미래 국방은 세계 안보정세의 불확실성 가속화, 국내 사회·경제적 여건 제한 등 다양하고 도전적인 환경에 직면하고 있다. 이에 우리 국방부는 인공지능, 드론, 로봇 등 과학기술 기반의 국방혁신으로 당면한 문제점과 위협요인에 대응하려 하고 있다. 인공지능 기반의 첨단과학기술 도입을 위해서는 클라우드, 5G와 같은 IT기반 환경 위에 데이터를 융합하고 활용하는 것이 필수적이다. 하지만 기존의 전통적인 보안 정책은 주로 시스템 중심의 보안으로 일률적인 보안 통제수단을 적용하는 등 데이터공유 및 활용에 어려움이 있다. 본 연구는 데이터 가치 평가 및 데이터 수명주기 관리에 대한 이론적 배경을 바탕으로 데이터가치 기반의 국방 보안정책으로 패러다임 전환을 제안한다. 이를 통해 데이터 기반의 업무 활성화 및 AI기반 과학기술중심의 국방혁신 구현에 도움이 될 것으로 기대한다.
국내외 마케팅에 있어서 경쟁의 심화로 말미암아 새로운 고객의 획득에 따른 비용-효과보다 기존고객과의 관계유지를 위하여 고객의 평생가치를 높이도록 노력하는 것이 오히려 효과적인 경우가 많아졌다. 이러한 관계마케팅의 개념은 최근 마케팅을 포함한 기업경영 전반에 적용되는 고객관계관리(CRM)로 확장되고 있다. 또한 인터넷 기반의 e CRM이 고객행동의 분석도구를 거의 정확하고도 실시간으로 파악할 수 있게 함으로써 통합적 CRM의 아키텍쳐와 솔루션이 개발, 적용되고 있다. 통합 CRM에서의 고객은 B2B이든 B2C이든 간에 개별(개인) 고객을 가리키며, 개별 고객의 니즈와 요구를 적절하게 충족시킬 수 있도록 개인화 시스템을 구축하여 관리하는 것이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 통합 CRM의 기본 틀과 시스템을 비롯하여 개인화 설계를 어떻게 할 것인가에 관한 사례 및 실증분석에 앞서 그 배경 지식을 정리하고자 이론적 탐구를 하였다.
최근 인공지능(AI) 기술의 신장을 바탕으로 스마트폰, 스마트 스피커, 챗봇 등과 같은 AI 기반 제품(AI-Enabled Products)의 출시가 점차 증가하고 있다. 이에 따라 AI 기반 제품이 지닌 편익을 중심으로 소비자의 수용의도를 밝히고자 하는 많은 연구가 진행되고 있지만, AI 기반 제품이 지닌 특징을 고려하여 속성을 분류하여 각 속성에 대한 소비자의 지각된 효용 가치에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 DeLone과 McLean의 IS Success Model을 바탕으로 AI 제품 속성을 AI 속성과 Non-AI 속성으로 구분하고, 컨조인트 분석을 통해 각 속성이 지닌 효용 가치를 기반으로 제품 개발의 방향성을 제안하고자 한다. 또한, AI 제품의 수용 시점에 따른 AI 제품 속성의 상대적 중요도에 차이가 나타나는지 살펴보고자 한다. 더 나아가 컨조인트 분석을 통해 도출된 각 응답자의 효용 가치를 기반으로 군집 분석을 통해 시장을 세분화하고, 각 세분시장을 구성하고 있는 소비자들의 특징과 니즈를 이해하고자 하였다. 본 연구를 통해 AI 기반 제품의 특성과 속성에 대한 개념적으로 구조화된 틀을 제시하는 이론적 시사점과 각 세분시장에 따라 최적화된 AI 제품 개발 방향을 제안한다는 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
조직이론을 포함한 경영관리 및 기업가정신 연구 영역의 연구자들은 혼합조직으로서 사회적 기업이 갖는 특성을 가정하여 사회적 기업의 행태 및 성과에 관한 다양한 연구를 진행하고 있다. 하지만 기존 관련 연구들이 가정하고 있는 사회적 기업의 이중가치, 즉 경제적 가치와 사회적 가치 추구 특성에 관한 근원적 연구는 부족하다고 판단된다. 이에 본 연구는 기존 조직이론 및 경영관리 문헌에 기반하여 혼합조직으로서의 사회적 기업이 갖는 이중가치 추구 특성을 일반 영리기업, 비영리조직과 비교 분석하였다. 실증 분석을 위해 한국의 사회적 기업과 영리기업, 비영리조직을 대상으로 조사된 '사회적 가치 서베이' 자료를 활용하였으며, 이들 세 유형의 조직이 가지고 있는 '이중가치 추구 지향성'과 '이중가치 실현을 위한 조직운영'의 강도를 측정하여 비교하였다. 분석 결과 '이중가치 통합 지향'은 세 유형의 조직 중 사회적 기업이 가장 약한 것으로 나타났으며, '이중가치 실현을 위한 조직운영'과 관련하여서는 세 유형의 조직 중 사회적 기업이 가장 균형적으로 실행하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 한국의 사회적 기업을 대상으로 한 실증분석을 통해 기존 관련 연구들이 가정했던 사회적 기업의 조직 혼합성을 영리기업, 비영리조직과 비교하여 보여주었다는 점에서 함의를 가진다.
정부와 산업에서 융합 내지 융합 비즈니스에 대한 정책과 전략이 광범위하게 확산되고 있음에 반해 이를 성공적으로 구현하는데 필요한 이론적 기반과 효과적 방법론은 매우 부족한 상태이다. 특히, 융합 비즈니스 모델(BM)의 '이상적(ideal)유형' 즉, 이론적 유형에 대한 연구는 국내/외를 막론하고 아직까지 주목할 만한 결과가 없는 것으로 파악된다. 본 논문은 BM의 개념적 프레임워크로 '4W1H 모형'을 제안하고 이를 통해 융합 BM의 이론적 유형, BM 유형별 전략과 설계 수순 등을 정의할 수 있음을 보이기 위한 것이다. 4W1H 모형은 BM의 구성요소를 고객가치(why), 가치제안(what), 운영방식(how), 목표시장(whom), 공급역량(who) 등 5개로 정의한 것으로서 이를 통해 가치혁신형, 상품혁신형, 운영혁신형, 시장혁신형, 역량혁신형 등의 융합 BM 유형을 도출하였다. BM 구성요소와 유형(즉, 구조적 특성) 정의에 이어 BM 구성 요소간 상호작용(즉, 행위적 특성)에 대한 정의를 통해 BM이 기업전략과도 연계될 수 있음을 보였다.
소프트웨어 생태계의 시장 중심 개발 환경에서 소프트웨어 기업은 제품의 성공을 위해서 자신의 비즈니스와 고객에게 높은 가치를 제공할 수 있어야만 시장 경쟁력을 가지고 생존할 수 있다. 요구공학적 관점에서 제품 요구사항 선택을 통한 가치 제공을 위해서 이해관계자들 각자의 다른 이해가 조정되어 합의되어야 한다. 즉, 요구공학 단계에서 높은 가치 창출을 고려하는 합의된 요구사항을 선택할 필요가 있다. 기존 연구들은 소프트웨어 생태계에서 요구되는 이해관계자들의 다른 이해에 대한 요구공학적 기법의 필요성을 언급하였을 뿐, 구체적인 가이드라인 및 수행 방법에 대하여 제안하지 않았다. 본 연구에서는 요구공학에서 사용되는 Goal 개념 기반으로 협상 참가자의 의도를 분석하고 이를 바탕으로 요구사항 충돌의 근거를 구조화하여 관리할 수 있도록 한다. 궁극적으로 협상 참가자의 이기적 행동을 바탕으로 게임 이론적 개념을 이용한 요구사항 충돌 해결 방법론을 제안한다.
연구목적: 본 연구는 시대적 행정 패러다임이 공공부문의 화재 발생에 어떤 영향을 주었는지 찾으려는 목적으로 수행되었다. 연구방법: 이를 위해 신공공관리론에 대한 이론적 고찰을 하고, 보령화력발전소 화재 사고 사례의 원인을 신공공관리론적 가치의 한계를 이용하여 분석하였다. 연구결과: 이론적 고찰 결과, 신공공관리론의 가치 3가지(관리적 책임성, 능률성, 전문성)와 그에 따른 연구준거를 도출할 수 있었다. 사고 사례의 원인 분석 결과, 공공부문에서 신자유주의 시장화에 기반을 둔 능률성이 과도하게 강조되어 관리적 책임성과 전문성 고양에는 미흡했던 것으로 나타났다. 결론: 결론적으로 신공공관리론적 가치를 공공부문의 안전관리 부분에 과도하게 적용하는 한계가 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이 연구결과는 소방행정이론의 학술적 발전에 기초자료로 사용될 것으로 기대된다.
현재 우리나라에서는 시설물의 급격한 고령화 및 노후화로 인해 '시설안전법' 또는 '기반시설관리법'에 근거하여 관할시설에 대한 최저유지관리수준 및 성능수준 결정이 요구된다. 시설물 유지관리 시 '유지관리 상태'나 '최소 성능 상태'로 시설물을 유지하는 것에는 어려움이 있다. 인프라 자산은 수명이 길고, 시간이 지남에 따라 악화되는 방식이 복잡하기 때문에 기술적인 측면 뿐 아니라 비용이나 자산 가치 등 회계적 측면에서의 '자산 관리'도 필요하다. 그러나 '자산관리'에 대한 이해관계자들의 인식 부족으로 인해 실제로는 기술 중심의 관리만 이뤄지고 있는 실정이다. 인프라 자산을 효과적으로 관리하기 위해서는 예산, 서비스, 안전성, 내구성 등 다양한 자산 가치 요소에 대한 복합적인 고려가 필요하다. 본 논문에서는 위에서 언급한 인프라 중 도로망의 효율적인 자산관리를 위해 도로망 가치를 평가하고 정량화하는 이론을 제시하였다. 또한, 시뮬레이션을 통해 제시된 이론을 노후 도로시설물 관리에 적용하는 방법론을 제안하였고, 실무 관점에서의 활용 방안을 제시하였다.
2000년대 이전부터 북미 유럽의 선진국을 중심으로 특정 기업이나 사업(프로젝트)에 관한 가치를 평가하는 사례는 있어 왔으나, 개별 기술(특허)의 경제적 가치를 산정하는 체계나 방법론은 국내를 중심으로 최근 들어 활성화되어 왔다. 이러한 기술가치평가 분야는 기술이전(거래), 현물출자, 사업타당성 분석, 투자유치, 세무/소송 등의 다양한 용도로 활용되고 있다. 물론 기술보증기금의 KTRS, 발명진흥회의 SMART 3.1과 같이, 평가대상기술에 대한 기술력(등급) 평가 혹은 특허등급평가를 정성적으로 수행하는 온라인 시스템은 존재해 왔으나, 대상기술의 정량적인 가치금액까지 산출해 주는 웹기반 지능형 기술가치평가 시스템은 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 의해 유일하게 개발 및 공식 오픈되어 확산 활용되고 있다. 본 고에서는 KISTI에서 개발 운영중인 웹기반 'STAR-Value' 시스템을 중심으로, 탑재된 방법론 및 평가모델의 유형, 이를 지원하는 참조정보 및 데이터베이스(D/B)가 어떻게 연계 활용되는지를 소개한다. 특히 미래에 발생할 경제적 수익을 추정하여 현재가치화하는 소득접근법 기반의 대표 모델인 현금흐름할인(DCF) 모델과 특정 로열티율을 기반으로 로열티수입료의 현재가치를 기술료 대가로 산정하는 로열티절감모델을 포함한 6개 모델, 그리고 관련 지원정보(기술수명, 기업(업종)재무정보, 할인율, 산업기술요소 등)의 데이터 기반 연계 방식에 대해 살펴본다. STAR-Value 시스템은 평가대상기술에 대한 국제특허분류(IPC) 혹은 한국표준산업분류(KSIC) 등의 분류 정보로부터 기술순환주기(TCT) 지수, 유사업종(혹은 유사기업)의 매출액 성장률 및 수익성 데이터, 업종별 가중평균자본비용(WACC) 및 산업기술요소 지수 등 메타데이터값을 자동적으로 불러오고 여기에 조정요인을 반영하여 기술가치의 산출결과가 높은 신뢰성 및 객관성을 가지도록 한다. 나아가 대상기술의 잠재적 시장규모와 해당 사업화주체의 시장점유율에 대한 정보까지 보유 재무데이터 기반으로 참조값을 제시하거나 기존에 완료된 평가사례 축적 기반으로 업종별 유사 기술의 가치범위값을 제시해 준다면, 본 시스템이 보다 지능형으로 지원 모듈을 연계 활용하고 실시간으로 손쉽게 고(高)정확도의 기술가치범위를 제시해 줄 수 있을 것으로 기대된다. 본 고에서는 웹기반 STAR-Value 시스템이 참조데이터 기반으로 지능형 연계를 수행하도록 해주는 모형선택 가이드라인 지원기능, 기술가치범위 추론 지원기능, 유사기업 선정 기반의 시장점유율 산정 지원기능의 내부 로직 구성을 설명한다. 상기 지원기능을 통해 비전문가(또는 초보자) 수준에서 최적의 평가모형 선택, 기술가치 범위 추론, 유사기업 선택 및 시장점유율 산정에 대한 정보지원이 데이터 사이언스 및 기계학습 기반으로 수행될 수 있다. 본 연구는 기술가치평가 분야의 이론적 타당성을 평가실무에서 활용할 수 있는 평가모델 및 지원정보를 실제 탑재한 웹기반 시스템의 소개에 의미가 있으며, 추가적으로 보다 객관적이고 손쉬운 지능형 지원시스템의 활용성을 높임으로써, 앞으로 기술사업화의 제 분야에서 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 데이터 경제시대, 디자인 산업데이터에 관한 이론적 고찰에 관한 연구이다. 본 연구는 디자인 산업데이터의 가치를 조명하고, 디자인 경영에서 디자인 데이터 시대로 전환의 의미를 해석하며, 디자이너에게 데이터를 해석하는 리터러시(literacy)의 중요성을 부각하고자 한다. 연구범위는 디자인의 산업적 가치를 탐구하기에 기업의 R&D 역량 강화 차원으로 접근한다. 또한, 디자인의 인문학적 기반과 미학적 가치보다는 산업적 관점에서 연구의 범위를 한정한다. 연구결과 디자인 산업데이터의 가치는 사후 평가가 아니라, 고객 중심의 시장 예측에 있다는 것과 디자인 산업데이터 주도전략이 중요하다는 것을 알 수 있었다. 핵심사항은 대기업과 중소기업의 디자인 산업데이터 이슈가 다르며, 디자인 산업데이터의 지향점은 기업의 제품/서비스 개발에 있어서 고객 중심의 의사결정 지원에 있어야 하고, 핵심역량은 데이터의 양이나 다루는 도구와 기술이 아니라, 데이터 리터러시에 있어야 한다. 마지막으로 디자인 산업데이터의 활용이 강화되려면 개인적 차원의 데이터 관리가 아니라, 공용화 차원의 관리가 선행되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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