Earticle

본 연구의 목적은 다양한 기계 학습 기법들이 서민 주거지로서 중요한 역할을 맡고 있으면서도 부동산 관련 연구 분야에서 소외되어온 다세대 주택의 가격 예측에 활용되는 과정과 각 기법의 예측 결과를 분석하고 조 사하는 것이다. 더불어 특정 지역 내 다세대 주택 가격 형성에 영향을 미치는 주요 속성 변수를 추출하고 전처리 하는 과정을 진행하였다. 서울시 마포구의 2020년부터 2022년까지 수집된 다세대 주택 실제 매매 데이터를 사례 로 MRA(다중 회귀 분석), RF(랜덤 포레스트), XG Boosting(XG 부스팅), Deep Learning(딥러닝)과 같은 4가지 기계 학습 방법의 예측 능력을 비교 분석하였으며, 다세대 주택의 가격을 평가하고 산정하는 작업에 있어 우수한 예측 성능을 가진 기계 학습 기법을 식별하고자 하였다. 본 연구 결과는 특정 지역의 데이터 셋을 구축하여 실험 적인 결과를 얻은 것이지만, 향후 다양한 지역 및 유형의 부동산 매물에도 적용 가능한 예측 모델을 개발하고자 시도하였다.

The aim of this study is to explore the application processes and analyze the predictive outcomes of various machine learning techniques in predicting multi-unit housing prices. Additionally, we conducted the extraction and preprocessing of key attribute variables influencing multi-unit housing prices in a specific region. Using actual transaction data from Mapo-gu, Seoul, spanning from 2020 to 2022, we compare the predictive capabilities of four machine learning methods: Multiple Regression Analysis(MRA), Random Forest(RF), XG Boosting, and Deep Learning. Our goal is to identify a machine learning technique with superior predictive performance for evaluating and estimating multi-unit housing prices. While the study's findings are based on experimental results from a specific regional dataset, we strive to develop a predictive model applicable to diverse regions and various real estate listings.

This study investigates the use of machine learning techniques to estimate the value of studio apartments (Officetel), which are increasingly important as combined office and residential spaces for single-person households and freelancers. It aims to identify key variables affecting studio apartment prices and preprocess them for accurate predictions. Transaction data from studio apartments are used to compare the predictive performance of four methods: Multiple Regression Analysis, Random Forest, XG Boosting, and Deep Learning. The study seeks to determine the best-performing models for price estimation and aims to develop predictive models applicable to various real estate types and regions.

이 논문은 조건부가치측정에서의 예-응답의 확률이 개인별 특성에 따라 다를 수 있음을 허용하는, 개인 특유의 예-응답에 대한 조건부가치측정모형을 소개한 다. 개인 특유의 예-응답에 대한 추정은 예-응답 현상을 경제이론으로 이해할 수 있는 실마리를 제공한다. 제시된 모형을 Carson et. al (1994)의 조건부가 치측정연구에 적용한 결과, 저소득 응답자들이 예-응답을 할 확률이 더 높은 것으로 나타났다. 설문조사에서는 약 9%의 응답자가 예-응답을 한 것으로 추 정되었고, 지불용의액의 기대값의 평균은 개인 특유의 예-응답이 고려되지 않은 경우와 비교하여 약 25% 낮게 추정되었다.

This paper introduces a contingent valuation model for idiosyncratic yea-saying, which allows idiosyncratic yea-saying probabilities in contingent valuation that can vary over individuals depending on their characteristics. The estimation of idiosyncratic yea-saying provides a clue to understand a yea-saying phenomenon from an economic theory. The proposed model is applied to a contingent valuation study of Carson et. al (1994) and it was found that yea-saying was more likely for respondents with lower income. Approximately 9% of respondents were estimated as yea-sayers in the survey, and the average of mean willingness to pay's was estimated about 25% less than otherwise after idiosyncratic yea-saying was accounted for.

본 연구는 게임 관련 전문가 23명에게 델파이 기법을 사용해 기존의 게임 가치평가에 추가적 요소 들을 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 델 파이 분석은 2차에 걸쳐서 이루어졌으며, 1차는 전문가 FGI, 2차는 델파이 설문으로 진행되었다. 결 과, 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 시 장 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 위험성 을 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 선 택, 전략 요소 등 시장 요인을 구성하는 것에 도움이 될 것이다.

This study aims to extract additional elements to the existing game value evaluation using Delphi technique to 23 game experts. As a result of reviewing the characteristics of the development model using the evaluation model of the existing game contents, it was found that the evaluation factor was selected when selecting the content. The Delphi analysis was conducted two times, the first was the expert FGI and the second was the Delphi questionnaire. More detailed elements were presented in the related items such as results, technology transfer and dissemination, and details for promoting commercialization. Through focus group interviews, we extracted additional factors and predicted market size, growth potential, regulatory and market appeal and risk through market analysis of content success in the game industry. This will allow the industry to understand market size, growth potential, regulation, market appeal and risk through a market analysis of its success targets. This study suggests that the proposed evaluation factors can be applied to the entire game and cultural contents industry and will also help to construct market factors such as market value evaluation of contents, goal and goal setting, selection of entry method, and strategic factors .

It is estimated that there is a total of approximately 100,000 species in Korea. However, the number is currently about 30,000 and only 16,027 species are listed in the ‘Species Korea’ (as of December, 2014). Of the listed species, 51 species are designated as the Endangered Species Class I while 195 species are in the Class II, totaling 246 endangered species including 20 mammals. Under the circumstances that development (e.g., roads) is increasingly threatening the persistence of endangered mammals, it is significant to identify and preserve suitable habitats for them. In this context, evaluating the values of the suitable habitat environment would serve as essential information for development decision making. This study estimated the values of endangered mammals’ forest habitats through spatialization of habitat services. In doing so, a species distribution model, Maximum Entropy Model (MaxEnt) was utilized for a group of endangered mammals including, mountain goat, wildcat, marten cat, and flying squirrel. To calculate the values per unit area, a benefit transfer method was used based on the point-estimate technique with the best available values estimated previously. The range of discount rate of 3.0 to 5.5 percent was applied taking the notion of social discount rate into account. As a result, the province with the highest values for endangered mammal habitats appeared to be Gangwon, followed by Gyeongbuk and Gyeongnam. The monetary values of the endangered mammal habitats were estimated to be 330 billion to 421 billion won per year.

부동산 가격평가를 위한 전통적 접근은 선형회귀모형을 활용하는 것으로서, 이러한 접근은 설명변수와 종속변수(주택 가격)간 선형의 관계를 가정한다는 한계가 있다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 딥러닝 방식, 즉 다층신경망 모형(multilayer neural net model)을 활용하였다. 다층신경망 모형이 전통적 회귀모형보다 주택 가격 예측 성능이 일관되게 탁월함을 4개 사례지역(서울 강남구, 경남 김해시, 전주 덕진구, 전남 해남군) 모두에서 확인하였다. 이러한 성능 향상의 주원인은 다층신경망 모형이 설명변수와 종속변수 간 비선형 관계를 효율적으로 포착할 수 있기 때문인 것으로 해석된다. 설명변수 중 하나인 지리좌표(X, Y)값과 주택 가격 간의 관계를 효율적으로 모델링한 것을 비선형 관계 포착의 예로 들 수 있다. 또 다른 특이점은 사례지역의 이질성이 강해질수록 두 모형 간 성능 격차가 커지는 것을 발견할 수 있었다. 즉, 사례지역에 소재하는 주택의 이질성이 심한 경우, 전통적 모형은 가격 예측의 정확성이 상당히 감소하였으나 다층신경망 모형은 상대적으로 강건한 예측 성능을 보여주었다.

The traditional approach to property valuation has been the use of a linear regression model, which has been criticized for assumption of a linear relationship between predictors and the house prices. We tried to overcome the limitation through the deep learning approach, that is, using a multi-hidden layer neural net model. Our finding is that the neural net model outperformed the traditional approach across all the four study areas. We interpreted that the outstanding performance of the neural net model could be attributed to the capability of non-linear modeling of predictors with the example being geographical coordinates. Another noticeable result is that the gap of the model performance between the neural net model and the traditional approach widened as the study area became more heterogeneous. The neural net model was proven to be able to perform more efficiently in the heterogeneous area where the traditional linear regression model suffered when predicting the house prices.

소득증대와 고용창출의 핵심역할을 하는 지식재산권은 특히 창조경제에서 매우 중요한 역할을 한다. 많은 기업들은 이러한 패러다임에서 브랜드관리에 심혈을 기울이고 있는 가운데 강력한 브랜드자산을 구축함으로써 궁극적으로 이윤극대화 등 기업의 경영성과를 올리기 위한 노력이 높아지고 있다. 기술거래 및 사업화, 금융지원, 투자의사결정, M&A, 소송, 브랜드전략 등의 목적에서 브랜드 재활성화(revitalizing)를 위한 상표권 가치의 합리적 평가는 매우 중요한 것이라 할 것이다. 그러나 이러한 중요함에도 불구하고 지식재산권에 대한 인식부족과 평가하는 역량은 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 기업상표권 가치평가를 위해 실제 상표권을 보유하고 있는 사례기업을 대상으로 원가법과 수익접근법에 의한 사례분석을 실시하여, 원가법의 205백만원에서부터 수익접근법의 변동할인율, 조정기여도를 적용한 270백만원까지 다양한 결과를 제시하였다. 하지만 단일기업을 통해 시사점을 얻은 것은 본 연구의 한계이며, 향후 규모별, 업종별 다양한 기업군의 사례분석과 적용반안에 대한 연구가 계속되어야 할 것이다.

Intellectual property rights play a key role in employment creation and income generation plays an important role, especially in the creative economy. Many companies are ultimately increasing efforts to boost the company's financial performance, such as maximizing profits by building a strong brand assets amid committed to brand management in this paradigm. Reasonable evaluation and commercialization of technology transactions, financial assistance, investment decisions, trademark brand value for the reactivation (revitalizing) for the purposes of M & A, litigation, brand strategy will be said to be very important. In spite of the importance, the awareness of the property and the capabilities to assess are hardly sufficient. Thus, this study, targeting companies with valid trademarks for value assessment, conducted case analysis by cost method and income approach; the analysis presented the result from 2.05 million by the cost method to 2.7 million by the income approach applied to a variable discount rate and adjustment contribution. However, now that the implication was drawn from a single company, further studies covering case study and application plan according to scale and type of diverse company groups should be continued.

We propose a model for the line expansion problem in the AMOLED (Active Matrix Organic Light Emitting Diodes) industry, which now faces market uncertainty: for example, changing customer needs, technological development path, etc. We focus on the optimal investment time and size of the AMOLED production lines. In particular, employed here is the ROV (Real Options Valuation) model to show how to capture the value of line expansion and to determine the optimal investment time. The ROV framework provides a systematic procedure to quantify an expected outcome of a flexible decision which is not possible in the frame of the traditional NPV (Net Present Value) approach. Furthermore, we also use Monte Carlo simulation to measure the uncertainty associated with the line expansion decision; Monte Carlo simulation estimates the volatility of a decision alternative. Lastly, we present a scenario planning to be conducted for what-if analysis of the ROV model.

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.

We introduce a theoretical valuation model of the venture company’s firm value. The most important characteristic of this model is its capacity to estimate the value of intellectual assets. as well as the enterprise. uSing publicly disclosed financial data. The valuation model consists of six groups of publicly available information ; namely. current financial assets. current and the prior period’s tangible asset, current and the prior period ’s net working capitals. current operating income, current expenses of knowledge management, and current investment assets. Because this makes the model very practical to apply in anal yses, it is possible to apply this model of firm value valuation to suit individual venture companies. The results of the positive study are as f이 lows . First, the size of intellectual assets. which is estimated from the expenses of knowledge management and networking investment turns out to be sizable. The estimated size of intellectual assets is reported to be 0.7 to 1.0 times of total assets in the balance sheet Second. the venture company valuation model can be used to estimate the proportion of the traditional value (including tangible asset value, working capital value and earnings’ value) , and the intellectual asset value (including technology. marketing, management, and networking asset values). The weight of each asset value is reported to be 40% : 60% in case of venture companies and 33% : 67% for internet companies.

탐사단계의 자원개발 프로젝트는 높은 기술 및 시장 불확실성으로 인해 가치평가 모형을 통한 추정의 정확도가 떨어지며, 이에 따라 사업의 가치 평가시 전문가의 경험 및 협상력에 상당량 의존하고 있다. 다양한 불확실성 요인들을 보유하고 있는 탐사단계의 자원 개발 프로젝트의 평가모형으로서 실물옵션 모형이 적합하다는 것은 이론적으로 알려져 있으나, 이에 대해서는 많은 연구들이 이루어지지 않았다. 이에 따라 본 연구에서는 이론적인 검토 및 사례 분석을 통해 자원탐사단계 사업에 적용할 수 있는 가치평가 모형을 연구하였으며, 자원 탐사 단계의 복합적인 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있는 모형으로 이산 격자 모형(binominal lattice model)에 기반한 Marketed Asset Disclaimer(MAD) 접근법을 제안하였다. 이를 실제 금광 탐사 개발 프로젝트에 적용하여 기존 가치평가 모형 및 시장 가치와 비교한 결과, MAD 접근법이 탐사단계에서 기술 및 시장의 불확실성을 효과적으로 반영하는 것으로 나타났으며, 탐사 단계의 리스크가 해소된 시점 이후에서는 전통적인 가치평가 방법인 Discounted Cash Flow(DCF)가 시장 가치를 잘 설명하는 것으로 나타났다.

The fair market value of exploration project for natural resources is difficult to estimate due to the high level of technology and market uncertainties. Previous studies recommended using real option analysis to control numerous uncertainties in natural resources projects, but there was little attention on the valuation of natural resources development projects in exploration stages. Based on the theoretical assessment of valuation models, this study suggested Marketed Asset Disclaimer (MAD) approach in real option analysis for resource exploration projects. We proved the efficiency of suggested model using a case study of gold mine exploration project. Empirical results showed that MAD approach could effectively estimate the fair market value by controlling the technology and market uncertainties of the exploration projects, but discounted cash flow (DCF) analysis overestimated the value of an exploration project.

One of the important factors of technology development strategies is the expected economic value of a technology. As the focus of national defense policy have been turned from domestic consumption to international consumption, a more accurate technology valuation model is required for defense industries. This research presents a new model for evaluating economic value of technologies by the modified process which adopted a Markov Chain and a Risk-averse Utility Function. The major accomplishment of this research is the designing of the process which estimates the technology market lifespan based on the probability data. It also enables us to consider the expected events. Moreover, a new technology valuation model is designed to reflect the characteristics of defense industries at the specific technique level.

본 연구의 목적은 첫째, 문헌조사와 선행이론 조사를 통하여 전시회의 자산 가치 구 성요소와 자산 가치에 영향을 주는 영향요소에 대한 개념을 정의하려 하였고, 둘째, 전시 전문가 설문 조사 결과에 대한 요인 분석으로 전시회 자산요인과 영향요인을 도출 하고 요인별 중요도 분석을 하여 요인과 구성항목에 대한 복합가중치를 산출하려 하였다. 셋째, 디지털산업과 관광서비스산업 등 대표적인 무형자산 관련 산업 분야에서 연구 된 자산 가치평가 방법이나 모형 개발 사례 분석을 통하여 적합한 자산 가치평가 모형 을 개발하려 하였고, 넷째, 전시회와 가장 연관성이 높다고 판단되는 무형자산들 중심 으로 경제적 수명기간과 법적 보호기간들을 비교 연구하여 전시회에 적용할 수 있는 경제적 수명기간을 추론하려 하였다. 다섯째, 구체적인 측정 기준과 방법을 제시하여 전시회의 미래 가치를 금액으로 산출할 수 있도록 하고 여섯째, 본 연구에서 개발된 평가 모형에 대한 사례 적용과 검증을 실시하려 하였다. 위에서 기술한 연구목적을 달성하기 위하여 다양한 연구과정을 거쳐 다음과 같은 연구결과를 산출하였다. 첫 번째는 요인 통계분석을 실시한 결과, 자산요인으로는 관계자산, 고객관리자산, 고 객마케팅자산, 고유자산 등 전시회의 4가지 자산 유형을 개발하였고 총 19항목의 자산 구성요소를 발굴하였다. 또한 영향요인으로는 전시산업 내부환경 요인과 전시산업 외 부환경 요인 등 2가지의 영향 관련 유형을 개발하였고 총 15항목의 영향 구성요소를 발굴하였다. 두 번째는 요인별 상대적 중요도 측정을 위한 설문과 AHP 분석을 실시하였다. 전시 회의 자산요인별 상대적 가중치와 중요도 분석 결과 관계자산이 0.344, 고객관리자산이 0.253, 고객마케팅자산이 0.228 그리고 고유자산이 0.175 순으로 중요도 결과가 나왔다. 전시회의 자산 가치에 영향을 주는 요인별 상대적 가중치와 중요도 분석 결과는 전시 산업 내부환경이 0.599, 전시산업 외부환경이 0.401 순으로 중요도 결과가 나왔다. 세 번째는 미래 자산 가치를 금액으로 산출하기 위하여 항목별 측정지표와 기준과 방법을 개발하였다. 네 번째는 전시회의 경제적 수명기간을 추론하기 위하여 전시회와 연관이 있거나 특성이 유사한 무형자산의 경제적 수명기간을 비교, 분석하여 전시회의 경제적 수명기간을 10년으로 추론하였다. 다섯 번째는 사례 적용을 위해서 국내에서 개최되고 있는 3개의 전시회를 대상으로 일부 데이터를 입수하여 본 연구모형에 반영, 적용하였고 본 연구 모형과 실제 사례와의 비교 검증을 실시하였다. 본 연구 결과를 통하여 전시회의 서비스 차별화가 가능하고 전시산업의 질적 성장의 기반이 될 수 있을 것으로 여겨진다. 중기적으로는 전시회의 자산 가치 활용이 더욱 활발해져 자금 조달 등에도 이용할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 타 산업 분야의 기업들과 비즈니스 협력과 M&A 협상 등에 있어서도 긍정적인 역할을 하고 나아가서 전시컨벤션산업 전반에 걸쳐 ROI 개념을 도입할 수 있는 기틀을 제공할 수 있을 것이다.

The purpose of this study is to investigate the existing intangible asset model and to define the concept of factors of exhibition asset value by conducting literature survey and reviewing preceding research. Second, we need to define the concept of influential attributes that affect the asset value of exhibitions. Third, we need to extract exhibition's asset factors and influence factors by conducting exploratory factor analysis based on survey results. Fourth, we need to conduct analysis of importance by factors based on the exploratory factor analysis and calculate the importance value by factor. Fifth, we develop the asset evaluation model after reviewing former cases of previous studies on asset evaluation methods for intangible assets such as the ones applicable to digital industries and tourism service industries, etc. Sixth, we reason the economic life-cycle of exhibitions by conducting comparison studies on the intangible industry related assets considered to be similar to the exhibition industry. Seventh, we infer the future value of exhibitions by suggesting concrete evaluation standard and methodologies of exhibitions in order to come up with the final values by factor. And finally, we conduct the actual application and examination of the evaluation model developed by this study. It's needless to say that this study will lay a foundation for sound M&A activities among exhibitions and enable all the interested parties to see exhibition assets in terms of ROI perspectives.

본 연구는 관측 불가능한 기업가치를 추정할 수 있는 계량경제모형을 개발하고 그 모형의 유용성을 평가하는 것을 목적으로 한다. 기업가치의 대리변수로 주식가격 또는 주식수익률에 의존하는 기존의 연구와는 달리, 기업가치를 계량경제모형에 포함시킨 후, 자료확장법(data augmentation method)과 Gibbs samler를 적용하여 기업가치변수를 직접 추정한다는 점에서 새로운 분석방법이라고 할 수 있다. 기업가치의 추정치에 근거한 주식투자전략의 초과수익률을 평가한 결과, 본 연구에서 제시한 모형이 유용하다는 것을 알 수 있다. 또한 기업가치의 추정치에 근거하여 이윤 변수에 포함되어 있는 측정오차, 즉 기업가치와 무관한 부분을 제거함으로써 이윤반응계수(earnings resposnse coefficient)의 편의를 어느 정도 제거할 수 있는지를 살펴보았다.

In this paper we develop a new approach for estimating the value of firm and evaluate the model's usefulness. Since the firm value is unobservable, previous research in accounting and finance used stock prices or returns as a value benchmark. However, in this paper we formulate a probability model that incorporates the unobservable firm value. After estimating the firm value by applying the data augmentation idea and the Gibbs sampler, we evaluate its usefulness by measuring the excess returns of investment strategy which utilizes the estimates. It is shown that the model in this study produces useful and meaningful estimates of the firm value. It is also shown that the value estimates can be used to eliminate value-irrelevant noise from the earnings variable.

이 기술의 가치는 얼마나 될 것인가? 이는 다양한 투자환경 하에서 관심과 중요성이 매우 큰 질문이다. 이러한 환경은 R&D 프로젝트에 투자를 고려하고 있는 기업들은 물론 신생기업에 투자를 고려하고 있는 벤처투자자에 이르기까지 매우 다양하다. 그러나 객관적이고 정확한 가치평가는 매우 어려우며, 적절한 평가를 수행하지 못할 가능성도 매우 높다. 이러한 문제에 닥친 경영자의 의사결정을 돕기 위한 가치평가 기법으로서 전통적인 할인현금흐름(DCF) 분석방법으로부터 실물옵션 방법까지 다양하게 제시되어 있다. 특히 DCF 기반의 기술가치평가, 이른바 소득접근법(Income Approach)의 적용을 위한 주요 핵심변수를 추정하기 위한 구조화 작업이 이루어져왔다. 본고에서는 기술가치평가에 대한 선행연구를 기술의 가치분석 또는 가치평가의 이론적 접근, 기술가치 분석․평가 모델과 기법을 개발하거나 모델적용을 위한 기술가치의 결정요인을 구조화하기 위한 연구, 기술가치평가에 대한 사례분석과 실증적 분석 측면에서 검토한다. 다양한 가치평가 방법들은 자체적인 특성을 가지고 있으며, 그에 따른 실제 적용에 한계를 가지고 있다. 본고에서는 가치평가 기법의 실용성을 검토하고, DCF 모델이 가진 한계를 극복하기 위한 하이브리드 모델의 적용 가능성을 탐색하고자 한다. 이를 통해 현장의 경영자들이 이들 기법의 추상적인 아이디어를 더욱 용이하게 접근하여 사용할 수 있도록 하고자 한다.

Economic value of a certain technology is of great interest and importance in a wide variety of investment circumstances. These vary from companies considering investing in R&D projects, to venture capitalists funding start-up companies. However, such valuation is extremely difficult in any case, and the cost of failure can be very high. Many techniques have been proposed to assist managers facing this issue, from traditional discounted cash flow analysis to more recent methods based on real options. In the meantime, the discounted cash flow method has limitations in applying the valuation of technology. At the same time, there have been various solutions to overcome theoretical problems of the method. Real options have been thought as a solution. However, there are another problems in using them in real world. This paper reviews the previous studies on the valuation of technology in several aspects, discusses the practicability of the various methods available, and explore the application of a hybrid model, which aims to make these rather aore the ideas more accessible to practicing managers.