KR20230091309A - Method, apparatus and computer-readable recording medium for extracting and registering stocks of unlisted companies - Google Patents

Method, apparatus and computer-readable recording medium for extracting and registering stocks of unlisted companies Download PDF

Info

Publication number
KR20230091309A
KR20230091309A KR1020210180301A KR20210180301A KR20230091309A KR 20230091309 A KR20230091309 A KR 20230091309A KR 1020210180301 A KR1020210180301 A KR 1020210180301A KR 20210180301 A KR20210180301 A KR 20210180301A KR 20230091309 A KR20230091309 A KR 20230091309A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
company
unlisted
information
listed
unlisted company
Prior art date
Application number
KR1020210180301A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
전호
정재석
김동규
Original Assignee
주식회사 유니콘랜치
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 유니콘랜치 filed Critical 주식회사 유니콘랜치
Priority to KR1020210180301A priority Critical patent/KR20230091309A/en
Publication of KR20230091309A publication Critical patent/KR20230091309A/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/06Asset management; Financial planning or analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q40/00Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
    • G06Q40/04Trading; Exchange, e.g. stocks, commodities, derivatives or currency exchange

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Financial Or Insurance-Related Operations Such As Payment And Settlement (AREA)

Abstract

본 발명은 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법에 있어서, 유저 계정으로부터 복수 개의 비상장 기업 중 제1 비상장 기업에 대한 기업 정보를 수신하는 경우, 수신된 기업 정보를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 주식 데이터 베이스를 생성하여, 종목 추출 프로세스를 시작하는 추출 프로세스 시작 단계; 상기 종목 추출 프로세스가 시작되는 경우, 외부의 기술가치 평가 데이터 베이스로부터 상기 제1 비상장 기업의 기술가치 평가 정보를 수신하여, 기 설정된 선정 조건을 기반으로, 상기 기업 정보 및 상기 기술가치 평가 정보를 분석하여, 분석 결과 값을 통해 상기 제1 비상장 기업과 비교할 적어도 하나의 상장 기업을 선정하는 상장 기업 선정 단계; 및 상기 적어도 하나의 상장 기업의 선정이 완료된 상태에서, 상기 선정된 적어도 하나의 상장 기업의 IPO(initial public offering) 정보와 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하는 가치 비교 프로세스를 수행하여, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정하고, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 매력도를 판단하여, 상기 판단된 투자 매력도를 상기 유저 계정에게 제공하는 투자 매력도 제공 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다. 이 외에도 본 문서를 통해 파악되는 다양한 실시예들이 가능하다.The present invention provides a method for extracting and registering stock items of unlisted companies implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors, wherein the first of a plurality of unlisted companies from a user account is provided. an extraction process initiation step of generating a stock database of the first unlisted company based on the received company information and starting an item extraction process, when company information on one unlisted company is received; When the item extraction process starts, the technology value evaluation information of the first unlisted company is received from an external technology value evaluation database, and the company information and the technology value evaluation information are analyzed based on predetermined selection conditions. a listed company selection step of selecting at least one listed company to be compared with the first unlisted company through the analysis result value; and a value comparison process of analyzing initial public offering (IPO) information of the selected at least one listed company and company information and technology value evaluation information of the first unlisted company in a state in which the selection of the at least one listed company is completed. to determine the expected number of allocated shares and the expected issue price per share for stocks of the first unlisted company, determine the investment attractiveness of the stocks of the first unlisted company, and determine the investment attractiveness of the stocks of the first unlisted company It is characterized by including; providing investment attractiveness provided to the user account. In addition to this, various embodiments understood through this document are possible.

Description

비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법, 장치 및 컴퓨터-판독 가능 기록 매체{METHOD, APPARATUS AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR EXTRACTING AND REGISTERING STOCKS OF UNLISTED COMPANIES}METHOD, APPARATUS AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR EXTRACTING AND REGISTERING STOCKS OF UNLISTED COMPANIES}

본 발명은 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법에 관한 것으로, 구체적으로는 유저 계정으로부터 제1 비상장 기업에 대한 기업 정보를 수신 시, 종목 추출 프로세스를 시작하여, 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석해 제1 비상장 기업과 비교할 상장 기업을 선정하고, 선정된 상장 기업의 IPO(initial public offering) 정보와 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 비교하는 가치 비교 프로세스를 수행하여, 제1 비상장 기업의 주식 종목에 배정주수 및 발행가를 결정하고, 투자 매력도를 판단하여 유저 계정에게 제공하는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a method for extracting and registering stock items of an unlisted company, and specifically, upon receiving company information on a first unlisted company from a user account, an item extraction process is started, and the company information of the first unlisted company is initiated. and technology value evaluation information to select a listed company to compare with the first unlisted company, and a value comparison process that compares IPO (initial public offering) information of the selected listed company with corporate information and technology value evaluation information of the first unlisted company It relates to a technology for determining the number of shares and issue price allocated to stocks of a first unlisted company by performing, determining investment attractiveness, and providing the information to a user account.

최근 최저금리 기조 속에서 벼락 거지를 면하고자 수익을 좇는 대규모 머니 무브(money move)가 MZ 세대들 사이에서 이어지고 있다. 언제든 꺼내 쓸 수 있는 성격의 예금은 10조원 가까이 감소되었고, 증시예탁금은 매달 4조 ~ 6조원씩 불어나 한 때 70조원을 초과했다. 이러한 시류에 발 맞추어 투자금 확보를 위해 주식 시장에 상장을 준비하는 비상장 기업들이 점차적으로 증가하고 있다. 예를 들어, 카카오 뱅크와 카카오 페이가 대표적인 케이스이다. 이에 따라, 비상장 기업을 분석하여 적절한 배정주수 및 발행가를 결정해 비상장 기업을 주식 시장에 상장하기 위한 다양한 기술들이 개발되고 있다.A large-scale money move is continuing among the MZ generation to pursue profits in order to avoid being a beggar in the recent lowest interest rate environment. Deposits that can be taken out at any time decreased by nearly 10 trillion won, and stock market deposits increased by 4 to 6 trillion won every month, exceeding 70 trillion won at one time. In line with this trend, an increasing number of unlisted companies are preparing to be listed on the stock market to secure investment funds. For example, Kakao Bank and Kakao Pay are representative cases. Accordingly, various technologies are being developed to list unlisted companies on the stock market by analyzing unlisted companies to determine appropriate number of shares and issue price.

일 예로서, 한국공개특허 10-2021-0057641(비상장 주식의 거래 방법 및 이를 위한 매매플랫폼 장치)에는 비상장기업으로부터 주주명부를 등록받는 경우, 투자자로부터 등록받은 비상장 주식의 매도주문 또는 매수 주문의 리스트를 표시해 매매 항목에 대한 협상창을 투자자에게 제공하고, 투자자에 의해 비상장 주식의 매매 계약서의 작성이 완료되면, 투자자에게 주권미발행확인서를 제공하는 기술만이 개시되어 있을 뿐, 유저 계정으로부터 제1 비상장 기업에 대한 기업 정보를 수신 시, 종목 추출 프로세스를 시작하여, 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석해 제1 비상장 기업과 비교할 적어도 하나의 상장 기업을 선정하고, 선정된 적어도 하나의 상장 기업의 IPO(initial public offering) 정보와 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 비교하는 가치 비교 프로세스를 수행하여, 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정하고, 투자 매력도를 판단하여 유저 계정에게 제공하는 기술이 개시되어 있지 않아, 이를 해결할 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다.As an example, in Korea Patent Publication No. 10-2021-0057641 (Method for trading unlisted stocks and trading platform device therefor), when a shareholder register is registered from an unlisted company, a list of buy or sell orders for unlisted stocks registered from investors is displayed to provide the investor with a negotiation window for trading items, and when the preparation of the trading contract for unlisted stocks is completed by the investor, only the technology to provide the investor with a confirmation of unissued stock is disclosed, and the first unlisted transaction from the user account is disclosed. Upon receiving corporate information about the company, the stock extraction process is started, the company information and technology value evaluation information of the first unlisted company is analyzed to select at least one listed company to be compared with the first unlisted company, and the selected at least one listed company is selected. By performing a value comparison process that compares IPO (initial public offering) information of the listed company with corporate information and technology value evaluation information of the first unlisted company, the expected number of shares allocated to the stock issue of the first unlisted company and the expected issue price per share are calculated. The technology for determining the investment attractiveness and providing it to the user account has not been disclosed, so the need for a technology that can solve this problem is emerging.

이에 본 발명은 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법을 통하여, 유저 계정으로부터 제1 비상장 기업에 대한 기업 정보를 수신 시, 종목 추출 프로세스를 시작하여, 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석해 제1 비상장 기업과 비교할 적어도 하나의 상장 기업을 선정하고, 선정된 적어도 하나의 상장 기업의 IPO(initial public offering) 정보와 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 비교하는 가치 비교 프로세스를 수행하여, 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정하고, 투자 매력도를 판단하고, 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 배정주수, 발행가 및 투자 매력도를 주식 데이터 베이스에 저장해 거래소 서버에 등록함으로써, 제1 비상장 기업에 대한 주식 종목의 거래를 활성화시키는 것에 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention, through a method of extracting and registering stock items of unlisted companies, when receiving company information on a first unlisted company from a user account, starts an item extraction process, thereby extracting the company information and technology value of the first unlisted company. Analyzing the evaluation information to select at least one listed company to compare with the first unlisted company, and comparing IPO (initial public offering) information of the selected at least one listed company with company information and technology value evaluation information of the first unlisted company A value comparison process is performed to determine the expected number of shares allocated and the expected issue price per share for the stocks of the first unlisted company, determine the investment attractiveness, and the number of allocated shares, the issue price and the investment attractiveness for the stocks of the first unlisted company Its purpose is to activate the trading of stock items for the first unlisted company by storing the information in the stock database and registering it in the exchange server.

본 발명의 일 실시예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법에 있어서, 유저 계정으로부터 복수 개의 비상장 기업 중 제1 비상장 기업에 대한 기업 정보를 수신하는 경우, 수신된 기업 정보를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 주식 데이터 베이스를 생성하여, 종목 추출 프로세스를 시작하는 추출 프로세스 시작 단계; 상기 종목 추출 프로세스가 시작되는 경우, 외부의 기술가치 평가 데이터 베이스로부터 상기 제1 비상장 기업의 기술가치 평가 정보를 수신하여, 기 설정된 선정 조건을 기반으로, 상기 기업 정보 및 상기 기술가치 평가 정보를 분석하여, 분석 결과 값을 통해 상기 제1 비상장 기업과 비교할 적어도 하나의 상장 기업을 선정하는 상장 기업 선정 단계; 및 상기 적어도 하나의 상장 기업의 선정이 완료된 상태에서, 상기 선정된 적어도 하나의 상장 기업의 IPO(initial public offering) 정보와 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하는 가치 비교 프로세스를 수행하여, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정하고, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 매력도를 판단하여, 상기 판단된 투자 매력도를 상기 유저 계정에게 제공하는 투자 매력도 제공 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the method of extracting and registering stock items of an unlisted company implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors according to an embodiment of the present invention, a plurality of from a user account an extraction process initiation step of generating a stock database of the first unlisted company based on the received company information and starting an item extraction process, when company information on a first unlisted company among the unlisted companies is received; When the item extraction process starts, the technology value evaluation information of the first unlisted company is received from an external technology value evaluation database, and the company information and the technology value evaluation information are analyzed based on predetermined selection conditions. a listed company selection step of selecting at least one listed company to be compared with the first unlisted company through the analysis result value; and a value comparison process of analyzing initial public offering (IPO) information of the selected at least one listed company and company information and technology value evaluation information of the first unlisted company in a state in which the selection of the at least one listed company is completed. to determine the expected number of allocated shares and the expected issue price per share for stocks of the first unlisted company, determine the investment attractiveness of the stocks of the first unlisted company, and determine the investment attractiveness of the stocks of the first unlisted company It is characterized by including; providing investment attractiveness provided to the user account.

상기 기업 정보는, 상기 제1 비상장 기업의 재무제표 정보로써, 상기 추출 프로세스 단계에서 상기 제1 비상장 기업의 매출액, 상기 제1 비상장 기업의 영업 이익, 상기 제1 비상장 기업의 당기 순이익 및 상기 제1 비상장 기업의 부채 비율을 확인하기 위한 정보인 것이 바람직하다.The company information is financial statement information of the first unlisted company, and in the extraction process step, sales of the first unlisted company, operating profit of the first unlisted company, net profit of the first unlisted company, and the first It is desirable that the information be used to confirm the debt ratio of an unlisted company.

상기 기 설정된 선정 조건은, 복수 개의 상장 기업 중 상기 제1 비상장 기업과 비교될 상장 기업을 선정하기 위한 선정 조건 정보로써, 영업이익 선정 조건, 매출액 선정 조건 및 관심도 선정 조건을 포함하는 것이 가능하다.The preset selection condition is selection condition information for selecting a listed company to be compared with the first unlisted company from among a plurality of listed companies, and may include an operating profit selection condition, a sales selection condition, and an interest level selection condition.

상기 상장 기업 선정 단계는, 상기 종목 추출 프로세스가 시작됨에 따라, 상기 기술가치 평가 정보를 수신하는 경우, 상기 수신된 기술가치 평가 정보를 통해 상기 제1 비상장 기업이 보유한 특허 및 상기 제1 비상장 기업이 보유한 특허에 책정된 금액을 확인하는 기술가치 확인 단계; 및 상기 기술가치 확인 단계의 기능 수행이 완료되면, 상기 기 설정된 선정 조건을 기반으로, 상기 기업 정보 및 상기 기술가치 평가 정보를 분석하여, 상기 분석 결과를 통해 복수 개의 상장 기업 중 상기 가치 비교 프로세스에서 상기 제1 비상장 기업과 비교될 상기 상장 기업을 선정하되, 상기 제1 비상장 기업과 대응되는 테마(theme)를 가지는 상장 기업을 선정하여, 외부로부터 상기 선정된 상장 기업의 IPO 정보를 수신하는 IPO 정보 수신 단계;를 포함하는 것이 가능하다.In the step of selecting a listed company, when the technology value evaluation information is received as the issue extraction process starts, the patents owned by the first unlisted company and the first unlisted company are determined through the received technology value evaluation information. Technology value confirmation step of confirming the amount set for the patent held; and when the technology value confirmation step is completed, the company information and the technology value evaluation information are analyzed based on the predetermined selection conditions, and the value comparison process among a plurality of listed companies is performed based on the analysis result. IPO information for selecting the listed company to be compared with the first unlisted company, selecting a listed company having a theme corresponding to the first unlisted company, and receiving IPO information of the selected listed company from the outside. It is possible to include a; receiving step.

상기 IPO 정보 수신 단계는, 상기 기 설정된 선정 조건 중 상기 관심도 선정 조건으로 상기 상장 기업 선정 시, 온라인 상에서의 상기 제1 비상장 기업에 기반한 컨텐츠를 검색하여, 기 저장된 감성분석 알고리즘을 통해 검색된 컨텐츠를 분석해 상기 제1 비상장 기업에 대한 관심도 수치를 획득하여, 상기 상장 기업 선정 시, 상기 획득된 관심도 수치를 반영하여 상기 상장 기업을 선정하는 것이 가능하다.In the step of receiving the IPO information, when the listed company is selected as the interest level selection condition among the preset selection conditions, content based on the first unlisted company is searched online, and the retrieved content is analyzed through a previously stored sentiment analysis algorithm. It is possible to obtain a level of interest in the first unlisted company and select the listed company by reflecting the obtained level of interest when selecting the listed company.

상기 투자 매력도 제공 단계는, 상기 상장 기업의 IPO 정보가 수신되는 경우, 상기 수신된 IPO 정보를 기반으로, 상기 상장 기업의 재무제표, 상장 주식수, 일반 주주의 소유 주식수, 일반 주주의 수, 경영성과를 확인하는 상장 기업 정보 확인 단계; 상기 상장 기업 정보 확인 단계의 기능 수행으로 인해 상기 상장 기업의 IPO 정보의 확인이 완료되면, 기 저장된 비교 알고리즘을 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보와 상기 상장 기업의 IPO 정보를 비교하여, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정하는 가치 결정 단계; 및 상기 가치 결정 단계의 기능 수행으로 인해 상기 예상 배정주수 및 상기 예상 주당 발행가의 결정이 완료되면, 기 저장된 투자매력도 알고리즘을 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 밸류에이션(valuation) 점수, 사업 독점력 점수, 재무 안전성 점수, 수익 성장성 점수 및 현금 창출력 점수를 획득하여, 상기 제1 비상장 기업의 투자 매력도 점수를 계산하는 투자 매력도 계산 단계;를 포함하는 것이 가능하다.In the step of providing investment attractiveness, when the IPO information of the listed company is received, based on the received IPO information, the listed company's financial statements, the number of listed shares, the number of shares owned by common shareholders, the number of common shareholders, management Listed company information confirmation step to confirm performance; When the confirmation of the IPO information of the listed company is completed due to the function performance of the listed company information confirmation step, based on the pre-stored comparison algorithm, the company information and technology value evaluation information of the first unlisted company and the IPO of the listed company a value determination step of comparing information and determining an expected number of allocated shares and an expected issue price per share for the stock issue of the first unlisted company; and when the expected number of allocated shares and the expected issue price per share are determined due to the performance of the function of determining the value, a valuation score and a business monopoly score of the first unlisted company based on a pre-stored investment attractiveness algorithm , an investment attractiveness calculation step of calculating an investment attractiveness score of the first unlisted company by obtaining a financial stability score, a profit growth potential score, and a cash generating capacity score.

상기 투자 매력도 제공 단계는, 상기 투자 매력도 계산 단계의 기능 수행이 완료된 경우, 상기 주식 데이터 베이스에 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수, 예상 주당 발행가 및 투자 매력도 점수를 저장하고, 상기 주식 데이터 베이스를 거래소 서버에 등록함으로써, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목을 거래하는 것이 가능하다.In the providing of investment attractiveness, when the function of calculating investment attractiveness is completed, the expected number of allocated shares for the stock issue of the first unlisted company, the expected issue price per share, and the investment attractiveness score are stored in the stock database. And, by registering the stock database in the exchange server, it is possible to trade stock items of the first unlisted company.

본 발명의 일 실시예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치에 있어서, 유저 계정으로부터 복수 개의 비상장 기업 중 제1 비상장 기업에 대한 기업 정보를 수신하는 경우, 수신된 기업 정보를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 주식 데이터 베이스를 생성하여, 종목 추출 프로세스를 시작하는 추출 프로세스 시작부; 상기 종목 추출 프로세스가 시작되는 경우, 외부의 기술가치 평가 데이터 베이스로부터 상기 제1 비상장 기업의 기술가치 평가 정보를 수신하여, 기 설정된 선정 조건을 기반으로, 상기 기업 정보 및 상기 기술가치 평가 정보를 분석하여, 분석 결과 값을 통해 상기 제1 비상장 기업과 비교할 적어도 하나의 상장 기업을 선정하는 상장 기업 선정부; 및 상기 적어도 하나의 상장 기업의 선정이 완료된 상태에서, 상기 선정된 적어도 하나의 상장 기업의 IPO(initial public offering) 정보와 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하는 가치 비교 프로세스를 수행하여, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정하고, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 매력도를 판단하여, 상기 판단된 투자 매력도를 상기 유저 계정에게 제공하는 투자 매력도 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the apparatus for extracting and registering stock items of an unlisted company implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors according to an embodiment of the present invention, an extraction process initiator for generating a stock database of the first unlisted company and starting an item extraction process, based on the received company information, when receiving company information on a first unlisted company among the unlisted companies; When the item extraction process starts, the technology value evaluation information of the first unlisted company is received from an external technology value evaluation database, and the company information and the technology value evaluation information are analyzed based on predetermined selection conditions. a listed company selection unit for selecting at least one listed company to be compared with the first unlisted company through the analysis result value; and a value comparison process of analyzing initial public offering (IPO) information of the selected at least one listed company and company information and technology value evaluation information of the first unlisted company in a state in which the selection of the at least one listed company is completed. to determine the expected number of allocated shares and the expected issue price per share for stocks of the first unlisted company, determine the investment attractiveness of the stocks of the first unlisted company, and determine the investment attractiveness of the stocks of the first unlisted company It is characterized in that it includes; an investment attractiveness provision unit provided to the user account.

본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터-판독가능 기록매체로서, 상기 컴퓨터-판독가능 기록매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은; 유저 계정으로부터 복수 개의 비상장 기업 중 제1 비상장 기업에 대한 기업 정보를 수신하는 경우, 수신된 기업 정보를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 주식 데이터 베이스를 생성하여, 종목 추출 프로세스를 시작하는 추출 프로세스 시작 단계; 상기 종목 추출 프로세스가 시작되는 경우, 외부의 기술가치 평가 데이터 베이스로부터 상기 제1 비상장 기업의 기술가치 평가 정보를 수신하여, 기 설정된 선정 조건을 기반으로, 상기 기업 정보 및 상기 기술가치 평가 정보를 분석하여, 분석 결과 값을 통해 상기 제1 비상장 기업과 비교할 적어도 하나의 상장 기업을 선정하는 상장 기업 선정 단계; 및 상기 적어도 하나의 상장 기업의 선정이 완료된 상태에서, 상기 선정된 적어도 하나의 상장 기업의 IPO(initial public offering) 정보와 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하는 가치 비교 프로세스를 수행하여, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정하고, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 매력도를 판단하여, 상기 판단된 투자 매력도를 상기 유저 계정에게 제공하는 투자 매력도 제공 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.A computer-readable recording medium according to an embodiment of the present invention, wherein the computer-readable recording medium stores instructions for causing a computing device to perform the following steps, the steps including; Extraction process of starting an item extraction process by creating a stock database of the first unlisted company based on the received company information when receiving company information on a first unlisted company among a plurality of unlisted companies from a user account. start-up phase; When the item extraction process starts, the technology value evaluation information of the first unlisted company is received from an external technology value evaluation database, and the company information and the technology value evaluation information are analyzed based on predetermined selection conditions. a listed company selection step of selecting at least one listed company to be compared with the first unlisted company through the analysis result value; and a value comparison process of analyzing initial public offering (IPO) information of the selected at least one listed company and company information and technology value evaluation information of the first unlisted company in a state in which the selection of the at least one listed company is completed. to determine the expected number of allocated shares and the expected issue price per share for stocks of the first unlisted company, determine the investment attractiveness of the stocks of the first unlisted company, and determine the investment attractiveness of the stocks of the first unlisted company It is characterized by including; providing investment attractiveness provided to the user account.

본 발명인 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법은, 유저 계정으로부터 비상장 기업의 기업 정보를 수신하는 경우, 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 DB 등록을 완료함으로써, 비상장 기업에 대한 거래를 가능하도록 한다.The method for extracting and registering stock items of an unlisted company according to the present invention, when receiving company information of an unlisted company from a user account, extracts the stock items of an unlisted company and completes DB registration to enable transactions with unlisted companies. do.

또한, 비상장 기업의 주식 종목을 추출 시, 기 저장된 선정 조건을 만족하는 상장 기업을 선정하고, 선정된 상장 기업의 IPO 정보와 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 비교해 비상장 기업의 가치를 산출하여, 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정함으로써, 비상장 기업에 대한 무분별한 가치책정을 방지할 수 있다. In addition, when extracting the stocks of unlisted companies, a listed company that satisfies the pre-stored selection conditions is selected, and the value of the unlisted company is calculated by comparing the IPO information of the selected listed company with the company information and technology value evaluation information of the unlisted company. Therefore, indiscriminate valuation of unlisted companies can be prevented by determining the expected number of allocated shares and the expected issue price per share for stocks of unlisted companies.

더불어, 비상장 기업의 주식 종목에 투자를 하는 투자자에게 비상장 기업에 대한 투자 매력도 점수를 제공함에 따라, 투자자는 비상장 기업에 대한 투자 매력도 점수를 상장 기업의 투자 매력도 점수와 비교하여 고평가된 상태인지 저평가된 상태인지를 인식하여 현명한 투자 활동을 할 수 있다.In addition, as the investment attractiveness score for unlisted companies is provided to investors who invest in stocks of unlisted companies, investors compare the investment attractiveness score for unlisted companies with the investment attractiveness score for listed companies and are highly evaluated. You can make wise investment activities by recognizing whether it is undervalued or undervalued.

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법의 상장 기업 선정 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치의 IPO 정보 수신부를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치의 IPO 정보 수신부를 설명하기 위한 다른 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법의 투자 매력도 제공 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치의 투자 매력도 제공부를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치의 투자 매력도 제공부를 설명하기 위한 다른 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.
1 is a flowchart of a method of extracting and registering stock items of unlisted companies according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating a listed company selection step of a method of extracting and registering stock items of unlisted companies according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram for explaining the IPO information receiving unit of the device for extracting and registering stock items of unlisted companies according to an embodiment of the present invention.
Figure 4 is another diagram for explaining the IPO information receiving unit of the device for extracting and registering stock items of unlisted companies according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating an investment attractiveness providing step of a method of extracting and registering stock items of an unlisted company according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram for explaining an investment attractiveness providing unit of an apparatus for extracting and registering stock items of unlisted companies according to an embodiment of the present invention.
7 is another diagram for explaining an investment attractiveness providing unit of an apparatus for extracting and registering stock items of unlisted companies according to an embodiment of the present invention.
8 is a diagram for explaining an example of an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.

이하에서는, 다양한 실시 예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.In the following, various embodiments and/or aspects are disclosed with reference now to the drawings. In the following description, for purposes of explanation, numerous specific details are set forth in order to facilitate a general understanding of one or more aspects. However, it will also be appreciated by those skilled in the art that such aspect(s) may be practiced without these specific details. The following description and accompanying drawings describe in detail certain illustrative aspects of one or more aspects. However, these aspects are exemplary and some of the various methods in principle of the various aspects may be used, and the described descriptions are intended to include all such aspects and their equivalents.

본 명세서에서 사용되는 "실시 예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다.References to “embodiment,” “example,” “aspect,” “example,” etc., used in this specification should not be construed as indicating that any aspect or design described is preferable to or advantageous over other aspects or designs. .

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Also, the terms "comprises" and/or "comprising" mean that the feature and/or element is present, but excludes the presence or addition of one or more other features, elements and/or groups thereof. It should be understood that it does not.

또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.In addition, terms including ordinal numbers such as first and second may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms. These terms are only used for the purpose of distinguishing one component from another. For example, a first element may be termed a second element, and similarly, a second element may be termed a first element, without departing from the scope of the present invention. The terms and/or include any combination of a plurality of related recited items or any of a plurality of related recited items.

또한, 본 발명의 실시 예들에서, 별도로 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시 예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.In addition, in the embodiments of the present invention, unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, are those commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. have the same meaning. Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in the embodiments of the present invention, an ideal or excessively formal meaning not be interpreted as

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법의 순서도이다.1 is a flowchart of a method of extracting and registering stock items of unlisted companies according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법은 추출 프로세스 시작 단계(S101 단계), 상장 기업 선정 단계(S103 단계) 및 투자 매력도 제공 단계(S105 단계)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1 , a method of extracting and registering stock items of an unlisted company implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors starts the extraction process (step S101). , a listed company selection step (step S103) and an investment attractiveness providing step (step S105) may be included.

S101 단계에서, 상기 하나 이상의 프로세서(이하, 프로세서로 칭함)는 유저 계정으로부터 복수 개의 비상장 기업 중 제1 비상장 기업에 대한 기업 정보를 수신하는 경우, 수신된 기업 정보를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 주식 데이터 베이스를 생성하여, 종목 추출 프로세스를 시작할 수 있다.In step S101, when the one or more processors (hereinafter referred to as processors) receive company information about a first unlisted company among a plurality of unlisted companies from a user account, based on the received company information, the first unlisted company By creating a stock database of stocks, you can start the stock extraction process.

일 실시예에 따르면, 상기 기업 정보는 상기 제1 비상장 기업에 대한 재무제표 정보로써, 상기 프로세서는 상기 기업 정보를 통해 상기 제1 비상장 기업의 매출액, 상기 제1 비상장 기업의 영엽 이익, 상기 제1 비상장 기업의 당기 순이익 및 상기 제1 비상장 기업의 부채 비율을 확인할 수 있다. 더불어, 상기 기업 정보는 상기 제1 비상장 기업에 대한 재무제표 정보이되, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 거래 가능하도록 하기 위한 정보를 모두 포함하는 정보일 수 있다.According to an embodiment, the company information is financial statement information for the first unlisted company, and the processor stores sales of the first unlisted company, operating profit of the first unlisted company, and the first unlisted company through the company information. Net profit of the unlisted company and the debt ratio of the first unlisted company may be confirmed. In addition, the company information may be financial statement information for the first unlisted company, and information including all information for extracting and trading stock items of the first unlisted company.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 주식 데이터 베이스를 생성할 수 있다. 상기 주식 데이터 베이스는 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 추출이 완료됨에 따라 생성되는 다양한 정보들을 포함하고 있는 공간으로써, 상기 유저 계정뿐만 아니라 다른 유저 계정들(예: 매수자 계정, 매도자 계정)에 의해 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목을 거래하기 위한 데이터들이 저장되는 공간일 수 있다. 상기 종목 추출 프로세스는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 생성하기 위한 프로세스일 수 있다.According to one embodiment, the processor may create a stock database of the first unlisted company. The stock database is a space containing various information generated as the extraction of stock items of the first unlisted company is completed, and is stored in the user account as well as other user accounts (eg, buyer account, seller account). may be a space in which data for trading stock items of the first unlisted company are stored. The item extraction process may be a process for extracting and generating stock items of unlisted companies.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 종목 추출 프로세스가 시작된 경우, 상기 상장 기업 선정 단계(S103 단계)를 수행할 수 있다.According to one embodiment, the processor may perform the listed company selection step (step S103) when the item extraction process starts.

S103 단계에서, 상기 프로세서는 상기 종목 추출 프로세스가 시작되는 경우, 외부의 기술가치 평가 데이터 베이스로부터 상기 제1 비상장 기업의 기술가치 평가 정보를 수신할 수 있다. In step S103, when the item extraction process starts, the processor may receive technology value evaluation information of the first unlisted company from an external technology value evaluation database.

일 실시예에 따르면, 상기 외부의 기술가치 평가 데이터 베이스는 기술가치 평가 기관(예: 윕스, 기술가치평가협회)의 데이터 베이스일 수 있다. 즉, 상기 프로세서는 상기 종목 추출 프로세스가 시작되는 경우, 상기 기술가치 평가 기관의 데이터 베이스(기술가치 평가 데이터 베이스)에 접속하여, 상기 기술가치 평가 데이터 베이스에 저장된 상기 제1 비상장 기업의 기술가치 평가 정보를 검색해 수신할 수 있다.According to an embodiment, the external technology value evaluation database may be a database of a technology value evaluation institution (eg, WIPS, Technology Valuation Association). That is, when the item extraction process starts, the processor accesses the technology value evaluation institution's database (technology value evaluation database) and evaluates the technology value of the first unlisted company stored in the technology value evaluation database. Information can be retrieved and received.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 기술가치 평가 정보의 수신이 완료되면, 기 설정된 선정 조건을 기반으로, 상기 기업 정보 및 상기 기술가치 평가 정보를 분석하는 가치 비교 프로세스를 수행하여, 상기 제1 비상장 기업과 비교할 상장 기업을 선정할 수 있다. 이 때, 선정되는 상장 기업은 적어도 하나의 상장 기업으로써, 하나 또는 복수 개가 선정될 수 있다.According to an embodiment, the processor performs a value comparison process of analyzing the company information and the technology value evaluation information based on predetermined selection conditions when the reception of the technology value evaluation information of the first unlisted company is completed. Thus, a listed company to be compared with the first unlisted company may be selected. At this time, the selected listed company is at least one listed company, and one or a plurality of listed companies may be selected.

일 실시예에 따르면, 상기 기 설정된 선정 조건은 복수 개의 상장 기업 중 상기 제1 비상장 기업과 비교될 상장 기업을 선정하기 위한 선정 조건 정보로써, 영업이익 선정 조건, 매출액 선정 조건 및 관심도 선정 조건을 포함할 수 있다. According to an embodiment, the predetermined selection condition is selection condition information for selecting a listed company to be compared with the first unlisted company among a plurality of listed companies, and includes operating profit selection condition, sales selection condition, and interest selection condition. can do.

예를 들어, 상기 영업이익 선정 조건은 상기 제1 비상장 기업의 영업이익이 2천억원인 경우, 복수 개의 상장 기업 중 지정된 영업이익 범위(예: -200억원 내지 +300억원)에 포함되는 상장 기업을 선정하기 위한 조건일 수 있다. 상기 매출액 선정 조건은 상기 제1 비상장 기업의 매출액이 3천5백억원인 경우, 복수 개의 상장 기업 중 지정된 매출액 범위(예: -300억원 내지 +500억원)에 포함되는 상장 기업을 선정하기 위한 조건일 수 있다. 상기 관심도 선정 조건에 대한 자세한 설명은 도 4를 참고하도록 한다.For example, when the operating profit of the first unlisted company is 200 billion won, the operating profit selection condition is to select a listed company included in a designated operating profit range (eg, -20 billion won to +30 billion won) among a plurality of listed companies. It may be a condition for selection. The sales selection condition is the condition for selecting a listed company included in the designated sales range (eg -30 billion won to +50 billion won) among a plurality of listed companies when the sales of the first unlisted company is 350 billion won. can For a detailed description of the conditions for selecting the degree of interest, refer to FIG. 4 .

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업과 비교할 적어도 하나의 상장 기업의 선정이 완료된 경우, 투자 매력도 제공 단계(S105 단계)를 수행할 수 있다.According to an embodiment, the processor may perform an investment attractiveness providing step (step S105) when selection of at least one listed company to be compared with the first unlisted company is completed.

S105 단계에서, 상기 프로세서는 상기 상장 기업의 선정이 완료된 경우, 상기 선정된 상장 기업의 IPO(initial public offering) 정보와 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하는 가치 비교 프로세스를 수행할 수 있다. 상기 IPO 정보는 상기 상장 기업이 기업 공개 시, 거래소에 제출한 상장 기업에 대한 정보를 포함하는 구성일 수 있다. 즉, 상기 IPO 정보는 상장 기업의 재무제표 정보를 포함함과 동시에, 주가수익비율(PER, Price Earnings Ratio), 주가순자산비율(PBR, Price-to-Book Ratio), 주당매출 비율(PSR, Price per Sales Ratio), 매출액 대비 기업가치(EV/SALES) 또는 세전영업이익 대비 기업가치(EV/EBITDA) 정보를 포함할 수 있다.In step S105, when the selection of the listed company is completed, the processor performs a value comparison process of analyzing initial public offering (IPO) information of the selected listed company and company information and technology value evaluation information of the first unlisted company. can be done The IPO information may include information about a listed company submitted to an exchange when the listed company goes public. That is, the above IPO information includes information on the financial statements of listed companies, and at the same time, price earnings ratio (PER), price-to-book ratio (PBR), and sales per share ratio (PSR, Price per Sales Ratio), enterprise value as a percentage of sales (EV/SALES), or enterprise value as a percentage of operating income before tax (EV/EBITDA).

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 가치 비교 프로세스를 수행 시, 상기 상장 기업의 IPO 정보에 포함된 복수 개의 항목에 입력되어 있는 정보들을 식별할 수 있다. 예를 들어, 상기 IPO 정보에 포함된 복수 개의 항목들은 매출액 항목, 영업 이익 항목, 부채 비율 항목, 발행가 항목, 공모가 항목, 배정주수 항목들을 포함할 수 있으며, 상장 기업이 기업 공개 시, 거래소에 제출한 서류에 포함되는 정보이면 이에 한정되지 않는다.According to an embodiment, when performing the value comparison process, the processor may identify information input to a plurality of items included in the IPO information of the listed company. For example, the plurality of items included in the IPO information may include a sales item, an operating profit item, a debt ratio item, an issue price item, a public offering price item, and a number of shares allocated. Information included in the submitted documents is not limited to this.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 업체 정보 및 상기 기술 가치 평가 정보를 분석하여, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 가치를 1차적으로 결정할 수 있다. 이후 상기, 프로세서는 상기 가치 비교 프로세스를 통해 상기 1차적으로 결정된 제1 비상장 기업의 주식 종목의 가치와 상기 상장 기업의 IPO 정보에 포함된 복수 개의 항목 각각에 입력된 정보들을 비교 및 분석하여, 상기 제1 비상장 주식 종목의 예상 주당 발행가 및 예상 배정 주수를 결정할 수 있다. 이 때, 상기 제1 비상장 주식에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가는 상기 가치 비교 프로세스를 통해 이용되는 알고리즘에 따라 변경될 수 있으며, 상기 유저 계정에게 상기 제1 비상장 주식 종목에 대한 예상 가치를 제공하기 위한 정보일 뿐, 상기 예상 주당 발행가 및 상기 예상 배정주수는, 실제 한국 거래소 등의 주식 시장에 제1 비상장 기업이 상장 시, 책정되는 주당 발행가 및 배정주수와는 다른 수량 및 액수일 수 있다. 즉, 상기 예상 배정주수 및 상기 예상 주당 발행가는 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 대략적인 예상 가치를 산출하여, 유저 계정에게 제공되는 정보로써, 유저 계정은 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 활동 시, 상기 예상 배정주수 및 상기 예상 주당 발행가를 참고하여, 비상장 상태의 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 활동의 여부를 결정할 수 있다.일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목의 예상 주당 발행가 및 예상 배정 주수의 결정이 완료되면, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 매력도를 판단할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 매력도를 판단 시, 기 저장된 투자매력도 알고리즘을 통해 상기 주식 종목에 대한 투자 매력도 점수를 계산할 수 있다.According to an embodiment, the processor may first determine a value of a stock item of the first unlisted company by analyzing company information and technology value evaluation information of the first unlisted company. Thereafter, the processor compares and analyzes the value of the stock issue of the first unlisted company determined primarily through the value comparison process and information input to each of a plurality of items included in the IPO information of the listed company, The expected issue price per share and the expected number of allocated shares of the first unlisted stock issue can be determined. At this time, the expected number of allocated shares and the expected issue price per share for the first unlisted stock may be changed according to the algorithm used through the value comparison process, and the expected value for the first unlisted stock issue is provided to the user account. The expected issue price per share and the expected number of shares allocated may be different from the issue price per share and the number of shares allocated when the first unlisted company is actually listed on the stock market such as the Korean Exchange. That is, the expected number of allocated shares and the expected issue price per share are information provided to the user account by calculating the approximate expected value of the stock issue of the first unlisted company, and the user account invests in the stock issue of the first unlisted company. During the activity, it is possible to determine whether to invest in stocks of the first unlisted company in an unlisted state by referring to the expected number of allocated shares and the expected issue price per share. When the expected issue price per share and the expected number of allocated shares of the stock issue of the company are determined, the investment attractiveness of the stock issue of the first unlisted company may be determined. At this time, the processor may calculate an investment attractiveness score for the stock issue through a pre-stored investment attractiveness algorithm when determining the investment attractiveness of the stock issue of the first unlisted company.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 매력도의 판단이 완료되면, 상기 유저 계정에게 상기 제1 비상장 기업의 예상 주당 발행가, 예상 배정 주수 및 투자 매력도를 제공할 수 있다.According to an embodiment, when the determination of the investment attractiveness of the stock issue of the first unlisted company is completed, the processor sends the expected issue price per share, the expected number of allocated shares, and the investment attractiveness of the first unlisted company to the user account. can provide

보다 정확하게, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 매력도의 판단이 완료되는 경우, 상기 제1 비상장 기업의 예상 주당 발행가, 예상 배정 주수 및 투자 매력도를 상기 제1 비상장 기업의 주식 데이터 베이스에 저장할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 예상 주당 발행가, 예상 배정 주수 및 투자 매력도뿐만 아니라 상기 유저 계정 또는 다른 유저 계정에게 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목을 거래하기 위해 필요한 인터페이스를 제공하기 위한 정보(예: 거래창 UI 구현 정보, 일반적으로 주식 거래에 필요한 정보(현재가, 상한가, 하한가 등))들을 상기 제1 비상장 기업의 주식 데이터 베이스에 저장할 수 있다.More precisely, when the determination of the investment attractiveness of the stock issue of the first unlisted company is completed, the processor converts the expected issue price per share, expected number of allocated shares, and investment attractiveness of the first unlisted company to the first unlisted company. It can be stored in a stock database. In addition, the processor may provide information (e.g., trading) for providing an interface necessary for trading the stock issue of the first unlisted company to the user account or another user account, as well as the expected issue price per share, the expected number of allocated shares, and investment attractiveness. Window UI implementation information and generally information necessary for stock trading (current price, upper limit price, lower limit price, etc.) may be stored in the stock database of the first unlisted company.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 주식 데이터 베이스를 활용하여, 제1 비상장 기업에 대한 주식 종목의 거래가 가능하도록 구현해 상기 유저 계정 또는 상기 다른 유저 계정에게 제공할 수 있다. 즉, 본 발명은 제1 비상장 기업의 주식 종목을 상장시키지 않고, 비상장된 상태에서 상기 유저 계정 또는 상기 다른 유저 계정에 의해 투자 활동(예: 매수, 매도)이 가능하도록 하는 발명일 수 있다.According to an embodiment, the processor may utilize the stock database of the first unlisted company to enable trading of stock items of the first unlisted company, and provide the data to the user account or the other user account. That is, the present invention may be an invention that enables investment activities (eg, buying and selling) by the user account or the other user account in an unlisted state without listing the stock issue of the first unlisted company.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법의 상장 기업 선정 단계를 설명하기 위한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating a listed company selection step of a method of extracting and registering stock items of unlisted companies according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법은 상장 기업 선정 단계(예: 상장 기업 선정 단계(S103 단계))를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , a method of extracting and registering stock items of unlisted companies implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors includes a listed company selection step (e.g., a listed company). A company selection step (S103 step)) may be included.

일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서(이하, 프로세서로 칭함)는 추출 프로세스 시작 단계(예: 도 1의 추출 프로세스 시작 단계(S101 단계))에서 종목 추출 프로세스가 시작되는 경우, 상기 상장 기업 선정 단계를 수행할 수 있다.According to one embodiment, the one or more processors (hereinafter referred to as processors) select the listed company when the stock extraction process is started in the extraction process start step (eg, the extraction process start step (S101 step) of FIG. 1). steps can be performed.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 종목 추출 프로세스가 시작되는 경우, 외부의 기술가치 평가 데이터 베이스로부터 상기 제1 비상장 기업의 기술 가치 평가 정보를 수신하여, 기 설정된 선정 조건을 기반으로, 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하여, 분석 결과 값을 통해 제1 비상장 기업과 비교할 적어도 하나의 상장 기업을 선정하는 상기 상장 기업 선정 단계를 수행할 수 있다.According to an embodiment, when the item extraction process starts, the processor receives technology value evaluation information of the first unlisted company from an external technology value evaluation database, and based on predetermined selection conditions, The above listed company selection step of selecting at least one listed company to be compared with the first unlisted company may be performed by analyzing company information and technology value evaluation information of the unlisted company and using the result of the analysis.

일 실시예에 따르면, 상기 상장 기업 선정 단계는 상술한 기능을 수행하기 위하여, 기술가치 확인 단계(S201 단계) 및 IPO 정보 수신 단계(S203)를 수행할 수 있다.According to an embodiment, in the step of selecting a listed company, a step of checking a technology value (step S201) and a step of receiving IPO information (step S203) may be performed in order to perform the functions described above.

일 실시예에 따르면, 상기 S201 단계에서, 상기 프로세서는 종목 추출 프로세스가 시작됨에 따라, 상기 기술가치 평가 정보를 수신하는 경우, 상기 수신된 기술가치 평가 정보를 통해 제1 비상장 기업이 보유한 특허 및 제1 비상장 기업이 보유한 특허에 책정된 금액을 확인할 수 있다. 또한, 상기 기술가치 평가 정보는 제1 비상장 기업이 보유한 특허 및 제1 비상장 기업이 보유한 특허에 책정된 금액뿐만 아니라, 상기 제1 비상장 기업이 보유한 상표 및 상기 제1 비상장 기업이 보유한 상표에 책정된 금액에 대한 정보를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.According to an embodiment, in the step S201, when the technology value evaluation information is received as the item extraction process starts, the processor, through the received technology value evaluation information, obtains a patent and a second patent owned by the first unlisted company. 1 You can check the amount allocated to patents held by unlisted companies. In addition, the technology value evaluation information includes not only the patents owned by the first unlisted company and the amount allocated to the patents held by the first unlisted company, but also the trademarks owned by the first unlisted company and the amount allocated to the trademarks owned by the first unlisted company. It can be used in the sense of including information about the amount.

일 실시예에 따르면, 상기 기술가치 평가 정보는, 기술가치 평가 기관이 상기 제1 비상장 기업이 보유한 특허에 대해 분석해 가치(금액)를 책정한 정보로써, 상기 기술가치 평가 기관의 데이터 베이스 또는 상기 제1 비상장 기업이 소유하고 있는 데이터 베이스에 저장된 상태일 수 있다. 즉, 상기 프로세서는 상기 기술가치 평가 정보를 통해 상기 제1 비상장 기업의 보유한 기술에 대한 가치를 확인할 수 있다.According to an embodiment, the technology value evaluation information is information obtained by a technology value evaluation institution analyzing a patent owned by the first unlisted company and determining a value (amount), and the technology value evaluation institution's database or the first unlisted company. 1 May be stored in a database owned by an unlisted company. That is, the processor may check the value of the technology possessed by the first unlisted company through the technology value evaluation information.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 기술가치 확인 단계(S201 단계)의 기능 수행이 완료되면, IPO 정보 수신 단계(S203 단계)를 수행할 수 있다.According to an embodiment, the processor may perform the IPO information receiving step (S203) when the function of the technical value checking step (S201) is completed.

S203 단계에서, 상기 프로세서는 상기 기술가치 확인 단계의 기능 수행이 완료되면, 기 설정된 선정 조건을 기반으로, 상기 기업 정보 상기 기술가치 평가 정보를 분석하여, 상기 분석 결과를 통해 복수 개의 상장 기업 중 상기 가치 비교 프로세스에서 상기 제1 비상장 기업과 비교될 적어도 하나의 상장 기업을 선정할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 상장 기업의 선정이 완료되면, 외부로부터 상기 선정된 상장 기업의 IPO 정보를 수신할 수 있다. 이 때, 상기 IPO 정보를 수신 받는 외부는 거래소의 데이터 베이스일 수 있으며, 또는 상장 기업의 IPO 정보를 등록한 웹 사이트(예: 네이버 금융)의 데이터 베이스일 수 있다.In step S203, when the technology value verification step is completed, the processor analyzes the company information and the technology value evaluation information based on predetermined selection conditions, and based on the analysis result, the processor selects among a plurality of listed companies. In the value comparison process, at least one listed company to be compared with the first unlisted company may be selected. When the selection of the at least one listed company is completed, the processor may receive IPO information of the selected listed company from the outside. At this time, the outside receiving the IPO information may be a database of an exchange, or a database of a website (eg, Naver Financial) that registers IPO information of listed companies.

이 때, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업과 비교될 적어도 하나의 상장 기업 선정 시, 상장 기업 데이터 베이스에 저장된 복수 개의 상장 기업 정보 중 상기 기 설정된 조건을 만족하는 상장 기업 정보를 식별함으로써, 상기 적어도 하나의 상장 기업을 선정할 수 있다.At this time, when selecting at least one listed company to be compared with the first unlisted company, the processor identifies listed company information that satisfies the predetermined condition among a plurality of listed company information stored in a listed company database, Only one listed company may be selected.

다만, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업과 비교될 적어도 하나의 상장 기업을 선정 시, 상기 제1 비상장 기업과 대응되는 테마(theme)를 가지는 적어도 하나의 상장 기업을 선정하여, 외부로부터 상기 선정된 적어도 하나의 상장 기업의 IPO 정보를 수신할 수 있다. 상기 테마는 하나의 주제를 가진 이벤트에 의해 같은 방향으로 주가가 움직이는 종목군을 의미하는 구성으로, 예를 들어, 정치, 연예, 레저, 과학기술, 부동산, 질병, 자원개발 등 다양한 종류의 테마가 존재할 수 있다. 상기 프로세서가 상기 기 설정된 선정 조건을 기반으로, 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 가치평가 기술 정보를 분석하여, 제1 비상장 기업과 비교될 상장 기업을 선정하는 자세한 설명은 도 3을 참고하도록 한다.However, when selecting at least one listed company to be compared with the first unlisted company, the processor selects at least one listed company having a theme corresponding to the first unlisted company, IPO information of at least one listed company may be received. The theme is a configuration that means a group of stocks in which stock prices move in the same direction by an event with one theme. For example, various themes such as politics, entertainment, leisure, science and technology, real estate, disease, and resource development exist. can Refer to FIG. 3 for a detailed description of how the processor selects a listed company to be compared with the first unlisted company by analyzing company information and valuation technology information of the first unlisted company based on the predetermined selection conditions.

도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치의 IPO 정보 수신부를 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for explaining the IPO information receiving unit of the device for extracting and registering stock items of unlisted companies according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치는 IPO 정보 수신부(301)(예: 도 2의 IPO 정보 수신 단계에서 수행되는 기능과 동일한 기능을 수행하는 구성)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, an apparatus for extracting and registering stock items of unlisted companies implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories for storing instructions executable by the processors is an IPO information receiving unit 301 (eg : A configuration that performs the same function as the function performed in the IPO information receiving step of FIG. 2) may be included.

일 실시예에 따르면, 상기 IPO 정보 수신부(301)는 기 설정된 선정 조건(301a)을 기반으로, 제1 비상장 기업의 기업 정보(303a) 및 기술가치 평가 정보(303b)를 분석할 수 있다. 상기 IPO 정보 수신부(301)는 상기 기업 정보(303a) 및 상기 기술가치 평가 정보(303b)의 분석 결과를 통해 복수 개의 상장 기업 중 상기 제1 비상장 기업과 비교될 적어도 하나의 상장 기업을 선정할 수 있다. 보다 정확하게, 상기 IPO 정보 수신부(301)는 상기 기 설정된 선정 조건(301a)을 기반으로, 상기 기업 정보(303a) 및 상기 기술가치 평가 정보(303b)를 분석함으로써, 획득되는 분석 결과를 통해 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목의 예상 주당 발행가 및 예상 배정 주수를 결정하기 위해 기준이 될 기업인 적어도 하나의 상장 기업을 선정할 수 있다.According to an embodiment, the IPO information receiving unit 301 may analyze the company information 303a and technology value evaluation information 303b of the first unlisted company based on the preset selection condition 301a. The IPO information reception unit 301 may select at least one listed company to be compared with the first unlisted company from among a plurality of listed companies through an analysis result of the company information 303a and the technology value evaluation information 303b. there is. More precisely, the IPO information receiving unit 301 analyzes the company information 303a and the technology value evaluation information 303b based on the predetermined selection condition 301a, and through the analysis result obtained, the third party 1 At least one listed company may be selected as a basis for determining the expected issue price per share and the expected number of shares to be allocated for stock issues of unlisted companies.

일 실시예에 따르면, 상기 기 설정된 선정 조건(301a)은 복수 개의 상장 기업 중 상기 제1 비상장 기업과 비교될 상장 기업(예: 하나 또는 복수 개의 상장 기업)을 선정하기 위한 선정 조건 정보로써, 영업이익 선정 조건, 매출액 선정 조건 및 관심도 선정 조건을 포함할 수 있다. 상기 기업 정보(303a)는 상기 제1 비상장 기업의 재무제표 정보로써, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목을 추출하기 위해 필요한 정보(예: 매출액, 영업이익, 당기 순이익, 부채 비율 등)가 입력된 정보일 수 있다. According to an embodiment, the predetermined selection condition 301a is selection condition information for selecting a listed company (eg, one or a plurality of listed companies) to be compared with the first unlisted company among a plurality of listed companies, Profit selection conditions, sales selection conditions, and interest selection conditions may be included. The company information 303a is financial statement information of the first unlisted company, and information necessary for extracting stock items of the first unlisted company (eg, sales, operating profit, net profit, debt ratio, etc.) is entered. may be information.

일 실시예에 따르면, 기술가치 평가 정보는 제1 비상장 기업이 보유한 특허 및 제1 비상장 기업이 보유한 특허에 책정된 금액뿐만 아니라, 상기 제1 비상장 기업이 보유한 상표 및 상기 제1 비상장 기업이 보유한 상표에 책정된 금액에 대한 정보를 포함하는 의미로 사용될 수 있다.According to an embodiment, the technology value evaluation information includes not only the patents owned by the first unlisted company and the amount allocated to the patents held by the first unlisted company, but also the trademarks owned by the first unlisted company and the trademarks owned by the first unlisted company. It can be used in the sense of including information about the amount set for.

예를 들어, 상기 IPO 정보 수신부(301)는 상기 기 설정된 선정 조건 중 영업이익 기준 조건을 기반으로, 상기 제1 비상장 기업과 비교될 적어도 상장 기업을 선정하는 경우, 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하여, 상기 제1 비상장 기업의 영업 이익을 책정할 수 있다. 이 때, 상기 IPO 정보 수신부(301)는 제1 비상장 기업의 이전 년도의 영업 이익을 기반으로, 당해 분기별 영업 이익을 예측할 수 있다.For example, when the IPO information receiving unit 301 selects at least a listed company to be compared with the first unlisted company based on an operating profit standard condition among the preset selection conditions, the company information of the first unlisted company And by analyzing the technology value evaluation information, the operating profit of the first unlisted company may be determined. At this time, the IPO information receiving unit 301 based on the operating profit of the previous year of the first unlisted company, it is possible to predict the quarterly operating profit.

이 때, 상기 IPO 정보 수신부(301)는 상기 제1 비상장 기업의 영업 이익이 3천억인 경우, 지정된 영업 이익 범위(제1 비상장 기업의 영업 이익에서 -5백억원 ~ +3백억원) 내에 해당되는 적어도 하나의 상장 기업을 선정할 수 있다. 이 때, 상기 IPO 정보 수신부(301)는 적어도 하나의 상장 기업 선정 시, 상기 제1 비상장 기업의 테마와 대응되는 테마를 가지는 상장 기업을 선정할 수 있다.At this time, the IPO information receiving unit 301, if the operating profit of the first unlisted company is 300 billion, at least within the designated operating profit range (-50 billion won to +30 billion won in operating profit of the first unlisted company) Only one listed company may be selected. At this time, when selecting at least one listed company, the IPO information receiver 301 may select a listed company having a theme corresponding to the theme of the first unlisted company.

다만, 상기 IPO 정보 수신부(301)는 상기 기 설정된 선정 조건 중 영업이익 기준 조건만으로 상기 적어도 하나의 선정 기업을 선정하는 경우, 복수 개의 선정 기업이 선정될 수 있기 때문에, 상기 기 설정된 선정 조건에 포함된 복수 개의 선정 조건을 모두 반영하여, 최종적으로 제1 비상장 기업과 비교될 상장 기업을 선정할 수 있다. 이 때, 선정되는 상장 기업의 개수는 상기 유저 계정으로부터 입력되는 설정 값에 의해 변경될 수 있다.However, when the IPO information receiving unit 301 selects the at least one selected company only under the operating profit criterion among the preset selection conditions, since a plurality of selected companies can be selected, they are included in the preset selection conditions. Finally, a listed company to be compared with the first unlisted company may be selected by reflecting all of the plurality of selected conditions. At this time, the number of selected listed companies may be changed by setting values input from the user account.

다른 실시예에 따르면, 상기 IPO 정보 수신부(301)는 상기 기 설정된 선정 조건 중 영업이익 기준 조건만으로 상기 적어도 하나의 선정 기업을 선정 시, 복수 개의 상장 기업이 선정된 경우, 상기 영업이익 기준 조건을 만족하는 상장 기업들 각각에 대한 발행가를 확인하고, 확인된 발행가를 통해 복수 개의 상장 기업에 대한 평균 발행가를 산출할 수 있다. 이 때, 상기 산출된 평균 발행가는 상기 영업이익 조건에 기반한 평균 발행가(영업이익 기반 평균 발행가)로써, 상기 IPO 정보 수신부(301)는 상기 기 설정된 선정 조건에 기반하여 산출된 복수 개의 평균 발행가에 대한 최종 평균 발행가를 산출할 수 있다. 상기 최종 평균 발행가는 도 5에서 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치와 비교되는 적어도 하나의 상장 기업에 대한 현재 가치와 대응되는 구성일 수 있다.상기 기 설정된 선정 조건은 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보에 포함된 항목들의 종류에 따라 추가, 변경되거나 삭제될 수 있다. 따라서, 복수 개의 상장 기업 정보들은 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보에 포함된 항목과 대응되는 항목을 포함하고 있음이 당연할 것이다.According to another embodiment, the IPO information receiving unit 301 selects the at least one selected company with only the operating profit standard condition among the predetermined selection conditions, when a plurality of listed companies are selected, the operating profit standard condition. It is possible to check the issue price for each of the listed companies that are satisfied, and calculate the average issue price for a plurality of listed companies through the confirmed issue price. At this time, the calculated average issue price is the average issue price based on the operating profit condition (average issue price based on operating profit), and the IPO information receiving unit 301 calculates the plurality of average issue prices based on the preset selection condition. The final average issue price can be calculated. The final average issue price may correspond to the current value of at least one listed company compared with the current value of the first unlisted company in FIG. 5 . The predetermined selection condition is the company information of the first unlisted company. And it can be added, changed, or deleted according to the types of items included in the technology value evaluation information. Accordingly, it is natural that the plurality of listed company information includes items corresponding to items included in the company information and technology value evaluation information of the first unlisted company.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치의 IPO 정보 수신부를 설명하기 위한 다른 도면이다.Figure 4 is another diagram for explaining the IPO information receiving unit of the device for extracting and registering stock items of unlisted companies according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치는 IPO 정보 수신부(예: 도 3의 IPO 정보 수신부(301))를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 4, an apparatus for extracting and registering stock items of an unlisted company implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors is an IPO information receiving unit (e.g., FIG. 3 Of the IPO information receiver 301) may include.

일 실시예에 따르면, 상기 IPO 정보 수신부는 기 설정된 선정 조건(예: 도 3의 기 설정된 선정 조건(301a))을 기반으로, 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하여, 분석 결과를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업과 비교될 적어도 하나의 상장 기업을 선정할 수 있다.According to an embodiment, the IPO information receiving unit analyzes the company information and technology value evaluation information of the first unlisted company based on a preset selection condition (eg, the preset selection condition 301a of FIG. 3), and analyzes the Based on the result, at least one listed company to be compared with the first unlisted company may be selected.

일 실시예에 따르면, 상기 IPO 정보 수신부는 기 설정된 선정 조건 중 관심도 선정 조건(401)으로 상기 상장 기업 선정 시, 온라인 상에서의 상기 제1 비상장 기업에 기반한 컨텐츠(401a)를 검색할 수 있다. 이 때, 상기 IPO 정보 수신부는 기 저장된 감성분석 알고리즘(401b)을 통해 검색된 컨텐츠를 분석하여, 상기 제1 비상장 기업에 대한 관심도 수치(401c)를 획득하여, 상기 상장 기업 선정 시, 상기 획득된 관심도 수치(401c)를 반영해 상장 기업을 선정할 수 있다. 상기 관심도 수치(401c)는 제1 비상장 기업에 대한 대중의 관심도 및 비상장 주식 시장에 상장되는 상기 제1 비상장 기업에 대한 기대감에 기반한 수치일 수 있다.According to an embodiment, when the listed company is selected as an interest level selection condition 401 among preset selection conditions, the IPO information receiver may search for content 401a based on the first unlisted company online. At this time, the IPO information receiving unit analyzes the searched content through a pre-stored sentiment analysis algorithm 401b to obtain an interest level 401c for the first unlisted company, and when selecting the listed company, the obtained interest level A listed company may be selected by reflecting the numerical value 401c. The level of interest 401c may be a value based on public interest in the first unlisted company and expectations for the first unlisted company listed on the unlisted stock market.

일 실시예에 따르면, 상기 제1 비상장 기업에 대한 컨텐츠(401a)는 온라인 상에서 제1 비상장 기업에 대한 뉴스, 블로그 글, 평점, 후기 등을 포함하는 이미지 및 텍스트 정보일 수 있다.According to an embodiment, the content 401a for the first unlisted company may be image and text information including news, blog posts, ratings, and reviews about the first unlisted company online.

예를 들어, 상기 IPO 정보 수신부는 상기 관심도 선정 조건(401)으로 상기 상장 기업 선정 시, 온라인 상에서 상기 제1 비상장 기업과 관련된 키워드를 입력하여 검색되는 컨텐츠(401a)를 추출할 수 있다. 이 때, 상기 제1 비상장 기업과 관련된 키워드는 유저 계정에 의해 입력되거나, 온라인 상에서 제1 비상장 기업의 상호를 입력하여 검색되는 컨텐츠에 지정된 횟수 이상 포함되는 텍스트를 상기 제1 비상장 기업과 관련된 키워드로 추가로 지정함으로써, 다양한 컨텐츠를 검색할 수 있다.For example, when the listed company is selected as the interest level selection condition 401, the IPO information receiving unit may extract searched content 401a by inputting a keyword related to the first unlisted company online. At this time, the keyword related to the first unlisted company is input by a user account or text included a specified number of times or more in content searched by entering the name of the first unlisted company online as a keyword related to the first unlisted company. By additionally designating, various contents can be searched.

상기와 관련하여, 상기 IPO 정보 수신부는 상기 제1 비상장 기업에 기반한 컨텐츠(401a)의 검색이 완료되면, 기 저장된 감성분석 알고리즘(401b)을 통해 컨텐츠(401a)를 분석할 수 있다. 상기 IPO 정보 수신부는 상기 컨텐츠(401a)에 대하여, 멀티모달 신경망(multimodal NN) 및 한국어 기반의 버트(BERT, Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델의 감성분석 알고리즘을 통해, 상기 제1 비상장 기업에 기반한 컨텐츠(401a)에 감성분석 프로세스를 실시할 수 있다.In relation to the above, when the search for the content 401a based on the first unlisted company is completed, the IPO information receiving unit may analyze the content 401a through a pre-stored sentiment analysis algorithm 401b. The IPO information receiving unit, for the content 401a, through a sentiment analysis algorithm of a multimodal NN and a Korean-based BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) model, content based on the first unlisted company Sentiment analysis process can be performed in 401a.

예를 들어, 상기 멀티모달 신경망은 제1 비상장 기업의 컨텐츠(401a)에 대한 알고리즘 처리가 아닌, 텍스트를 포함하는 멀티미디어에 대해서 처리가 가능한, 즉 텍스트 처리 알고리즘 및 이미지 처리 알고리즘이 포함된 신경망 처리를 위한 구성이다. 해당 신경망은 특히 다종의 생체 신호를 이용한 딥러닝 기반 감정 분류 등에 사용되어, 다종의 데이터를 기반으로 일 결과를 도출하기 위해서 사용되는 모델로 이해된다. 본 발명에서는 제1 비상장 기업에 대한 고객들의 감정을 분류하는 목적으로 사용될 수 있다.For example, the multimodal neural network is capable of processing multimedia including text, that is, neural network processing including a text processing algorithm and an image processing algorithm, rather than algorithm processing of the content 401a of the first unlisted company. is a composition for The neural network is understood as a model used to derive a result based on various types of data, especially when used for deep learning-based emotion classification using various kinds of biosignals. In the present invention, it can be used for the purpose of classifying customers' feelings about the first unlisted company.

또한, 상기 제1 비상장 기업의 컨텐츠(401a)가 이미지 기반의 컨텐츠인 경우, 상기 IPO 정보 수신부는 이미지에 대한 딥 러닝 적용을 통한 감성분석에 사용될 수 있는 단어 추출 방식이 사용될 수 있다. 또는 이미지 자체에 대한 감성 트리 등을 이용한 감성분석 알고리즘을 적용할 수 있다.In addition, when the content 401a of the first unlisted company is image-based content, the IPO information receiving unit may use a word extraction method that can be used for sentiment analysis through application of deep learning to the image. Alternatively, a sentiment analysis algorithm using a sentiment tree for the image itself may be applied.

예를 들어, 이미지를 통한 감성 분석 알고리즘은 감성 트리를 이용한 알고리즘을 예로 들 수 있다. 이는 이미지를 감성으로 긍정, 부정, 중립의 구분 감성을 트리 형식으로 가중치를 부여하여 평가한다. 이미지 대표평가 감성인 명도대비를 평가 기준으로 1차는 긍정, 부정, 중립이고 2차는 긍정, 부정 중립에 대한 세분화 이미지 감성(예: 긍정의 경우, 행복, 즐거움, 흥미, 부정의 경우, 좌절, 불쾌감, 짜증, 관심 없음, 중립의 경우, 긍정과 부정에 해당되지 않은 감정표현)으로 구분한다. 3개의 감성인식을 수치화 된 명도대비 데이터로 측정한다. 평가 구현은 OpenCV를 통해 명도대비를 그래프화하여 긍정, 부정, 중립 값 변화에 따라 3개 감성으로 구분하여 컴퓨팅한다. 감성 컴퓨팅으로 명도대비의 입력된 값에 따라 "긍정"을 "부정" 또는 "부정"을 "중립" 및 "긍정"으로 감성적 변화를 줄 수 있다.For example, an emotion analysis algorithm through an image may be an algorithm using an emotion tree. This evaluates the image by assigning weights to positive, negative, and neutral classification emotions in the form of a tree. Based on the evaluation criterion of brightness contrast, which is the representative image evaluation emotion, the first is positive, negative, and neutral, and the second is subdivided image emotion into positive, negative, and neutral (e.g., in the case of positive, happiness, joy, interest, negative, frustration, displeasure) , annoyance, no interest, neutral, emotional expression that does not fall under positive or negative). Three emotional recognitions are measured with digitized contrast data. The evaluation implementation graphs the brightness contrast through OpenCV, and computes it by dividing it into three emotions according to changes in positive, negative, and neutral values. Emotional computing can change "positive" to "negative" or "negative" to "neutral" or "positive" according to the input value of brightness contrast.

예를 들어, 상기 IPO 정보 수신부는 제1 비상장 기업의 컨텐츠(401a)가 텍스트인 경우, 텍스트를 기반으로 한 감성분석 알고리즘으로써, 예를 들어 상술한 버트 모델을 통해 상기 제1 비상장 기업의 컨텐츠(401a)에 대한 감성분석 프로세스를 수행할 수 있다. 이 때의 감성분석 알고리즘은 머신 러닝 및 단어(keyword) 기반 분석 알고리즘일 수 있다.For example, when the content 401a of the first unlisted company is text, the IPO information receiving unit receives the content of the first unlisted company as a text-based sentiment analysis algorithm, for example, through the above-described Bert model. Sentiment analysis process for 401a) can be performed. The sentiment analysis algorithm at this time may be a machine learning and keyword-based analysis algorithm.

상기와 관련하여, 머신러닝 기반의 감성분석은 예를 들어, 회귀 분석을 통한 사전 구축 방식이 있다. 일반적으로 리뷰 데이터에는 평점을 부여하는데, 이렇게 평점을 레이블링 된 데이터에 회귀 분석 모델을 적용하여 각 단어에 대한 감성 사전을 구축하며, 구축한 이후에는 교차 검증을 통해 감성 사전으로서의 타당한 성능을 지니는지를 평가된 감성분석의 한 종류일 수 있다. 상기 IPO 정보 수신부는 상기 머신러닝 기반의 감성분석을 통해 상기 제1 비상장 기업의 컨텐츠를 분석 시, 검증을 통해 구축된 사전의 성능이 확보된 상태에서 컨텐츠에 대한 감성 분석을 수행할 수 있게 된다.In relation to the above, machine learning-based sentiment analysis has, for example, a pre-construction method through regression analysis. In general, ratings are given to review data, and a regression analysis model is applied to the data labeled with ratings to build a sentiment dictionary for each word. It can be a type of sentiment analysis. The IPO information receiving unit is able to perform sentiment analysis on the content in a state in which the performance of the dictionary built through verification is secured when analyzing the content of the first unlisted company through the machine learning-based sentiment analysis.

한편 Semi-supervised 방식이 있다. 지도 학습과 비지도 학습의 중간인 준지도 학습(Semi-supervised Learning)을 통해 상기 감성 사전을 구축하기도 한다. 준지도 학습 기반의 방법은 2가지 세부 방법으로 나뉘게 된다. 첫 번째는 감 성 그래프(Sentiment graph)를 이용하는 방식이다. 고차원 단어를 저차원으로 임베딩한 후에 거리를 기반으로 각 단어 사이의 네트워크를 구축한다. 감성 점수가 확실한 수 개의 단어를 미리 레이블링(Pre-labeled sentiment words)한 뒤에 공간 상의 위치에 따라 나머지 단어의 감성 점수를 측정한다.On the other hand, there is a semi-supervised method. The emotional dictionary is also constructed through semi-supervised learning, which is an intermediate between supervised learning and unsupervised learning. The method based on semi-supervised learning is divided into two detailed methods. The first is a method using a sentiment graph. After embedding high-dimensional words into low-dimensional words, a network between each word is built based on distance. After pre-labeling several words with certain sentiment scores (Pre-labeled sentiment words), the sentiment scores of the remaining words are measured according to their positions in space.

보다 자세하게, "좋다", "짱", "재밌다", "훌륭하다" 등을 긍정으로 "거슬리다", "억지", "지루", "아쉬움" 등을 부정으로, 그리고 "보다", "감독", "주인공", "친구", "카메라" 와 같이 중립으로 미리 레이블링 하고 그리고 이들과의 관계로부터 나머지 단어의 감정 점수를 매기게 되어 감성분석을 수행하게 된다. In more detail, "good", "super", "fun", "great" are positive, "intrusive", "forced", "boring", "regret" are negative, and "see", " Sentiment analysis is performed by labeling neutral words in advance, such as "director", "protagonist", "friend", and "camera", and scoring the emotional scores of the remaining words from the relationship with them.

준지도 학습을 통한 두 번째 접근 방식은 자가 학습(self-training)이다. 이 방법 역시 상기 감성 그래프 방법과 같이, 복수 갱의 특정 단어는 미리 레이블링 된 상태이다. 이 어휘로만 분류기를 학습한 뒤에 정답이 없는 어휘에 분류기를 적용하여 결과의 신뢰도가 높으면 정답으로 지정한 후, 학습기를 재학습하는 방식이다. 반복 학습 횟수가 늘어날수록 레이블링 되는 단어가 더 많아질 수 있다.The second approach through semi-supervised learning is self-training. In this method, like the sentiment graph method, specific words of a plurality of gangs are previously labeled. After learning the classifier only with this vocabulary, the classifier is applied to the vocabulary for which there is no correct answer, and if the reliability of the result is high, it is designated as the correct answer and then the learner is relearned. As the number of repeated learning increases, the number of labeled words may increase.

RNTN(Recursive Neural Tensor Network) 방법 역시 사용될 수 있다. 여기서의 R은 Recursive(재귀적인)를 나타내는 단어로 RNN에서 사용되는 Recurrent(순환하는)와는 다른 의미를 가지고 있다. RNTN은 두 가지 벤치마크 모델이 있다. 첫 번째는 RecursiveNN으로서, 각 단어를 아래와 같이 구조적으로 나타낸 이후 각 단어를 구(Phrase)로 하나씩 결합하면서 감성이 어떻게 나타내는 지를 계속해서 학습한다. 일 논문에서는 긍정과 부정을 25단계로 구분하였으며, 동일한 구에 대해서는 3명이 평가한 결과물의 평균을 사용하여 레이블링 한다. 여기서 재귀적(Recursive)이라는 수식어를 사용하는 이유는 각 단어 혹은 구마다 동일한 가중치를 적용하기 때문이다. A Recursive Neural Tensor Network (RNTN) method may also be used. R here is a word representing Recursive (recursive), which has a different meaning from Recurrent (recurrent) used in RNN. RNTN has two benchmark models. The first is RecursiveNN, which shows each word structurally as shown below, and then continuously learns how emotions are expressed by combining each word into phrases one by one. In one paper, positive and negative are classified into 25 steps, and the same phrase is labeled using the average of the results evaluated by three people. The reason for using the modifier recursive here is that equal weight is applied to each word or phrase.

두 번째는 MV-RNN(Matrix-Vector Recursive Neural Network) 이다. 이 방법은 더 긴 문장의 문맥을 행렬에 저장하여 기존 RecursiveNN의 한계점을 해결하고자 한다. 그리고 두 벤치마크 모델을 결합하여 텐서로 쌓아 나타낸 것이 바로 아래의 RNTN이다. RNTN은 일반적으로 각각의 벤치마크 모델보다 성능이 더 좋다. 특히 "but"등의 단어로 두 문장이 이어져 있거나 복잡한 부정 표현(High-level Negation)이 문장에 존재하는 경우에 기존 모델보다 훨씬 더 좋은 성능을 나타낸다.The second is MV-RNN (Matrix-Vector Recursive Neural Network). This method attempts to solve the limitations of existing RecursiveNN by storing the context of longer sentences in a matrix. And the RNTN below is the result of combining the two benchmark models and stacking them as tensors. RNTNs generally perform better than their respective benchmark models. In particular, when two sentences are connected with a word such as "but" or when a complex high-level negation exists in a sentence, it shows much better performance than the existing model.

한편 버트 모델은, 구글에서 개발한 NLP(자연어처리) 사전 훈련 기술이며, 특정 분야에 국한된 기술이 아니라 모든 자연어 처리 분야에서 좋은 성능을 내는 범용 랭귀지 모델(Language Model)이다. 11개 이상의 자연어처리 과제에서 BERT가 최첨단 성능을 발휘하고 있어, 최근 언어처리에 매우 적합한 모델로 각광받고 있는 모델일 수 있다.Meanwhile, the Bert model is a natural language processing (NLP) pre-training technology developed by Google, and is not a technology limited to a specific field, but a general-purpose language model that shows good performance in all natural language processing fields. Since BERT shows state-of-the-art performance in more than 11 natural language processing tasks, it may be a model that has recently been spotlighted as a very suitable model for language processing.

특정 과제를 수행하기 위한 모델의 성능은, 데이터가 충분히 많다면 Embedding이 큰 영향을 미치게 되며, 단어의 의미를 잘 표현하는 벡터로 표현하는 Embedding된 단어들이 훈련과정에서 당연히 좋은 성능을 낼 것이다. 이 임베딩 과정에서 BERT를 사용하는 것이고, BERT는 특정 과제를 하기 전 사전 훈련 Embedding을 통해 특정 과제의 성능을 더 좋게 할 수 있는 언어모델로 이해될 수 있다.Embedding has a great influence on the performance of a model to perform a specific task if there are enough data, and embedding words that express the meaning of words well as vectors will of course perform well during the training process. BERT is used in this embedding process, and BERT can be understood as a language model that can improve the performance of a specific task through pre-training embedding before performing a specific task.

BERT등장 이전에는 데이터의 전처리 임베딩을 Word2Vec, GloVe, Fasttext 방식을 많이 사용했지만, 요즘의 고성능을 내는 대부분의 모델에서 BERT를 많이 사용하고 있다.Prior to the advent of BERT, Word2Vec, GloVe, and Fasttext methods were widely used for preprocessing and embedding of data, but BERT is widely used in most of the high-performance models these days.

버트 모델에서는 인풋 텍스트 데이터를 Token Embedding, Segment Embedding 및 Position Embedding을 통해 처리한다. Token Embedding은 Word Piece 임베딩 방식으로서 각 Char(문자) 단위로 임베딩을 하고, 자주 등장하면서 가장 긴 길이의 sub-word를 하나의 단위로 만든다. 자주 등장하지 않는 단어는 다시 sub-word로 만든다. 이는 이전에 자주 등장하지 않았던 단어를 모조리 'OOV'처리하여 모델링의 성능을 저하했던 'OOV'문제도 해결할 수 있다.In the Bert model, input text data is processed through Token Embedding, Segment Embedding, and Position Embedding. Token Embedding is a word piece embedding method that embeds each Char (character) unit and makes the longest sub-word that appears frequently as one unit. Words that do not appear frequently are made into sub-words again. This can also solve the 'OOV' problem that degraded modeling performance by 'OOV' processing all words that did not appear frequently before.

Segment Embedding에서는 토큰 시킨 단어들을 다시 하나의 문장으로 만드는 작업을 수행한다. BERT에서는 두개의 문장을 구분자([SEP])를 넣어 구분하고 그 두 문장을 하나의 Segment로 지정하여 입력한다. BERT에서는 이 한 세그먼트를 512 sub-word 길이로 제한하는데, 한국어는 보통 20 sub-word가 한 문장을 이룬다고 하며 대부분의 문장은 60 sub-word가 넘지 않는다고 하니 BERT를 사용할 때, 하나의 세그먼트에 128로 제한하여도 충분히 학습이 가능하다.In Segment Embedding, tokenized words are made into one sentence again. In BERT, two sentences are separated by inserting a separator ([SEP]), and the two sentences are designated as one segment and input. In BERT, this one segment is limited to 512 sub-words in length, but Korean usually says that 20 sub-words make up a sentence, and most sentences do not exceed 60 sub-words, so when using BERT, one segment Even if it is limited to 128, it is possible to learn sufficiently.

Position Embedding에 있어서 버트는 Transformer 모델의 일부만을 사용한다. Transformer란 CNN, RNN 과 같은 모델 대신 Self-Attention 이라는 모델을 사용하는 모델이다. BERT는 Transformer의 인코더, 디코더 중 인코더만 사용합니다. In Position Embedding, Bert uses only part of the Transformer model. Transformer is a model that uses a model called Self-Attention instead of models such as CNN and RNN. BERT uses only the encoder among Transformer's encoder and decoder.

Self Attention은 입력의 위치를 고려하지 않고 입력 토큰의 위치 정보를 고려한다. 그래서 Transformer모델에서는 Sinusoid 함수를 이용하여 Positional encoding을 사용하고 BERT는 이를 따서 Position Encoding을 사용한다. 즉 Token의 순서대로 임베딩을 수행하는 것이다. Self Attention does not consider the location of the input, but considers the location information of the input token. So, in the Transformer model, Positional encoding is used using the Sinusoid function, and BERT uses Positional encoding based on this. That is, embedding is performed in the order of tokens.

BERT는 위 세가지 임베딩을 합치고 이에 Layer정규화와 Dropout을 적용하여 입력으로 사용한다. 데이터들을 임베딩하여 훈련시킬 데이터를 모두 인코딩 하였으면, 사전훈련(Pre-Training)을 시킨다. 즉 본 발명에서 컨텐츠 감성분석부(12)는, 버트 모델을 적용하여, 버트 모델은 기존의 특정 스페시픽(Specific)한 분야의 분석 모델을 사용하지 않고, 제너럴(General)한 모델을 먼저 제시한 뒤 이를 Fine Tuning하여 해당 태스크를 수행하는 알고리즘을 도출한다. 즉, 버트 모델에 대한 프리 트레이닝(Pre-training)을 진행하고, 복수의 의료기관에 대한 제1 컨텐츠를 이용하여 상기 버트 모델에 대한 파인 튜닝(Fine tuning)을 통해 상기 버트 모델을 지속적으로 학습시키는 것이다. BERT combines the above three embeddings, applies layer normalization and dropout to them, and uses them as input. After encoding all the data to be trained by embedding the data, pre-training is performed. That is, in the present invention, the content sentiment analysis unit 12 applies the vert model, and the vert model does not use the existing analysis model of a specific field, but presents a general model first After that, Fine Tuning is performed to derive an algorithm that performs the task. That is, pre-training is performed on the vert model, and the vert model is continuously learned through fine tuning of the vert model using the first contents for a plurality of medical institutions. .

기존의 방법들은 보통 문장을 왼쪽에서 오른쪽으로 학습하여 다음 단어를 예측하는 방식이거나, 예측할 단어의 좌우 문맥을 고려하여 예측하는 방식을 사용한다. 하지만 BERT는 언어의 특성을 잘 학습하도록, MLM(Masked Language Model) 및 NSP(Next Sentence Prediction) 두가지 방식을 사용한다. Existing methods usually use a method of predicting the next word by learning sentences from left to right, or a method of predicting considering left and right contexts of the predicted word. However, BERT uses two methods, MLM (Masked Language Model) and NSP (Next Sentence Prediction), to learn language characteristics well.

MLM은 입력 문장에서 임의로 토큰을 버리고(Mask처리) 해당 토큰을 맞추는 방식으로 학습을 진행하게 되고, NSP는 두 문장이 주어졌을 때, 두 문장의 순서를 예측하는 방식으로서, 두 문장 간 관련이 고려되야 하는 NLI와 QA의 파인 튜닝을 위해 두 문장의 연관을 맞추는 학습을 진행한다. MLM learns by randomly discarding tokens from input sentences (Mask processing) and matching the tokens. NSP predicts the order of two sentences given two sentences, and considers the relationship between the two sentences. For the fine tuning of NLI and QA, which must be done, we proceed with learning to match the association between the two sentences.

프리 트레이닝 이후에는 상기와 같이 학습된 언어모델을 전이학습시키는 Fine tuning 과정이 수행된다. 즉 프리트레인을 마친 단어 임베딩(문장임베딩)은 말뭉치의 의미적 문법적 정보를 충분히 담고 있고, 다운스트림 태스크를 수행하기 위한 파인튜닝 추가학습을 통해 임베딩을 다운스트림 태스크에 맞게 업데이트 하게 된다. 전이학습은 BERT의 언어 모델의 출력에 추가적인 모델을 쌓아 만든다. 일반적으로 복잡한 CNN, LSTM, Attention을 쌓지 않고 간단한 DNN만 쌓아도 성능이 잘 나오며 별 차이가 없다고 알려져 있다.After the pre-training, a fine-tuning process for transfer learning of the learned language model is performed. That is, word embeddings (sentence embeddings) that have completed the pretraining contain sufficient semantic and grammatical information of the corpus, and the embeddings are updated to suit the downstream tasks through fine-tuning additional learning to perform downstream tasks. Transfer learning builds up additional models on the output of BERT's language model. In general, it is known that performance is good and there is no significant difference when simple DNNs are stacked without stacking complicated CNNs, LSTMs, and Attention.

ERT를 각 Task에 쓰기위해서는 먼저 문장 쌍 분류 문제로 두 문장을 하나의 입력으로 넣고 두 문장간 관계를 구하거나, 한 문장을 입력으로 넣고 문장의 종류를 분류하거나, 문장이나 문단 내에서 원하는 정답 위치의 시작과 끝을 구하거나, 입력 문장 Token들의 개체명(Named entity recognigion)을 구하거나 품사(Part-of-speech tagging) 를 구한다.In order to write ERT for each task, first put two sentences as one input in the sentence pair classification problem and find the relationship between the two sentences, or put one sentence as an input and classify the type of sentence, or locate the desired answer within a sentence or paragraph Finds the beginning and end of , or named entity recognition of input sentence tokens, or part-of-speech tagging.

이때, 상기 IPO 정보 수신부는 해당 파인튜닝을 이용하여 입력 문장에 대한 긍부정 분류를 수행하게 되는데, 파인튜닝으로 입력 문장의 종류(긍/부정)를 분류하는 task의 경우 classification layer가 추가되어 문장에 대한 수치나 단어 등의 키워드에 따라서 긍부정을 분류하고, 이때 파라미터로서, Batch Size, Epoch, Max Sequence Length, Dropout Rate, Learning Rate 등이 설정되어 사용될 수 있다.At this time, the IPO information receiving unit performs positive/negative classification on the input sentence using the corresponding fine-tuning. In the case of a task that classifies the type (positive/negative) of the input sentence by fine-tuning, a classification layer is added to classify the sentence. Positives and negatives are classified according to keywords such as numerical values or words, and at this time, as parameters, batch size, epoch, max sequence length, dropout rate, learning rate, etc. can be set and used.

즉, 상기 IPO 정보 수신부는 상기 기 저장된 감성분석 알고리즘(401b)을 통해 제1 비상장 기업의 컨텐츠(401a) 내의 텍스트 및 이미지를 분석하여, 분석 결과로 추출되는 단어가 상기 기 저장된 감성분석 알고리즘에 기반한 감성 사전 중 긍정 카테고리, 부정 카테고리 및 중립 카테고리 중 어느 감성 카테고리에 포함되는지를 식별하는 감성분석 프로세스를 수행하여, 상기 제1 비상장 기업의 컨텐츠를 통해 제1 비상장 기업에 대한 감성분석의 결과 값을 획득할 수 있다. 이 때, 상기 감성분석의 결과 값은 관심도 수치(401c)일 수 있다.That is, the IPO information receiving unit analyzes the text and image in the content 401a of the first unlisted company through the pre-stored sentiment analysis algorithm 401b, and the words extracted as a result of the analysis are based on the pre-stored sentiment analysis algorithm. A sentiment analysis process is performed to identify which sentiment category is included in the positive category, negative category, and neutral category in the sentiment dictionary, and the result value of the sentiment analysis on the first unlisted company is obtained through the contents of the first unlisted company. can do. In this case, the result value of the sentiment analysis may be an interest level value 401c.

상기와 관련하여, 상기 IPO 정보 수신부는 상기 감성분석의 결과 값으로써, 긍정 150회, 부정 80회 및 중립 70회라는 결과 값을 획득할 수 있다. 상기 IPO 정보 수신부는 기 설정된 계산 식을 활용하여, 상기 결과 값에 기반한 관심도 수치(401b)를 획득할 수 있다. 상기 IPO 정보 수신부는 상기 관심도 수치(401b)의 획득을 완료하면, 지정된 관심도 범위(예: 제1 비상장 기업의 관심도 수치 -2점 ~ +2점)에 포함되는 상장 기업을 선정할 수 있다.In relation to the above, the IPO information receiver may obtain a result value of 150 positive times, 80 negative times, and 70 neutral times as a result value of the sentiment analysis. The IPO information receiving unit may obtain an interest level 401b based on the resultant value by using a preset calculation formula. When the IPO information receiving unit completes acquiring the interest level 401b, it is possible to select a listed company included in a specified interest level range (eg, interest level of the first unlisted company -2 to +2 points).

도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법의 투자 매력도 제공 단계를 설명하기 위한 순서도이다.5 is a flowchart illustrating an investment attractiveness providing step of a method of extracting and registering stock items of an unlisted company according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법은 투자 매력도 제공 단계(예: 도 1의 투자 매력도 제공 단계(S105 단계))를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 5 , a method of extracting and registering stock items of an unlisted company implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors provides an investment attractiveness step (e.g., It may include the investment attractiveness providing step (step S105) of FIG. 1).

일 실시예에 따르면, 상기 하나 이상의 프로세서(이하, 프로세서로 칭함)는 적어도 하나의 상장 기업의 선정이 완료된 경우, 상기 투자 매력도 제공 단계를 수행할 수 있다.According to an embodiment, the one or more processors (hereinafter referred to as processors) may perform the step of providing investment attractiveness when selection of at least one listed company is completed.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 상장 기업의 선정이 완료된 경우, 상기 선정된 상장 기업의 IPO(initial public offering) 정보와 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하는 가치 비교 프로세스를 수행할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 가치 비교 프로세스가 시작된 경우, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목의 예상 주당 발행가 및 예상 배정 주수를 결정하고, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 매력도를 판단하여, 상기 판단된 투자 매력도를 유저 계정에게 제공할 수 있다.According to an embodiment, when the selection of the listed company is completed, the processor compares values by analyzing initial public offering (IPO) information of the selected listed company and company information and technology value evaluation information of the first unlisted company. process can be performed. When the value comparison process starts, the processor determines the expected issue price per share and the expected number of allotted shares of the stock issue of the first unlisted company, determines the investment attractiveness of the stock issue of the first unlisted company, and determines The investment attractiveness can be provided to the user account.

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공 단계는 상술한 기능을 수행하기 위한 단계들로, 상장 기업 정보 확인 단계(S501 단계), 가치 결정 단계(S503 단계) 및 투자 매력도 계산 단계(S505 단계)를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the providing of investment attractiveness is steps for performing the above-described functions, including a listed company information check step (step S501), a value determination step (step S503), and an investment attractiveness calculation step (step S505). ) may be included.

S501 단계에서, 상기 프로세서는 IPO 정보 수신 단계(예: 도 2의 IPO 정보 수신 단계(S203))에서 상장 기업이 선정됨에 따라, 선정된 상장 기업의 IPO 정보를 외부로부터 수신된 경우, 상기 수신된 IPO 정보를 기반으로, 상기 상장 기업의 재무제표, 상장 주식수, 일반 주주의 소유 주식수, 일반 주주의 수 및 경영 성과를 확인할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 상장 기업의 재무제표, 상장 주식수, 일반 주주의 소유 주식수, 일반 주주의 수 및 경영 성과뿐만 아니라, 상기 IPO 정보에 포함된 항목을 식별함으로써, 상기 IPO 정보에 포함된 다른 항목들도 식별할 수 있다.In step S501, the processor receives the IPO information of the selected listed company from the outside as the listed company is selected in the IPO information receiving step (eg, IPO information receiving step (S203) of FIG. 2), the received Based on the IPO information, it is possible to check the financial statements, the number of listed shares, the number of shares owned by general shareholders, the number of general shareholders, and management performance of the listed companies. The processor identifies the items included in the IPO information as well as the financial statements of the listed company, the number of listed shares, the number of shares owned by common shareholders, the number of common shareholders and business performance, so that other items included in the IPO information can be identified.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 IPO 정보의 확인이 완료되면, 비교 프로세스 수행 단계(S503 단계)를 수행할 수 있다.According to one embodiment, when the confirmation of the IPO information is completed, the processor may perform a comparison process performing step (step S503).

S503 단계에서, 상기 프로세서는 상기 상장 기업 정보 확인 단계의 기능 수행으로 인해 상장 기업의 IPO 정보의 확인이 완료되면, 기 저장된 비교 알고리즘을 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보와 상기 상장 기업의 IPO 정보를 비교할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보와 상기 상장 기업의 IPO 정보를 비교함으로써, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목의 예상 주당 발행가 및 예상 배정 주수를 결정할 수 있다.In step S503, when the verification of the IPO information of the listed company is completed due to the performance of the function of verifying the listed company information, the processor determines the company information and technology value evaluation information of the first unlisted company based on a pre-stored comparison algorithm. and the IPO information of the listed companies can be compared. The processor may determine an expected issue price per share and an expected number of allocated shares of stock issues of the first unlisted company by comparing company information and technology valuation information of the first unlisted company with IPO information of the listed company.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 가치를 산출하기 위한 프로세스인 가치 비교 프로세스를 수행할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 상기 가치 비교 프로세스를 수행 시, 기 저장된 비교 알고리즘을 이용할 수 있다. According to an embodiment, the processor may perform a value comparison process, which is a process for calculating a value of the first unlisted company, based on company information and technology value evaluation information of the first unlisted company. In this case, the processor may use a pre-stored comparison algorithm when performing the value comparison process.

상기와 관련하여, 상기 프로세서는 상기 기 저장된 비교 알고리즘을 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하여, 상기 제1 비상장 기업의 가치(예: 제2 가치)를 산출할 수 있다. 이 때, 산출되는 제1 비상장 기업의 가치(예: 제2 가치)는 기 저장된 선정 조건에서 산출되는 가치(예: 제1 가치)와 다른 구성일 수 있다. 보다 자세하게, 기 저장된 비교 알고리즘을 기반으로 산출되는 제1 비상장 기업의 가치(예: 제 2가치)는 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정하기 위한 구성, 즉, 제1 비상장 기업의 가치를 결정하는 구성이고, 상기 기 저장된 선정 조건에서 산출되는 가치(예: 제1 가치)는 제1 비상장 기업과 비교될 상장 기업을 선정하기 위해 활용되는 구성일 수 있다.In relation to the above, the processor calculates a value (eg, a second value) of the first unlisted company by analyzing company information and technology value evaluation information of the first unlisted company based on the pre-stored comparison algorithm. can do. At this time, the calculated value of the first unlisted company (eg, second value) may have a different configuration from the value (eg, first value) calculated from pre-stored selection conditions. In more detail, the value of the first unlisted company (eg, second value) calculated based on the pre-stored comparison algorithm is a configuration for determining the expected number of allocated shares and expected issue price per share for the stock issue of the first unlisted company, that is, This configuration determines the value of the first unlisted company, and a value (eg, first value) calculated from the pre-stored selection conditions may be used to select a listed company to be compared with the first unlisted company.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 기 저장된 비교 알고리즘을 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하여, 상기 제1 비상장 기업의 현금 흐름을 확인할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 DCF(Discounted Cash Flow, 현금흐름 할인법)이라는 가치평가 방법을 통해 상기 제1 비상장 기업이 미래에 벌어들일 현금 흐름을 예측할 수 있다. According to an embodiment, the processor may analyze company information and technology value evaluation information of the first unlisted company based on the pre-stored comparison algorithm to determine cash flow of the first unlisted company. At this time, the processor may predict cash flow that the first unlisted company will earn in the future through a valuation method called discounted cash flow (DCF).

보다 정확하게, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하여, 상기 제1 비상장 기업의 향후 영업 상황을 예측해 투자 계획을 반영한 추정 손익 계산서를 작성하고, 이를 기반으로 순현금 흐름을 산출할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 산출된 순현금 흐름을 현재 가치로 환산하기 위한 할인율을 결정할 수 있는데, 제1 비상장 기업의 투자 자금 중 자기자본 부분에 해당하는 자본 비용을 자본자산가격결정모형(CAPM)등을 통해 산출하고, 외부 차입 부분은 조달 비용에 이자 비용의 절세효과를 감안한 세후 타인 자본 비용을 산출하여, 자기 자본과 타인 자본의 구성 비율에 따라 가중 평균한 자본 비용을 산출할 수 있다.More precisely, the processor analyzes the company information and technology value evaluation information of the first unlisted company, predicts the future business situation of the first unlisted company, prepares an estimated profit and loss statement reflecting the investment plan, and based on this, creates a net cash flow can be calculated. The processor may determine a discount rate for converting the calculated net cash flow of the first unlisted company into a present value, and the capital cost corresponding to the equity part of the investment funds of the first unlisted company is a capital asset pricing model ( CAPM), etc., and for the external borrowing part, the cost of debt after tax considering the tax reduction effect of interest expense on the procurement cost can be calculated, and the weighted average cost of capital can be calculated according to the composition ratio of equity capital and debt capital. .

다만, 제1 비상장 기업의 미래 영업에 대하여 무한정으로 현금 흐름을 추정할 수 없기 때문에, 상기 프로세서는, 일정한 기간의 추정년도 이후에는 잔존가치(Residual Value)라 하여, 추정년도 말 현재의 기업 가치를 산정해 이를 제1 비상장 기업의 현재 가치로 계산할 수 있다. 이에 따라, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 통해 상기 제1 비상장 기업의 매출, 영업비용, 영업이익, 법인세비용, 세후영업이익, 감가상각비, 영업현금흐름, 투자액, 순운전자본, 잉여현금흐름을 확인함으로써, 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치를 산출함으로써, 제1 비상장 기업의 성장률과 영업 가치를 확인할 수 있다.However, since the cash flow cannot be estimated indefinitely for the future operation of the first unlisted company, the processor refers to the residual value after a certain period of the estimated year, and the corporate value at the end of the estimated year It can be calculated and calculated as the present value of the first unlisted company. Accordingly, the processor determines sales, operating expenses, operating profit, corporate tax expense, operating profit after tax, depreciation, operating cash flow, and investment amount of the first unlisted company through company information and technology value evaluation information of the first unlisted company. , net working capital, and free cash flow, it is possible to determine the growth rate and operating value of the first unlisted company by calculating the present value of the first unlisted company.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 기 저장된 비교 알고리즘을 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치의 계산이 완료되면, 상기 상장 기업의 IPO 정보를 통해 상기 상장 기업의 현재 가치(예: 상장 주식수, 주당 현재가 및 시가총액)를 확인할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 IPO 정보뿐만 아니라, 상장 기업의 IPO 정보를 등록한 웹 사이트에 접속하여, 웹 사이트에 등록된 상장 기업의 주식 정보를 통해 상기 상장 기업의 현재 가치를 확인할 수 있다.According to an embodiment, when the calculation of the current value of the first unlisted company is completed based on the pre-stored comparison algorithm, the processor determines the current value of the listed company (eg, listed company) through IPO information of the listed company. number of shares, current price per share, and market capitalization). In addition, the processor may connect to a web site registered with the IPO information of the listed company as well as the IPO information, and check the current value of the listed company through the stock information of the listed company registered on the web site.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치와 상기 상장 기업의 현재 가치를 비교하여, 상기 상장 기업의 현재 가치 대비 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치가 적정한지 여부를 판단할 수 있다. According to an embodiment, the processor compares the current value of the first unlisted company with the current value of the listed company to determine whether the current value of the first unlisted company is appropriate compared to the current value of the listed company. can

보다 정확하게, 상기 프로세서는 제1 비상장 기업의 관심도 수치를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치가 상기 상장 기업의 현재 가치에 비해 적정한지 여부를 판단할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 관심도 수치가 기 저장된 관심도 테이블 중 어느 범위에 포함되는지를 확인하고, 포함되는 범위에 대응되는 금액인 기대 금액을 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치에 적용할 수 있다. 상기 관심도 수치는 제1 비상장 기업에 대한 대중의 관심도 및 기대감과 관련된 수치이므로, 제1 비상장 기업의 가치를 결정하는데 있어서 필수적인 구성으로 작용될 수 있다.More precisely, the processor may determine whether the current value of the first unlisted company is appropriate compared to the current value of the listed company, based on the level of interest of the first unlisted company. At this time, the processor checks which range of the pre-stored interest level table includes the level of interest of the first unlisted company, and applies an expected amount corresponding to the range included to the current value of the first unlisted company. can do. Since the level of interest is a value related to the public's level of interest and expectations for the first unlisted company, it can serve as an essential component in determining the value of the first unlisted company.

상기와 관련하여, 상기 프로세서는 상기 기대 금액이 적용된 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치와 상기 적어도 하나의 상장 기업의 현재 가치(예: 도 3의 최종 평균 발행가)를 비교할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 상기 기대 금액이 적용된 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치가 상기 적어도 하나의 상장 기업의 현재 가치보다 큰 경우, 제1 비상장 기업의 현재 가치에서 상기 상장 기업의 현재 가치를 차감한 값의 평균 값을 산출하고, 산출된 평균 값을 재차 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치에서 차감하여, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 주당 발행가와 예상 배정 배정주수를 결정하기 위한 최종 가치를 산출할 수 있다.In relation to the above, the processor may compare the current value of the first unlisted company to which the expected amount is applied and the current value of the at least one listed company (eg, the final average issue price of FIG. 3 ). At this time, the processor subtracts the present value of the listed company from the present value of the first unlisted company when the present value of the first unlisted company to which the expected amount is applied is greater than the present value of the at least one listed company The average value of the values is calculated, and the calculated average value is again subtracted from the present value of the first unlisted company to determine the expected issue price per share and the expected number of allocated shares for the stock issue of the first unlisted company. can be calculated.

반대로, 상기 프로세서는 상기 기대 금액이 적용된 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치가 상기 상장 기업의 현재 가치보다 작은 경우, 상기 상장 기업의 현재 가치에서 제1 비상장 기업의 현재 가치를 차감한 값의 평균 값을 산출하고, 산출된 평균 값을 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치에서 가산하여, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 주당 발행가와 예상 배정주수를 결정하기 위한 최종 가치를 산출할 수 있다.Conversely, when the present value of the first unlisted company to which the expected amount is applied is smaller than the present value of the listed company, the processor subtracts the present value of the first unlisted company from the present value of the listed company as an average value. , and the calculated average value is added to the current value of the first unlisted company to calculate the final value for determining the expected issue price per share and the expected number of allocated shares for the stock issue of the first unlisted company.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 최종 가치의 산출이 완료되면, 상기 제1 비상장 기업의 최종 가치를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정할 수 있다.According to one embodiment, when the calculation of the final value is completed, based on the final value of the first unlisted company, the processor may determine the expected number of shares allocated to the stock issue of the first unlisted company and the expected issue price per share. there is.

보다 자세하게, 상기 프로세서는 상기 최종 가치의 산출이 완료되면, 상기 기업 정보를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 발행 주수를 확인하고, 확인된 발행 주수 및 상기 최종 가치를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 예상 주당 발행가를 획득할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 예상 주당 발행가의 획득이 완료되면, 기 저장된 배정 알고리즘을 통해 상기 예상 주당 발행가에 기반한 투자금 대비 예상 배정 주수를 산출함으로써, 상기 예상 배정 주수 및 상기 예상 주당 발행가를 결정할 수 있다.In more detail, when the calculation of the final value is completed, the processor checks the number of issued shares for the stock issue of the first unlisted company based on the company information, and based on the confirmed number of issued shares and the final value, An estimated issue price per share of the first unlisted company may be obtained. When the acquisition of the expected issue price per share is completed, the processor calculates the expected number of shares allocated to the investment amount based on the expected issue price per share through a pre-stored allocation algorithm, thereby determining the expected number of allocated shares and the expected issue price per share.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 가치 결정 단계(S503 단계)의 수행이 완료되면, 투자 매력도 계산 단계(S505 단계)를 수행할 수 있다.According to one embodiment, the processor may perform the investment attractiveness calculation step (step S505) when the value determination step (step S503) is completed.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 배정주수 및 발행가의 결정이 완료되면, 기 저장된 투자매력도 알고리즘을 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 밸류에이션 점수, 사업 독점력 점수, 재무 안전성 점수, 수익 성장성 점수 및 현금 창출력 점수를 획득하여, 상기 제1 비상장 기업의 투자 매력도 점수를 계산할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보 등을 활용하여, 상기 제1 비상장 기업의 밸류에이션 점수, 사업 독점력 점수, 재무 안전성 점수, 수익 성장성 점수 및 현금 창출력 점수를 획득하고, 획득된 밸류에이션 점수, 사업 독점력 점수, 재무 안전성 점수, 수익 성장성 점수 및 현금 창출력 점수의 평균 값인 투자 매력도 점수를 계산할 수 있다.According to an embodiment, when the determination of the number of allocated shares and the issue price of the first unlisted company is completed, the processor calculates the valuation score, business monopoly power score, and financial stability of the first unlisted company based on a pre-stored investment attractiveness algorithm. An investment attractiveness score of the first unlisted company may be calculated by obtaining a score, a profit growth potential score, and a cash generating ability score. At this time, the processor obtains a valuation score, a business monopoly power score, a financial stability score, a profit growth potential score, and a cash generating ability score of the first unlisted company by utilizing company information and technology value evaluation information of the first unlisted company. and calculate the investment attractiveness score, which is the average value of the obtained valuation score, business exclusivity score, financial stability score, earnings growth score, and cash generation score.

도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치의 투자 매력도 제공부를 설명하기 위한 도면이다.6 is a diagram for explaining an investment attractiveness providing unit of an apparatus for extracting and registering stock items of unlisted companies according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치는 투자 매력도 제공부(601)(예: 도 1의 투자 매력도 제공 단계와 동일한 기능을 수행)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 6 , an apparatus for extracting and registering stock items of unlisted companies implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors includes an investment attractiveness providing unit 601 (eg, performing the same function as the investment attractiveness providing step of FIG. 1).

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 비교 알고리즘(601a)(예: 도 5의 기 저장된 비교 알고리즘) 및 투자매력도 알고리즘(601b)(예: 도 5의 기 저장된 투자매력도 알고리즘)을 통해 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정하고, 제1 비상장 기업의 투자 매력도 점수를 획득할 수 있다.According to an embodiment, the investment attractiveness providing unit 601 is a comparison algorithm 601a (eg, the previously stored comparison algorithm of FIG. 5) and an investment attractiveness algorithm 601b (eg, the previously stored investment attractiveness of FIG. 5). Algorithm), it is possible to determine the expected number of shares allocated to the stock issue of the first unlisted company and the expected issue price per share, and to obtain an investment attractiveness score of the first unlisted company.

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 가치를 산출하기 위한 프로세스인 가치 비교 프로세스를 수행할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 상기 가치 비교 프로세스를 수행 시, 기 저장된 비교 알고리즘(601a)을 이용할 수 있다. According to an embodiment, the investment attractiveness provider 601 performs a value comparison process, which is a process for calculating the value of the first unlisted company, based on company information and technology value evaluation information of the first unlisted company. can do. At this time, the processor may use a pre-stored comparison algorithm 601a when performing the value comparison process.

상기와 관련하여, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 상기 기 저장된 비교 알고리즘(601a)을 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하여, 상기 제1 비상장 기업의 가치(예: 제2 가치)를 산출할 수 있다. 보다 자세하게, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 상기 기 저장된 비교 알고리즘(601a)을 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하여, 상기 제1 비상장 기업의 현금 흐름을 확인할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 DCF(Discounted Cash Flow, 현금흐름 할인법)이라는 가치평가 방법을 통해 상기 제1 비상장 기업이 미래에 벌어들일 현금 흐름을 예측할 수 있다. In relation to the above, the investment attractiveness providing unit 601 analyzes the company information and technology value evaluation information of the first unlisted company based on the pre-stored comparison algorithm 601a, A value (eg a second value) may be calculated. In more detail, the investment attractiveness provider 601 analyzes the company information and technology value evaluation information of the first unlisted company based on the pre-stored comparison algorithm 601a, and the cash flow of the first unlisted company. can confirm. At this time, the processor may predict cash flow that the first unlisted company will earn in the future through a valuation method called discounted cash flow (DCF).

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하여, 상기 제1 비상장 기업의 향후 영업 상황을 예측해 투자 계획을 반영한 추정 손익 계산서를 작성하고, 이를 기반으로 순현금 흐름을 산출할 수 있다. According to an embodiment, the investment attractiveness providing unit 601 analyzes company information and technology value evaluation information of the first unlisted company, predicts future business conditions of the first unlisted company, and estimates profit and loss reflecting investment plans. You can create a statement and calculate your net cash flow based on it.

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 상기 제1 비상장 기업의 산출된 순현금 흐름을 현재 가치로 환산하기 위한 할인율을 결정할 수 있는데, 제1 비상장 기업의 투자 자금 중 가지자본 부분에 해당하는 자본 비용을 자본자산 가격 결정모형(CAPM)등을 통해 산출하고, 외부 차입 부분은 조달 비용에 이자 비용의 절세효과를 감안한 세후 타인 자본 비용을 산출하여, 자기 자본과 타인 자본의 구성 비율에 따라 가중 평균한 자본 비용을 산출할 수 있다.According to an embodiment, the investment attractiveness providing unit 601 may determine a discount rate for converting the calculated net cash flow of the first unlisted company into a present value, and among the investment funds of the first unlisted company, the branch capital may be determined. The cost of capital corresponding to the portion is calculated through the Capital Asset Pricing Model (CAPM), etc., and the external borrowing portion is composed of equity capital and debt capital by calculating the cost of debt after tax considering the tax reduction effect of interest expenses on the procurement cost Depending on the ratio, a weighted average cost of capital can be calculated.

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 상기 자본 비용 산출 시, 제1 비상장 기업의 미래 영업에 대하여 무한정으로 현금 흐름을 추정할 수 없기 때문에, 일정한 기간의 추정년도 이후에는 잔존가치(Residual Value)라 하여, 추정년도 말 현재의 기업 가치를 산정해 이를 제1 비상장 기업의 현재 가치로 계산할 수 있다. According to an embodiment, since the investment attractiveness providing unit 601 cannot estimate the cash flow of the future business of the first unlisted company indefinitely when calculating the cost of capital, the residual after a certain period of estimation year As for residual value, the company value as of the end of the estimated year can be calculated and calculated as the current value of the first unlisted company.

이에 따라, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 통해 상기 제1 비상장 기업의 매출, 영업비용, 영업이익, 법인세비용, 세후영업이익, 감가상각비, 영업현금흐름, 투자액, 순운전자본, 잉여현금흐름을 확인함으로써, 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치를 산출함으로써, 제1 비상장 기업의 성장률과 영업 가치를 확인할 수 있다.Accordingly, the investment attractiveness providing unit 601 determines sales, operating expenses, operating profit, corporate tax expenses, after-tax operating profit, and depreciation of the first unlisted company through company information and technology value evaluation information of the first unlisted company. The growth rate and operating value of the first unlisted company can be confirmed by calculating the present value of the first unlisted company by checking amortization, operating cash flow, investment amount, net working capital, and free cash flow.

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 상기 기 저장된 비교 알고리즘(601a)을 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치의 계산이 완료되면, 상기 상장 기업의 IPO 정보를 통해 상기 상장 기업의 현재 가치(예: 상장 주식수, 주당 현재가 및 시가총액)를 확인할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 상기 IPO 정보뿐만 아니라, 상장 기업의 IPO 정보를 등록한 웹 사이트에 접속하여, 웹 사이트에 등록된 상장 기업의 주식 정보를 통해 상기 상장 기업의 현재 가치를 확인할 수 있다.According to an embodiment, the investment attractiveness providing unit 601, based on the pre-stored comparison algorithm 601a, when the calculation of the current value of the first unlisted company is completed, through the IPO information of the listed company. The current value of the listed company (eg, number of listed shares, current price per share, and market capitalization) can be confirmed. In addition, the processor may connect to a web site registered with the IPO information of the listed company as well as the IPO information, and check the current value of the listed company through the stock information of the listed company registered on the web site.

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치와 상기 상장 기업의 현재 가치를 비교하여, 상기 상장 기업의 현재 가치 대비 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치가 적정한지 여부를 판단할 수 있다. According to an embodiment, the investment attractiveness provider 601 compares the current value of the first unlisted company with the current value of the listed company, and compares the current value of the first unlisted company to the current value of the listed company. can be judged whether it is appropriate or not.

보다 정확하게, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 상기 기능을 수행하기 위하여, 상기 제1 비상장 기업의 관심도 수치(예: 도 4의 관심도 수치(401c))가 기 저장된 관심도 테이블 중 어느 범위에 포함되는지를 확인하고, 포함되는 범위에 대응되는 금액인 기대 금액을 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치에 적용할 수 있다. 상기 관심도 수치는 제1 비상장 기업에 대한 대중의 관심도 및 기대감과 관련된 수치이므로, 제1 비상장 기업의 가치를 결정하는데 있어서 필수적인 구성으로 작용될 수 있다.More precisely, in order to perform the function, the investment attractiveness providing unit 601 includes the level of interest of the first unlisted company (for example, the level of interest 401c of FIG. 4) in a certain range of a pre-stored level of interest table. , and the expected amount corresponding to the included range may be applied to the present value of the first unlisted company. Since the level of interest is a value related to the public's level of interest and expectations for the first unlisted company, it can serve as an essential component in determining the value of the first unlisted company.

상기와 관련하여, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 상기 기대 금액이 적용된 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치와 상기 상장 기업의 현재 가치를 비교할 수 있다. 이 때, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 상기 기대 금액이 적용된 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치가 상기 상장 기업의 현재 가치보다 큰 경우, 제1 비상장 기업의 현재 가치에서 상기 상장 기업의 현재 가치를 차감한 값의 평균 값을 산출하고, 산출된 평균 값을 상기 제1 비상장 기업의 현재 가치에서 차감하여, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 주당 발행가와 예상 배정주수를 결정하기 위한 최종 가치를 산출할 수 있다.In relation to the above, the investment attractiveness providing unit 601 may compare the current value of the first unlisted company and the current value of the listed company to which the expected amount is applied. At this time, if the present value of the first unlisted company to which the expected amount is applied is greater than the current value of the listed company, the investment attractiveness providing unit 601 calculates the current value of the listed company from the current value of the first unlisted company. Calculating the average value of the value subtracted, and subtracting the calculated average value from the current value of the first unlisted company to determine the expected issue price per share and the expected number of allocated shares for the stock issue of the first unlisted company final value can be calculated.

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 상기 최종 가치의 산출이 완료되면, 상기 제1 비상장 기업의 최종 가치를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 주당 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정할 수 있다.According to an embodiment, the investment attractiveness providing unit 601, when the calculation of the final value is completed, based on the final value of the first unlisted company, is expected per share for the stock issue of the first unlisted company. The number of shares allocated and the expected issue price per share can be determined.

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(601)는 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가의 결정이 완료되면, 상기 기 저장된 투자매력도 알고리즘(601b)을 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 밸류에이션 점수, 사업 독점력 점수, 재무 안전성 점수, 수익 성장성 점수 및 현금 창출력 점수를 획득하여, 상기 제1 비상장 기업의 투자 매력도 점수를 계산할 수 있다. 상기 투자 매력도 제공부(601)가 상기 기 저장된 투자매력도 알고리즘(601b)을 기반으로, 상기 투자 매력도 점수를 계산하는 자세한 설명은 도 7을 참고하도록 한다.According to an embodiment, the investment attractiveness providing unit 601 uses the pre-stored investment attractiveness algorithm 601b when the determination of the expected number of allocated shares and the expected issue price per share for the stock issue of the first unlisted company is completed. Based on this, it is possible to calculate the investment attractiveness score of the first unlisted company by obtaining a valuation score, a business monopoly power score, a financial stability score, a profit growth potential score, and a cash generating ability score of the first unlisted company. Refer to FIG. 7 for a detailed description of how the investment attractiveness providing unit 601 calculates the investment attractiveness score based on the previously stored investment attractiveness algorithm 601b.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치의 투자 매력도 제공부를 설명하기 위한 다른 도면이다.7 is another diagram for explaining an investment attractiveness providing unit of an apparatus for extracting and registering stock items of unlisted companies according to an embodiment of the present invention.

도 7를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치는 투자 매력도 제공부(701)(예: 도 1의 투자 매력도 제공 단계와 동일한 기능을 수행)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 7 , an apparatus for extracting and registering stock items of unlisted companies implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors includes an investment attractiveness providing unit 701 (eg, performing the same function as the investment attractiveness providing step of FIG. 1).

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(701)는 투자매력도 알고리즘(예: 도 5의 기 저장된 투자매력도 알고리즘)을 통해 상기 제1 비상장 기업의 밸류에이션 점수, 사업 독점력 점수, 재무 안전성 점수, 수익 성장성 점수 및 현금 창출력 점수를 획득할 수 있다. 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 제1 비상장 기업의 밸류에이션 점수, 사업 독점력 점수, 재무 안전성 점수, 수익 성장성 점수 및 현금 창출력 점수의 획득이 완료되면, 제1 비상장 기업의 밸류에이션(valuation) 점수, 사업 독점력 점수, 재무 안전성 점수, 수익 성장성 점수 및 현금 창출력 점수의 평균 값인 제1 비상장 기업의 투자 매력도 점수를 계산할 수 있다.According to an embodiment, the investment attractiveness provider 701 determines the valuation score, business monopoly power score, and financial stability of the first unlisted company through an investment attractiveness algorithm (eg, the previously stored investment attractiveness algorithm of FIG. 5). points, earnings growth points, and cash-generating power points. When the acquisition of the first unlisted company's valuation score, business monopoly power score, financial stability score, earnings growth potential score, and cash generating ability score of the first unlisted company is completed, the investment attractiveness providing unit 701 obtains a valuation score of the first unlisted company , the investment attractiveness score of the first unlisted company, which is the average value of the business monopoly power score, financial stability score, earnings growth potential score, and cash generating ability score, can be calculated.

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 투자 매력도 점수의 계산이 완료되면, 제1 비상장 기업의 주식 데이터 베이스에 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 배정주수, 발행가 및 투자 매력도 점수를 저장할 수 있다. 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 주식 데이터 베이스를 거래소 서버에 등록함으로써, 상기 제1 비상자 기업의 주식 종목을 거래 가능하도록 할 수 있다. 즉, 상기 주식 데이터 베이스는 비상장된 상태의 제1 비상장 기업의 주식을 거래 가능하도록 하는 데이터들이 저장되어 있는 구성일 수 있다.According to an embodiment, when the calculation of the investment attractiveness score is completed, the investment attractiveness provider 701 stores the number of shares allocated to the stock item of the first unlisted company and the issue price in the stock database of the first unlisted company. and investment attractiveness scores may be stored. The investment attractiveness providing unit 701 may enable trading of stock items of the first non-investor company by registering the stock database in the exchange server. That is, the stock database may have a structure in which data enabling trading of stocks of the first unlisted company in an unlisted state are stored.

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 투자매력도 알고리즘을 통해 현금 창출력(EV/EBITDA) 점수를 획득할 수 있다. 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 투자매력도 알고리즘을 통해 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하여, 제1 비상장 기업의 시장 가치(EV: 시가총액 + 순부채)를 세금, 감가 상각 전 이익(EBITDA: 영억 이익+ 감가상각비)으로 나눈 결과 값을 획득하는 경우, 획득된 결과 값이 기 저장된 현금 창출력 점수 테이블(복수 개의 범위에 따라 지정된 점수가 대응된 테이블표) 중 어느 범위에 포함되는지를 확인하여, 확인된 범위에 대응되는 점수를 현금 창출력 점수로 획득할 수 있다.According to an embodiment, the investment attractiveness providing unit 701 may acquire a cash generating ability (EV/EBITDA) score through the investment attractiveness algorithm. The investment attractiveness providing unit 701 analyzes the company information and technology value evaluation information of the first unlisted company through the investment attractiveness algorithm, and calculates the market value (EV: market capitalization + net debt) of the first unlisted company. In the case of obtaining the result value divided by earnings before tax and depreciation (EBITDA: net profit + depreciation), the obtained result value is selected from among the previously stored cash generating capacity score table (table table in which scores assigned according to a plurality of ranges are matched). A score corresponding to the identified range may be obtained as a cash generating ability score by checking which range is included.

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 투자매력도 알고리즘을 통해 수익 안정성 점수를 획득할 수 있다. 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 투자매력도 알고리즘을 통해 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하여, 상기 수익 안전성 점수를 획득할 수 있다.According to an embodiment, the investment attractiveness providing unit 701 may obtain a score for profit stability through the investment attractiveness algorithm. The investment attractiveness providing unit 701 may obtain the earnings safety score by analyzing company information and technology value evaluation information of the first unlisted company through the investment attractiveness algorithm.

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 수익 안전성 점수를 획득하기 위해 제1 비상장 기업의 매출증가율((금년도 매출액-전년도 매출액)/ 전년도 매출액 x 100), 총자산증가율((금년도 총자산-전년도 총자산)/ 전년도 총자산 x 100) 및 순이익증가율((금년도 당기순이익-전년도 당기순이익)/전년도 당기순이익 x 100) 중 적어도 하나에 기반한 결과 값을 획득할 수 있다. 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 획득된 경과 값이 기 저장된 수익 안정성 점수 테이블(복수 개의 비율 범위에 따라 지정된 점수가 대응된 테이블표) 중 어느 범위에 포함되는지를 확인하여, 확인된 범위에 대응되는 점수를 수익 안정성 점수로 획득할 수 있다. 이 때, 상기 수익 안정성 점수는 복수 개의 카테고리 별로 구분되어 있는 바, 상기 수익 안정성 점수 테이블 내의 비율 범위 및 점수들 역시 각각의 카테고리(예: 매출증가율 카테고리, 총자산증가율 카테고리, 순이익증가율 카테고리) 별로 구분되는 것이 당연할 것이다.According to an embodiment, the investment attractiveness providing unit 701 calculates the sales growth rate of the first unlisted company ((this year's sales - previous year's sales) / previous year's sales x 100), total asset growth rate (( Total assets of this year - Total assets of the previous year) / Total assets of the previous year x 100) and Net income growth rate ((Net income of this year - Net income of the previous year) / Net income of the previous year x 100). The investment attractiveness provider 701 checks which range of the previously stored earnings stability score table (a table corresponding to scores designated according to a plurality of ratio ranges) the obtained elapsed value is included in, and the identified range A score corresponding to can be obtained as a profit stability score. At this time, the earnings stability score is divided into a plurality of categories, and the ratio ranges and scores in the earnings stability score table are also classified for each category (eg, sales growth rate category, total asset growth rate category, net profit growth rate category). it would be natural

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 투자매력도 알고리즘을 통해 재무 안전성 점수를 획득할 수 있다. 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 투자매력도 알고리즘을 통해 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하여, 상기 재무 안전성 점수를 획득할 수 있다. According to an embodiment, the investment attractiveness providing unit 701 may obtain a financial safety score through the investment attractiveness algorithm. The investment attractiveness providing unit 701 may obtain the financial safety score by analyzing company information and technology value evaluation information of the first unlisted company through the investment attractiveness algorithm.

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(701)는 재무 안전성 점수를 획득하기 위해 제1 비상장 기업의 유동비율((유동자산/유동부채) x 100), 당좌비율(((유동자산-재고자산)/유동부채) x 100), 부채비율((부채/자기자본) x 100), 자기자본비율((자기자본/총자산) x 100) 및 이자 보상 비율((이자전세전당기순이익/이자비용) x 100) 중 적어도 하나에 기반한 결과 값을 획득할 수 있다. 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 획득된 결과 값이 기 저장된 재무 안정성 점수 테이블(복수 개의 비율 범위에 따라 지정된 점수가 대응된 테이블표) 중 어느 범위에 포함되는지를 확인하여, 확인된 범위에 대응되는 점수를 재무 안정성 점수로 획득할 수 있다. 이 때, 상기 재무 안정성 점수는 복수 개의 카테고리 별로 구분되어 있는 바, 상기 재무 안정성 점수 테이블 내의 비율 범위 및 점수들 역시 각각의 카테고리(예: 유동비율 카테고리, 당좌비율 카테고리, 부채비율 카테고리, 자기자본비율 카테고리, 이자 보상 비율 카테고리) 별로 구분되는 것이 당연할 것이다. According to an embodiment, the investment attractiveness provider 701 calculates the current ratio of the first unlisted company ((current assets/current liabilities) x 100), quick ratio (((current assets- Inventories)/current liabilities) x 100), debt ratio ((debt/equity capital) x 100), equity capital ratio ((equity capital/total assets) x 100), and interest coverage ratio ((net income before interest deposit/interest) A result value based on at least one of cost) x 100) may be obtained. The investment attractiveness providing unit 701 checks which range of the previously stored financial stability score table (a table corresponding to scores designated according to a plurality of ratio ranges) the obtained result value is included in, and the identified range A score corresponding to can be obtained as a financial stability score. At this time, the financial stability score is classified into a plurality of categories, and the ratio ranges and scores in the financial stability score table are also for each category (eg, current ratio category, quick ratio category, debt ratio category, equity capital ratio) It would be natural to be divided by category, interest coverage ratio category).

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 제1 비상장 기업의 밸류에이션 점수, 사업 독점력 점수, 재무 안전성 점수, 수익 성장성 점수 및 현금 창출력 점수의 획득이 완료되면, 제1 비상장 기업에 대한 투자 매력도 점수를 계산할 수 있다. 상기 투자 매력도 점수는 밸류에이션 점수, 사업 독점력 점수, 재무 안전성 점수, 수익 성장성 점수 및 현금 창출력 점수의 평균 값일 수 있다.According to an embodiment, the investment attractiveness providing unit 701, when acquisition of the valuation score, business monopoly power score, financial stability score, profit growth potential score, and cash generating ability score of the first unlisted company is completed, provides the first unlisted company The investment attractiveness score for can be calculated. The investment attractiveness score may be an average value of a valuation score, a business monopoly score, a financial stability score, a profit growth score, and a cash generating ability score.

일 실시예에 따르면, 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 투자 매력도 점수의 획득이 완료되면, 주식 데이터 베이스에 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 배정주수, 발행가 및 투자 매력도 점수를 저장하고, 상기 주식 데이터 베이스를 거래소 서버에 등록함으로써, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목을 거래 가능하도록 하는 인터페이스 화면(701a)을 제공할 수 있다. 이 때, 상기 투자 매력도 제공부(701)는 유저 계정에게 상기 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 매력도 점수를 함께 제공할 수 있다.According to an embodiment, when the acquisition of the investment attractiveness score is completed, the investment attractiveness providing unit 701 stores the number of shares allocated to the stock issue of the first unlisted company, the issue price, and the investment attractiveness score in the stock database. It is possible to provide an interface screen 701a enabling trading of stock items of the first unlisted company by storing and registering the stock database in the exchange server. At this time, the investment attractiveness providing unit 701 may provide the user account with an investment attractiveness score for the stock issue of the unlisted company.

다른 실시예에 다르면, 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 유저 계정에게 비상장 기업의 투자 매력도 점수를 제공 시, 상기 제1 비상장 기업과 비교된 상장 기업의 투자 매력도 점수를 함께 제공할 수 있다. 즉, 상기 투자 매력도 제공부(701)는 상기 유저 계정에게 상기 제1 비상장 기업과 비교된 상장 기업의 투자 매력도 점수를 함께 제공함으로써, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목이 상기 상장 기업의 주식 종목에 비해 고평가된 상태 또는 저평가된 상태인지를 공지할 수 있다.According to another embodiment, when the investment attractiveness providing unit 701 provides the investment attractiveness score of the unlisted company to the user account, the investment attractiveness score of the listed company compared with the first unlisted company may also be provided. can That is, the investment attractiveness providing unit 701 provides the user account with the investment attractiveness score of the listed company compared to the first unlisted company, so that the stock issue of the first unlisted company is the stock of the listed company. It can be notified whether it is overvalued or undervalued compared to the item.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.8 is a diagram for explaining an example of an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.

도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 도시하였으며, 이하의 설명에 있어서, 상술한 도 1 내지 7에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.8 illustrates an example of an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention, and in the following description, descriptions of unnecessary embodiments overlapping with those of FIGS. 1 to 7 will be omitted. do it with

도 8에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(10000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripEHRal interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(10000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 유저 단말이기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.As shown in FIG. 8, the computing device 10000 includes at least one processor 11100, memory 11200, peripheral interface 11300, input/output subsystem ( It may include at least an I/O subsystem (11400), a power circuit (11500), and a communication circuit (11600). In this case, the computing device 10000 may correspond to a user terminal connected to the tactile interface device (A) or the aforementioned computing device (B).

메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(10000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.The memory 11200 may include, for example, high-speed random access memory, magnetic disk, SRAM, DRAM, ROM, flash memory, or non-volatile memory. there is. The memory 11200 may include a software module, a command set, or other various data necessary for the operation of the computing device 10000.

이때, 프로세서(11100)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11100)에 의해 제어될 수 있다.In this case, access to the memory 11200 from other components, such as the processor 11100 or the peripheral device interface 11300, may be controlled by the processor 11100.

주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(10000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11100) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11100)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(10000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.Peripheral interface 11300 may couple input and/or output peripherals of computing device 10000 to processor 11100 and memory 11200 . The processor 11100 may execute various functions for the computing device 10000 and process data by executing software modules or command sets stored in the memory 11200 .

입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.Input/output subsystem 11400 can couple various input/output peripherals to peripheral interface 11300. For example, the input/output subsystem 11400 may include a controller for coupling a peripheral device such as a monitor, keyboard, mouse, printer, or touch screen or sensor to the peripheral interface 11300 as needed. According to another aspect, input/output peripherals may be coupled to the peripheral interface 11300 without going through the input/output subsystem 11400.

전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.The power circuit 11500 may supply power to all or some of the terminal's components. For example, power circuit 11500 may include a power management system, one or more power sources such as a battery or alternating current (AC), a charging system, a power failure detection circuit, a power converter or inverter, a power status indicator or power It may contain any other components for creation, management and distribution.

통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.The communication circuit 11600 may enable communication with another computing device using at least one external port.

또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.Alternatively, as described above, the communication circuit 11600 may include an RF circuit and transmit/receive an RF signal, also known as an electromagnetic signal, to enable communication with another computing device.

이러한 도 8의 실시 예는, 컴퓨팅 장치(10000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(11000)은 도 8에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 8에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 8에 도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(1160)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(10000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.The embodiment of FIG. 8 is only an example of the computing device 10000, and the computing device 11000 may omit some of the components shown in FIG. 8, further include additional components not shown in FIG. It may have a configuration or arrangement combining two or more components. For example, a computing device for a communication terminal in a mobile environment may further include a touch screen or a sensor in addition to the components shown in FIG. , Bluetooth, NFC, Zigbee, etc.) may include a circuit for RF communication. Components that may be included in the computing device 10000 may be implemented as hardware including one or more signal processing or application-specific integrated circuits, software, or a combination of both hardware and software.

본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시 예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.Methods according to embodiments of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computing devices and recorded in computer readable media. In particular, the program according to the present embodiment may be configured as a PC-based program or a mobile terminal-only application. An application to which the present invention is applied may be installed in a user terminal through a file provided by a file distribution system. For example, the file distribution system may include a file transmission unit (not shown) that transmits the file according to a request of a user terminal.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 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 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 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 기술 분야에서 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.The device described above may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of hardware components and software components. For example, devices and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA), It may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. A processing device may run an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of software. For convenience of understanding, there are cases in which one processing device is used, but those skilled in the art will understand that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that it can include. For example, a processing device may include a plurality of processors or a processor and a controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

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, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, which configures a processing device to operate as desired or processes independently or collectively. The device can be commanded. Software and/or data may be any tangible machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, intended to be interpreted by or to provide instructions or data to a processing device. may be permanently or temporarily embodied in Software may be distributed on networked computing devices and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored on one or more computer readable media.

실시 예에 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. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded on a computer readable medium. The computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. Program instructions recorded on the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and usable to those skilled in computer software. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic media such as floptical disks. - includes hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as magneto-optical media, and ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter, as well as machine language codes such as those produced by a compiler. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 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 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.As described above, although the embodiments have been described with limited examples and drawings, those skilled in the art can make various modifications and variations from the above description. For example, the described techniques may be performed in an order different from the method described, and/or the components of the described system, structure, device, circuit, etc. may be combined or combined in a different form than the method described, or other components may be used. Or even if it is replaced or substituted by equivalents, appropriate results can be achieved. Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents of the claims are within the scope of the following claims.

Claims (9)

하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법에 있어서,
유저 계정으로부터 복수 개의 비상장 기업 중 제1 비상장 기업에 대한 기업 정보를 수신하는 경우, 수신된 기업 정보를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 주식 데이터 베이스를 생성하여, 종목 추출 프로세스를 시작하는 추출 프로세스 시작 단계;
상기 종목 추출 프로세스가 시작되는 경우, 외부의 기술가치 평가 데이터 베이스로부터 상기 제1 비상장 기업의 기술가치 평가 정보를 수신하여, 기 설정된 선정 조건을 기반으로, 상기 기업 정보 및 상기 기술가치 평가 정보를 분석하여, 분석 결과 값을 통해 상기 제1 비상장 기업과 비교할 적어도 하나의 상장 기업을 선정하는 상장 기업 선정 단계; 및
상기 적어도 하나의 상장 기업의 선정이 완료된 상태에서, 상기 선정된 적어도 하나의 상장 기업의 IPO(initial public offering) 정보와 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하는 가치 비교 프로세스를 수행하여, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 주당 발행가 및 예상 배정 주수를 결정하고, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 매력도를 판단하여, 상기 판단된 투자 매력도를 상기 유저 계정에게 제공하는 투자 매력도 제공 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법.
A method of extracting and registering stock items of an unlisted company implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors, the method comprising:
Extraction process of starting an item extraction process by creating a stock database of the first unlisted company based on the received company information when receiving company information on a first unlisted company among a plurality of unlisted companies from a user account. start-up phase;
When the item extraction process starts, the technology value evaluation information of the first unlisted company is received from an external technology value evaluation database, and the company information and the technology value evaluation information are analyzed based on predetermined selection conditions. a listed company selection step of selecting at least one listed company to be compared with the first unlisted company through the analysis result value; and
A value comparison process of analyzing initial public offering (IPO) information of the at least one listed company and company information and technology value evaluation information of the first unlisted company in a state in which the selection of the at least one listed company is completed. to determine the expected issue price per share and the expected number of allocated shares for stocks of the first unlisted company, determine the investment attractiveness of the stocks of the first unlisted company, and compare the determined investment attractiveness to the user A method of extracting and registering stock items of unlisted companies, comprising the step of providing an investment attractiveness provided to an account.
제1항에 있어서,
상기 기업 정보는,
상기 제1 비상장 기업의 재무제표 정보로써, 상기 추출 프로세스 시작 단계에서 상기 제1 비상장 기업의 매출액, 상기 제1 비상장 기업의 영업 이익, 상기 제1 비상장 기업의 당기 순이익 및 상기 제1 비상장 기업의 부채 비율을 확인하기 위한 정보인 것을 특징으로 하는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법.
According to claim 1,
The company information is
As financial statement information of the first unlisted company, sales of the first unlisted company, operating profit of the first unlisted company, net profit of the first unlisted company, and debt of the first unlisted company at the beginning of the extraction process A method of extracting and registering stock items of unlisted companies, characterized in that the information for confirming the ratio.
제2항에 있어서,
상기 기 설정된 선정 조건은,
복수 개의 상장 기업 중 상기 제1 비상장 기업과 비교될 상장 기업을 선정하기 위한 선정 조건 정보로써, 영업이익 선정 조건, 매출액 선정 조건 및 관심도 선정 조건을 포함하는 것을 특징으로 하는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법.
According to claim 2,
The preset selection conditions are,
Selecting condition information for selecting a listed company to be compared with the first unlisted company among a plurality of listed companies, extracting stock items of unlisted companies, characterized in that they include operating profit selection conditions, sales selection conditions, and interest selection conditions. and how to register.
제3항에 있어서,
상기 상장 기업 선정 단계는,
상기 종목 추출 프로세스가 시작됨에 따라, 상기 기술가치 평가 정보를 수신하는 경우, 상기 수신된 기술가치 평가 정보를 통해 상기 제1 비상장 기업이 보유한 특허 및 상기 제1 비상장 기업이 보유한 특허에 책정된 금액을 확인하는 기술가치 확인 단계; 및
상기 기술가치 확인 단계의 기능 수행이 완료되면, 상기 기 설정된 선정 조건을 기반으로, 상기 기업 정보 및 상기 기술가치 평가 정보를 분석하여, 상기 분석 결과를 통해 복수 개의 상장 기업 중 상기 가치 비교 프로세스에서 상기 제1 비상장 기업과 비교될 상기 상장 기업을 선정하되, 상기 제1 비상장 기업과 대응되는 테마(theme)를 가지는 상장 기업을 선정하여, 외부로부터 상기 선정된 상장 기업의 IPO 정보를 수신하는 IPO 정보 수신 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법.
According to claim 3,
In the step of selecting the listed company,
As the item extraction process starts, when the technology value evaluation information is received, the amount allocated to the patents held by the first unlisted company and the patents held by the first unlisted company through the received technology value evaluation information Step of verifying technical value; and
When the function of the technology value confirmation step is completed, the company information and the technology value evaluation information are analyzed based on the predetermined selection conditions, and the value comparison process among a plurality of listed companies is performed based on the analysis result. Selecting the listed company to be compared with the first unlisted company, selecting a listed company having a theme corresponding to the first unlisted company, and receiving IPO information of the selected listed company from the outside. A method for extracting and registering stock items of unlisted companies comprising a; step.
제4항에 있어서,
상기 IPO 정보 수신 단계는,
상기 기 설정된 선정 조건 중 상기 관심도 선정 조건으로 상장 기업 선정 시, 온라인 상에서의 상기 제1 비상장 기업에 기반한 컨텐츠를 검색하여, 기 저장된 감성분석 알고리즘을 통해 검색된 컨텐츠를 분석해 상기 제1 비상장 기업에 대한 관심도 수치를 획득하여, 상기 상장 기업 선정 시, 상기 획득된 관심도 수치를 반영하여 상기 상장 기업을 선정하는 것을 특징으로 하는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법.
According to claim 4,
The step of receiving the IPO information,
When selecting a listed company based on the interest level selection condition among the preset selection conditions, content based on the first unlisted company is searched online, and the retrieved content is analyzed through a pre-stored sentiment analysis algorithm to determine the level of interest in the first unlisted company. A method of extracting and registering a stock item of an unlisted company, characterized in that by obtaining a numerical value and selecting the listed corporation by reflecting the acquired interest level value when selecting the listed corporation.
제5항에 있어서,
상기 투자 매력도 제공 단계는,
상기 상장 기업의 IPO 정보가 수신되는 경우, 상기 수신된 IPO 정보를 기반으로, 상기 상장 기업의 재무제표, 상장 주식수, 일반 주주의 소유 주식수, 일반 주주의 수, 경영성과를 확인하는 상장 기업 정보 확인 단계;
상기 상장 기업 정보 확인 단계의 기능 수행으로 인해 상기 상장 기업의 IPO 정보의 확인이 완료되면, 기 저장된 비교 알고리즘을 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보와 상기 상장 기업의 IPO 정보를 비교하여, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정하는 가치 결정 단계; 및
상기 가치 결정 단계의 기능 수행으로 인해 상기 예상 배정주수 및 상기예상 주당 발행가의 결정이 완료되면, 기 저장된 투자매력도 알고리즘을 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 밸류에이션(valuation) 점수, 사업 독점력 점수, 재무 안전성 점수, 수익 성장성 점수 및 현금 창출력 점수를 획득하여, 상기 제1 비상장 기업의 투자 매력도 점수를 계산하는 투자 매력도 계산 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법.
According to claim 5,
The step of providing the investment attractiveness,
When the IPO information of the listed company is received, based on the received IPO information, the listed company information confirming the financial statements, the number of listed stocks, the number of stocks owned by general shareholders, the number of general shareholders, and management performance of the listed company is confirmed. step;
When the confirmation of the IPO information of the listed company is completed due to the function performance of the listed company information confirmation step, based on the pre-stored comparison algorithm, the company information and technology value evaluation information of the first unlisted company and the IPO of the listed company a value determination step of comparing information and determining an expected number of allocated shares and an expected issue price per share for the stock issue of the first unlisted company; and
When the expected number of allocated shares and the expected issue price per share are determined due to the performance of the function of determining the value, the first unlisted company's valuation score, business monopoly power score, based on the previously stored investment attractiveness algorithm An investment attractiveness calculation step of calculating an investment attractiveness score of the first unlisted company by obtaining a financial stability score, a profit growth potential score, and a cash generating ability score; extracting and registering stock items of an unlisted company, comprising: How to.
제6항에 있어서,
상기 투자 매력도 제공 단계는,
상기 투자 매력도 계산 단계의 기능 수행이 완료된 경우, 상기 주식 데이터 베이스에 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수, 예상 주당 발행가 및 투자 매력도 점수를 저장하고, 상기 주식 데이터 베이스를 거래소 서버에 등록함으로써, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목을 거래 가능하도록 하는 것을 특징으로 하는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 방법.
According to claim 6,
The step of providing the investment attractiveness,
When the function of calculating investment attractiveness is completed, the expected number of allocated shares for the stock issue of the first unlisted company, the expected issue price per share, and the investment attractiveness score are stored in the stock database, and the stock database is converted to an exchange. A method for extracting and registering stock items of an unlisted company, characterized in that by registering in a server, enabling trading of stock items of the first unlisted company.
하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치에서 구현되는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치에 있어서,
유저 계정으로부터 복수 개의 비상장 기업 중 제1 비상장 기업에 대한 기업 정보를 수신하는 경우, 수신된 기업 정보를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 주식 데이터 베이스를 생성하여, 종목 추출 프로세스를 시작하는 추출 프로세스 시작부;
상기 종목 추출 프로세스가 시작되는 경우, 외부의 기술가치 평가 데이터 베이스로부터 상기 제1 비상장 기업의 기술가치 평가 정보를 수신하여, 기 설정된 선정 조건을 기반으로, 상기 기업 정보 및 상기 기술가치 평가 정보를 분석하여, 분석 결과 값을 통해 상기 제1 비상장 기업과 비교할 적어도 하나의 상장 기업을 선정하는 상장 기업 선정부; 및
상기 적어도 하나의 상장 기업의 선정이 완료된 상태에서, 상기 선정된 적어도 하나의 상장 기업의 IPO(initial public offering) 정보와 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하는 가치 비교 프로세스를 수행하여, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정하고, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 매력도를 판단하여, 상기 판단된 투자 매력도를 상기 유저 계정에게 제공하는 투자 매력도 제공부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 비상장 기업의 주식 종목을 추출 및 등록하는 장치.
An apparatus for extracting and registering stock items of unlisted companies implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories storing instructions executable by the processors,
Extraction process of starting an item extraction process by creating a stock database of the first unlisted company based on the received company information when receiving company information on a first unlisted company among a plurality of unlisted companies from a user account. beginning;
When the item extraction process starts, the technology value evaluation information of the first unlisted company is received from an external technology value evaluation database, and the company information and the technology value evaluation information are analyzed based on predetermined selection conditions. a listed company selection unit for selecting at least one listed company to be compared with the first unlisted company through the analysis result value; and
A value comparison process of analyzing initial public offering (IPO) information of the at least one listed company and company information and technology value evaluation information of the first unlisted company in a state in which the selection of the at least one listed company is completed. , to determine the expected number of allocated shares and the expected issue price per share for stocks of the first unlisted company, determine the investment attractiveness of the stocks of the first unlisted company, and compare the determined investment attractiveness to the user An apparatus for extracting and registering stock items of unlisted companies comprising a; investment attractiveness provision unit provided to the account.
컴퓨터-판독가능 기록매체로서,
상기 컴퓨터-판독가능 기록매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은;
유저 계정으로부터 복수 개의 비상장 기업 중 제1 비상장 기업에 대한 기업 정보를 수신하는 경우, 수신된 기업 정보를 기반으로, 상기 제1 비상장 기업의 주식 데이터 베이스를 생성하여, 종목 추출 프로세스를 시작하는 추출 프로세스 시작 단계;
상기 종목 추출 프로세스가 시작되는 경우, 외부의 기술가치 평가 데이터 베이스로부터 상기 제1 비상장 기업의 기술가치 평가 정보를 수신하여, 기 설정된 선정 조건을 기반으로, 상기 기업 정보 및 상기 기술가치 평가 정보를 분석하여, 분석 결과 값을 통해 상기 제1 비상장 기업과 비교할 적어도 하나의 상장 기업을 선정하는 상장 기업 선정 단계; 및
상기 적어도 하나의 상장 기업의 선정이 완료된 상태에서, 상기 선정된 적어도 하나의 상장 기업의 IPO(initial public offering) 정보와 상기 제1 비상장 기업의 기업 정보 및 기술가치 평가 정보를 분석하는 가치 비교 프로세스를 수행하여, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 예상 배정주수 및 예상 주당 발행가를 결정하고, 상기 제1 비상장 기업의 주식 종목에 대한 투자 매력도를 판단하여, 상기 판단된 투자 매력도를 상기 유저 계정에게 제공하는 투자 매력도 제공 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터-판독가능 기록매체.
As a computer-readable recording medium,
The computer-readable recording medium stores instructions for causing a computing device to perform the following steps, which include;
Extraction process of starting an item extraction process by creating a stock database of the first unlisted company based on the received company information when receiving company information on a first unlisted company among a plurality of unlisted companies from a user account. start-up phase;
When the item extraction process starts, the technology value evaluation information of the first unlisted company is received from an external technology value evaluation database, and the company information and the technology value evaluation information are analyzed based on predetermined selection conditions. a listed company selection step of selecting at least one listed company to be compared with the first unlisted company through the analysis result value; and
A value comparison process of analyzing initial public offering (IPO) information of the selected at least one listed company and company information and technology value evaluation information of the first unlisted company in a state in which the selection of the at least one listed company is completed. , to determine the expected number of allocated shares and the expected issue price per share for stocks of the first unlisted company, determine the investment attractiveness of the stocks of the first unlisted company, and compare the determined investment attractiveness to the user A computer-readable recording medium comprising the steps of providing investment attractiveness provided to an account.
KR1020210180301A 2021-12-16 2021-12-16 Method, apparatus and computer-readable recording medium for extracting and registering stocks of unlisted companies KR20230091309A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210180301A KR20230091309A (en) 2021-12-16 2021-12-16 Method, apparatus and computer-readable recording medium for extracting and registering stocks of unlisted companies

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020210180301A KR20230091309A (en) 2021-12-16 2021-12-16 Method, apparatus and computer-readable recording medium for extracting and registering stocks of unlisted companies

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230091309A true KR20230091309A (en) 2023-06-23

Family

ID=86993703

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020210180301A KR20230091309A (en) 2021-12-16 2021-12-16 Method, apparatus and computer-readable recording medium for extracting and registering stocks of unlisted companies

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20230091309A (en)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Pau et al. Economic and financial knowledge-based processing
AU2019204988B2 (en) Determination of a response to a query
US20230236892A1 (en) Apparatus for resource enhacement
Cai et al. Trends in fintech research and practice: Examining the intersection with the information systems field
Lu et al. Credit rating change modeling using news and financial ratios
Tao et al. Analysing forward-looking statements in initial public offering prospectuses: a text analytics approach
Oh et al. Marketing strategies for fintech companies: text data analysis of social media posts
Klejdysz et al. Shifts in ECB Communication: A textual analysis of the press conference
Kumar Correlations, return and volatility spillovers in Indian exchange rates
US20200175078A1 (en) Multiple intent interpreter and recommender
KR20230091309A (en) Method, apparatus and computer-readable recording medium for extracting and registering stocks of unlisted companies
Kamal et al. A Comprehensive Review on Summarizing Financial News Using Deep Learning
Chen Analyst Focus on AI and Corporate Demand for AI Technologies
Elhammadi Financial knowledge graph construction
KR20230091310A (en) Stock recommendation system reflecting investment propensity
Liu et al. Technology and cryptocurrency valuation
Lee et al. An Integral Predictive Model of Financial Distress
Zand Towards intelligent risk-based customer segmentation in banking
Dixit et al. Enhancing stock market prediction using three-phase classifier and EM-EPO optimization with news feeds and historical data
Hajek et al. Predicting M&A targets using news sentiment and topic detection
Cerchiello et al. On the improvement of default forecast through textual analysis
KR102592531B1 (en) Method, device and computer-readable recording medium for matching sales channels to brand concepts created through grouping of small business owners
KR102565201B1 (en) Apparatus simulating investment strategies from natural language queries and automatically trading investment assets that satisfy conditions and investing method using the same
KR102494256B1 (en) Method, device and computer-readable recording medium for generating corporate decision-making recommendation information using business information
Dwivedi et al. Stock price prediction using historical data and news articles: a survey

Legal Events

Date Code Title Description
E902 Notification of reason for refusal