본 연구는 자동차부품산업의 구조조정과정에서 나타나는 산업재편과정과 노동조합의 대응을 조직환경론의 세 가지 관점으로 분석해보려고 하는 탐색적 연구이다. 조직환경론은 환경변화에 대응하는 조직의 논리와 전략을 다루는 분야이다. 따라서 조직환경론의 분야는 조직과 환경의 관계를 어떻게 보아야 할 것인가, 그리고 조직이 어떻게 환경변화에 대처하느냐, 나아가 환경의 변화를 유도하기 위하여 어떤 자원과 전략을 활용해야 하는가에 대한 유용한 시사점을 줄 수 있다. 본 연구에서는 환경과의 의존을 회피하는 것이 좋다는 자원의존관점, 오히려 환경에 대한 의존을 높여 성공할 수 있다는 협력 네트워크관점, 조직변화는 불가능하고 적소를 찾아가야 한다는 조직군생태학 관점을 적용하여 기업의 전략을 분석해보고자 하였다. 이에 따라 원청업체 의존을 회피하려는 기업, 협력네트워크관계에 적극적으로 가입하는 기업, 한국이라는 조직군을 떠나 해외로 이전하는 기업을 대상으로 설문을 분석하고 그 영향요인을 살펴보고자하였다. 분석결과 자원의존을 회피하려는 기업은 가격의 변동과 단가인하가 큰 경우 회피하려는 성향을 보였으며, 반대로 협력네트워크에 들어가려고 하는 기업은 매출의존도가 높아 납품안정성을 기하려는 목적이었으며 해외로 이전하는 기업은 장기간의 경험과 규모가 커지며 새로운 장소로 이전하는 것으로 분석되었다. 즉 자동차부품기업은 단가나 가격의 변화가 심하면 의존을 줄이려고 하며, 안정적 납품을 원할 때 의존을 늘리며 이러한 상태가 장기화되면 새로운 적소를 찾아 떠나는 경향이 있는 것으로 이해된다. 또한 노동조합의 대응차원에서 자원의존관점에 의하여 내부적 전략방향의 설정과 공동연대의 필요성을, 협력네트워크관점에 의하여 산별노조 및 연대의 필요성을, 조직군생태학 관점에 의하여 노동자 통제권의 확보문제를 이론적 차원에서 정리하고자 하였으며 실증은 추후의 연구과제로 제시하였다.
본 연구는 급진적인 환경면화를 대표하는 정보산업에서의 기술혁신의 진화과정을 탐색하였다. 진화론경제학이론을 바탕으로하는 동태적인 기술변화과정과 조직생태학이론으로부터의 산업-특정조직유형간의 관계를 결합하는 통합적인 모델을 개발하였다. 진화론경제학이론의 관점에 기초하여, 시감이 감에 따라 선택압력에 의해 미래기술의 지표로서 역할을 하는 소위 '기본설계'가 등장하고 그 기본설계는 일관성 있는 경로를 따르는 경향이 있으며, 그 기술이 한계점에 도달하기 전까지 기술경계들의 급진적 팽창을 촉진시키지만, 한계점에 도달했을 때 새로운 기술패러다임을 탐색한다는 것을 분석하였다. 아울러 조직군생태학 관점으로부터 5개 조직유형을 구분하였으며, 각 조직유형들은 산업내 기술변화의 진화과정에 따라 서로 다른 기회를 탐색한다는 것을 살펴보았다. 진화론경제학이론과 조직군생태학이론은 오랜 학문적 역사를 가진 생물학에 바탕을 두고 있으며 기존 전략 조직이론들이 설명하지 못했던 기술적 변화 또는 실패와 같은 전략적 사건들에 대한 인과관계를 설명하는데 깊은 통찰력을 제공해 준다. 따라서 향후 두 이론에 바탕을 둔 좀더 정교하고 통합적인 이론연구와 실증연구들이 지속될 필요가 있음을 말해준다.
창업실패에 대한 선행연구들은 상장기업의 도산원인을 도출하는데 주력하여 왔다. 본 연구에서는 창업기업을 대상으로 실패원인과 실패과정을 분석하고자 한다. 20개 창업기업의 실패사례를 바탕으로 신생의 어려움과 ERIS모델을 활용하여 창업실패 원인을 도출하였다. 국내 창업기업들에게는 경영능력 부족, 연구개발 및 제품화 실패, 판로 확보 어려움과 같은 신생의 어려움이 존재함을 발견하였다. 또한, 창업 실패과정을 사업준비 부족형, 자원획득 실패형, 전략부재형, 마케팅 실패형으로 유형화 하였다.
Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA: multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.
Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.
경관의 보전과 복원, 계획은 생태계내의 다양성을 보전하고 유지하기위한 전반적인 통합관리 체계하에서 조직적인 운영이 요구되는 사항이다. 유전자수준에서부터 서식지, 생태계 및 경관수준에 이르기까지 생물의 다양성을 유지하고 개체군을 보전하며, 관리하기 위한 세계 여러 국가들의 전략과 노력은 주요거점서식지를 서로 연결하는 서식지 네트워크를 비롯하여 주요 동물이동통로에 대한 생태통로의 설치 및 훼손된 지역에 대한 복원에 초점을 두고 있다. 최근에는 유럽에서는 이러한 서식지 수준의 네트워크를 인접 국가간에 공동으로 조직하여 관리하는 국가간 생태네트워크를 서두르고 있다. 경관수준의 서식지 및 생태계의 보전과 관리에 있어 핵심적 개념으로 떠오르고 있는 경관생태학 및 보전생태학적인 이론은 생태네트워크 개념에서도 그 중요한 원리가 활용된다. 본 서술형논문에서는 유럽의 생태네트워크의 운영활동을 참고하여 한국의 서식지 보전 및 관리를 위한 생태네트 현황에 참고하고 하였으며, 여기에 개괄적이며 필수적인 경관생태학적 고려사향을 논하였다. 우리나라의 서식지 및 경관 수준의 네트워크전략과 환경정책의 수립에 있어 고려되어야 할 사항을 서식지 보호, 법적 접근 그리고 생태네트워크 프로그램을 중심으로 기술하였다. 향후 통일을 대비하면서 통일 이후의 남북간의 접경지역을 포함한 자연보전지역과 특수한 경관지역을 관리하고 보전하는데 유럽외 국가간 생태네트워크 프로그램은 주요한 우리 환경정책에 주요한 메시지를 주고 있다.
2008년 4월부터 10월까지 임진강과 섬진강에서 쏘가리의 산란 생태를 조사하였다. 산란에 참여하는 쏘가리 개체군의 체장과 생식소성숙도지수(GSI)의 상관관계를 조사한 결과 암컷은 체장 200mm 이상의 개체에서 성적으로 성숙하였고, 수컷은 체장 180mm 이상이 성숙되었다. 섬진강산 암컷의 GSI는 4월에 가장 높은 값인 7.43%를 나타냈지만, 이후 점차 감소하여 5월에 5.55%, 6월에 3.58%로 점진적으로 감소하다가 8월에 급격히 감소하고, 9월에 연중 최저치인 0.44%로 낮아졌다. 임진강산 암컷은 섬진강산 암컷과 비슷한 경향을 보였다. 임진강산 수컷의 GSI 값은 암컷보다 높아서 4월 5.96%, 5월에는 8.03%까지 높아졌고, 6월 초부터 낮아졌으며, 6월말에 2.12%이었고, 9월에 0.2% 이하로 가장 낮게 나타난 후 점차 상승하여 10월에 0.54%이었다. 암컷의 생식소를 조직학적 관찰한 결과 섬진강과 임진강 집단에서 모두 GSI의 변화는 비슷하게 발달하였다. 쏘가리 위 내용물 중 어류가 차지하는 비율은 섬진강과 임진강에서 각각 92.0%, 90.0%로 나타나 쏘가리의 가장 중요한 먹이생물이었다. 쏘가리 위 내용물 중 소화가 많이 진행되어 종의 동정이 불가능한 어류의 비율이 각각 50.0%, 72.2%로 높게 나타났다. 쏘가리의 조사기간 중에 섭식율은 섬진강이 36개체로 38.3%, 임진강이 53개체로 21.8%로 매우 낮았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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