사고 원인에 대한 철저한 분석은 사고 재발 방지를 위한 필수적인 과정이다. 해체공사 사고의 원인을 살펴보면 작업자의 불안전한 행동, 불안전한 상태, 심리적·신체적 상태, 현장관리 원인 등 매우 다양하다. 현재 해체공사 사고통계는 지속적으로 조사·보고되고 있으나 사고 유형에 따른 보다 근본적인 원인 분류 정보가 필요하다. 본 연구에서는 하인리히의 도미노 이론을 바탕으로 해체공사 사고의 유형에 따라 사고원인(불안전한 행동, 불안전한 조건)과 휴먼에러(인적요인)를 분류하였다. 본 연구에서는 해체공사시 사고유형에 따라 사고원인을 체계적으로 분류하기 위해 QFD-FMEA(Quality Function Deployment - Failure Mode Effect Analysis) 3단계 모델을 사용하였다. 사고원인 분류 결과는 사고예방을 위한 안전지식 및 체크리스트로 활용할 수 있다.
IT프로젝트 관리에 가장 중요한 요소 중 하나는 위험 관리이다. IT프로젝트 수행 중 발생할 수 있는 위험을 예측하고 대처하는 것이 프로젝트 성공 여부를 결정짓는 중요한 요소로 작용하기에, IT프로젝트 위험 요인은 학계와 업계에서 꾸준히 주목을 받는 주제이다. 이에 연구자들은 우선순위를 포함한 위험 요인 체크리스트 도출, 위험 요인들의 원인 관계 분석 및 프로젝트에 미치는 영향도 도출 등의 연구를 수행하였다. 그러나 위험 요인의 발생 확률과 영향도를 동시에 고려하는 위험 노출도의 관점에서 IT프로젝트 위험 요인을 체계적으로 분류한 연구는 미비하다. 본 연구는 문헌 연구 및 IT프로젝트 전문가 인터뷰를 바탕으로 IT프로젝트 위험 요인 53개를 도출하고, 도출된 위험 요인을 위험 노출도 관점에서 조사하였다. 나아가 프로젝트 관리자 140명의 설문을 통해 얻은 데이터로 군집분석을 실시해 4영역(HIHF, HILF, LIHF, LILF)으로 구분된 IT프로젝트 위험 요인 분류체계 프레임워크를 개발하였다. 또한 IT프로젝트를 프로젝트 성격 및 분야별로 위험 요인의 노출도 및 우선순위를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과는 IT프로젝트 관리자들의 효율적 위험 관리 전략 수립을 돕고 IT프로젝트 실패를 줄이는데 활용될 수 있을 것이다. 또한 위험 요인의 발생 확률과 영향도를 동시에 고려했다는 측면에서 학문적인 의의를 가진다.
본 연구의 목적은 일반적인 서비스 뿐만 아니라 공공정책 등에 인공지능 서비스를 도입할 때, 어떤 단계를 통해 진행하고 점검할 수 있는지 방안에 대해 제안을 하고 있다. 이를 위해 인공지능 서비스 관리와 거버넌스 툴킷에 대해 제시하고 공공정책에 인공지능 서비스를 제공할 때, 어떻게 해야 하는지에 대한 내용을 연구하였다. 첫째, 인공지능 서비스의 개발 방향과 개발하지 말아야 할 내용에 대한 지침을 제공하고 있다. 둘째, 개발을 하는 경우 인공지능 거버넌스툴킷에서 제공하고 있는 설계, 개발, 배포단계별로 검토해야 하는 체크 리스트를 통해 내용을 점검 후 진행하는 것을 권장하고 있다. 셋쨰, 인공지능 서비스를 운영할 시 1) 기획설계, 수명주기, 3) 모델 구축 및 검증, 4) 배포 및 모니터링, 5) 책임에 대한 각각 원칙과 관련 내용을 명확히 제시하고 이에 충족하고 있는지에 대해 점검을 해야 한다. 인공지능서비스의 거버넌스 측면은 궁극적으로 제공되는 서비스에 대한 위험 측면을 완화하려는 노력으의 일환이므로 등장할 수 있는 위험관리 측면에서도 연구가 이루어져야 한다. 우리는 인공지능에 제공하는 장점을 수용하면서 한계 및 위험요소에 대한 적극적인 대응 방안으로 마련해야 한다. 인공지능 기술을 적극적 활용하여 효율적으로 정책 수립하여 고부가가치를 생성하고 사회에 의미 있는 영향을 제공할 수 있도록 노력해야 한다.
걸 그룹 '카라'는 데뷔 성적 부진, 팀 해체 위기, 소속사 경영 위기란 삼중고에 시달렸지만, 모두 극복하고 회생해 한국 대중음악사에 위업을 남겼다. 그러나 그 성공전략은 이들의 앨범·공연 프로젝트에 참여한 내부자들에 의해 전혀 공개된 적이 없다. 따라서 본 연구는 사실상 활동 종료 상태인 '카라'의 성과 요인을 분석해 학술적 시사점을 제공하고 고인이 된 경영자 이호연 대표와 '카라'의 핵심 구성원 구하라의 업적을 기리고자 실시하였다. 이에 따라 자료 분석을 선행한 뒤 2020년 11~12월 프로젝트에 참여한 매니저, 작곡자, 스타일리스트, 멤버 구하라(그녀만 생전인 2019년 별도 인터뷰)를 대상으로 심층 인터뷰를 실시했다. 분석 모델은 포터(Porter)의 경쟁 우위 전략과 음악 산업의 가치사슬 모델을 결합해 '상품 혁신 차별화'(프로듀싱, 음원·앨범 제작, 공연활동)와 '마케팅 차별화'(표적시장 설정, 이미지 특화, 홍보·소통)의 범주로 나눠 설정하였다. 연구 결과, 상품 차별화에서 무모한 스타 가수 모방하기 대신 힐링을 유발하는 '밝은 에너지의 발산'을 목표로 구성원들이 지닌 고유의 개성과 진솔함의 가치를 재발견해 창작한 밝은 노래 및 댄스들과 완전히 조화시키고, 마케팅 차별화에서는 일본의 10~20대를 표적시장으로 정해 팬·미디어와 친화성을 높여 역전에 성공한 것으로 분석되었다. 본 연구는 포터의 차별화가 아이돌 그룹의 육성, 흥행, 그리고 부활 실현에서도 유의미한 전략으로 기능할 수 있음을 시사한다. 일본 배우 게키단 히토리의 호명은 '카라'의 일본 흥행을 이끈 강력한 점화효과를 유발했기에 초기 또는 명사 팬덤의 활동이 차별화 실현의 유효한 촉매제가 될 수 있음을 재확인시켜준다.
'스케일업(scale-up)'은 '스타트업(startup)'에 이어 기업 현장이나 정책 현장에서 모두에서 중요한 주제로 다루어지고 있다. 특히 산업계와 정책 분야에서는 범용적으로 사용되는 용어임에도 불구하고, 학술적인 측면에서는 이에 대한 '개념 정의' 조차도 이루어지지 못했다. 학술적인 측면에서의 '기업 성장(firm growth)'과 경영 현장에서의 '비즈니스 성장(business growth)'은 서로 다른 이해를 갖고 있는 실정이다(Achtenhagen et al., 2010). 기업의 성장과 관련한 그간의 관련 연구는 Penrose(1959)의 '자원의 결합체(bundle)로서의 기업'과 '관리자의 역할론' 관점에서 크게 벗어나지 못하고 있다. 경제학 이론 및 배경을 기초로 주로 성장 요인 및 패턴을 살피는 차원에서의 연구가 주류를 이루고 있다. 기업의 경영현장에서 관심을 갖는 '스케일업' 맥락의 연구, 즉 상대적으로 성장의 속도와 지속성-일정기간의 '매출액 연평균 성장률'-관점의 연구는 활발히 이루어지지 못하였다. 기업의 초기 단계에는 매출액 규모가 작기 때문에 연간 단위 매출액 성장률은 상대적으로 높은 특성을 지닌다. 그러나, 한국 기준 '중견기업'으로 분류되기 시작하는 연간 매출액 1천억원 이상 수준이 되면 기업의 성장률은 이전과 같이 높은 수준을 보이기 쉽지 않다. 본 연구의 표본이 되는 최근 3년간의 연평균 매출액 성장률이 15% 이상 되는 '고성장 기업' 5천개 중 매출액 1억 달러 이상 기업은 6.7%인 333개에 한정된다. 그만큼 일정한 기업 규모 이상의 수준에서 지속적인 '고성장'을 보인다는 것은 쉽지 않다. 본 연구는, 기업/산업 미디어인 'Inc.'의 '2020 고성장(fastest-growing) 기업 5,000' 리스트 중 연간 매출액 1억 달러(원화 약 1천2백 억원) 이상 기업 333개를 대상으로, 1) 고성장 기업군(최근 3년-2016~19년- CAGR 15%~39.9%), 2) 초고성장 기업군(40.0%~99.9%), 3) 슈퍼 고성장 기업군(100% 이상)으로 구분 짓고, 각 성장속도 군 별 특성을 심층적으로 분석해 보았다. 또한, 기업의 매출액 성장률과 개별 기업의 전략 선택(시장 지향성, 본원적 전략, 성장 전략, 선도 전략), 산업 및 시장 환경, 기업의 업력 간의 상호관계를 양적 탐색을 통해 규명하였다. 따라서 본 연구결과를 토대로 개별 기업의 측면에서는 성장전략의 경로와 요인을 조합하여 구성하는 '초고성장 모델(Hyper-Growing Model)'을 참고할 수 있도록 하고, 정책적인 측면에서는 기업의 성장을 촉진하기 위해 어떤 요소나 환경을 '최적 유효 조합'의 형태로 다루어야 하는지 그 참고를 제공하고자 한다. 그리고 학술적인 측면에서는 21세기 기업환경에서 '스케일업 이론' 및 '기업 성장 이론'을 후속적으로 연구 하는데 그 기초 참고를 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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