본 연구의 목적은 Neural Network Regression 모델을 활용하여 선박의 가치평가 모델을 개발하는 것이다. 가치평가의 대상은 중고 VLCC선이며, 선행연구를 통해 선박의 가치 변화를 유발하는 주요 요인들을 선별하여 변수를 설정하고, 2000년 1월부터 2020년 8 월까지의 해당 데이터를 확보하였다. 변수의 안정성을 판단하기 위해 다중 공선성 검사를 수행하여 최종적으로 6개의 독립변수와 1개의 종속변수를 선정하고 연구 구조를 설계하였다. 이를 바탕으로 Linear Regression, Neural Network Regression, Random Forest Algorithm을 활용하여 총 9개의 시뮬레이션 모델을 설계하였다. 또한 각 모델간의 비교검증을 통해 평가결과의 정확성을 제고시켰다. 평가 결과, VLCC실제값과의 비교를 통해 2층으로 구성된 Hidden Layer의 Neural Network Regression 모델이 가장 정확도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 첫째, 기존 정형화된 평가기법에서 벗어나 기계학습기반 모델을 선박가치평가에 적용하였다는 점이다. 둘째, 해운시 장 변화요인을 동태적 관점에서 분석하고 예측함으로써 연구결과의 객관성을 제고시켰다고 할 수 있다.

본 연구는 게임 관련 전문가 23명에게 델파이 기법을 사용해 기존의 게임 가치평가에 추가적 요소들을 추출해 보고자 한다. 기존에 제시된 게임 컨텐츠의 평가 모델을 이용하여 개발 모델의 특성을 전반적으로 검토 한 결과, 컨텐츠를 선정 할 때 가치 평가 요소가 선정되었음을 알 수 있었으며 델파이 분석은 2차에 걸쳐서 이루어졌으며, 1차는 전문가 FGI, 2차는 델파이 설문으로 진행되었다. 결과, 기술 이전 및 보급, 상용화 촉진을 위한 세부 내용 등 관련 항목등에서 보다 세밀한 요소들이 제시되었다. 포커스 그룹 인터뷰를 통해 추가 요인을 추출하고 게임 업계의 컨텐츠 성공에 대한 시장 분석을 통해 시장 규모, 성장 잠재력, 규제 및 시장 매력과 위험을 예측 했으며 이를 통해 관련 업계는 성공 목표에 대한 시장 분석을 통해 시장 규모, 성장 잠재력, 규제, 시장 호소력 및 위험성을 이해할 수 있을 것으로 기대한다. 이 연구는 제안 된 평가 요소가 게임 및 문화 콘텐츠 산업 전 체에 적용될 수 있음을 시사하며 또한 콘텐츠의 시장 가치 평가, 목적 및 목표 설정, 진입 방법 선택, 전략 요소 등 시장 요인을 구성하는 것에 도움이 될 것이다.

This paper tests the firm valuation model to Hongkong H stocks. The Ohlson model regards the firm value determined by the future excess profit, and the Option model regards determined by the future cash flow. This paper test which model is more appropriate to the firm valuation model, Ohlson model and Option model, to the Hongkong H stock. And we use 42 enterprise’s data from 2003 to 2011, use the panel regression method. We test five hypothesis. First, the hypothesis 1 testing This paper tests the firm valuation model to Hongkong H stocks. The Ohlson model regards the firm value determined by the future excess profit, and the Option model regards determined by the future cash flow. This paper test which model is more appropriate to the firm valuation model, Ohlson model and Option model, to the Hongkong H stock. And we use 42 enterprise’s data from 2003 to 2011, use the panel regression method. We test five hypothesis. First, the hypothesis 1 testing

Recently, the technology is getting to be the most important factor for companies, as the industry is changing fast. The uncertainty and complexity of technology valuation arc higher so that the technology concentrated companies need more developed and high performance technology. This paper reviews the methods of technology valuation for five categories that have been developed by valuation researchers, (1) research of technology diffusion and acceptance model, (2) research of technology valuation, (3) research of technology import and export factor, (4) research of technology valuation model, (5) research of technology transfer and market. And we propose a new technology valuation model using need(market), seed(technology) and deeds(management) factor by cross impact matrix. This model gives us the reference negotiation range for deciding the amount of royalty. I hope this paper induces more research on this field of technology valuation.

중고선은 신조선과 달리 시장참여자에게 즉각적인 시장 진출입 기회를 제공하기 때문에 해운산업에서 중요한 시장이라 할 수 있 다. 중고선 거래 시 정확한 선가 추정은 향후 장기적인 자본비용의 부담과 직접적인 관련이 있기 때문에 투자의사결정에서 상당히 중요한 요소가 된다. 기존의 중고선시장과 관련된 연구들은 시장의 효율성검증에 치우쳐 있어 정확한 중고선가 추정을 위한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중고선박 가치추정에 전통적인 계량모델보다 기존연구에서 시도되지 않았던 인공신경망모델을 새롭게 제안하였다. 문헌연구를 통해 중고선 가격에 영향을 미치는 6개 요인(운임, 신조선가격, 총 선복대비 발주량, 해체선 가격, 선령, 사이즈)을 선정하였고, 데이터는 2016년 1월부터 2018년 12월까지 Clarkson에 보고된 파나막스 중고선의 실거래 기록 366건을 이용하였다. 변수선정을 위하여 상관분석과 단계적 회귀분석 실시한 결과 최종적으로 운임, 선령, 사이즈 3개의 변수가 채택되었다. 모델의 설계는 10분할 교차검증으로 인공신경망모델의 파라미터들을 추정하여 진행되었다. 인공신경망 모델의 중고선 가치추정치를 단순 단계적 회귀모형과 비교한 결과 인공신경망모델의 성능이 우수함을 확인하였다. 이 연구는 중고선 선가추정에 미치는 요인들에 대한 통계적인 검증, 성능개선을 위한 기계학습기반의 인공신경망 모델 활용이라는 측면에서 차별적 의미가 있다. 또한 정확한 선가 추정이 요구되는 실무에서 통계적인 합리성과 결과의 정확성이 동시에 만족되는 과학적 모델을 제시하여 실무적으로도 도움이 될 것으로 기대한다.

초기 온라인 게임 개발사의 기업가치를 평가함에 있어서 실물옵션이 효과적이라는 것은 이론적으로나 실증적으로 이미 밝혀진 바가 있다. 하지만, 실물옵션 방법론 역시도 비재무정보를 효과적으로 반영하는 데에는 한계가 있기 때문에 이를 효과적으로 반영할 수 있는 수정 실물옵션 방법론이 이론적으로 제안된 바가 있다. 하지만, 이에 대한 실증 연구가 미비해서 그 효과성을 검증하는 데에는 한계가 있었다. 따라서 본 연구는 사례 연구를 통해 수정 실물옵션 방법론이 초기 게임 개발사의 가치를 효과적으로 측정할 수 있는지에 대해 검증하고자 하였다. 분석 결과, 수정 실물옵션 모형은 초기 단계의 게임 개발사의 비재무적 정보를 모형 내에 효과적으로 반영하며, 이로 인해 예측 오차를 크게 감소시키는 것을 확인할 수 있었다.

초기 온라인 게임 개발사의 기업가치는 재무적인 요인보다 비재무적인 요인이 가치에 더 큰 영향을 미치나, 이러한 요소들은 전문가의 경험에 기반하여 간접적으로 모형에 반영되어 초기 기업의 재무의사결정에 효과적으로 반영되지 못하고 있다. 본 모형에서는 가치평가 모형의 특성들을 고려하여 효과적으로 비재무적인 요인들을 고려할 수 있는 기준 가치평가 모형을 제안 하였으며, 여기에 비재무적인 요인들을 반영하는 방법에 대해 정량적으로 반영이 될 수 있는 절차를 제안하였다.