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저자정보
최지혜 (연세대학교) 안민호 (해양수산과학기술진흥원) 이찬호 (연세대학교) 김민승 (연세대학교) 장용주 (연세대학교) 이정희 (연세대학교) 성태응 (연세대학교)
저널정보
한국기술혁신학회 기술혁신학회지 기술혁신학회지 제24권 제5호
발행연도
2021.10
수록면
951 - 965 (15page)
DOI
10.35978/jktis.2021.10.24.5.951

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최근까지 수행된 해양수산 기술평가 사업은 해양수산 R&D 우수성과의 조기발굴을 통한 기술이전과 산업진흥을 도모해 왔다. 다수의 연구에서는 기술가치의 평가결과에 가장 큰 영향을 미치는 요인 중 하나인 매출액 추정방안이 도출되어 왔으나, 현 시점에서 데이터 기반으로 딥러닝을 적용하는 연구는 존재하지 않는다. 따라서, 해양수산 분야 업종별 기업·시장 환경 특성이 반영된 KED 데이터를 활용하여, 과거 연도별 기업 재무정보를 활용하여 이후 연도 매출이 어떤 양상을 보일지 추정하는 매출추정 예측 모형을 제안하고자 한다. 본 연구는 선형회귀, 머신러닝 모델, 딥러닝 모델 간 예측 성능 비교를 통해 딥러닝 모델이 가장 우수한 성능을 보임을 확인하였고, 기존 연구의 ‘매출액’ 추정 모델과 다르게 ‘매출성장률’ 추정을 모델링하여 활용하였다는 차별성에 주목하여, 향후 지능형 가치평가 시스템으로의 적용 이외에 기업 손익구조에 기반한 경영전략 수립, 금융시장에서의 기업가치평가(수익가치), 투자 전략 수립 등 다양한 분야에서 의사결정의 보조적 자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
#매출 추정 #딥러닝 #기술가치평가 #해양수산업 #매출성장률 #Sales Prediction #Deep Learning #Technology Valuation #Marine Fishery Industry #Sales Growth Rate

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 선행연구
3. 연구모형의 설계
4. 실험 결과
5. 토의
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
국가통계포털(2018),“해양수산업통계조사”, https://kosis.kr/statisticsList/statisticsListIndex.do?publicationYN=Y&statId=2016032#content-group (2020.05.19.). google schola 기술보증기금(2018) , “ 기술가치평가모형” , https://www.kibo.or.kr/main/work/work020505.do (2021.04.12.). google schola 김은석 (2011), “상권 내에서의 업종별 매출 추정 방법”, K. R. Patent: 10-1078344. google schola 김주영(2018), “신경망(Neural Network)모델들의 비교를 통한 가맹사업 매출예측분석”, 「마케팅연구」, 33(3): 73-90. google schola 박상규·오정현(2009), “신제품 수요예측을 위하여 누적자료를 활용한 회귀모형에 관한 연구 ” , 「한국데이터정보과학회지｣, 117-124. google schola

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