KR20190109300A - 블록체인과 스마트 컨트랙트를 이용한 기술가치평가 방법 및 시스템 - Google Patents

Abstract

블록체인과 스마트 컨트랙트를 이용한 기술가치평가 방법 및 시스템 개시한다. 본 발명의 실시예들에 따른 기술가치평가 시스템은 불특정 다수의 일반 소비자들이 블록체인 기반의 기술가치평가 과정에 참여하도록 할 수 있으며, 이를 통해 기술가치평가 과정에서 집단지성의 활용을 극대화함과 동시에 국경과 시간을 초월하여 누구나 기술가치평가에 참여하도록 할 수 있다.

Description

블록체인과 스마트 컨트랙트를 이용한 기술가치평가 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR TECHNOLOGY VALUATION USING BLOCK CHAIN AND SMART CONTRACT}

아래의 설명은 블록체인과 스마트 컨트랙트를 이용한 기술가치평가 방법 및 시스템에 관한 것이다.

기술가치평가는 전문가 개인 또는 집단이 참여하는 형태로 이루어진다. 일례로, 한국등록특허 제10-1536536호는 조정재생산 비용접근법에 따른 기술가치평가 방법에 관한 것으로, 기술개발에 투하된 총비용과 시간의 흐름에 의한 가치 하락을 산정할 수 있고, 신기술 획득 내지 개발비용과 그 자산으로부터 내용연수기간 중에 얻어지는 효익의 경제적 가치가 일치할 것으로 추정이 가능하다는 전제 조건 하에, 기술가치를 평가함에 있어서 평가자의 주관적인 요소를 최대한 배제할 수 있는 조정재생산 비용접근법에 따른 기술가치평가 방법을 개시하고 있다.

그러나 이러한 종래기술들에서 기술의 최종수요자인 일반 소비자는 가치평가과정에서 배제되어 왔다.

불특정 다수의 일반 소비자들이 블록체인 기반의 기술가치평가 과정에 참여하도록 함으로써, 기술가치평가 과정에서 집단지성의 활용을 극대화함과 동시에 국경과 시간을 초월하여 누구나 기술가치평가에 참여하도록 할 수 있는 기술가치평가 방법 및 시스템을 제공한다.

기술에 대한 가치평가 시뮬레이션을 위해 요구되는 주요변수의 파라미터에 대한 설문기능을 블록체인의 스마트 컨트랙트에 삽입하는 설문기능 삽입부; 가치평가에 요구되는 정보를 분산 데이터망에 저장하는 정보 저장부; 상기 주요변수에 대한 설문에 참여하고자 하는 평가자에게 상기 스마트 컨트랙트를 이용하여 상기 설문기능을 제공하는 설문기능 제공부; 상기 설문기능을 통해 등록되는 설문에 기초하여 상기 주요변수의 파라미터를 결정하는 파라미터 결정부; 및 상기 결정된 파라미터에 기초하여 미래가치의 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 상기 기술에 대해 집단 지성이 반영된 기술가치평가를 수행하는 기술가치평가부를 포함하는 기술가치평가 시스템을 제공한다.

일측에 따르면, 상기 기술가치평가 시스템은 상기 평가자에게 제공될 보상을 결정하는 보상 결정부를 더 포함할 수 있다.

다른 측면에 따르면, 상기 보상 결정부는, 상기 기술가치평가부를 통해 예측된 기술가치들의 중앙값(median)을 계산하고, 상기 중앙값에 상대적으로 더 가까운 기술가치의 예측을 위한 설문을 제공하는 평가자에게 상대적으로 더 높은 보상이 제공되도록 보상을 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 기술가치평가 시스템은 상기 기술에 의해 발생된 매출을 상기 스마트 컨트랙트에 기입하는 매출 기입부를 더 포함하고, 상기 보상 결정부는, 상기 기술가치평가부를 통해 예측된 기술가치들의 중앙값(median)을 계산하고, 상기 중앙값에 상대적으로 더 가까운 기술가치의 예측을 위한 설문을 제공하는 평가자에게 상대적으로 더 높은 기여도를 설정하고, 상기 스마트 컨트랙트에 기입된 매출에 따른 보상을 평가자들의 기여도에 기반하여 결정하는 것을 특징으로 할 수 있다.

기술에 대한 가치평가 시뮬레이션을 위해 요구되는 주요변수의 파라미터에 대한 설문기능을 블록체인의 스마트 컨트랙트에 삽입하는 단계; 가치평가에 요구되는 정보를 분산 데이터망에 저장하는 단계; 상기 주요변수에 대한 설문에 참여하고자 하는 평가자에게 상기 스마트 컨트랙트를 이용하여 상기 설문기능을 제공하는 단계; 상기 설문기능을 통해 등록되는 설문에 기초하여 상기 주요변수의 파라미터를 결정하는 단계; 및 상기 결정된 파라미터에 기초하여 미래가치의 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 상기 기술에 대해 집단 지성이 반영된 기술가치평가를 수행하는 단계를 포함하는 기술가치평가 방법을 제공한다.

컴퓨터 장치와 결합되어 상기 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.

상기 방법을 컴퓨터 장치에 실행시키기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 제공한다.

불특정 다수의 일반 소비자들이 블록체인 기반의 기술가치평가 과정에 참여하도록 함으로써, 기술가치평가 과정에서 집단지성의 활용을 극대화함과 동시에 국경과 시간을 초월하여 누구나 기술가치평가에 참여하도록 할 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 집단지성과 실시간 인공지능학습엔진을 이용한 확률기반 기술가치평가 및 기술거래를 온라인플랫폼의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 기술가치평가 및 기술거래 온라인플랫폼의 동작 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 표준화된 평가양식으로서 산업자원부의 기술가치평가 실무가이드를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 순현재가치(NPV)의 확률기반 추정(몬테카를로 시뮬레이션)을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 주요변수의 기술가치 영향력 분석(스파이더 차트)을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 극한 시나리오에서 주요 변수가 가치평가에 미치는 영향력 분석(스트레스 분석)을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 기술가치평가 시스템의 내부 구성의 예를 도시한 블록도이다.
도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 기술가치평가 방법의 예를 도시한 흐름도이다.

이하, 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.

본 발명의 실시예들에 따른 기술가치평가 시스템은 적어도 하나의 컴퓨터 장치를 통해 구현될 수 있다. 이때, 컴퓨터 장치에는 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터 프로그램이 설치 및 구동될 수 있고, 컴퓨터 장치는 구동된 컴퓨터 프로그램의 제어에 따라 본 발명의 실시예들에 따른 기술가치평가 방법을 수행할 수 있다. 상술한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터 장치와 결합되어 기술가치평가 방법을 컴퓨터에 실행시키기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.

본 발명의 실시예들에 따른 기술가치평가 시스템은 불특정 다수의 일반 소비자가 블록체인 기반으로 평가과정에 참여하도록 함으로써 기술가치평가 과정에서 집단지성의 활용을 극대화함과 동시에 국경과 시간을 초월하여 누구나 기술가치평가에 참여하도록 할 수 있다.

이후 설명하는 "집단지성과 실시간 인공지능학습엔진을 이용한 확률기반 기술가치평가 및 기술거래 온라인플랫폼"에서는 기술가치평가에 사용되는 몬테카를로 시뮬레이션 기법에 전문가 집단이 참여할 수 있도록 하여 집단평가의 기틀을 확립할 수 있다. 본 발명의 실시예들에서는 이러한 집단참여 시뮬레이션 기법을 블록체인으로 확장함으로써 국경과 시간을 초월하여 누구나 기술가치평가에 참여할 수 있는 기술가치평가 방법을 제공할 수 있다.

1. 집단지성과 실시간 인공지능학습엔진을 이용한 확률기반 기술가치평가 및 기술거래 온라인플랫폼

도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 집단지성과 실시간 인공지능학습엔진을 이용한 확률기반 기술가치평가 및 기술거래를 온라인플랫폼의 구성을 나타내는 도면이다.

제안하는 집단지성과 실시간 인공지능학습엔진을 이용한 확률기반 기술가치평가 및 기술거래를 온라인플랫폼(100)은 평가자 추천 모듈(110), 평가 모듈(120), 집단지성 모듈(130), 인공지능 모듈(140), 문서 생성 모듈(150), 기술이력 관리, 기술 거래 모듈(160) 및 상호 평가 모듈(170)을 포함할 수 있다.

평가자 추천 모듈(110)은 의뢰회사의 기술특성과 부합하는 전문성을 가진 평가자들을 다수 추천할 수 있다. 의뢰회사의 가입정보가 저장된 데이터베이스와, 변리사, 기술가치평가사, 기술신용평가사를 포함하는 전문 평가인의 가입정보가 저장된 데이터베이스를 대조하여 관련된 기술분야의 평가자를 매칭시키고, 차후의 평가의뢰 건부터는 평가종료 후 생성되는 의뢰회사의 만족도 조사를 근거로 생성되는 기술적합도 점수에 따라 평가자 추천이 이루어지도록 할 수 있다. 다수의 추천에 의해 선정된 평가자들은 모바일 단말기나 PC기반의 웹어플리케이션을 통해 평가의뢰 건이 도착했음에 대한 알람(alarm)을 받게 되고, 평가를 실시하게 된다.

평가 모듈(120)은 모바일 단말기와 PC기반의 웹 애플리케이션을 통해 추천된 평가자들에 대한 기술에 대한 기술성, 사업성 평가, 시장성 평가 및 사업성 평가, 기술로열티 평가를 포함하는 정성적 평가를 실시할 수 있다. 이때, 평가 모듈(120)은 기술성, 권리성, 시장성, 사업성, 로얄티 평가를 포함하는 현업에서 활용되는 표준화된 평가양식에 기초하여 평가의 결과와 평가에 대한 설명을 입력하고, 보고서의 목차와 매칭되도록 구조화할 수 있다. 또한, 평가 모듈(120)은 정성적 평가를 완료한 후, 정성적 평가 결과에 기초하여 할인율, 기술수명을 포함하는 정량적 변수값을 설정할 때 최대, 최소, 평균을 포함하는 확률 파라미터 값과 확률분포를 선택하고, 평가자의 확률값을 합성하여 가치평가에 활용하며, 각 변수의 확률분포가 만들어내는 기술가치의 변동성을 파악하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 실시하여 가치의 순현금흐름(Net Present Value; NPV)의 구간추정, 민감도 분석, 스트레스 분석을 실시할 수 있다.

집단지성 모듈(130)은 정성적 평가 결과에 기초하여 기술수명, 할인율, 기술기여율, 매출액 평균증가율을 포함하는 정량적 변수값 및 최종 기술가치평가금액의 확률분포 범위를 결정한다.

인공지능 모듈(140)은 평가자들의 정성적 변수 부여점수와 정량적변수 값의 선택 사이에 존재하는 규칙을 실시간으로 학습하고, 전문가 집단지성에 의한 정성적 평가결과 값이 주어지면 자동으로 정량적 변수값을 산출하고 기술가치도 확률분포로 산출한다. 인공지능 모듈(140)은 평가에 참여한 복수의 전문가의 평가과정을 학습하고, 학습결과를 실시간으로 업데이트 하여 경제적·기술적 트랜드 변화를 반영한 기술가치평가엔진으로 진화한다.

문서 생성 모듈(150)은 평가결과를 자동으로 최종보고서에 삽입할 수 있다. 예를 들어, 문서 생성 모듈(150)은 평가가 종료된 이후 평가 모듈(120)로부터 결과를 넘겨받아 자동으로 가치평가결과 보고서를 생성할 수 있다.

기술 거래 모듈(160)은 보고서의 외부 열람 및 기술이전거래에 관한 기능을 수행할 수 있다. 일례로, 기술 거래 모듈(160)은 보고서의 핵심내용을 해시함수에 의해 암호화하여 축약된 이력정보를 생성하고, 네트워크에 분산 저장하여 필요 시 신원인증을 받은 국내 및 글로벌 투자자, 은행, 타 기업이 접속하여 보고서를 열람하도록 지원해줄 수 있다.

상호 평가 모듈(170)은 평가종료 후 평가자, 의뢰회사 상호에 대한 만족도 평가결과를 저장할 수 있다. 일례로, 상호 평가 모듈(170)은 기술평가의뢰 기업과 평가자(예를 들어, 변리사, 기술가치평가사, 기술신용평가사)의 상호 평가 결과를 설문하고 저장할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 기술가치평가 및 기술거래 온라인플랫폼의 동작 과정을 설명하기 위한 도면이다.

기술가치평가 및 기술거래 온라인플랫폼은 기술가치평가에 필요한 다수의 전문 평가자가 참여하고, 그들의 평가 매커니즘이 실시간으로 인공지능이 학습하도록 구축된 온라인 플랫폼으로서, 도 2에서 평가자 추천모듈(210)이 작동하여 의뢰회사의 기술특성과 가장 부합하는 전문성을 가진 평가자를 다수 추천할 수 있다.

선정된 평가자는 모바일 단말기와 PC기반의 웹 애플리케이션 등을 통해 평가 모듈(220)에 접속하여 기술에 대한 기술성, 사업성 평가, 시장성 평가 및 사업성 평가, 기술로열티 평가 등 정성적 평가를 먼저 실시하게 된다. 일례로, 정성적 평가결과는 7점 척도 등 적절한 등간척도(interval measure)로 평가된 결과를 포함할 수 있다.

정성적 평가가 종료되면 이에 기초하여 평가자들이 기술수명, 할인율, 기술기여율, 매출액 평균증가율 등과 같은 정량적 변수값의 확률범위를 결정하게 되고, 집단지성 모듈(230)에서는 각 참여 평가자가 부여한 정량적 변수의 값을 토대로 기술가치평가의 각 변수의 확률분포를 범위로 추정하고, 최종 기술가치평가금액도 확률분포로 추정할 수 있다.

인공지능 모듈(204)에서는 집단지성 모듈(230)에서의 평가자들의 정성적 변수 부여점수와 정량적 변수 값의 선택 사이에 존재하는 암묵적인 규칙을 실시간으로 학습할 수 있다. 이러한 추론엔진을 토대로 전문가 집단지성에 의한 정성적 평가결과 값이 주어지면 자동으로 정량적 변수값을 산출할 수 있으며 기술가치도 확률분포로 산출할 수 있다. 이러한 전문가 집단지성에 의한 주요변수의 확률범위를 토대로 시뮬레이션을 실시하여 가치평가를 구간추정을 실시하고, 이를 인공지능학습이 실시간으로 행하도록 하여 이에 기초하여 자동으로 가치평가도 병행하여 이루어질 수 있다.

평가결과는 문서생성 모듈(205)에 의해서 자동으로 최종보고서에 삽입될 수 있다. 보고서의 외부 열람, 기술이전거래 등에 대한 기능은 기술거래모듈(260)에서 실시할 수 있으며, 상호 평가 모듈(270)은 평가종료 후 평가자, 의뢰회사 상호에 대한 만족도 평가결과를 저장할 수 있다.

평가자 추천 모듈(210)은 평가의뢰기업의 가입정보를 담은 데이터베이스와, 변리사, 기술가치평가사, 기술신용평가사 등 전문 평가인의 가입정보를 담은 데이터베이스를 대조하여 가장 가까운 기술분야의 평가자를 매칭시켜주는 추천시스템으로서, 평가의뢰 기업은 의뢰기술을 설명하는 수 개의 기술키워드를 입력할 수 있다. 다만, 최초의 추천은 동일 기술군 내에서 랜덤(random)으로 추천하되, 차후의 평가의뢰 건부터는 평가종료 후 생성되는 평가 의뢰 기업의 만족도 조사를 근거로 생성되는 기술적합도 점수에 따라 평가자 추천이 이루어지도록 할 수 있다.

모바일 단말기나 PC기반의 웹어플리케이션을 통해 다수의 추천에 의해 선정된 평가자들이 평가의뢰 건이 도착했음에 대한 알람(alarm)을 받게 되고, 평가를 실시하게 된다.

평가 모듈(220)은 기술성, 권리성, 시장성, 사업성, 로얄티 평가 등 현업에서 널리 활용되는 표준화된 평가양식(일례로, 도 3에 나타난 산업자원부 기술가치평가 가이드라인 등)을 토대로, 평가의 결과와 평가에 대한 질적 설명을 담은 텍스트 등을 입력하는 모듈로서, 문서 생성 모듈(250)의 보고서자동생성을 염두에 두고, 보고서의 목차와 정확히 1:1로 매칭되도록 구조화될 수 있고, 일부 모듈만을 분리하여 타 전문가에게 의뢰를 할 수 있도록 기능을 겸비할 수 있다.

평가 모듈(220)에서 정성적 평가를 완료한 후, 이에 기초하여 집단지성 모듈(230)은 할인율, 기술수명과 같은 정량적 변수값을 설정할 때 최대, 최소, 평균과 같은 확률 파라미터 값과, 적절한 확률분포(예를 들어, 베타분포, 정규분포, 삼각형, uniform 분포 등)를 선택하게 한다. 이를 토대로 참가자의 확률값을 합성하여 가치평가에 활용하며, 각 변수의 확률분포가 만들어내는 기술가치의 변동성을 파악하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 실시하여 가치의 순현금흐름(Net Present Value; NPV)의 구간추정, 민감도 분석, 스트레스 분석 등을 실시할 수 있다.

인공지능 모듈(240)은 평가에 참여한 다수의 전문가의 평가과정을 학습하고 이를 토대로 종전의 학습결과를 실시간으로 업데이트 하여, 별도의 샘플지정을 통한 인위적인 인공지능 학습 프로세스 없이, 항상 최근의 경제적·기술적 트랜드 변화를 반영한 기술가치평가엔진으로 진화할 수 있다.

문서 생성 모듈(250)은 평가가 종료된 이후 평가 모듈(220)로부터 결과를 넘겨받아 자동으로 가치평가결과 보고서를 생성할 수 있다. 문서 생성 모듈(250)이 최종보고서를 생성하면 기술거래모듈(260)은 보고서의 핵심내용(예를 들어, 평가일련번호, 해당 특허번호, 평가자 명단 등)을 해시함수에 의해 암호화하여 축약된 이력정보를 생성하고 본 거래에 참여하는 구성원 전체가 공유하는 프라이빗 네트워크에 분산 저장하고, 필요 시 신원인증을 받은 국내 및 글로벌 투자자, 은행, 타 기업(기술매매) 등으로 하여금 접속하여 보고서를 열람하도록 지원해줄 수 있다.

상호 평가 모듈(270)은 기술평가의뢰 기업과 평가자(변리사, 기술가치평가사, 기술신용평가사)의 상호 평가 결과를 설문하고 저장할 수 있다.

도 3 내지 6은 정성적 평가 결과에 기초하여 기술수명, 할인율, 기술기여율, 매출액 평균증가율을 포함하는 정량적 변수값 및 최종 기술가치평가금액의 확률분포 범위를 결정하는 과정에 요구되는 표준화된 평가양식, 순현재가치(NPV)의 확률기반 추정(몬테카를로 시뮬레이션), 주요변수의 기술가치 영향력 분석(스파이더 차트) 및 주요 변수가 가치평가에 미치는 영향력 분석(스트레스 분석)을 설명하기 위한 예시이다. 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 표준화된 평가양식으로서 산업자원부의 기술가치평가 실무가이드를 나타낸 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 순현재가치(NPV)의 확률기반 추정(몬테카를로 시뮬레이션)을 나타낸 도면이다. 또한, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 주요변수의 기술가치 영향력 분석(스파이더 차트)을 나타낸 도면이고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 극한 시나리오에서 주요 변수가 가치평가에 미치는 영향력 분석(스트레스 분석)을 나타낸 도면이다.

평가 모듈(220)에서 기술성, 권리성, 시장성, 사업성, 로얄티 평가 등 현업에서 널리 활용되는 표준화된 평가양식에 따라 정성적 평가를 완료한 후, 이에 기초하여 할인율, 기술수명과 같은 정량적 변수 값을 설정할 때 최대, 최소, 평균과 같은 확률 파라미터 값과, 적절한 확률분포(예를 들어, 베타분포, 정규분포, 삼각형, uniform 분포 등)을 선택하게 한다. 이를 토대로 참가자의 확률값을 합성하여 가치평가에 활용하며, 각 변수의 확률분포가 만들어내는 기술가치의 변동성을 파악하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 실시하여 가치의 순현금흐름(Net Present Value; NPV)의 구간추정, 민감도 분석, 스트레스 분석 등을 도 3 내지 6과 같이 실시할 수 있다.

이처럼, 기술가치평가에 필요한 다수의 전문 평가자가 참여할 수 있도록 온라인 플랫폼을 구축하고, 그들이 기술성, 권리성, 시장성, 사업성 등 기술가치 산정에 필요한 여러 정성적 항목을 평가할 수 있도록 평가양식을 제공하며, 기술수명, 할인율, 기술기여율, 현금흐름 성장율 등 기술가치산정에 필요한 정량적 변수를 선택할 때는 확률분포로 선택하도록 하도록 유도할 수 있다. 이를 통해, 다수의 평가자가 참여한 상태에서 각 평가자가 제시한 확률분포를 합성하여 몬테카를로 시뮬레이션에 의해 기술가치를 정량적으로 도출할 수 있다.

기존의 점추정에 의존하는 기술가치평가를 지양하고, 이처럼 전문가의 집단지성에 기초한 확률분포기반의 구간추정방식으로 기술가치를 제공함으로써 미래 가치의 불확실성을 정량화하고, 이에 기초하여 기술담보대출, 기술매매, 투자유치 등이 합리적으로 이뤄질 수 있도록 하는 것이다.

또한 이러한 전문가 다수의 집단지성이 참여하는 평가과정 전반을 실시간으로 인공지능 엔진이 학습 하도록 하여 해당 기술분야에 대한 인공지능평가엔진을 계속 갱신하여, 최신 트랜드를 반영하고, 이를 통해 전문가 집단지성이 산출하는 기술가치와 별도로 인공지능 자체에 의한 가치평가결과도 병행하여 도출되도록 한다. 전문가 집단의 평가보다는 해당 기술에 대한 평가 관련성은 다소 낮아지더라도 해당 기술분야 전반에 대한 일정기간 동안의 시장 컨센서스(consensus)를 반영한 가치평가결과를 제공함으로써 폭넓은 객관성을 확보할 수 있다.

이러한 평과과정 전반이 웹 애플리케이션 및 모바일 단말기를 통해 추진되므로, 평가를 의뢰한 고객도 동일하게 평가과정을 조회 가능하므로 평가의 투명성도 확보할 수 있다. 또한 평가결과에 대한 자동문서생성 기능을 통해 별도의 문서작성 노력 없이 보고서가 자동 생성되므로, 평가자의 보고서 작성수고를 덜 수 있다. 또한 문서 자동생성 시 보고서에 참여한 다수의 전문가의 명단과 전자서명이 자동으로 포함됨으로써 보고서의 신뢰도를 높일 수 있다.

또한, 인증기술을 활용하여 권한을 부여 받은 외부 투자자, 은행, 기술매매 거래상대방 등은 서버에 접속하여 평가결과 보고서를 열람할 수 있으며, 이를 토대로 투자/대출/매매 여부를 용이하게 결정할 수 있다. 해당 기술에 대한 투자/대출/매매 등 거래가 발생할 경우에도 거래결과에 대한 정보를 암호화하고 공유하도록 하여 거래의 투명성을 확보할 수 있다. 게다가 저장된 거래정보를 인공지능 서버가 해독하여 기술가치평가 이후 실제 기술거래시장에서의 평가결과를 추가로 학습하게 된다. 이를 통해 기술의 탄생에서부터 매각에 이르기까지 전반에 대한 기술특성 및 이력뿐만 아니라, 매각대금 규모, 대출규모 등과 같은 실제 시장에서 관찰되는 기술가치를 인공지능 엔진이 학습할 수 있게 된다. 이로 인해 차후의 기술가치평가에 있어서 인공지능의 평가 정확도를 더욱 높일 수 있게 된다.

2. 블록체인과 스마트 컨트랙트를 이용한 기술가치평가 시스템

이미 설명한 바와 같이, 본 발명의 실시예들에 따른 기술가치평가 시스템은 앞서 설명한 "집단지성과 실시간 인공지능학습엔진을 이용한 확률기반 기술가치평가 및 기술거래 온라인플랫폼"에서 활용되는 집단참여 시뮬레이션 기법을 블록체인으로 확장함으로써 국경과 시간을 초월하여 누구나 기술가치평가에 참여할 수 있는 기술가치평가 방법을 제공할 수 있다.

일실시예에 따른 기술가치평가 시스템은 가치평가 시뮬레이션에 필요한 주요변수 파라미터 값에 대한 설문기능을 블록체인(일례로, 이더리움)의 스마트 컨트랙트와 같은 프로그래밍 코드에 삽입할 수 있다. 아울러 가치평가에 필요한 각종 참고 자료, 기술증명 자료 등은 IPFS(Inter-Planetary File System)와 같은 분산 데이터망에 저장할 수 있다. 이를 통해 기술평가에 누구나 참여하여 해당 기술증명 자료를 열람한 후, 가치평가를 결정하는 주요 변수(예를 들어, 매출액 성장률, 첫 상용화 시점, 최대 매출액 도달 시점, 기술수명, 초기 매출액 규모, 위험조정 할인율 등)에 대하여 설문을 완료할 수 있다.

완료된 설문에 기초하여 주요 파라미터가 결정되면 미래가치의 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 집단의 지성이 반영된 기술가치평가를 하게 된다. 이때 50% 확률값(기술가치들의 중앙값(median))에 근접한 기술가치평가를 실시한 평가자 순서대로 평가에 따른 보상(일례로, 평가수수료)이 차등으로 지급되도록 할 수 있다. 따라서 집단지성에 의한 예측이 항상 정확성을 추구하도록 작동된다.

기술개발 이후, 실제로 이 기술이 매출을 올리거나 매각될 경우, 그 가격을 스마트 컨트랙트에 기입하도록 하여 사후적으로 가장 근접한 예측을 한 사람에게도 보상이 코인으로 주어지게 된다.

따라서 시장 내 기술가치의 예측이 블록체인의 스마트 컨트랙트에 의해 기술수명주기전체 동안 기록 관리될 수 있으며, 이러한 기록 및 관리를 담당하는 주체는 단위시간당 서버유지 수수료를 받게 되고, 이 또한 코인 소유자로부터 일정비율 코인으로 징수하는 암호화폐 생태계를 유지할 수 있게 한다.

도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 기술가치평가 시스템의 내부 구성의 예를 도시한 블록도이고, 도 8은 본 발명의 일실시예에 따른 기술가치평가 방법의 예를 도시한 흐름도이다.

기술가치평가 시스템(700)은 도 7에 도시된 바와 같이, 설문기능 삽입부(710), 정보 저장부(720), 설문기능 제공부(730), 파라미터 결정부(740), 기술가치평가부(750), 보상 결정부(760) 및 매출 기입부(770)를 포함할 수 있다. 이때, 보상 결정부(760)와 매출 기입부(770)는 실시예에 따라 기술가치평가 시스템(700)에 포함될 수 있다. 이러한 기술가치평가 시스템(700)의 구성요소들은 실질적으로는 이후 설명될 컴퓨터 장치가 포함하는 프로세서의 기능적 표현들일 수 있다. 예를 들어, 상기 구성요소들은 프로세서가 컴퓨터 프로그램의 코드의 제어에 따라 기술가치평가 방법을 처리하기 위한 기능들의 표현들일 수 있다. 도 8의 단계들(810 내지 870)은 실질적으로 컴퓨터 장치가 포함하는 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행될 수 있으나, 도 8에서는 도 7의 구성요소들에 의해 수행되는 것으로 설명한다.

단계(810)에서 설문기능 삽입부(710)는 기술에 대한 가치평가 시뮬레이션을 위해 요구되는 주요변수의 파라미터에 대한 설문기능을 블록체인의 스마트 컨트랙트에 삽입할 수 있다. 일례로, 이더리움과 같은 블록체인의 스마트 컨트랙트와 같은 프로그래밍 코드에 설문기능을 제공하기 위한 코드가 삽입될 수 있다.

단계(820)에서 정보 저장부(720)는 가치평가에 요구되는 정보를 분산 데이터망에 저장할 수 있다. 일례로, 가치평가에 필요한 각종 참고 자료, 기술증명 자료 등이 IPFS(Inter-Planetary File System)와 같은 분산 데이터망에 저장될 수 있다.

단계(830)에서 설문기능 제공부(730)는 주요변수에 대한 설문에 참여하고자 하는 평가자에게 스마트 컨트랙트를 이용하여 설문기능을 제공할 수 있다. 이때, 평가자는 분산 데이터망에 저장된 각종 정보를 참조하여 해당 기술에 대한 설문을 작성 및 등록할 수 있다. 따라서 블록체인에 접근 가능한 누구라도 평가자로서 특정 기술에 대한 설문에 참여할 수 있게 된다.

단계(840)에서 파라미터 결정부(740)는 설문기능을 통해 등록되는 설문에 기초하여 주요변수의 파라미터를 결정할 수 있다. 앞서 도 2에서는 평가 모듈(220)이 모바일 단말기와 PC기반의 웹 애플리케이션을 통해 추천된 평가자들에 대한 기술에 대한 기술성, 사업성 평가, 시장성 평가 및 사업성 평가, 기술로열티 평가를 포함하는 정성적 평가를 실시할 수 있으며, 기술성, 권리성, 시장성, 사업성, 로얄티 평가 등 현업에서 널리 활용되는 표준화된 평가양식(일례로, 도 3에 나타난 산업자원부 기술가치평가 가이드라인 등)을 토대로, 평가의 결과와 평가에 대한 질적 설명을 담은 텍스트 등을 입력하는 모듈일 수 있음에 대해 설명한 바 있다. 또한, 평가 모듈(220)에서 정성적 평가를 완료한 후, 이에 기초하여 집단지성 모듈(230)이 할인율, 기술수명과 같은 정량적 변수값을 설정할 때 최대, 최소, 평균과 같은 확률 파라미터 값과, 적절한 확률분포(예를 들어, 베타분포, 정규분포, 삼각형, uniform 분포 등)를 선택할 수 있음에 대해서도 설명한 바 있다. 이와 유사하게 파라미터 결정부(740) 역시 설문에 기초하여 가치평가 시물레이션을 위해 요구되는 주요변수의 파라미터를 결정할 수 있다.

단계(850)에서 기술가치평가부(750)는 결정된 파라미터에 기초하여 미래가치의 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 기술에 대해 집단 지성이 반영된 기술가치평가를 수행할 수 있다. 앞서 도 2를 통해서는 참가자의 확률값을 합성하여 가치평가에 활용하며, 각 변수의 확률분포가 만들어내는 기술가치의 변동성을 파악하기 위해 몬테카를로 시뮬레이션을 실시하여 가치의 순현금흐름(Net Present Value; NPV)의 구간추정, 민감도 분석, 스트레스 분석 등을 실시할 수 있음을 설명한 바 있다.

단계(860)에서 보상 결정부(760)는 평가자에게 제공될 보상을 결정할 수 있다. 일례로, 보상 결정부(760)는 기술가치평가부를 통해 예측된 기술가치들의 중앙값(median)을 계산하고, 중앙값에 상대적으로 더 가까운 기술가치의 예측을 위한 설문을 제공하는 평가자에게 상대적으로 더 높은 보상이 제공되도록 보상을 결정할 수 있다.

단계(870)에서 매출 기입부(770)는 기술에 의해 발생된 매출을 스마트 컨트랙트에 기입할 수 있다. 이 경우, 보상 결정부(760)는 기술가치평가부를 통해 예측된 기술가치들의 중앙값(median)을 계산하고, 중앙값에 상대적으로 더 가까운 기술가치의 예측을 위한 설문을 제공하는 평가자에게 상대적으로 더 높은 기여도를 설정하고, 스마트 컨트랙트에 기입된 매출에 따른 보상을 평가자들의 기여도에 기반하여 결정할 수 있다. 매출에 따른 보상은 설문에 따른 보상과는 별도의 사후적 보상일 수 있다.

도 9는 본 발명의 일실시예에 있어서, 컴퓨터 장치의 예를 도시한 블록도이다. 이미 설명한 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 기술가치평가 방법은 도 9의 컴퓨터 장치(900)에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 이러한 컴퓨터 장치(900)는 도 9에 도시된 바와 같이, 메모리(910), 프로세서(920), 통신 인터페이스(930) 그리고 입출력 인터페이스(940)를 포함할 수 있다. 메모리(910)는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로서, RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 여기서 ROM과 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치는 메모리(910)와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 컴퓨터 장치(900)에 포함될 수도 있다. 또한, 메모리(910)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드가 저장될 수 있다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(910)와는 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체로부터 메모리(910)로 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 실시예에서 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 인터페이스(930)를 통해 메모리(910)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 소프트웨어 구성요소들은 네트워크(960)를 통해 수신되는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 컴퓨터 장치(900)의 메모리(910)에 로딩될 수 있다.

프로세서(920)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(910) 또는 통신 인터페이스(930)에 의해 프로세서(920)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(920)는 메모리(910)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 인터페이스(930)은 네트워크(960)를 통해 컴퓨터 장치(900)가 다른 장치(일례로, 앞서 설명한 저장 장치들)와 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 컴퓨터 장치(900)의 프로세서(920)가 메모리(910)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청이나 명령, 데이터, 파일 등이 통신 인터페이스(930)의 제어에 따라 네트워크(960)를 통해 다른 장치들로 전달될 수 있다. 역으로, 다른 장치로부터의 신호나 명령, 데이터, 파일 등이 네트워크(960)를 거쳐 컴퓨터 장치(900)의 통신 인터페이스(930)를 통해 컴퓨터 장치(900)로 수신될 수 있다. 통신 인터페이스(930)를 통해 수신된 신호나 명령, 데이터 등은 프로세서(920)나 메모리(910)로 전달될 수 있고, 파일 등은 컴퓨터 장치(900)가 더 포함할 수 있는 저장 매체(상술한 영구 저장 장치)로 저장될 수 있다.

입출력 인터페이스(940)는 입출력 장치(950)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 입력 장치는 마이크, 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커와 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(940)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 입출력 장치(950)는 컴퓨터 장치(900)와 하나의 장치로 구성될 수도 있다.

또한, 다른 실시예들에서 컴퓨터 장치(900)는 도 9의 구성요소들보다 더 적은 혹은 더 많은 구성요소들을 포함할 수도 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 예를 들어, 컴퓨터 장치(900)는 상술한 입출력 장치(950) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현되거나 또는 트랜시버(transceiver), 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수도 있다.

통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(960)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 블루투스(Bluetooth)나 NFC(Near Field Communication)와 같은 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다. 예를 들어, 네트워크(960)는, PAN(personal area network), LAN(local area network), CAN(campus area network), MAN(metropolitan area network), WAN(wide area network), BBN(broadband network), 인터넷 등의 네트워크 중 하나 이상의 임의의 네트워크를 포함할 수 있다. 또한, 네트워크(960)는 버스 네트워크, 스타 네트워크, 링 네트워크, 메쉬 네트워크, 스타-버스 네트워크, 트리 또는 계층적(hierarchical) 네트워크 등을 포함하는 네트워크 토폴로지 중 임의의 하나 이상을 포함할 수 있으나, 이에 제한되지 않는다.

이처럼 본 발명의 실시예들에 따르면, 불특정 다수의 일반 소비자들이 블록체인 기반의 기술가치평가 과정에 참여하도록 함으로써, 기술가치평가 과정에서 집단지성의 활용을 극대화함과 동시에 국경과 시간을 초월하여 누구나 기술가치평가에 참여하도록 할 수 있다.

이상에서 설명된 시스템 또는 장치는 하드웨어 구성요소, 또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 어플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 청구범위와 균등한 것들도 후술하는 청구범위의 범위에 속한다.

Claims (5)

1. 기술에 대한 가치평가 시뮬레이션을 위해 요구되는 주요변수의 파라미터에 대한 설문기능을 블록체인의 스마트 컨트랙트에 삽입하는 설문기능 삽입부;
   가치평가에 요구되는 정보를 분산 데이터망에 저장하는 정보 저장부;
   상기 주요변수에 대한 설문에 참여하고자 하는 평가자에게 상기 스마트 컨트랙트를 이용하여 상기 설문기능을 제공하는 설문기능 제공부;
   상기 설문기능을 통해 등록되는 설문에 기초하여 상기 주요변수의 파라미터를 결정하는 파라미터 결정부; 및
   상기 결정된 파라미터에 기초하여 미래가치의 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 상기 기술에 대해 집단 지성이 반영된 기술가치평가를 수행하는 기술가치평가부
   를 포함하는 기술가치평가 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 평가자에게 제공될 보상을 결정하는 보상 결정부
   를 더 포함하는 기술가치평가 시스템.
3. 제2항에 있어서,
   상기 보상 결정부는,
   상기 기술가치평가부를 통해 예측된 기술가치들의 중앙값(median)을 계산하고, 상기 중앙값에 상대적으로 더 가까운 기술가치의 예측을 위한 설문을 제공하는 평가자에게 상대적으로 더 높은 보상이 제공되도록 보상을 결정하는 것을 특징으로 하는 기술가치평가 시스템.
4. 제2항에 있어서,
   상기 기술에 의해 발생된 매출을 상기 스마트 컨트랙트에 기입하는 매출 기입부
   를 더 포함하고,
   상기 보상 결정부는,
   상기 기술가치평가부를 통해 예측된 기술가치들의 중앙값(median)을 계산하고, 상기 중앙값에 상대적으로 더 가까운 기술가치의 예측을 위한 설문을 제공하는 평가자에게 상대적으로 더 높은 기여도를 설정하고, 상기 스마트 컨트랙트에 기입된 매출에 따른 보상을 평가자들의 기여도에 기반하여 결정하는 것을 특징으로 하는 기술가치평가 시스템.
5. 기술에 대한 가치평가 시뮬레이션을 위해 요구되는 주요변수의 파라미터에 대한 설문기능을 블록체인의 스마트 컨트랙트에 삽입하는 단계;
   가치평가에 요구되는 정보를 분산 데이터망에 저장하는 단계;
   상기 주요변수에 대한 설문에 참여하고자 하는 평가자에게 상기 스마트 컨트랙트를 이용하여 상기 설문기능을 제공하는 단계;
   상기 설문기능을 통해 등록되는 설문에 기초하여 상기 주요변수의 파라미터를 결정하는 단계; 및
   상기 결정된 파라미터에 기초하여 미래가치의 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 상기 기술에 대해 집단 지성이 반영된 기술가치평가를 수행하는 단계
   를 포함하는 기술가치평가 방법.

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