본 연구는 ICT 기술 중심의 연구개발조직에서 기술혁신의 인프라로서 전략기술로드맵(STRM)의 추진에 있어 주요한 성공요인을 고찰하는 것을 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 전략기술로드맵의 개념과 특성을 밝히고 실제 기술개발조직에서 추진되어지는 프로세스와 실제 추진 성공요인을 조직역량이론을 중심으로 고찰하였다. 이러한 이론적 연구를 통하여 전략기술로드맵 추진성공에 영향을 미치는 주요 명제들을 도출하였다. 이를 통해 기술혁신을 추구하는 연구개발조직에서는 전략기술로드맵 성공을 위한 상위경영층의 지원, 핵심기술도출 및 로드맵 추진의 적절성 및 기술정보활용을 위한 조직내 역량을 강화시켜야 함을 고찰할 수 있었다. 전략기술로드맵(STRM) 추진시 성공을 위한 제반 조직적 요인을 고찰한 본 연구는 향후 기술역량의 지속적 탐색과 활용 및 기술혁신의 인프라로서 기술로드맵을 추진하려는 연구개발 조직에게 큰 함의를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 지식경영을 실시하기 전에 자사의 현 상태를 진단할 수 있는 조직의 지식경영 준비도 측정 도구를 개발하였다. 조직 내 지식활동을 총체적으로 분석하기 위해 '지식고도화 모형'을 기반으로 해서, 각 영역에 사회적 요인과 기술적 요인으로 구분된 틀을 적용하여 연역하였다. 연역한 결과, 사람, 문화, 제도, 프로세스, 기술의 5차원에서 총 22개의 측정항목이 도출되었고, 도출된 요인의 타당도와 신뢰도 검증을 통해 최종적으로 5차원에서 총 21 개의 측정항목이 도출되었다.(중략)
본 논문은 중소기업의 ERP 도입에 있어서 성공과 실패를 결정짓는 핵심요소들 중에서 시스템 변화관리의 중요성을 파악하기 위해서 조직요인, 외부환경요인, 시스템 변화요인 그리고 ERP의 성과 간에 구조적인 모형을 설계하고 연구를 하고 있다. 연구는 현재 연구의 모형이 설계되어 설문지 회수가 완료되어 기초적인 분석이 완료된 상태이며, AMOS를 사용하여 분석을 시작 하였다. 연구의 결과가 나오면 학문적인 측면과 실제적인 측면에서 몇 가지의 시사점을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1993.10a
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pp.99-104
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1993
생산자동화기술을 도입하여 도입성과를 향상시키려면 자동화기술을 도입하고 활용함에 있어서 성공요인들을 문헌과 현장의 사례들을 통하여 충실히 검토하고 종합적으로 분석한 후에 이를 생산시스템에 적용할 때에는 자동화기술의 상반관계(trade-off)에 있는 성과변수를 동시에 향상시켜 경쟁력을 갖게 될 것이다. 기업전략과 생산전략을 수립하고 그 틀 안에서, 생산자동화기술 추진전략을 세워 전략사이의 적합성이 높을 때 자동화기술 도입성과는 크게 향상될 것임을 유념해야 한다. 따라서 본 연구에서 제시한 생산자동화기술 성공요인이 자동화기술 도입성과에 영향을 미치므로 자동화기술 추진전략이 기업의 능력범위 안에서 이들 요인을 잘 반영하고 있는지를 검토하고, 분석한 후에 종합적으로 판단하여야 한다. 이러한 과정을 거쳐 자동화기술이 도입되고 운영될 때 자동화기술 도입효과는 극대화될 수 있다.
As the technology commercialization of American universities has been greatly activated since the implementation of the Bayh Dole Act, that of Korean universities has been steadily increasing since the enactment of the Technology Transfer Promotion Act of 2000, due to numerous related laws, government support programs, and accumulated experience of technology transfer. However, the level of technology commercialization of domestic universities is still insufficient in comparison to that of advanced countries such as the United States. So, in this study, we tried to identify factors promoting technology transfer and start-ups in Korean universities by examining domestic prior researches carried out since 2000 using SLR (Systematic Literature Review) methodology. As a result of our analysis, researches in the field of technology transfer were the most studied while papers on start-up are actively increasing recently. As for factors influencing commercialization of technology, internal and external factors were identified. The former were categorized as human resource, technology and knowledge resource, financial resource, managing resource and strategy, university type, and education and culture, while the latter were grouped into consumer, region, and infrastructure. And then detailed factors were integrated in each field by systematic mapping. Our study has its meaning in that it systematically accumulated the results of researches on technological commercialization of Korean universities and identified areas that are lacking or need additional research. And the integrated promoting factors for technology transfer or start-up can also be used as a checklist for universities or public institutes.
This study is an empirical study of 'the effect of Technological innovation through environmental factors of an enterprise on the implementation of a Smart Factory'. The purpose of the research is to improve the utilization and effectiveness of the Smart Factory by considering and implementing factors that will be promoted in an internal environment or focus when building. The research method was statistical analysis with SMART PLS by surveying the relevant personnel of the company that implemented the Smart Factory. The results of the study showed that internal organizational factors and self-efficacy have a positive effect on technological innovation, and technology innovation has a positive effect on the key factors of smart factory implementation. And the absorbing capacity, which is a moderating variable, has a positive effect in part on the key factors of smart factory implementation by interacting with technological innovation factors. This study can be used by companies that want to implement a smart factory, and it has the significance of laying the theoretical foundation for research on smart factory implementation through empirical analysis.
The importance of the creation, diffusion and utilization of the knowledge and information has been magnified at the 21st century of knowledge and information society. If the utilization level of the web site of the national-level R&D information system is enhanced, the duplication of the researches as well as overlapped R&D investment could be greatly reduced. In this regards, this study aims to identify the factors which affect customer value and intention of continued usage for the national science & technology information services (NTIS & NDSL). The empirical research results show that information service quality have a significant influence on the continuous usage intention of science & technology information service. Customer value, as well, influence the continued usage intention as a mediating variable. In addition, the situational factors of information use by itself shows a significant effect on customer value, but it does not moderating the relationship between information service quality and customer value. After a description of research result, we discussed implications and limit of the study as well as future study direction.
Consideration of uncertainty has been considered to be an important factor in technology planning due to the fast changes of technologies and customer needs. Therefore, how to consider uncertainty has been a promising issue in developing and utilizing the technology roadmap, a prominent tool for the technology planning. However, previous studies regarding technology roadmaps are based on practical case studies for specific certain industries, which are of course useful but sometimes lack systematic frameworks and methodologies. In response, this study suggests a framework to identify possible scenario elements, analyze the impact of each scenario element and reflect the results to the technology roadmapping process. For this purpose, this study suggests a QFD-based framework that evaluates the relationship between scenario elements and the planning elements, and proposes a basic structure of scenario-based technology roadmaps to reflect the evaluation results to the technology roadmapping process.
본 연구의 목적은 한국의 사회심리적 간호현상을 밝힘에 있다. 이를 위한 자료는9명의 임상경험이 많은 병원 간호사들을 심층면담하여 수집하였으며, 분석은 해석학적 현상학과 근거 이론 방법에서 사용하는 계속비교 분석 방법을 이용하였다. 사회심리적 간호는 ‘정보제공’, ‘위로’, ‘상담’, ‘지도’의 네가지 범주로 구분되었다. 이 중에서 정보제공이 가장 많이 사용되었고 중요하게 여겨 진 반면, 상담과 지도는 흔히 사용되지 않았다. 이는 상담과 지도는 고도의 의사소통 기술, 인간관계에 대한 이해, 그리고 타인에 대한 감성등이 요구되었기 때문이다. 사회심리적 간호제공에 방해를 주는 요인도 밝혀졌다. 첫째, 가족이나 보호자들의 상주로 인해 간호사들이 사회심리적 간호의 임을 이들에게 떠넘기는 경향이 있었다. 둘째, 간호사의 특성, 즉 치료적 인간관계를 확립할 수 있는 간호사의 능력부족이 방해요인이었다. 셋째, 신체적 간호만을 중시하고 높은 간호사대 환자 비율을 가진 병원 시스템이 방해요인이었다. 넷째, 조밀한 병상등의 병원환경도 해요인으로 나타났다. 사회심리적 간호는 간호사-환자-보호자 관계를 치료적으로 형성 유지할 수 있는 간호사의 능력에 따라 결정되었기 때문에 이에 대한 분석을 계속하였으며, 치료적 관계형성과 유지에 영향을 주는 요인은 다음과 같이 나타났다. 첫째, 간호사의 기술적, 신체적 간호의 유능성이 치료적 관계형성에 필요하였다. 둘째, 환자 및 보호자와 신뢰관계를 구축할 수 있는 능력이 필요하였다. 셋째, 환자의 요구에 따르는 역할을 제대로 수행할 수는 능력이 필요하였다. 즉, 치료적 관계형성은 환자와의 신뢰형성만으로는 부족하며, 환자와 보호자의 요구에 따르는 역할, 즉 정보제공자, 위로자, 상담자, 지도자의 역할까지도 수행할 수 있어야 함을 의미한다. 이 외에도, 간호사들이 치료적 관계를 형성하고 유지하기 위하여 사용한 대책들을 제시하고 논의하였다. 본 연구는 한국의 사회심리적 간호의 범주, 방해요인, 촉진요인 등을 설명하고 기술하였기에, 우리나라의 간호사들이 사회심리적 간호를 위해 어떠한 일들을 주로 수행하며, 어떻게 환자 및 보호자들과 상호작용하면서 간호중재를 펴나가는가를 이해하는데 도움을 주리라 여겨진다.
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2002.11a
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pp.490-501
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2002
기업의 생산성향상과 이익률에 영향을 줄 수 있는 지식이 경제 전반에 확산되어 나가는 과정은 한 나라의 경제발전속도에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 기업 측면에서는 도입하려는 기술이 도입 후에 그 기업의 이익을 높여 줄 수 있다면 도입하지 않을 이유가 없다. 하지만 미래 수요의 불확실성이나 기술발전 방향의 불확실성 등으로 해서 기업으로서는 도입 후의 이익을 정확히 사전적으로 측정하기는 어렵다. 본 논문에서는 학계에서 일반적으로 사용되고 있는 두 가지 지식확산 모델을 설명하고자 한다. 그 하나는 하나의 새로운 기술이나 상품이 시간이 흐름에 따라 어떻게 전체 사용 가능자(population)에게 확산되는 지를 보여주는 1) Epidemic Diffusion Model (흔히 5자형 - Sigmoid - 모델이라고도 한다. )과 어떤 도입자가 어느 시점에서 대상이 된 새로운 기술을 도입할 것인지 아닌지를 결정하는 모델로서 2) Probit Diffusion Model (프로빗 모델)을 중심으로 한다 그리고 이러한 지식확산과정과 속도에 영향을 줄 수 있는 기업 내부적 요인으로서 도입하고자 하는 기업의 누적된 경험이 중요하다는 것과 기업 외부적 요인으로서 네트웍 효과와 같은 요인들을 설명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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