기술가치 평가에 대한 인공지능 평가의 연구 — 기술가치 평가에 관한 인공지능 활용 기준 부재 및 검증 존 운영체계를 중심으로 — 초록 기술가치 평가는 특허, 실용신안, 디자인, 영업비밀, 소프트웨어, 플랫폼, 데이터, 제조구조 및 사업모델 등 무형자산의 현재 가치와 장래 가치를 판단하는 절차이다.
현대 산업에서는 토지, 건물, 기계장치와 같은 유형자산보다 특허, 알고리즘, 플랫폼, 데이터, 브랜드, 제조 노하우 및 사업모델과 같은 무형자산이 기업과 개인의 핵심가치를 형성하는 경우가 증가하고있다.
특히 개인 발명자, 초기 창업자, 특허출원 단계의 기술보유자 및 융합형 기술보유자는 현재 매출자료가 부족하더라도 권리범위, 구현 가능성, 시장 확장성, 라이선스 가능성, OEM·ODM 가능성 및 장래 사업권에 따라 상당한 기술가치를 가질 수있다.
그러나 기존 감정기관 중심의 기술가치 평가는 일정한 제도적 공신력을 가지면서도 평가비용이 높고, 평가기간이 길며, 평가항목별 판단기준과 감점기준이 명확하게 공개되지 않는 한계를 가진다.
특히 어떤 자료가 부족할 때 얼마만큼 감점되는지, 구현위험·시장위험·권리위험·제조위험·수익위험이 어떻게 반영되는지, 평가자의 주관적 판단이 어느 정도 개입되었는지, 최종 평가액이 어떠한 판단경로를 거쳐 도출되었는지를 사후적으로 검증하기 어려운 경우가있다.
이 경우 평가기관의 공신력과 평가결과의 구조적 신뢰성은 구별되어야한다.
기존 감정기관 또는 평가기관 역시 인공지능, 빅데이터, 자동가치산정모형 및 디지털 평가시스템을 활용하고있다.
따라서 인공지능 활용 기준, 입력자료 범위, 평가항목, 감점기준, 위험요소 반영 기준 및 검증로그는 공개·표준화되어야한다.
특히 인공지능 활용 결과가 평가자의 주관성을 알고리즘의 불투명성으로 대체하지 않도록 하기 위해서는, 그 결과를 통제하고 검증할 수있는 기술가치 AI 평가기준서와 검증 존 운영체계가필요하다.
본 연구는 기술보유자와 발명자가 자신의 기술가치를 사전에 구조적으로 검토할 필요가있다는 점에서 출발한다.
기술가치는 단순히 현재 매출이나 회계자료만으로 판단되어서는 안된다.
기술의 독창성, 구현 가능성, 권리성, 시장성, 사업화 가능성, 수익모델, 경쟁 우위, 확장성, 위험요소 및 자료 신뢰성이 항목별로 검토되어야한다.
특히 특허출원 단계의 기술, 시제품 전 단계의 기술, 융합기술 및 플랫폼형 기술은 과거 매출자료가 부족하다는 이유만으로 낮게 평가되어서는 안되며, 기술구조와 권리화 가능성, 장래 사업화 가능성을 함께 검토하여야한다.
기술가치 평가에 대한 인공지능 평가의 연구 — 기술가치 평가에 관한 인공지능 활용 기준 부재 및 검증 존 운영체계를 중심으로 — 초록 기술가치 평가는 특허, 실용신안, 디자인, 영업비밀, 소프트웨어, 플랫폼, 데이터, 제조구조 및 사업모델 등 무형자산의 현재 가치와 장래 가치를 판단하는 절차이다.
기술가치 평가에 대한 인공지능 평가의 연구 — 기술가치 평가에 관한 인공지능 활용 기준 부재 및 검증 존 운영체계를 중심으로 — 초록 기술가치 평가는 특허, 실용신안, 디자인, 영업비밀, 소프트웨어, 플랫폼, 데이터, 제조구조 및 사업모델 등 무형자산의 현재 가치와 장래 가치를 판단하는 절차이다.
따라서 기술가치 평가를 구조적으로 검토하기 위해서는 검증 존이필요하다.
검증 존은 기술가치 평가의 판단 요소를 분리하여 각 항목의 자료, 기준, 판단근거, 감점사유, 위험요소 및 보완 필요사항을 확인하는 구조적 평가 영역이다.
본 연구는 기술가치 평가의 본질, 기존 감정기관 중심 평가의 한계, 인공지능 활용 기준 부재, 입력자료 검증 필요성, 감점기준 공개 필요성, 검증로그의 필요성 및 전문감정 관리 필요성을 종합적으로 분석한 결과, 기술가치 평가에 대한 인공지능 평가를 위하여 15개의 검증 존이필요하다고 본다.
15개 검증 존은 평가대상 식별 존, 제출자료 검증 존, 권리자료 검증 존, 기술구조 검증 존, 선행기술 및 비교자료 검증 존, 구현 가능성 검증 존, 시장성 검증 존, 사업화 가능성 검증 존, 수익모델 검증 존, 제조 및 원가 검증 존, 위험요소 검증 존, 감점기준 검증 존, 가치구간 산정 검증 존, 검증로그 존 및 전문감정 관리 존으로 구성된다.
여기서 15개 검증 존은 연구의 출발점에서 임의로 정한 숫자가 아니라, 기술가치 평가의 구조적 판단요소를 분석한 결 과 도출된 연구 결과이다.
각 검증 존의 결과는 Y, M, N 또는 점수·구간·위험표시 등으로 표시될 수있다.
현대 산업에서는 토지, 건물, 기계장치와 같은 유형자산보다 특허, 알고리즘, 플랫폼, 데이터, 브랜드, 제조 노하우 및 사업모델과 같은 무형자산이 기업과 개인의 핵심가치를 형성하는 경우가 증가하고있다.
Y 는 해당 검증 존의 요건이 충족되었거나 판단근거가 충분하다는 의미이고, M 은 보완 필요, 자료 부족 또는 판단 유보를 의미하며, N 은 요건 불충족, 자료 부재, 판단근거 부족 또는 구조적 문제가 있음을 의미한다.
다만 결과값은 단순한 결론 표시가 아니라 반드시 판단근거, 입력자료, 감점사유 및 검증로그와 함께 기록되어야한다.
나아가 검증 존은 개별 기술보유자가 임의로 사용하는 단순한 체크리스트에 그쳐서는 안된다.
검증 존은 기술가치 평가를 표준화하고 검증 가능하게 하기 위한 운영체계이므로, 이를 갖춘 평가관리기관 또는 검증기관에서 운영·관리될 필요가있다.
해당 기관은 기술보유자 또는 발명자로부터 기술자료, 권리자료, 구현자료, 시장자료, 수익자료, 비교자료 및 위험자료를 제출받아 검증 존별 평가를 수행하고, 각 존의 결과값, 판단근거, 감점사유, 보완 필요사항 및 검증로그를 작성·관리하여야한다.
본 연구는 기존 감정기관 중심 기술가치 평가의 고비용, 지연, 감점기준 불명확성, 평가과정 불투명성, 서명·날인 책임론의 한계, 현장 실사 절대론의 한계, 비공개 내부심사 및 자격 중심 구조의 한계를 비판한다.
특히 개인 발명자, 초기 창업자, 특허출원 단계의 기술보유자 및 융합형 기술보유자는 현재 매출자료가 부족하더라도 권리범위, 구현 가능성, 시장 확장성, 라이선스 가능성, OEM·ODM 가능성 및 장래 사업권에 따라 상당한 기술가치를 가질 수있다.
그러나 본 연구의 목적은 단순히 기존 감정기관을 부정하는 데 있지 않다.
본 연구의 핵심은 기술가치 평가의 신뢰성이 기관의 명칭이나 평가자의 권위가 아니라, 평가기준서, 입력자료, 검증 존, 감점기준, 검증로그 및 전문감정 관리체계에서 발생하여야한다는 점을 밝히는 데있다.
따라서 기술가치 평가에 대한 인공지능 평가는 단순한 자동 금액 산정이나 플랫폼형 문서작성에 머물러서는 안된다.
그것은 기술보유자의 사전 가치검토, 감정평가 대응, 투자·제조·라이선스 협상자료, 정책지원 및 분쟁 대 응 보조자료로 활용될 수있는 구조화된 평가관리체계가되어야한다.
본 연구는 기술가치 AI 평가기준서와 검증 존 운영체계가 기술가치 평가의 객관성, 접근성, 반복성 및 검증 가능성을 높이는 새로운 평가관리 기준이 될 수 있음을 논증한다.
현대 산업에서는 토지, 건물, 기계장치와 같은 유형자산보다 특허, 알고리즘, 플랫폼, 데이터, 브랜드, 제조 노하우 및 사업모델과 같은 무형자산이 기업과 개인의 핵심가치를 형성하는 경우가 증가하고있다.
그러나 기존 감정기관 중심의 기술가치 평가는 일정한 제도적 공신력을 가지면서도 평가비용이 높고, 평가기간이 길며, 평가항목별 판단기준과 감점기준이 명확하게 공개되지 않는 한계를 가진다.
주제어: 인공지능 평가, 기술가치 평가, 기술가치 AI 평가기준서, 검증 존, 검증 존 운영체계, 감정기관, 감점기준,
검증로그, 오류통제, 전문감정 관리, 무형자산 평가, 특허기술 평가, 기술보유자, 발명자, 평가관리기관
제1 장 서론
특히 어떤 자료가 부족할 때 얼마만큼 감점되는지, 구현위험·시장위험·권리위험·제조위험·수익위험이 어떻게 반영되는지, 평가자의 주관적 판단이 어느 정도 개입되었는지, 최종 평가액이 어떠한 판단경로를 거쳐 도출되었는지를 사후적으로 검증하기 어려운 경우가있다.
제1 절 연구의 배경
현대 산업에서 기업과 개인의 가치는 토지, 건물, 기계장치와 같은 유형자산보다 특허, 상표, 디자인, 저작권, 소프트웨어, 데이터, 플랫폼, 제조 노하우, 영업비밀, 사용자 네트워크 및 사업모델과 같은 무형자산에 의해 결정 되는 경우가 증가하고있다.
특히 기술기반 기업이나 개인 발명자의 경우 실제 매출이 발생하기 전이라도 특허권, 기술구조, 권리범위, 시장 확장성, 라이선스 가능성, OEM·ODM 가능성 및 사업화 전략에 따라 높은 장래가치가 형성될 수있다.
기술가치 평가는 이러한 무형자산의 가치를 설명하고, 투자유치, 기술거래, 라이선스 협상, 제조협력, 정책지 원, 금융심사 및 법적 분쟁에서 기술의 경제적 의미를 판단하기 위한 중요한 절차이다.
이 경우 평가기관의 공신력과 평가결과의 구조적 신뢰성은 구별되어야한다.
그러나 기존 감정기관 중심 의 기술가치 평가는 상당한 비용과 시간이 소요되고, 개인 발명자나 초기 창업자가 접근하기 어려운 구조를 가진 다.
기존 감정평가가 최종 평가액이나 종합결론을 제시하더라도, 평가대상 기술의 어떤 요소가 어떻게 평가되었 는지, 어떤 자료가 어느 항목에 반영되었는지, 어떤 위험요소가 얼마만큼 감점되었는지, 자료 부족이 어떻게 처리 되었는지 명확하게 드러나지 않는 경우가있다.
이러한 경우 평가결과는 제도적 공신력을 가진 문서로 보일 수는 있으나, 구조적으로 검증 가능한 문서라고 보기는어렵다.
기존 감정기관 또는 평가기관 역시 인공지능, 빅데이터, 자동가치산정모형 및 디지털 평가시스템을 활용하고있다.
기존 감정기관 또는 평가기관 역시 인공지능, 빅데이터, 자동가치산정모형 및 디지털 평가시스템을 활용하고있다.
따라서 인공지능 활용 기준, 입력자료 범위, 평가항목, 감점기준, 위험요소 반영 기준 및 검증로그는 공개·표준화되어야한다.
특히 인공지능 활용 결과가 평가자의 주관성을 알고리즘의 불투명성으로 대체하지 않도록 하기 위해서는, 그 결과를 통제하고 검증할 수있는 기술가치 AI 평가기준서와 검증 존 운영체계가필요하다.
본 연구는 기술보유자와 발명자가 기술가치를 사전에 구조적으로 검토하고, 기존 감정기관 또는 평가기관의 평가결과에 대하여도 구조적으로 이해·검증할 수있는 기준이필요하다는 점에서 출발한다.
특히 개인 발명자, 초기 창업자, 특허출원 단계의 기술보유자 및 융합형 기술보유자는 현재 매출자료가 부족하더라도 권리범위, 구현 가능성, 시장 확장성, 라이선스 가능성, OEM·ODM 가능성 및 장래 사업권에 따라 상당한 기술가치를 가질 수있다.
따라서 인공지능 활용 기준, 입력자료 범위, 평가항목, 감점기준, 위험요소 반영 기준 및 검증로그는 공개·표준화되어야한다.
기술가치 평가는 기관 의 명칭이나 평가자의 권위가 아니라, 평가기준서, 입력자료, 판단항목, 감점기준, 위험요소 반영 기준, 검증로그 및 오류통제 절차에 의해 신뢰성을 확보하여야한다.
제2 절 연구의 목적
본 연구의 목적은 기술보유자와 발명자가 자신의 기술가치를 사전에 구조적으로 검토할 수있는 인공지능 기반 평가기준을 제시하고, 그 구조적 검토를 위하여 필요한 검증 존 운영체계를 도출하는 데있다.
특히 인공지능 활용 결과가 평가자의 주관성을 알고리즘의 불투명성으로 대체하지 않도록 하기 위해서는, 그 결과를 통제하고 검증할 수있는 기술가치 AI 평가기준서와 검증 존 운영체계가필요하다.
본 연구는 단순히 인공지능이 기술가치 평가를 보조할 수있다는 가능성을 설명하는 데 그치지 않는다.
기존 감정기관 또는 평가기관 역시 인공지능, 빅데이터, 자동가치산정모형 및 디지털 평가시스템을 활용하고있다는 점 을 전제로 하되, 그 활용 기준이 명확하지 않으면 평가의 객관성이 아니라 새로운 불투명성이 발생한다는 점을 문제 삼는다.
인공지능이 평가 속도를 높일 수있다는 점은 분명하다.
본 연구는 기술보유자와 발명자가 자신의 기술가치를 사전에 구조적으로 검토할 필요가있다는 점에서 출발한다.
그러나 기준없는 인공지능 평가는 신속한 평가가 아니라 신속한 불투명 평가가 될 수있다.
인공지능이 어떤 입력자료를 사용하였는지, 어떤 기준으로 평가항목을 선택하였는지, 어떤 감점기준을 적용하였는지, 위험요소를 어떻게 반영하였는지, 최종 가치구간이 어떠한 판단경로 를 거쳐 도출되었는지 기록되지 않으면, 평가결과는 검증 가능한 문서가 아니라 알고리즘이 생성한 결론에 머물게된다.
또한 본 연구는 기존 감정기관의 신뢰성 논리를 구성하는 요소들을 재검토한다.
평가사의 서명·날인 책임론은 평가결과의 절대적 보증이 아니라 절차적 준수 확인으로 재정의되어야한다.
기술가치는 단순히 현재 매출이나 회계자료만으로 판단되어서는 안된다.
현장 실사는 디지털 자료 검증과 위 변조 탐지가 가능한 환경에서는 선택적 절차로 전환되어야한다.
평가사의 재량과 내부 노하우는 표준 데이터, 감점표, 위험조정표, 민감도 분석 및 검증로그로 외부화되어야한다.
비공개 내부심사위원회는 데이터 기반 시뮬레이션과 기록 가능한 검토절차로 전환되어야한다.
기술의 독창성, 구현 가능성, 권리성, 시장성, 사업화 가능성, 수익모델, 경쟁 우위, 확장성, 위험요소 및 자료 신뢰성이 항목별로 검토되어야한다.
결국 본 연구는 기술가치 평가의 신뢰성을 평가기관의 명칭이 아니라 평가기준, 입력자료, 판단항목, 감점기준, 검증로그 및 오류통제 절차에서 찾아야한다고 본다.
더 나아가 기술가치 AI 평가는 평가기준서만으로 완성되 지 않으며, 검증 존 운영체계를 갖춘 평가관리기관 또는 검증기관에서 관리될 필요가 있음을 밝히고자한다.
제3 절 연구의 범위와 방법
본 연구는 기술가치 평가 중 특히 특허기술, 실용신안, 디자인, 영업비밀, 소프트웨어, 플랫폼, 데이터, 제조구조 및 사업모델 등 무형자산 평가를 중심으로한다.
특히 특허출원 단계의 기술, 시제품 전 단계의 기술, 융합기술 및 플랫폼형 기술은 과거 매출자료가 부족하다는 이유만으로 낮게 평가되어서는 안되며, 기술구조와 권리화 가능성, 장래 사업화 가능성을 함께 검토하여야한다.
연구 방법은 문헌적·구조적·제도적 분석방법을 결합한다.
먼저 기술가치 평가의 본질을 검토한다.
기술가치가 단순한 현재 매출이나 시세가 아니라 기술 독창성, 구현 가능성, 권리성, 시장성, 사업화 가능성, 수익모델, 경쟁 우위, 확장성, 위험요소 및 자료 신뢰성의 결합으로 형성된다는 점을 정리한다.
따라서 기술가치 평가를 구조적으로 검토하기 위해서는 검증 존이필요하다.
다음으로 기존 감정기관 중심 평가의 한계를 검토한다.
특히 고비용, 평가 지연, 감점기준 불명확성, 평가과정 의 불투명성, 인공지능 활용 기준 부재, 서명·날인 책임론의 한계, 현장 실사 절대론의 문제, 내부 재량과 비공개 심사구조, 자격 중심 독점구조 및 초기 기술·융합기술의 과소평가 문제를 분석한다.
이어서 인공지능 기반 기술가치 평가의 개념을 정의한다.
검증 존은 기술가치 평가의 판단 요소를 분리하여 각 항목의 자료, 기준, 판단근거, 감점사유, 위험요소 및 보완 필요사항을 확인하는 구조적 평가 영역이다.
인공지능 평가는 단순 자동 금액 산정이 아니라 입력 자료 분류, 평가항목별 판단, 감점사유 표시, 검증로그 작성 및 오류통제 절차를 포함하는 구조평가임을 밝힌다.
마지막으로 기술가치 평가의 운영구조로서 15개 검증 존을 제시한다.
15개 검증 존은 평가대상 식별부터 전문감정 관리까지 평가과정을 분해하고, 각 검증 존별로 자료, 기준, 판단, 감점 및 결론의 대응관계를 확인하게 한 다.
본 연구에서 15개 검증 존은 처음부터 임의로 설정된 숫자가 아니라, 기술가치 평가의 구조적 판단요소를 분석한 결과 도출된 연구 결과이다.
제2 장 기술보유자의 기술가치 사전 검토 필요성
본 연구는 기술가치 평가의 본질, 기존 감정기관 중심 평가의 한계, 인공지능 활용 기준 부재, 입력자료 검증 필요성, 감점기준 공개 필요성, 검증로그의 필요성 및 전문감정 관리 필요성을 종합적으로 분석한 결과, 기술가치 평가에 대한 인공지능 평가를 위하여 15개의 검증 존이필요하다고 본다.
제1 절 기술가치의 의미
기술가치는 기술 자체의 과학적 우수성만을 의미하지 않는다.
기술가치는 기술이 시장에서 경제적 이익으로 전환될 수있는 가능성을 포함한다.
그러나 기존 감정기관 중심의 기술가치 평가는 일정한 제도적 공신력을 가지면서도 평가비용이 높고, 평가기간이 길며, 평가항목별 판단기준과 감점기준이 명확하게 공개되지 않는 한계를 가진다.
15개 검증 존은 평가대상 식별 존, 제출자료 검증 존, 권리자료 검증 존, 기술구조 검증 존, 선행기술 및 비교자료 검증 존, 구현 가능성 검증 존, 시장성 검증 존, 사업화 가능성 검증 존, 수익모델 검증 존, 제조 및 원가 검증 존, 위험요소 검증 존, 감점기준 검증 존, 가치구간 산정 검증 존, 검증로그 존 및 전문감정 관리 존으로 구성된다.
따라서 기술가치 평가는 기술의 독창성, 구현 가능성, 권리성, 시장성, 사업화 가능성, 수익모델, 경쟁 우위, 확장성, 위험요소 및 자료 신뢰성을 종합적으로 판단하여야한다.
기술이 독창적이더라도 실제 구현이 어렵거나, 제조가 불가능하거나, 시장이 제한적이거나, 권리보호가 약하 다면 경제적 가치는 축소될 수있다.
반대로 기술구조가 단순해 보이더라도 제조가 쉽고, 시장이 크며, 특허권으로 보호되고, 반복 매출이 가능하며, 다양한 산업으로 확장될 수있다면 높은 기술가치가 형성될 수있다.
기술가치는 복수 요소의 결합구조에서 발생한다.
여기서 15개 검증 존은 연구의 출발점에서 임의로 정한 숫자가 아니라, 기술가치 평가의 구조적 판단요소를 분석한 결 과 도출된 연구 결과이다.
기술 독창성은 권리성과 결합될 때 보호가치가 발생하고, 구 현 가능성은 사업화 가능성과 결합될 때 실현가치가 발생하며, 시장성은 수익모델과 결합될 때 경제적 가치로 전 환된다.
또한 확장성은 장래가치를 확대하고, 위험요소와 자료 신뢰성은 평가액을 조정하는 기능을한다.
제2 절 기술가치 평가와 일반 감정평가의 차이
각 검증 존의 결과는 Y, M, N 또는 점수·구간·위험표시 등으로 표시될 수있다.
기술가치 평가는 부동산, 기계장치, 재고자산 등 유형자산의 감정평가와 본질적으로 다르다.
유형자산은 비교 가능한 거래사례, 현재 상태, 위치, 사용연수, 감가상각, 물리적 특성 등을 기준으로 평가할 수있다.
그러나 기술 은 눈에 보이는 물건이 아니라 권리, 정보, 구조, 가능성, 시장성 및 장래 수익성이 결합된 무형자산이다.
Y 는 해당 검증 존의 요건이 충족되었거나 판단근거가 충분하다는 의미이고, M 은 보완 필요, 자료 부족 또는 판단 유보를 의미하며, N 은 요건 불충족, 자료 부재, 판단근거 부족 또는 구조적 문제가 있음을 의미한다.
이 차이를 이해하지 못하면 유형자산 감정평가의 절차가 무형자산 평가에 부적절하게 적용될 수있다.
예컨대 현장 방문, 물리적 상태 확인, 장부상 자산가액, 과거 매출자료만을 중심으로 기술가치를 판단하면 특허청구항의 구조, 소프트웨어 알고리즘, 데이터 자산, 플랫폼 확장성, 라이선스 가능성 및 장래 사업권은 과소평가될 수있다.
특히 특허출원 단계의 기술은 아직 등록 여부가 확정되지 않았을 수 있고, 시제품이 없거나, 매출이 발생하지 않았을 수있다.
그러나 청구항의 구조가 구체적이고, 선행기술과 차이가 명확하며, 구현 가능성이 있고, 시장 확 장성이 크다면 장래가치를 가질 수있다.
그러므로 기술가치 평가는 현재 자료만으로 단정되어서는 안 되고, 장래 사업권과 권리화 가능성까지 함께 검토하여야한다.
제3 절 초기 기술과 융합기술 평가의 중요성
다만 결과값은 단순한 결론 표시가 아니라 반드시 판단근거, 입력자료, 감점사유 및 검증로그와 함께 기록되어야한다.
기술가치 평가는 완성된 기업이나 매출이 확정된 제품에 대해서만 필요한 것이 아니다.
오히려 기술가치 평가 는 초기 기술에서 더 중요하다.
개인 발명자, 초기 창업자, 특허출원 단계의 기술보유자 및 중소기업은 투자유치, 제조협력, 라이선스 협상, 정책지원, 금융심사 및 법적 분쟁에서 자신의 기술가치를 설명해야한다.
초기 기술은 매출자료, 회계자료, 시장자료 및 비교사례가 부족한 경우가 많다.
특히 어떤 자료가 부족할 때 얼마만큼 감점되는지, 구현위험·시장위험·권리위험·제조위험·수익위험이 어떻게 반영되는지, 평가자의 주관적 판단이 어느 정도 개입되었는지, 최종 평가액이 어떠한 판단경로를 거쳐 도출되었는지를 사후적으로 검증하기 어려운 경우가있다.
나아가 검증 존은 개별 기술보유자가 임의로 사용하는 단순한 체크리스트에 그쳐서는 안된다.
기존 감정기관 중심 평가는 이 러한 자료 부족을 이유로 낮은 평가를 하거나 평가 자체를 어렵게 볼 수있다.
더구나 감정기관이 인공지능이나 자 동평가모형을 활용하는 경우에도, 그 모형이 현재 매출자료나 비교사례 중심으로 설계되어있다면 초기 기술과 융 합기술의 장래가치는 구조적으로 과소평가될 수있다.
초기 기술의 가치는 현재 매출이 아니라 권리화 가능성, 구현 가능성, 시장 확장성, 사업화 경로 및 수익모델에 서 발생할 수있다.
따라서 초기 기술 평가는 단순히 “매출이있는가”라는 질문에서 출발해서는 안된다.
오히려 “기술구조가 구체적인가”, “특허청구항으로 보호될 수있는가”, “제조 가능한가”, “시장이 존재하는가”, “어떤 방식으로 수익화될 수있는가”, “어떤 위험요소가있는가”, “부족자료는 무엇인가”라는 구조적 질문에서 출발하여야한다.
제4 절 기술보유자의 구조적 불리함
검증 존은 기술가치 평가를 표준화하고 검증 가능하게 하기 위한 운영체계이므로, 이를 갖춘 평가관리기관 또는 검증기관에서 운영·관리될 필요가있다.
개인 발명자, 초기 창업자 및 중소기업은 기술가치를 설명할 필요가 가장 큰 주체이지만, 오히려 평가자료를 준비하고 평가기관에 대응하는 데 있어 가장 불리한 위치에 놓이는 경우가 많다.
이들은 전문 감정평가 비용을 부 담하기 어렵고, 평가기관이 요구하는 자료 형식을 충분히 알기 어렵고, 감점사유가 무엇인지 사전에 파악하기 어 렵다.
그 결과 기술보유자는 자신의 기술이 어떤 요소에서 강점을 가지는지, 어떤 자료가 부족하여 감점되는지, 어떤 위험요소가 가치평가에 반영되는지 제대로 알지 못한 상태에서 평가를 받게된다.
이는 기술보유자의 평가 대응권 을 약화시키고, 초기 기술과 융합기술의 구조적 가치를 낮게 평가하게 만드는 원인이 될 수있다.
따라서 기술보유자에게 필요한 것은 고비용 감정평가를 대체한다는 의미가 아니라, 먼저 자신의 기술가치를 구조적으로 검토하고, 부족자료와 위험요소를 확인하며, 감정평가 또는 투자협상에 앞서 평가자료를 정리할 수 있 는 기준이다.
본 연구에서 제안하는 기술가치 AI 평가기준서와 검증 존 운영체계는 이러한 필요성에서 출발한다.
제3 장 기존 감정기관 중심 평가의 구조적 한계
제1 절 공신력과 평가 신뢰성의 분리
감정기관은 법령, 등록제도, 자격제도 또는 행정절차에 따라 일정한 공신력을 가질 수있다.
그러나 공신력은 기관의 지위에서 발생하는 것이지, 개별 평가결과의 정확성을 자동으로 보장하는 것은 아니다.
공신력있는 기관 이 작성한 평가서라 하더라도, 평가항목이 누락되거나, 입력자료가 불명확하거나, 비교자료가 부적절하거나, 위험요소가 충분히 반영되지 않으면 그 평가결과는 구조적으로 신뢰하기어렵다.
이 문제는 감정기관이 인공지능을 활용하는 경우에도 동일하다.
해당 기관은 기술보유자 또는 발명자로부터 기술자료, 권리자료, 구현자료, 시장자료, 수익자료, 비교자료 및 위험자료를 제출받아 검증 존별 평가를 수행하고, 각 존의 결과값, 판단근거, 감점사유, 보완 필요사항 및 검증로그를 작성·관리하여야한다.
본 연구는 기존 감정기관 중심 기술가치 평가의 고비용, 지연, 감점기준 불명확성, 평가과정 불투명성, 서명·날인 책임론의 한계, 현장 실사 절대론의 한계, 비공개 내부심사 및 자격 중심 구조의 한계를 비판한다.
감정기관이 인공지능, 빅데이터 또는 자동가 치산정모형을 사용하였다는 사실은 평가의 현대성을 보여줄 수는 있지만, 그 자체로 평가결과의 신뢰성을 보장하 지 않는다.
인공지능이 어떤 입력자료를 사용하였는지, 어떤 기준으로 자료를 분류하였는지, 어떤 항목에 가중치 를 두었는지, 어떤 감점기준을 적용하였는지, 위험요소를 어떻게 반영하였는지, 그 판단경로를 검증로그로 남겼 는지가 확인되어야한다.
따라서 감정기관의 공신력과 평가결과의 구조적 신뢰성은 구별되어야한다.
공신력은 제도적 지위의 문제이 고, 신뢰성은 평가기준과 판단경로의 문제이다.
그러나 본 연구의 목적은 단순히 기존 감정기관을 부정하는 데 있지 않다.
앞으로 기술가치 평가는 “어느 기관이 평가하였는가”보다 “어떤 기준서와 검증구조에 따라 평가하였는가”를 중심으로 신뢰성이 판단되어야한다.
제2 절 고비용 구조와 접근성 문제
기존 감정기관 중심의 기술가치 평가는 상당한 비용을 필요로한다.
본 연구의 핵심은 기술가치 평가의 신뢰성이 기관의 명칭이나 평가자의 권위가 아니라, 평가기준서, 입력자료, 검증 존, 감점기준, 검증로그 및 전문감정 관리체계에서 발생하여야한다는 점을 밝히는 데있다.
대기업이나 투자유치가 완료된 기업은 이 러한 비용을 부담할 수 있지만, 개인 발명자, 초기 창업자, 특허출원 단계의 기술보유자 및 중소기업은 고가의 감 정비용을 부담하기어렵다.
그러나 기술가치 평가가 가장 필요한 주체는 오히려 이들이다.
개인 발명자는 자신의 기술을 제조사에게 설명 해야하고, 초기 창업자는 투자자에게 기술의 가치를 설명해야하며, 중소기업은 금융기관이나 정책지원기관에 기술의 장래성을 설명해야한다.
이 경우 평가기관의 공신력과 평가결과의 구조적 신뢰성은 구별되어야한다.
따라서 기술가치 평가에 대한 인공지능 평가는 단순한 자동 금액 산정이나 플랫폼형 문서작성에 머물러서는 안된다.
특허출원인은 자신의 발명이 단순한 아이디어가 아니라 권리화 가능성과 시장가치 를 가진 기술임을 설명할 필요가있다.
기존 감정기관은 평가사의 책임, 현장 실사, 내부심사, 기관 검토절차 등을 근거로 높은 비용을 정당화할 수 있 다.
그러나 기술가치 평가에서 이러한 절차가 모두 항상 필요한 것은 아니다.
그것은 기술보유자의 사전 가치검토, 감정평가 대응, 투자·제조·라이선스 협상자료, 정책지원 및 분쟁 대 응 보조자료로 활용될 수있는 구조화된 평가관리체계가되어야한다.
입력자료가 디지털로 제출되고, 기술 구조와 권리자료가 문서로 특정되며, 시장자료와 제조자료가 데이터로 제공되는 경우에는 먼저 자료를 분류하고, 부족자료와 위험요소를 특정한 후, 필요한 부분만 전문감정으로 연결할 수있다.
제3 절 평가 지연과 인공지능 활용의 모순
본 연구는 기술가치 AI 평가기준서와 검증 존 운영체계가 기술가치 평가의 객관성, 접근성, 반복성 및 검증 가능성을 높이는 새로운 평가관리 기준이 될 수 있음을 논증한다.
기존 감정기관 중심 평가는 자료수집, 검토, 현장확인, 전문가 회의, 평가서 작성 및 내부 검토 등 여러 절차를 거치기 때문에 상당한 시간이 소요될 수있다.
물론 정확한 평가는 충분한 검토를 필요로한다.
주제어: 인공지능 평가, 기술가치 평가, 기술가치 AI 평가기준서, 검증 존, 검증 존 운영체계, 감정기관, 감점기준,
그러나 모든 기술가치 평가가 장기간의 절차를 필요로하는 것은 아니다.
초기 기술보유자는 빠른 예비평가가 필요한 경우가 많다.
검증로그, 오류통제, 전문감정 관리, 무형자산 평가, 특허기술 평가, 기술보유자, 발명자, 평가관리기관
투자자 미팅, 제조사 협상, 특허전략 수립, 정책지원 신청, 금융심사, 법적 분쟁 대응에서는 일정 기간 안에 기술의 구조적 가치를 설명할 수 있어야한다.
그런데 기존 감정평가가 지나치게 오래 걸리면 기술보유자는 필요한 시점에 평가자료를 활용하지 못할 수있다.
제1 장 서론
인공지능을 활용한다는 감정평가가 여전히 지연된다면, 그 활용의 의미는 제한적이다.
인공지능의 장점은 방대한 입력자료를 빠르게 분류하고, 평가항목별 판단근거를 정렬하며, 부족자료와 위험요소를 즉시 표시할 수있다 는 데있다.
따라서 인공지능 활용 감정평가라면 적어도 예비평가, 자료정리, 감점사유 표시, 부족자료 안내 및 위험요소 탐지 단계에서는 신속성이 확보되어야한다.
제1 절 연구의 배경
제4 절 감점기준 부재와 알고리즘 불투명성
기존 감정평가의 가장 중요한 문제 중 하나는 감점기준이 명확하지 않은 경우가있다는 점이다.
현대 산업에서 기업과 개인의 가치는 토지, 건물, 기계장치와 같은 유형자산보다 특허, 상표, 디자인, 저작권, 소프트웨어, 데이터, 플랫폼, 제조 노하우, 영업비밀, 사용자 네트워크 및 사업모델과 같은 무형자산에 의해 결정 되는 경우가 증가하고있다.
기술가치 평가 는 기술의 장점만을 평가하는 절차가 아니다.
기술가치 평가는 자료 부족, 구현위험, 시장위험, 권리위험, 제조위험, 인증위험, 수익위험, 경쟁위험 및 자료 신뢰성 문제를 함께 평가하여야한다.
특히 기술기반 기업이나 개인 발명자의 경우 실제 매출이 발생하기 전이라도 특허권, 기술구조, 권리범위, 시장 확장성, 라이선스 가능성, OEM·ODM 가능성 및 사업화 전략에 따라 높은 장래가치가 형성될 수있다.
그런데 어떤 자료가 부족하면 얼마만큼 감점되는지, 구현위험이 있으면 어느 항목에서 어떻게 반영되는지, 시장자료가 부족하면 시장성 점수와 가치구간에 어떤 영향을 미치는지, 특허권리가 불안정하면 권리성 평가가 어떻 게 조정되는지, 동일한 위험요소가 중복 감점되는지 여부가 명확하지 않으면 평가결과는 객관성을 갖기어렵다.
이 문제는 인공지능 활용 평가에서 더욱 중요하다.
기술가치 평가는 이러한 무형자산의 가치를 설명하고, 투자유치, 기술거래, 라이선스 협상, 제조협력, 정책지 원, 금융심사 및 법적 분쟁에서 기술의 경제적 의미를 판단하기 위한 중요한 절차이다.
인간 평가자가 감점기준을 명확히 밝히지 않는 것도 문제이 지만, 인공지능이나 자동평가모형이 감점기준을 밝히지 않는 것은 더 큰 문제를 만든다.
인간 평가자의 주관적 판단은 적어도 질문과 설명 요구의 대상이 될 수 있지만, 알고리즘의 판단은 기준과 로그가 없으면 외부에서 확인하 기어렵다.
그러나 기존 감정기관 중심 의 기술가치 평가는 상당한 비용과 시간이 소요되고, 개인 발명자나 초기 창업자가 접근하기 어려운 구조를 가진 다.
감정기관이 인공지능을 사용하면서도 감점기준을 공개하지 않는다면, 이는 평가자의 주관성을 알고리 즘의 블랙박스로 대체하는 것이다.
제5 절 평가과정 불투명성과 검증로그 부재
기존 감정기관 중심 평가서에는 최종 평가액이나 종합의견이 제시되지만, 그 결론이 어떠한 판단경로를 거쳐 도출되었는지 충분히 표시되지 않는 경우가있다.
기존 감정평가가 최종 평가액이나 종합결론을 제시하더라도, 평가대상 기술의 어떤 요소가 어떻게 평가되었 는지, 어떤 자료가 어느 항목에 반영되었는지, 어떤 위험요소가 얼마만큼 감점되었는지, 자료 부족이 어떻게 처리 되었는지 명확하게 드러나지 않는 경우가있다.
기술가치 평가는 복수 항목의 결합평가이므로, 평가과정이 투명 하지 않으면 평가결과를 검증하기어렵다.
평가과정이 불투명하면 어떤 입력자료가 사용되었는지, 어떤 자료가 누락되었는지, 어떤 항목이 평가되었고 어떤 항목이 제외되었는지, 위험요소가 어떻게 반영되었는지, 평가자의 주관적 판단이 어느 부분에 개입되었는지 알기어렵다.
이러한 경우 평가결과는 제도적 공신력을 가진 문서로 보일 수는 있으나, 구조적으로 검증 가능한 문서라고 보기는어렵다.
여기에 인공지능이 개입되면 문제는 더 복잡해진다.
인공지능이 어떤 자료를 중시하였는지, 어떤 자료를 배제하였는지, 어떤 근거로 점수를 부여하였는지, 어떤 근거로 감점하였는지 확인할 수없다면, 평가결과는 검증 가능한 문서가 아니라 알고리즘이 생성한 결론에 불과하다.
기존 감정기관 또는 평가기관 역시 인공지능, 빅데이터, 자동가치산정모형 및 디지털 평가시스템을 활용하고있다.
따라서 감정기관이 인공지능을 활용한다면 검증로그는 선택사항이 아니라 필수사항이되어야한다.
검증로그 는 평가대상 기술명, 입력자료 목록, 자료별 출처와 작성일, 평가항목별 사용자료, 항목별 점수와 근거, 감점사유, 위험요소, 부족자료, 가치구간 산정근거, 평가한계, 재평가 조건 및 평가시스템 버전을 기록하는 절차이다.
따라서 인공지능 활용 기준, 입력자료 범위, 평가항목, 감점기준, 위험요소 반영 기준 및 검증로그는 공개·표준화되어야한다.
제6 절 서명·날인 책임론의 한계
기존 감정기관 중심 평가체계는 감정평가서 말미에 감정평가사의 서명과 날인을 부가하고, 평가사가 평가결과에 대하여 책임을 진다는 형식을 통하여 평가서의 신뢰성을 설명하여 왔다.
그러나 기술가치 평가에서 서명·날인 책임론은 재검토되어야한다.
감정평가사의 책임은 평가결과가 언제나 정확하다는 절대적 보증책임이 아니다.
기존 감정기관 또는 평가기관 역시 인공지능, 빅데이터, 자동가치산정모형 및 디지털 평가시스템을 활용하고있다.
특히 인공지능 활용 결과가 평가자의 주관성을 알고리즘의 불투명성으로 대체하지 않도록 하기 위해서는, 그 결과를 통제하고 검증할 수있는 기술가치 AI 평가기준서와 검증 존 운영체계가필요하다.
기술가치는 시장상황, 권리 상태, 제조가능성, 수익모델, 경쟁기술, 규제환경 및 자료의 최신성에 따라 변동하는 구조적 가치이다.
따라서 감정평가사의 책임은 특정 금액이 절대적으로 정확하다는 책임이 아니라, 평가기준을 준수하였는지, 입력자료를 적정하게 확인하였는지, 감점사유를 누락하지 않았는지, 위험요소를 적절히 반영하였는지, 판단경로를 검증 가능한 방식으로 남겼는지에 관한 절차적 책임으로 이해되어야한다.
본 연구는 기술보유자와 발명자가 기술가치를 사전에 구조적으로 검토하고, 기존 감정기관 또는 평가기관의 평가결과에 대하여도 구조적으로 이해·검증할 수있는 기준이필요하다는 점에서 출발한다.
인공지능 기반 기술가치 평가에서 책임의 중심은 평가사의 도장 자체가 아니라 평가기준서, 입력자료, 감점기준, 오류통제 절차 및 검증로그로 이동하여야한다.
서명·날인은 검증로그가없는 평가결과를 정당화하는 장치가 아니라, 기준과 절차가 준수되었는지 확인하는 보조적 표시가되어야한다.
제7 절 현장 실사 절대론의 한계
기술가치 평가는 기관 의 명칭이나 평가자의 권위가 아니라, 평가기준서, 입력자료, 판단항목, 감점기준, 위험요소 반영 기준, 검증로그 및 오류통제 절차에 의해 신뢰성을 확보하여야한다.
기존 감정평가에서는 현장 방문, 시제품 촬영, 공장 확인 및 물리적 실사가 중요한 절차로 여겨져 왔다.
유형자산의 평가에서는 현장 실사가 여전히 의미를 가진다.
제2 절 연구의 목적
그러나 기술가치 평가, 특히 특허, 소프트웨어, 플랫폼, 데이터, 제조구조 및 사업모델과 같은 무형자산 평가에서 현장 실사는 절대적 요건이 될 수없다.
기술가치의 본질은 특정 장소의 물리적 상태가 아니라 기술구조, 청구항의 권리범위, 구현 가능성, 시장수요, 제조원가 자료, 수익모델, 경쟁기술 및 위험요소의 결합에있다.
현장을 방문하였다는 사실만으로 기술구조가 정확히 이해되는 것도 아니고, 청구항의 권리성이 확인되는 것도 아니며, 시장성과 수익모델이 검증되는 것도 아니다.
따라서 인공지능 활용 기준, 입력자료 범위, 평가항목, 감점기준, 위험요소 반영 기준 및 검증로그는 공개·표준화되어야한다.
본 연구의 목적은 기술보유자와 발명자가 자신의 기술가치를 사전에 구조적으로 검토할 수있는 인공지능 기반 평가기준을 제시하고, 그 구조적 검토를 위하여 필요한 검증 존 운영체계를 도출하는 데있다.
따라서 인공지능 기반 기술가치 평가에서 현장 실사는 원칙적 필수절차가 아니라 선택적 표본확인 절차로 재정립되어야한다.
현장 실사는 고위험 자료, 위변조 의심 자료, 대규모 설비 확인 또는 제조능력 검증이 필요한 경 우에 수행하면 충분하다.
모든 기술가치 평가에 현장 실사를 요구하는 것은 기술가치 평가의 본질과 맞지 않으며, 유형자산 감정의 절차를 무형자산 평가에 그대로 적용하는 것이다.
본 연구는 단순히 인공지능이 기술가치 평가를 보조할 수있다는 가능성을 설명하는 데 그치지 않는다.
제8 절 재량권, 내부심사 및 자격 중심 구조의 한계
기존 감정평가에서 할인율, 시장성 조정, 기술성숙도 조정, 규제위험, 제조위험, 수익위험 및 가치구간 조정은 평가자의 경험과 내부 노하우에 의해 결정되는 경우가 많다.
이러한 재량은 일정한 전문성을 반영할 수 있으나, 그 기준이 공개되지 않으면 평가결과의 차이를 설명하기어렵다.
동일한 기술에 대하여 한 평가자는 15%의 위험조정을 적용하고, 다른 평가자는 25%의 위험조정을 적용한다 면, 그 차이는 평가자의 경험이라는 말만으로 정당화되기어렵다.
기술가치 평가에서 위험조정은 결과에 직접적 영향을 미치므로, 가능한 한 표준화된 기준, 외부 통계자료, 유사 거래사례, 기술분야별 성공률, 특허등록 가능성, 시장자료, 제조원가 자료 및 규제자료와 연결되어야한다.
비공개 내부심사위원회도 같은 문제를 가진다.
내부 심사 과정에서 누가, 어떤 자료를 근거로, 어떤 항목의 점 수나 가치구간을 조정하였는지 기록되지 않는다면, 내부심사는 투명한 검증절차가 아니라 비공개 권한행사로 기 능할 위험이있다.
무형자산 평가 영역에서는 자격 독점보다 기준서·검증로그·전문감정 관리체계가 더 중요한 신뢰성 기준이 되 어야한다.
누구든지 평가기준서, 입력자료 기준, 감점기준, 검증로그, 오류통제 및 전문감정 관리체계를 갖추고, 필요한 분야 전문가와 연결할 수있다면 기술가치 평가관리 주체로 기능할 수 있어야한다.
제9 절 초기 기술과 융합기술의 과소평가
기존 감정기관 또는 평가기관 역시 인공지능, 빅데이터, 자동가치산정모형 및 디지털 평가시스템을 활용하고있다는 점 을 전제로 하되, 그 활용 기준이 명확하지 않으면 평가의 객관성이 아니라 새로운 불투명성이 발생한다는 점을 문제 삼는다.
기존 감정기관 중심 평가는 현재 매출자료, 회계자료, 비교사례가 부족한 기술을 낮게 평가하는 경향을 가질 수있다.
그러나 초기 기술과 융합기술의 가치는 현재 매출자료만으로 판단될 수없다.
특허출원 단계의 기술이라 도 청구항이 구체적이고, 선행기술과 차이가 있으며, 구현 가능성이 높고, 시장 확장성이 크다면 장래가치를 가질 수있다.
인공지능이나 자동평가모형이 과거 데이터, 거래사례, 매출자료 또는 비교 가능한 시장자료에 과도하게 의존 할 경우, 초기 기술과 융합기술은 더 쉽게 과소평가될 수있다.
데이터가 풍부한 기존 산업과 성숙기업은 평가모형에서 유리한 위치를 차지하고, 데이터가 부족한 개인 발명자나 초기 창업자는 구조적 가치가 있음에도 낮은 평가 를 받을 수있다.
이는 인공지능 평가의 문제가 아니라 기준없는 인공지능 평가의 문제이다.
따라서 초기 기술과 융합기술은 구성요소별 구조분해가필요하다.
기술의 구성, 권리범위, 구현방식, 제조 가능성, 시장 확장성, 수익모델, 플랫폼화 가능성, 반복 판매 가능성 및 위험요소를 항목별로 분해하여 평가하여야한다.
인공지능이 평가 속도를 높일 수있다는 점은 분명하다.
제4 장 인공지능 기반 기술가치 평가와 검증 존의 필요성
제1 절 인공지능 평가 전환의 필요성
오늘날 인공지능은 이미 사회 전반에서 활용되고있다.
그러나 기준없는 인공지능 평가는 신속한 평가가 아니라 신속한 불투명 평가가 될 수있다.
문서작성, 번역, 요약, 법률문서 검토, 특허검색, 시장 분석, 의료보조, 금융심사, 제조관리, 고객응대 및 위험탐지 등 다양한 영역에서 인공지능은 자료를 빠르게 분석하 고, 반복 가능한 기준에 따라 판단근거를 정리하는 도구로 사용되고있다.
기술가치 평가만 전통적인 감정기관 중심 방식에 머무를 이유는없다.
기술가치 평가 역시 방대한 자료의 분 류, 항목별 판단, 위험요소 검토, 비교자료 정리, 감점기준 적용 및 평가로그 작성이 필요한 영역이다.
특히 인공지능 활용 결과가 평가자의 주관성을 알고리즘의 불투명성으로 대체하지 않도록 하기 위해서는, 그 결과를 통제하고 검증할 수있는 기술가치 AI 평가기준서와 검증 존 운영체계가필요하다.
인공지능이 어떤 입력자료를 사용하였는지, 어떤 기준으로 평가항목을 선택하였는지, 어떤 감점기준을 적용하였는지, 위험요소를 어떻게 반영하였는지, 최종 가치구간이 어떠한 판단경로 를 거쳐 도출되었는지 기록되지 않으면, 평가결과는 검증 가능한 문서가 아니라 알고리즘이 생성한 결론에 머물게된다.
인공지능은 이러한 작업을 빠르게 수행할 수있다.
다만 인공지능 평가로의 전환은 인공지능이 임의로 평가액을 산정하는 방식이어서는 안된다.
또한 본 연구는 기존 감정기관의 신뢰성 논리를 구성하는 요소들을 재검토한다.
기존 감정기관 이 인공지능을 활용한다고 하더라도 기준이없다면 신뢰성을 확보할 수 없듯이, 새로운 인공지능 평가체계도 기준 없이 운영되어서는 안된다.
인공지능 평가는 반드시 기술가치 AI 평가기준서에 따라 수행되어야하며, 입력자료, 평가항목, 판단기준, 감점기준, 검증로그 및 오류통제 절차를 갖추어야한다.
제2 절 기존 평가기관의 인공지능 활용과 기준 부재
평가사의 서명·날인 책임론은 평가결과의 절대적 보증이 아니라 절차적 준수 확인으로 재정의되어야한다.
기존 감정기관 또는 평가기관 역시 인공지능, 빅데이터, 자동가치산정모형 및 디지털 평가시스템을 활용하고있다.
따라서 인공지능 활용 기준, 입력자료 범위, 평가항목, 감점기준, 위험요소 반영 기준 및 검증로그는 공개·표준화되어야한다.
특히 인공지능 활용 결과가 평가자의 주관성을 알고리즘의 불투명성으로 대체하지 않도록 하기 위해서는, 그 결과를 통제하고 검증할 수있는 기술가치 AI 평가기준서와 검증 존 운영체계가필요하다.
인공지능이 사용되었다는 사실보다 중요한 것은 그 인공지능이 어떤 기준으로 작동하였는지이다.
어떤 입력 자료가 반영되었는지, 어떤 자료가 배제되었는지, 어떤 항목에 가중치가 부여되었는지, 어떤 항목에서 감점되었 는지, 위험요소가 어떻게 반영되었는지, 최종 가치구간이 어떤 산식과 판단경로를 거쳐 도출되었는지가 확인되어 야한다.
기준없는 인공지능 활용은 평가자의 주관성을 제거하는 것이 아니라, 그 주관성을 알고리즘의 불투명성으로 옮기는 결과를 낳을 수있다.
따라서 인공지능 기반 기술가치 평가는 평가기준서, 입력자료 기준, 항목별 판단기준, 감점기준, 검증로그, 오류통제 절차 및 전문감정 관리체계를 반드시 포함하여야한다.
제3 절 기술가치 평가에서 검증 존의 개념
검증 존은 기술가치 평가의 판단요소를 구조적으로 분리하여 각 항목의 자료, 기준, 판단근거, 감점사유, 위험요소 및 보완 필요사항을 확인하는 평가영역이다.
검증 존은 하나의 최종 평가액을 곧바로 제시하는 방식이 아니라, 평가대상을 여러 판단영역으로 나누고 각 영역에서 자료와 판단이 대응하는지를 확인하는 방식이다.
기술가치 평가를 위해서는 평가대상이 명확히 특정되어야하고, 제출자료의 존재와 신뢰성이 확인되어야 하 며, 권리자료, 기술구조, 선행기술 및 비교자료, 구현 가능성, 시장성, 사업화 가능성, 수익모델, 제조 및 원가, 위험요소, 감점기준, 가치구간 산정 및 검증로그가 항목별로 검토되어야한다.
현장 실사는 디지털 자료 검증과 위 변조 탐지가 가능한 환경에서는 선택적 절차로 전환되어야한다.
이러한 각 판단영역이 검증 존이 된 다.
검증 존은 단순한 체크 항목이 아니다.
각 검증 존은 독립된 판단대상과 판단기준을 가지며, 각 존의 결과값은 전체 기술가치 평가에 영향을 미친다.
예를 들어 권리자료 검증 존에서 자료가 부족하면 권리성 평가가 낮아질 수 있고, 구현 가능성 검증 존에서 객관자료가 부족하면 사업화 가능성과 위험요소 평가에 영향을 미친다.
감점기준 검증 존이 없으면 평가결과가 왜 낮아졌는지 기술보유자가 확인하기어렵다.
평가사의 재량과 내부 노하우는 표준 데이터, 감점표, 위험조정표, 민감도 분석 및 검증로그로 외부화되어야한다.
제4 절 검증 존이 필요한 이유
검증 존이 필요한 첫 번째 이유는 기술보유자의 사전 가치검토를 가능하게 하기 위해서이다.
비공개 내부심사위원회는 데이터 기반 시뮬레이션과 기록 가능한 검토절차로 전환되어야한다.
기술보유자는 감 정평가나 투자협상에 앞서 자신의 기술이 어떤 항목에서 강점을 가지는지, 어떤 자료가 부족한지, 어떤 위험요소 가 가치평가에 영향을 미치는지 확인할 수 있어야한다.
두 번째 이유는 기존 감정기관 또는 평가기관의 평가결과를 구조적으로 이해하고 대응하기 위해서이다.
평가 기관이 낮은 평가액을 제시하였더라도, 그 이유가 권리자료 부족 때문인지, 구현자료 부족 때문인지, 시장자료 부 족 때문인지, 제조원가 자료 부족 때문인지, 수익모델 불명확성 때문인지 구별할 수 있어야한다.
결국 본 연구는 기술가치 평가의 신뢰성을 평가기관의 명칭이 아니라 평가기준, 입력자료, 판단항목, 감점기준, 검증로그 및 오류통제 절차에서 찾아야한다고 본다.
검증 존은 이러 한 구별을 가능하게한다.
세 번째 이유는 인공지능 활용 결과를 통제하기 위해서이다.
본 연구는 기술보유자와 발명자가 자신의 기술가치를 사전에 구조적으로 검토할 필요가있다는 점에서 출발한다.
인공지능이 자동으로 평가액이나 가치구간을 산 정하더라도, 그 결과가 검증 존별로 분류되고, 각 존의 판단근거와 감점사유가 검증로그에 기록되지 않으면 평가결과를 신뢰하기어렵다.
네 번째 이유는 전문감정 비용을 줄이기 위해서이다.
모든 항목을 처음부터 전문가가 포괄적으로 평가하는 방 식은 고비용 구조를 유지한다.
반면 검증 존을 통하여 부족자료와 쟁점항목을 먼저 특정하면, 필요한 부분만 전문 가에게 연결할 수있다.
이는 전문성을 유지하면서도 비용과 시간을 줄이는 방식이다.
다섯 번째 이유는 평가기준을 공개하고 반복 가능하게 하기 위해서이다.
동일한 자료와 동일한 기준을 적용하 면 유사한 평가결과가 나와야한다.
다른 결과가 나온다면 어떤 입력자료, 감점기준 또는 위험조정에서 차이가 발 생하였는지 확인할 수 있어야한다.
검증 존과 검증로그는 이러한 반복성과 검증 가능성을 확보하는 장치이다.
제5 절 검증 존 운영체계의 필요성
검증 존은 개별 기술보유자가 임의로 사용하는 체크리스트에 그쳐서는 안된다.
검증 존은 기술가치 평가에 관 한 구조적 판단을 표준화하기 위한 운영체계이다.
따라서 검증 존의 설정, 입력자료 분류, 존별 판단, 결과값 부여, 감점사유 표시, 가치구간 산정, 검증로그 작성 및 전문감정 연계는 일정한 기준에 따라 운영되어야한다.