급변하는 환경에서 지속 가능한 경쟁우위를 확보하기 위해 기업들은 끊임없이 새로운 지식을 획득해야 한다. 인수합병이나, 지식재산권의 구매 등이 이를 위한 대표적인 수단이나, 합작회사의 설립도 보완자산을 내재화하기 위한 효과적인 지식 획득 방법으로 주목받고 있다. 그러나 모든 합작회사가 새로운 지식을 성공적으로 획득하는 것은 아닌데, 이는 기업들이 획득하고자 하는 지식의 특성에 맞는 적절한 학습전략 및 조직 구조를 갖추지 못했기 때문인 경우가 많다. 본 연구는 이 같은 문제의식 하에 상황이론 관점에서 지식의 특성을 다차원 적으로 구분하고 지식 특성에 맞는 학습전략과 조직구조의 필요성을 자동차 부품분야의 국제 합작회사 사례를 통해 살펴보았다. 하드웨어 기술에 최적화된 사례 회사(국제합작회사)는 다른 성격의 지식인 소프트웨어 기술을 습득하기 위해 차별화된 학습 전략과 조직구조를 갖추지 못했고, 이러한 미스매치로 인해 합작회사를 통한 새로운 지식(엔진제어시스템 기술)의 흡수에 실패하였다. 본 연구는 기업이 성공적 지식흡수를 위해 고려해야 할 요소들을 이론적 프레임워크를 통해 제시하고 실증분석을 통해 이를 검증함으로써 합작회사 설립, 인수합병 등 조직 변화를 통해 동태적 역량을 확보하고자 하는 기업들에게 실무적 시사점을 제공하고 있다.
이 연구는 기계학습의 도입이 미디어 산업구조에 어떠한 영향을 미칠 것인가에 대해 산업조직론적 관점에서 살펴보았다. 먼저 기계학습 기법이 미디어 산업에 성공적으로 도입되기 위해서는 각 산업 단계의 조직구성원 사이에서 기계학습 기반 시스템의 필요성에 대한 공감대 형성이 선행되어야 할 것으로 분석된다. 기계학습의 도입은 기존 방송 및 영화산업의 투자 의사결정과정과 제작 과정에 유의미한 변화를 가져올 것이며, 투자 측면에서는 객관적 데이터의 제공으로 인해 효율성이 증대될 것으로 보인다. 또한, 성과가 담보된 장르 및 형식의 콘텐츠에 투자가 집중됨에 따라 다양성이 감소할 가능성이 있다. 제작 측면에서는 창작자의 반복적 행위를 기계학습 시스템이 담당하는 역할을 한다면 생산효율성이 증대될 수 있다.
지식사회, 지식경제의 등장과 더불어 기업의 자원으로서 지식(knowledge)의 중요성이 부각됨에 따라 마케팅 전략의 한 분야로서의 신제품 전략에서도 신제품 개발과정에 있어 기업(혹은 신제품 개발 팀)의 지식과 지식의 활용 능력을 어떻게 확장할 것인가가 중요한 전략적 이슈(issue)가 된다. 신제품 개발 과정에서는 필연적으로 불확실성-시장 불확실성과 기술 불확실성-이 존재하며 불확실성을 해소하기 위하여 정보와 지식의 중요성이 부각되고 기업내의 다양한 조직-특히 R&D, 생산, 마케팅-과의 지식공유·통합과정이 중요시된다. 이에 따라 본 연구는 첫째, 기업이 가지고 있는 지식을 제품으로 구체화하는 과정이 신제품 개발(New Product Development; NPD)과정이며 구체화 과정에서 개발의 효율성과 효과성을 어떻게 달성할 것인가에 관한 문제를 다루고자 한다. 둘째, 기존의 신제품 성과 요인으로 제시되고 있는 많은 요인들을 '지식역량(knowledge competence)'의 개념으로 정리하고 이러한 지식 역량과 신제품 경쟁우위 간의 인과적 관계를 살펴봄으로써 신제품 경쟁우위에 어떠한 영향을 미치는가에 대한 분석을 하고자 한다. 셋째 신제품 개발조직의 지식역량을 향상시키기 위한 전략적 방안을 제시하고자 한다. 이론적 배경으로 기업을 지식의 결집체로 인식하고 있는 지식거점관점(knowledge based perspective)과 이러한 지식자원의 활용에 초점을 맞춘 조직학습(organizational learning) 이론 그리고 심리학에서 다루고 있는 분산된 인지이론(distributed cognition theory)을 활용한다.
최근 들어 설립 가능성이 높아지고 있는 인터넷전문은행은 고객과의 거래행태, 위험관리, 자본력, 지점 네트워크 등에서 일반은행과 상이한 특성을 가지고 있다. 이러한 인터넷전문은행의 성공 및 실패요인에 대해 기존 연구에서는 조직 생태학적 관점에 기반하여 규모의 경제와 학습 효과로만 설명하고 있다. 본 연구에서는 이러한 조직 생택학적 관점 대신에 조직의 전략적 선택 관점과 자원 기반 관점에 근거하여 인터넷전문은행의 성공요인을 도출하고자 하였다. 이를 위해 해외의 주요 인터넷전문은행 31개를 대상으로 은행의 규모와 수익성에 따라 구분하여 3개의 전략그룹을 도출하였으며, 각각의 전략그룹을 대표하는 기업 사례를 심층 분석하였다. 다중사례분석 결과, 인터넷전문은행의 주요성공요인이 도출되었으며, 국내 도입시 고려해 야 할 요인에 대한 논의가 이루어졌다.
본 연구는 예비교사들이 수학적 의사소통을 지도할 수 있도록 하기 위해 대학 수학 강좌에서 학습 일지를 쓰게 하는 경험을 제공하고 그 결과를 분석하였다. 예비교사의 수학 학습에서 학습 일지는 반성적 사고, 개념적 탐구, 정의적 영역의 표출, 자기 주도적 학습 계획, 학습의 기록 등의 역할을 담당했다. 예비교사들은 학습 일지 쓰기를 통해 수학 교수 학습 상황에서 갖게 되는 여러 교육적 관점을 수업 방법, 수업의 조직 및 운영, 평가, 교사의 자세 측면에서 구체적으로 생각하게 되었으며, 학습 일지 쓰기가 왜 중요한지, 어떻게 지도하며 무엇을 유의해야 하는지도 생각하게 되었다. 학습 일지 쓰기는 예비교사에게 교육적 상황에서 마주치는 여러 사안을 고민하고 대처할 수 있게 하는 경험의 장으로서 의의를 가진다.
현대 조직에서 팀은 성과를 창출해 내는 기본 조직 단위다. 개인의 능력과 창의성만으로는 끊임없이 변화하는 환경에 대응하기 어렵기 때문에 많은 조직은 팀을 구성하고, 팀을 더 활성화할 수 있는 방안을 모색하고 있다. 팀 학습 행동은 팀 구성원들이 지식과 경험을 더 효과적으로 공유하고, 그렇게 축적된 지식과 경험을 바탕으로 더 나은 성과를 창출하도록 만들어주는 팀의 역동이다. 이러한 매력적인 특성 덕분에 팀 학습 행동에 대한 연구는 활발하게 이루어져왔다. 특히, 팀 안에서 명시적이고 정형화된 지식뿐 아니라 암묵적이고 무형식적인 경험을 학습하는 과정이 팀 학습 행동이라는 면에서 볼 때 지식경영의 관점에서도 중요한 의미를 갖는다. 하지만, 용어가 개념이 파편화되어 있고, 측정 도구도 연구자마다 상이하여 팀 학습 행동에 대한 연구 결과들이 활용하는데 제한점이 있었다. 이 연구에서는 팀 학습 행동과 관련된 개념들을 도찰하여 통합 모형을 제시하고, 그 모형을 측정할 수 있는 도구를 한국 맥락에 맞게 타당화하였다. 팀 학습 통합 모형의 측정 도구는 공유와 정교화, 건설적 갈등, 팀 성찰, 팀 활동, 저장과 활용, 다섯 개 요인으로 구인하였다. 이도구는 탐색적 요인 분석, 확인적 요인 분석, 타당도 및 신뢰도 검증을 거쳐 확증하였다. 본 연구의 결과는 향후 팀 학습 행동 연구자, 조직 내 팀 학습 행동 수준을 진단하고 이를 개선하는 실무자 모두에게 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 액셀러레이터 보육 프로그램의 학습방식에 관하여 글로벌 지향 ICT 분야 액셀러레이터를 중심으로 스타트업에 제공하는 학습방식을 분류 및 확인하였다. 액셀러레이터 보육 프로그램 운영을 담당하는 액셀러레이터 실무자 8개 사의 인터뷰를 진행하고, 인터뷰 결과를 질적 분석하여 액셀러레이터가 보육 프로그램을 통해 스타트업에 제공하는 다양한 학습방식을 도출하여 시사점을 제공하였다. 학습방식을 확인 및 분류하기 위해 연구자가 다양한 선행문헌을 검토하여 사용이 적절하다고 판단한 경험축적, 관찰, 실험, 시행착오, 임기응변의 학습방식을 질적 분석의 a priori code로 활용하였고, 인터뷰 결과는 주제분석을 통해 분석하였다. 연구결과 액셀러레이터의 보육 프로그램이 스타트업에 제공하는 학습방식은 경험축적, 관찰, 시행착오, 실험, 임기응변 등 5개의 범주 별 각 2개, 총 10개의 하위범주를 도출하여 확인하였다. 본 연구는 액셀러레이터의 주요 기능인 보육 프로그램에 관한 연구가 부족한 상황에서 학습에 대한 관점에서 액셀러레이터의 보육 프로그램이 보육 스타트업에 어떤 학습방식을 제공하고 있는지에 대한 결과를 도출하였다. 이는 학문적 및 실무적으로 액셀러레이터의 보육 프로그램이 스타트업에 제공하는 학습방식에 대한 이해도를 높이고, 조직학습에 대한 관점에서 액셀러레이터의 보육 프로그램이 보육 스타트업에 어떤 학습방식을 제공하고 있는지에 대한 관점을 확대했다는 점에서 의의가 있다. 액셀러레이터는 보육 스타트업에 충분한 학 습방식을 제공할 수 있는 보육 프로그램 개선에 활용할 수 있으며, 보육 프로그램 참여를 고민하는 스타트업이라면 보육 프로그램 참여를 결정하는 데도 도움이 될 수 있다.
본 연구는 학습자들의 흥미를 높이고 가치 학습을 위한 한 방법으로 내러티브에 주목하고 이를 활용한 가치 수업을 설계하고 적용하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째 내러티브 속에 맥락적 정보가 포함되어 있어 사회문화적 관점에서 도덕적 선택을 할 수 있다는 점과 공감적 이해를 통해 좀 더 진정성 있고 현실적인 선택을 할 수 있다는 점에서 가치 학습에 유용하다. 둘째 설명식 텍스트와 비교하여 이야기 형식의 내러티브 텍스트가 학습자들의 흥미도나 내용 이해도, 교재 선호도가 높다. 셋째 스캐폴딩(scaffolding) 기술인 의미 조직(Web of meaning)이 학습자들의 사고(思考) 확대와 모둠 활동에 도움을 준다 넷째 수업을 통해 학습자들의 주제에 대한 인식 변화가 나타났다. 하지만 정교한 평가도구 개발과 학습자의 적극적 참여를 이끌어 내기 위한 현실적 방안이 필요하다.
본 논문은 환경 변화에 대한 기업의 동태적 적응 메카니즘을 설명하는 대조적인 두 이론을 고찰하고, 두 이론 간에 보완적 연계의 필요성을 밝히는 것이 그 목적이다. 1980년대 까지 재구조화론은 기업의 성공과 적응을 설명하는 지배적인 접근이었다. 그러나 이 접근은 환경 변화에 대해 어떻게 기업이 적응하는지, 기업들 간의 적응의 성패가 왜 상이하게 나타나는지에 대해 설명하지 않는다. 즉 재구조화론은 기업의 학습과 적응에 대한 맥락 특수적인 해석 시각을 제공하지 못한다. 한편 1990년대 이후에 기업의 학습과 진화에 대한 학문적 관심은 기업의 동태적 경쟁력을 이끄는 기업 학습의 본질을 고찰하는 것에 초점이 두어져 왔다. 조직학습론은 조직 진화에 있어 지식, 학습 그리고 역량의 중요성을 강조한다. 하지만 이 접근 또한 급진적인 환경 변화에 대한 기업의 적응 메커니즘에 대해서는 효과적으로 설명하지 못하고 있다. 본 연구는 이러한 맥락에서 기업의 동태적 적응과 진화는 재구조화 과정과 점진적 및 급진적 학습 과정의 길함을 통해 나타나는 사실을 설명하고, 이를 토대로 기업의 진화와 적응을 효과적으로 설명하기 위해서는 두 이론을 보완적으로 연계한 통합적 이론 체계가 구축될 필요가 있음을 제안한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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