지식 혹은 기술을 중심으로 연구개발 등 업무 프로세스가 이루어지는 연구소에서 지식관리의 중요성이 더욱 강조되고 있다. 연구개발은 조직의 성장 엔진 역할을 담당하고 있으며, 지식 및 경험을 유기적으로 통합 공유하여 새로운 지식을 창출하는 과정인 업무 자체가 지식관리 프로세스라 할 수 있기 때문이다. 본 연구에서는 연구 프로세스 기반 지식관리 프로세스를 도출하고, 실제로 이러한 체계의 지식관리를 추진하고 있는 포스코경영연구소의 사례 연구를 통해 지식관리의 실천적 모델을 제시하고자 한다.
코로나19 팬데믹으로 인한 사회적 거리두기의 일상화는 전 산업에 걸친 디지털 전환(Digital Transformation)을 가속화하였고 교육 분야에서도 IT 기술과 교육 서비스가 융합된 에듀테크(Edutech)가 확산되며 대학 교육에서도 변화를 가져왔다. 대학에서의 비대면 온라인 강의는 오프라인 학습의 병행 또는 보조적 수단이었으나 코로나19 팬데믹 이후 확산된 비대면 온라인 동영상 수업은 학습자와의 상호작용 부재, 학습자의 학업 이해도 저하 등의 한계를 보였고 대안으로 실시간 온라인 강의가 병행되었으나 상호작용 한계를 해결하지 못하고 기존 온라인 교육의 장점인 시공간 제한 없는 학습마저 없애는 문제가 발생하였다. 또한 학생들의 대학내 활동 참여 기회 감소에 따른 경험 부재로 인한 사회화 능력 감소가 우려되나 Zoom 과 같은 2차원 디지털 환경의 웹 회의 플랫폼을 사용한 온라인 활동은 학생들의 사회활동에 충분히 기여하지 못하였다. 이와 같은 한계를 극복하고자 하는 방법으로 '메타버스'가 주목받기 시작하였다. 메타버스는 아바타를 사용하는 3차원으로 구성되는 가상세계이나 상호작용, 사회적, 경제적 활동과 같은 실생활을 구현한 기술적 특징을 가져 온라인 교육의 한계 및 의사소통 한계 문제를 해결하는 학습 공간, 비교과 활동 지원 플랫폼으로 사용되기 시작하고 있다. 메타버스를 이용한 대학 교육의 실제 적용을 위해 도입 전략의 마련이 필요한 시점으로 이를 위해 본 연구에서는 첫째, 메타버스의 개념, 특징, 서비스 유형 등 메타버스와 관련된 전반적인 선행연구와 메타버스 적용사례를 고찰하고 둘째, 기술수명주기 모델과 혁신 기술 확산 이론을 바탕으로 한 메타버스 도입 프레임워크를 구축하고 단계적 도입 전략 및 주 사용층에 따른 특화된 도입 방안을 수립하여 시나리오로 제시하였다. 이를 통해 신기술 도입의 이론적 배경, 메타버스 연구의 확산 뿐 아니라 효율적 도입 전략 형성과 연계 서비스 모델 기초 제공, 대학의 부가가치 창출 전략을 제공할 수 있는 실무적 기반을 제시한다.
본 연구는 B2C 물류서비스 이용자의 프라이버시 심리를 조사하였다. 본 연구에서는 인지밸런스이론을 이용해 이론적 프레임워크를 개발하였고, 이 프레임워크를 이용해 물류보안지식, 프라이버시 신뢰, 프라이버시 위험, 프라이버시 우려, 개인정보보호를 위한 컴플라이언스 행동의지에 대한 연구모델을 제안하였다. 그리고, B2C 물류서비스 이용자들을 대상으로 설문조사를 통해, 151부의 유효한 응답을 획득하였고, 구조방정식 소프트웨어를 이용해 실증분석을 하였다. 실증분석 결과를 살펴보면, 물류보안지식은 프라이버시 신뢰와 위험에 영향을 미쳤고, 프라이버시 신뢰는 컴플라이언스 행동의지에 영향을 미쳤다. 그러나, 물류보안지식은 컴플라이언스 행동의지에 영향을 미치지 않았다. 본 연구결과는 물류서비스에서 정보보안과 프라이버시 보호가 중시되는 현 시점에서 연구자들에게 물류보안 연구를 위한 이론적 시사점을 제공해 줄 것이고, 실무자들에게는 보다 안전한 물류서비스 개발을 위한 시사점을 제공해 줄 것이다.
환경, 사회, 거버넌스, 즉 ESG의 개념은 기업이 사회와 환경에 미치는 영향과 거버넌스 관행을 평가하는 데 중요한 요소를 포괄한다. 최근 ESG를 기업 경영에 통합하는 것이 큰 주목을 받고 있다. 이 논문은 ESG 기반 기업 거버넌스와 SDG 전략의 실행 사이의 중요한 연결고리를 탐구하였다. 또한 기업 거버넌스를 SDG에 맞추는 것과 관련된 이점과 도전 과제를 살펴보고 궁극적으로 기업과 사회 전반을 위한 지속 가능한 가치 창출의 잠재력을 강조하였다. 이와 동시에 지식 관리(KM)는 기업이 지적 자산을 활용하여 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 지원하는 조직 성공의 핵심 동인으로 부상하고 있다. 이 논문에서는 지속 가능성 원칙을 지식 관리 프레임워크에 통합하는 ESG 기반 지식 관리(ESG-KM)에 대해 살펴보았다. ESG 기반 지식 관리는 기업 전략을 사회 및 환경적 가치와 연계하는 지속 가능한 경영패러다임을 의미한다. 조직은 KM 관행에 ESG 원칙을 통합함으로써 경쟁력을 강화하는 동시에 보다 지속가능하고 포용적인 글로벌 경제에 기여할 수 있다. 다음으로, 이 논문은 이 두 가지 필수 요소 간의 상호 보완적인 관계와 조직의 지속가능성에 미치는 영향을 탐색하였다. 보다 구체적으로, 이 논문에서는 ESG 기반 지식 경영(ESG-KM)과 ESG 기반 기업 지배구조(ESG-CG) 간의 시너지가 기업의 지속 가능한 의사결정, 이해관계자 참여, 장기적 가치 창출에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴보았다. 마지막으로, 이 논문은 공기업이 KM을 활용하여 ESG-CG 원칙의 이행과 영향을 강화하여 지속 가능성 성과를 개선할 수 있는 방법을 살펴보았다. 환경, 사회, 거버넌스(ESG) 고려 사항을 기업 거버넌스 관행과 연계함으로써 공기업은 책임 있는 의사결정을 촉진하고 이해관계자 참여를 강화하며 지속 가능한 성과를 달성할 수 있다. 이 논문에서는 투명성, 책임성, 이해관계자 참여와 같은 주요 ESG-CG 원칙에 대한 개요를 바탕으로, ESG-KM이 이러한 원칙을 공기업의 거버넌스 구조에 통합하는 것을 어떻게 지원할 수 있는지를 논의하였다.
21세기 들어와 기업은 갈수록 복잡해지고 변동성이 커지는 경영환경에 직면하게 되었다. 또한 다양한 고객의 요구와 치열해지는 경쟁에 대응하기 위하여 경영 전 분야에 걸쳐 긴밀하고 체계적인 의사결정 대안을 선택하고 관리해야 하는 부담이 가중되고 있다. 본 연구에서는 경영의사결정을 지원할 수 있는 기술모델을 컨설팅 문제해결 절차와 기법, 경영프로세스 지식체계와 연계하여 구성하고 문제해결도구로써 지식체계에 기반한 시뮬레이션 도구 활용에 대하여 논의하였다. 나아가 제안하는 경영의사결정지원 기술모델의 시스템구현을 통한 체계적인 지식체계의 확충과 발전 필요성을 논의하였다. 경영의사결정지원 기술모델은 크게 세 가지 요소로써 구성되는데 첫 번째는 문제해결기법으로 참조자료로써 활용이 되며, 두 번째는 표준비즈니스 프로세스와 참조프로세스 모델 정보를 포함하는 프로세스관련 지식체계이다. 세 번째 요소는 문제해결기법과 프로세스 관련 지식체계를 정보로 활용하여 대안을 생성하고 분석하는 도구인 시뮬레이터로 정의하였다. 위의 세 가지 주요요소들은 컨설팅 과정전반에서 표준화된 문세해결 절차에 따라 체계적 분석을 수행하도록 하는 가이드라인을 제세하고 각 분석단계별로 분석기법에 대한 정보를 제공하여 의사결정의 정확성와 객관성 확보를 지원한다. 경영의사결정 지원기술 모델은 궁극적으로 지식집약형 컨설팅 프로세스를 지원하여 다양한 컨설팅 지식을 축적하고 컨설팅기법의 발전과 활용을 촉진하여 컨설팅 산업 발전의 기반기술 개발에 기본 프레임워크를 제공하는데 의의를 지닌다.
세계 경제 침체가 불러온 부동산 가격 상승은 현시대의 가장 큰 주목을 받고 있다. 본 연구는 기성세대에 비해 자본이 부족한 MZ 세대를 위해 STO를 활용한 분산투자를 제시하였다. 현존하는 부동산 투자 방식을 온라인, 오프라인, 하이브리드 형식으로 분류하였고 본 연구에서는 제안한 STO의 실효성을 국내외 사례 분석을 통해 제시하였다. STO 프레임워크 분석을 통해 STO의 금융권 도입이 긍정적임을 입증하고, 블록체인 기술의 효율성을 확인하였다. 본 연구의 결과가 기존의 경직된 부동산 투자시장에 블록체인을 적용시키고 MZ 세대의 투자 성향을 반영함으로써 부동산 투자 시장 내 MZ 세대의 진입을 적극 장려해 새로운 부동산 산업의 활기를 가져오기를 기대한다.
많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
스포츠이벤트의 운영 환경은 크기, 종류, 지역에 따라 다양하고, 단위업무별 업무가 독립적이지 않고 상호 유기적인 관계를 이루고 있으며, 복잡한 이해관계자가 매트릭스구조로 이루어져 있어 일반화된 운영 모델을 구축하는 것은 결코 쉬운 일은 아니다. 이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스포츠이벤트 관리의 개념 및 프로세스의 지침을 제공하는 '표준'을 제안한다. 표준개발을 위해 산업분야 및 활동의 품질경영을 위한 국제 표준 규격인 ISO 9001:2015에서 제시하는 프레임을 따라 표준화를 진행하였다. 이 연구에서 제안하는 표준의 구성은 적용범위, 인용표준, 용어와 정의, 조직의 상황, 리더십, 계획수립, 지원, 운용, 성과평가, 개선으로 구성되어 있다. 이 연구에서 제시하는 스포츠이벤트 프로세스 관리 시스템 표준은 스포츠이벤트의 형태 또는 규모에 관계없이 스포츠이벤트를 유치하고, 준비하여, 운영하고자 하는 모든 조직에 적용될 수 있다. 또한, 스포츠이벤트의 생애주기 단계별 프로세스 관리에 초점을 맞춘 접근방법을 시도하여, 프로세스와 프로세스 간 상호 관련성과 의존성을 관리 할 수 있도록 하였다.
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.
본 연구는 공공데이터 개방에 있어 공공데이터 제공자의 데이터 기여 측면과 공공데이터 사용자의 데이터 활용 측면을 고려하여 공공데이터 플랫폼 성과측정을 위한 프레임워크를 개발하였다. 본 연구는 NIST(2018)의 빅데이터 참조 아키텍처와 Neely et al.(2001)의 성과 프리즘을 기반으로 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역을 제시하였다. 구체적으로, 공공데이터 플랫폼 성과평가 영역은 이해관계자 기여, 빅데이터 거버넌스 역량, 빅데이터 서비스 역량, 빅데이터 정보기술(IT) 역량, 그리고 이해관계자 만족으로 구성된다. 본 연구에서 제시한 공공 빅데이터 플랫폼 성과평가 모형의 5개 영역과 24개 평가지표에 대한 측정 문항은 총 75개 항목으로 구성되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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