되는 모델과 S650의 결과에 따른 모델을 통합하는 모델을 구축한다(S690).

단계 S690에서 구축된 통합 모델에 대하여 특이치를 보정하는 단계가 추가될 수도 있다.

수익성 평가 모듈(230)은 사업계획, 자금계획, 인력계획, 생산계획을 입력받아 매출추정을 통해 향후 추정재무제표를 생성하고 미래현금흐름 추정을 통해 수익성지표(NPV, IRR, ROI)를 생성하고, 사업에 영향을 미치는 인자 및 요소를 조절하여 사업에 대한 민감도 및 수익성을 시뮬레이션 한다.

수익성 평가 모듈(230)은 수익성지표(NPV, IRR, ROI)를 계산하는데, 이 때, FCF(Free Cash Flow)법을 활용하는 기술가치평가 방법론을 기반으로 사업가치 NPV(Net Present Value)을 도출하고 내부 수익률(IRR; Internal Rate of Return), 투자수익률(ROI; Return On Investment)을 함께 산출하는 방식을 활용하여 사업의 수익성을 예측 및 진단한다.

이 때, FCF는 세후영업이익에 감가상각비를 더한 값에 운전자본증감과 유형자산투자를 빼는 것으로 계산될 수 있다.

내부 수익율(IRR, Internal Rate of Return)은 투자 기간에 투입되는 비용과 예상되는 수익의 현재가치를 동일하게 해주는 할인율로 IRR은 "NPV=0" 이 되는 율을 의미하며, 즉, 투자금에 대한 투자 수익률이며 투자여부를 결정하는데 기준이 되는 비율을 나타낸다.

만약, IRR이 WACC(가중평균자본비용율) 보다 크면 투자를 집행하는 것으로, IRR이< WACC(가중평균자본비용율) 보다 작으면 투자를 거부하는 것으로 모델링 될 수 있다.

이 때, 내부수익률은 아래 식에서 만족하는 r (수익률)을 의미한다.

상기 수식에서 t 은 기간, Ct은 기간 t의 현재가치, r 는 내부수익률을 의미한다.

수익성 평가 모듈(230)은 상기 수행된 다양한 연산에 기초하여 시나리오 관리(시뮬레이션) 모듈을 생성한다. 시뮬레이션은 사업에 대하여 인자 값을 다르게 여러 시나리오를 구성하여 수익성평가결과를 산출하고 관리하는 기능을 수행할 수 있다.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 수익성 평가 모듈의 세부 모듈을 나타내는 블록도이다.

수익성 평가 모듈은 기초자료입력 모듈(710), 사업계획 모듈(720), 매출추정, 추정재무제표 생성 모듈(730), 미래현금흐름 추정 모듈(740), 수익성지표(NPV, IRR, ROI) 측정 모듈(750), 시나리오 관리(시뮬레이션) 모듈(760)을 포함한다.

기초자료입력 모듈(710)은 각종 변수 및 경제지표 등 다양한 인자를 입력 관리하고, 기후 수요 예측 모델로부터 기상정보를 입력 받을 수 있다. 기상정보를 기후 수요 예측 모델로부터 입력 받지 않고 유저부터 직접 입력 받을 수도 있다.

도 8은 본 발명의 일 예에 따라 기초자료입력 모듈에서 제공되는 기초자료 등록화면을 도시한 도면이다.

도 9는 본 발명의 일 예에 따라 기초자료입력 모듈 또는 기후 수요 예측 모델에서 제공될 수 있는 기상정보 입력화면을 도시한 도면이다.

사업계획 모듈(720)은 유저에게 도 10 내지 도 12와 같은 유저 인터페이스를 제공한다. 사업계획 모듈(720)은 유저가 사업계획 작성 시 기후모델의 적용 여부를 설정하도록 하며, 기후모델을 활용한 매출액 추정에 의한 평가와 입력된 직접 매출액 및 투자금액에 기초하여 수익성을 평가한다.

도 10은 본 발명의 일 예에 따라 사업계획 모듈에서 제공되는 사업 프로젝트 입력화면을 도시한 도면이다.

도 11은 본 발명의 일 예에 따라 사업계획 모듈에서 제공되는 투자 계획 입력화면을 도시한 도면이다.

도 12는 본 발명의 일 예에 따라 사업계획 모듈에서 제공되는 차입 계획 입력화면을 도시한 도면이다.

매출추정, 추정재무제표 생성 모듈(730)은 사업의 수명을 입력받고, 손익계산서를 사용하여 매출을 추정하고, 추정된 매출과 유사 업종 업종 손익계산서를 사용하여 추정재무제표를 추정한다.

매출추정, 추정재무제표 생성 모듈(730)은 한국은행 경제통계시스템(ecos.bok.or.kr)에서 제공하는 업종별 손익계산서를 이용할 수 있다.

미래현금흐름 추정 모듈(740)은 미래현금흐름 추정 시 사용되는 할인율을 시스템의 디폴트 할인율을 사용하거나, 업종규모별할인율(WACC) 또는 벤처케피탈할인율을 사용할 수 있다.

수익성지표(NPV, IRR, ROI) 측정 모듈(750)은 수익성지표(NPV, IRR, ROI)를 계산하며, 수익성지표는 사업성 판단에 사용된다.

시나리오 관리(시뮬레이션) 모듈(760)은 유저가 수익성평가 후 평가결과에 대하여 일부 항목의 값을 변경하여 결과를 비교해서 파악할 수 있도록 항목 값 변경에 따른 결과를 비교하는 기능을 수행한다.

도 13은 본 발명의 일 예에 따라 시나리오 관리 모듈에서 제공되는 시나리오 변경화면을 도시한 도면이다.

사업도 평가 모듈(240)은 BMO(Brue Merrifeld-Ohe) Method를 활용하여, 사업의 매력도 및 자사적합도를 정량화하여 평가한다. 사업도 평가는 사업매력도(60점)와 자사적합도(60점)를 합하며, 점수구간에 따라 유망 사업군, 조건부 유망 사업군, 비유망 사업군으로 구분한다.

표 1은 사업의 매력도와 자사 적합도를 평가하기 위한 항목을 도식화한 표이 일 예이다.

사업도 평가 모듈(240)은 사업진입의 매력도에 대하여 6개 항목에 대하여 평가하는 사업매력도 평가 모듈(미도시)를 포함할 수 있다.

표 2는 사업매력도를 평가하는 항목에 대한 예시를 도식화한 표이다.

또한, 사업도 평가 모듈(240)은 진입사업의 자사적합도에 대하여 6개 항목에 대하여 평가하는 사업적합도 평가 모듈(미도시)를 더 포함할 수 있다.

표 3는 사업적합도를 평가하는 항목에 대한 예시를 도식화한 표이다.

도 14는 표 1의 사업 매력도외 자사 적합도를 종합하여 사업도를 평가하는 것을 설명하기 위한 도면이다.

도 14를 참조하면, 사업도 평가 모듈(240)은 사업매력도가 기준점(35점) 이하이면, 비유망 사업군에 속하는 것으로 판단하고, 사업매력도는 기준점(35점) 이상이고 자사적합도가 낮아 합계점수가 80점 이하인 경우 조건부 유망 사업군으로 판단하고, 사업매력도는 기준점(35점) 이상이고 자사적합도가 높아 합계점수가 80점 이상인 경우 유망 사업군으로 판단한다.

종합 평가 모듈(250)은 수익성평가와 사업도평가의 평가비율을 자유롭게 조정함으로써 사업특성에 맞는 평가체계를 구성하여 종합적인 사업경제성평가를 수행한다.

종합 평가 모듈(250)은 앞에서 평가한 수익성평가와 사업도평가에 평가가중치를 부여하는 평가체계구성 모듈(미도시)과 가중치가 부여된 수익성평가와 사업도평가를 종합적으로 평가하는 종합경제성평가 모듈(미도시)을 포함할 수 있다.

가중치가 부여된 종합 평가를 수식으로 나타내면 다음과 같다.

종합평가 = 수익접근법×가중치(%) + 사업도평가×가중치(%)

도 15는 본 발명의 일 예에 따라 가중치를 부여한 종합 평가를 설명하기 위한 도면이다.

도 15에 도시된 바와 같이, 수익성 평가에 대한 가중치가 80%이고, 사업도 평가에 대한 가중치가 20%이다. 이렇게 수익성 평가과 사업도 평가에 상이한 가중치를 적용하면 전체적인 종합평가는 대략 100으로 환산될 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따르면 기존 기업의 사업경제성평가가 전문가의 수작업에 의해 진행하던 업무기 시스템화되고, 기존 업무시간을 현저하게 단축시킬 수 있다.

또한, 사업의 경영핵심지표에 영향을 미치는 다양한 인자에 기상인자를 추가하여 날씨 및 비날씨 인자가 매출에 미치는 영향을 고려함으로써 사업경제성 평가 시 좀 더 현실적이고, 타당성 있는 경제성평가를 수행할 수 있는 시스템이 제공된다.

상술한 실시예는 다양한 양태의 예시들을 포함한다. 다양한 양태들을 나타내기 위한 모든 가능한 조합을 기술할 수는 없지만, 해당 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자는 다른 조합이 가능함을 인식할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명은 이하의 특허청구범위 내에 속하는 모든 다른 교체, 수정 및 변경을 포함한다고 할 것이다.

210: 기상정보 예측모듈
220: 수요 예측 모듈
230: 수익성 평가 모듈
240: 사업도 평가 모듈
250: 종합평 모듈

Claims (11)

1. SaaS(Software as a Service) 환경에서의 사업경제성평가 서비스를 제공하기 위한 시스템에 있어서,
   테넌트(Tenant)로부터 상기 사업경제성평가 서비스 사용 요청을 수신하면, 수신된 상기 사업경제성평가 서비스 사용 요청을 전달받아, 요청된 상기 사업경제성평가 서비스를 상기 사업경제성평가 소프트웨어 구성요소 정보에 따라 실행하고, 상기 사업경제성평가 소프트웨어를 상기 테넌트에게 전달하는 SaaS 컨테이너 서버를 포함하는 것을 특징으로 하는 사업경제성평가 서비스를 제공하기 위한 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 사업경제성평가 소프트웨어는 유통 분야의 실적 자료 수집하고 기상자료 날씨 및 비날씨 자료 수집하여 기상정보를 예측하는 기상정보 예측 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 사업경제성평가 서비스를 제공하기 위한 시스템.
3. 제1항에 있어서,
   상기 사업경제성평가 소프트웨어는 기상정보와 부가 정보(경기, 조업율, 유가, 물가 등)가 실적(매출)에 미치는 영향을 분석하는 수요 예측 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 사업경제성평가 서비스를 제공하기 위한 시스템.
4. 제1항에 있어서,
   상기 사업경제성평가 소프트웨어는 소정의 데이터에 기초하여 매출을 추정하고, 수익성 지표를 생성하고, 생성된 수익성을 시뮬레이션 하는 수익성 평가 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 사업경제성평가 서비스를 제공하기 위한 시스템.
5. 제1항에 있어서,
   상기 사업경제성평가 소프트웨어는 사업의 매력도 및 자사적합도를 정량화 하여 사업도를 평가하는 사업도 평가 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 사업경제성평가 서비스를 제공하기 위한 시스템.
6. 제1항에 있어서,
   상기 사업경제성평가 소프트웨어는 상기 수익성평가와 사업도평가의 평가비율을 조정하여 종합적인 사업경제성을 평가하는 종합 평가 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 사업경제성평가 서비스를 제공하기 위한 시스템.
7. 제3항에 있어서,
   상기 수요 예측 모듈은 실적예측 모델은 회귀분석, 시계열 분석, 또는 데이터 마이닝(디씨전트리, 신경망, rule-based approach)와 같은 통계 기법을 이용하여 실적 예측 수치를 모델링하는 것을 특징으로 하는 사업경제성평가 서비스를 제공하기 위한 시스템.
8. 제4항에 있어서,
   상기 수익성 평가 모듈은,
   각종 변수, 경제지표 및 기상정보 중 적어도 하나를 입력받아 관리하는 기초자료입력 모듈과;
   유저가 입력한 사업계획 모듈에 기초하여 수익성을 평가하는 사업계획 모듈과;
   손익계산서를 사용하여 매출을 추정하고, 추정된 매출과 유사 업종 업종 손익계산서를 사용하여 추정재무제표를 추정하는 매출추정, 추정재무제표 생성 모듈과;
   소정의 할인율을 적용하여 미래현금흐름을 추정하는 미래현금흐름 추정 모듈과;
   수익성지표(NPV, IRR, ROI)를 계산하는 수익성지표 측정 모듈과;
   수익성평가 후 평가결과에 대하여 일부 항목의 값을 변경하여 결과를 비교해서 파악하는 시나리오 관리(시뮬레이션) 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 사업경제성평가 서비스를 제공하기 위한 시스템.
9. 제5항에 있어서,
   상기 사업도 평가 모듈은 사업진입의 매력도에 대한 소정 개수의 항목에 대하여 평가하는 사업매력도 평가 모듈과 진입사업의 자사적합도에 대하여 소정 개수의 항목에 대하여 평가하는 사업적합도 평가 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 사업경제성평가 서비스를 제공하기 위한 시스템.
10. 제6항에 있어서,
    상기 종합 평가 모듈은 수익성평가와 사업도평가에 평가가중치를 부여하는 평가체계구성 모듈과 가중치가 부여된 수익성평가와 사업도평가를 종합적으로 평가하는 종합경제성평가 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 사업경제성평가 서비스를 제공하기 위한 시스템.
11. 제1항에 있어서,
    상기 사업경제성평가 소프트웨어의 코드를 보관하며, 상기 SaaS 컨테이너 서버로 상기 사업경제성평가 소프트웨어의 코드를 전달하는 소프트웨어 데이터베이스와;
    상기 사업경제성평가 소프트웨어 실행 시 테넌트 별로 제공될 소프트웨어 구성요소에 대한 맞춤 정보를 저장하는 맞춤 정보 데이터베이스; 및
    상기 사업경제성평가 소프트웨어에 의해 처리될 정보를 저장하며, 상기 SaaS 컨테이너 서버가 상기 사업경제성평가 소프트웨어를 실행하는 경우, 상기 사업경제성평가 소프트웨어에 의해 처리될 정보를 상기 SaaS 컨테이너 서버에 제공하는 테넌트 데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 사업경제성평가 서비스를 제공하기 위한 시스템.

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