본 연구는 국내 지식기반산업에 종사하는 기업을 대상으로 탐색의 소재(locus)와 특성을 기준으로 기업의 지식탐색 유형을 도출하고, 각 유형별로 혁신성과는 어떤 차이를 보이는지 구성형태적 관점(configurational approach)으로 분석하였다. 기존의 지식탐색 연구들은 주로 지식탐색과 결과변수와의 관계규명에 집중해왔다. 이에 따라, 실제 기업들이 어떻게 지식탐색을 조직화 하는가에 대한 이해가 상대적으로 미흡한 수준이다. 따라서, 본 연구는 기업의 지식탐색을 탐색의 소재와 특성에 따라 외부탐색 범위(external search breadth), 외부탐색 깊이(external search depth), 내부탐색 범위(internal search breadth), 내부탐색 깊이(internal search depth)로 지식탐색의 네 가지 차원으로 구분하고 군집분석(cluster analysis)을 통해 실제 기업의 지식탐색 유형을 도출하였으며, 지식탐색 유형에 따라 기업의 혁신성과가 어떤 차이를 보이는지 분석하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 상이한 지식탐색 유형을 가지는 6가지 기업군을 도출하였다. 각 기업군은 모든 지식탐색 차원에 대해 적극적이거나, 일부 차원에만 집중하는 등의 차이를 보인다. 둘째, 각 기업군의 혁신성과는 지식탐색 유형의 특성에 따라 탐험적 혁신과 활용적 혁신성과에서 차이를 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 환원론적 접근(reductionistic approach)에 기반한 기존 연구와는 달리, 구성형태적 접근을 적용하여, 기업의 실제 지식탐색 유형을 규명하였다는 점에서, 주요 공헌이 있으며, 연구 결과를 바탕으로 향후 연구 방향을 제시하였다.
본 연구는 정보탐색이 신제품개발 과정과 성과에 미치는 영향을 검증하기 위해 5개 기업의 82개 신제품개발과제에 대한 실증조사를 진행하였다. 정보탐색은 일반정보, 내부정보와 외부정보에 대한 탐색으로 구분하였고, 신제품개발과제의 성과는 기술성과와 시장성과로 구분하였다. 본 연구의 실증결과는 다음과 같다. 내부정보 탐색은 신제품개발과제의 기술지식을 증가시키고, 외부정보 탐색은 신제품개발과제의 시장지식을 증가시켰다. 신제품개발과제의 기술지식과 시장지식은 각각 기술성과를 향상시키고, 시장지식만이 시장성과를 향상시켰다. 전체적으로 신제품개발과제의 기술지식은 내부정보 탐색과 기술성과간의 관계를 완전 매개하였다. 신제품개발과제의 시장지식은 외부정보 탐색과 기술성과간의 관계를 완전 매개하고, 외부정보 탐색과 시장성과간의 관계를 완전 매개하였다. 기술지식 혹은 시장지식은 여기 언급된 조합 이외에 정보 탐색과 신제품개발 성과간의 어떤 관계도 매개하지 않았다. 연구결과에 대한 시사점과 향후 연구방향에 대해 논의하였다.
본 연구는 국내 중소제조업에서 수출비중과 지식탐색활동 특성간의 관계를 살펴보고자 한다. 본 연구는 2011년 "중소기업기술통계조사"에 참여한 중소제조업체 2,145개를 대상으로 각 기업의 수출 비중이 조직 내부와 외부 지식탐색활동에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 분석 결과, 국내 중소기업의 지식탐색활동은 주요 고객과 시장의 지리적 구성에 따라서 차이가 있었다. 즉, 내수 지향적이거나 수출 지향적 중소기업은 조직 내부 및 외부에 위치한 새로운 지식과 정보를 탐색하고 활용하는데 적극적이었지만, 수출과 내수 시장을 모두 추구하는 기업은 조직 내부 및 외부지식탐색의 수준이 상대적으로 낮았다. 연구의 이론적 시사점은 중소기업이 수출과 지식탐색 및 역량 간의 관계에 대해 새로운 지식을 확장하는 데 이바지한 것이다. 또한, 외부 지식탐색활동 자체도 조직 내부의 특성에 따라 달라질 수 있음을 실증한 것에서도 의의를 찾을 수 있다. 실무적 관점에서는 내수기업에서 수출확대 및 글로벌 중소기업으로 발전에 대해 각 과정의 기업들이 서로 다른 지식탐색활동을 보이고 있다는 점에서 관련 정책 및 지원프로그램의 설계와 운영에도 참조할 수 있다는 것이다.
본 연구는 지식경영연구에서 비교적 적은 관심을 받아온 지식탐색행동인 지식브라우징(knowledge browsing)과 지식검색 (knowledge seeking)의 역할을 가상공동체 환경에서 조사하였다. 지식탐색행동이 가상공동체의식을 매개요인으로 지식공유의도와 가상공동체홍보에 양의 영향을 끼치는 선행요인으로 고려되었다. 연구가설들은 한 가상공동체의 회원들을 대상으로 한 설문조사를 기반으로 구조방정식모델을 사용하여 검증한 결과, 능동적 지식탐색행동은 가상공동체의식에 양의 관계를 보였고, 가상공동체의식은 지식공유의도와 공동체홍보에 양의 관계를 보였다. 실무자들은 본 연구를 통해 회원들의 지식탐색행동이 가상공동체의식을 함양하는 효과가 있고 결국, 지식공유활성화와 가상공동체 홍보로 이어질 수 있음을 이해할 수 있다. 따라서, 이러한 지식탐색행동을 보다 효과적으로 도울 수 있는 방안을 마련함으로써, 회원들이 가상공동체로부터 지식을 얻고, 다시 지식을 가상공동체에 공유하고 다른 사람들에게 공동체를 홍보하게 되는 가상공동체의 선순환적 발전을 꾀할 수 있다.
SELIS(SEoul Women's University Library and Information System) OPAC에 대한 이용자의 키워드/불연산자 탐색의 지식수준을 알아보기 위하여 4가지 사항에 따라 질문지의 결과를 분석하였다. 분석한 결과를 보면 SELIS OPAC 이용시 키워드 탐색에서 불연산자의 사용이 쉽다고 생각하고 불연산자의 사용으로 검색결과를 만족하는 이용자는 그렇지 않다고 응답한 이용자 보다 키워드/불연산 탐색의 지식수준이 높은 것으로 요약할 수 있다. 설문문항에서 제시한 지식은 키워드 탐색의 특성(단일 키워드 사용, 2개 이상의 키워드 사용), 키워드 탐색 시 불연산자의 사용, 색인에 대한 지식, 불용어 리스트에 대한 지식(비통제 용어) 키워드 탐색기법(전방일치, 우측절단). 불연산자의 올바른 사용, 키워드의 브라우징으로 주제어 선정에 관한 것이다. 앞에서 제시한 이러한 지식들은 OPAC의 키워드/불연산자 탐색에서 중요한 요소로 볼 수 있다. 성공적인 탐색을 위해서는 정보검색과정에 대한 개념적인 지식 즉, 정보요구를 탐색 가능한 질의어로 바꾸는 것과 주어진 시스템에서 질문의 결과를 얻는 방법에 대한 어의적인 지식(시스템의 특징을 어떻게 언제 이용할 것인가 하는 지식) 그리고 이용자의 질문에 대한 과학적인 기술 즉, 기본적인 컴퓨터 기술과 상세한 탐색문을 작성하는 구문론적인 지식이 요구된다. 그러나 지금까지 이용자에 대한 온라인목록 탐색의 중요한 지식으로 간주해온 것은 과학적인 기술방법에 관한 지식에만 치중하고 어의적인 지식, 개념적인 지식을 강조하는 것은 부족하였다. 따라서 온라인목록 이용에 관한 교육을 너무 과학적인 기법에만 치중할 것이 아니라 어의적 지식, 구문에 관한 기술과 개념적인 지식 교육에 초점을 맞추어야 할 것이다.
본 연구에서는 컴퓨터를 이용하는 탐색 시스템에서 탐색 용어와 관련된 제한점을 해결하고자 의미 네트워크 모델에 지식 베이스를 설계하였다. 이것은 탐색 전략에서 주제분 야의 용어 및 용어간의 어의적 관계에 대한 지식을 확장 이용하였을 때 검색의 효율을 높이 는 데에 촛점을 두었다. 이를 위해서 정보의 탐색과 지식 표현에 관한 문헌 연구를 하였으 며, 실제로 한글 문헌의 화학 공학분야에서 색인어 실험을 통하여 '유체의 흐름'과 '연소'에 관한 지식 베이스를 구성하였다. 탐색 방법은 두가지로 구분되었는데 용어에 관한 탐색과 질문식과 관련된 문헌 검색으로 실시되었다.
오늘날 역동적이고 불확실성이 큰 시장 환경 속에서 급진적 혁신의 성과를 높이는데 있어서 외부지식 탐색 전략의 중요성은 커지고 있다. 하지만 외부지식 탐색 전략에 대한 기존의 연구들은 지식의 원천을 구분하지 않고 모호하게 측정하였기 때문에 외부지식 탐색 전략이 급진적 혁신성과에 미치는 영향에 대해 상반된 결과들이 존재하였다. 이에 본 연구에서는 급진적 혁신을 위한 새로운 지식이 다른 환경에서 배태되었을 경우 각기 상이한 특성을 지닐 수 있음을 고려하여, 외부지식 탐색 전략을 '시장 관계'와 '비시장 관계'로 나누어 이들이 급진적 혁신성과에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. '시장 관계'는, 기업이 시장에서 직접적으로 맞닿게 되는 행위자들로 구성된 원천으로 이들을 통해 시장지식(Market Knowledge)을 제공하는 반면에, '비시장 관계'는 시장 내에서 기업들이 직접적으로 경쟁하는 관계가 아니지만 시장지식을 넘어서는 새롭고 참시한 기초 과학적 지식(Basic Scientific Knowledge)을 습득할 수 있게 한다. 이렇게 외부지식의 원천을 구분함으로써 각각 이들이 제공하는 지식의 고유한 특성과 급진적 혁신 성과 간의 관계에 대한 이해를 보다 깊이 하고자 하였다. 이를 위하여 과학기술정책연구원(STEPI)에서 제공하고 있는 제조업 분야의 431개 기업 데이터를 활용하여 실증 분석하였다. 분석 결과 외부지식 탐색 전략 중 '시장 관계'에 기반을 둔 광범위하고 심도 있는 외부지식 탐색은 모두 급진적 혁신 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, '비시장 관계'를 통해 탐색된 외부지식은 급진적 혁신 성과에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 기업이 급진적 혁신성과를 향상시키기 위해서는 시장 내의 행위자들과 상호 협력적인 관계를 유지해 나가면서 시장 지식을 효율적으로 활용할 필요성이 있음을 시사한다.
본 연구에서는 기업의 외부 지식 탐색 전략과 혁신활동 성과의 관계를 규명하였다. 광범위하고(external search breadth) 심도 있는 (external search depth) 외부 지식 탐색 전략이 제품혁신에 긍정적인 효과가 있다는 것을 밝힌 기존 연구를 확장하여, 혁신의 또 다른 중요 유형인 공정혁신과 조직혁신에 미치는 영향을 함께 살펴보았다. 특히, 외부 지식 탐색 전략이 혁신에 어떠한 영향을 미치는가를 벤처기업과 비벤처기업으로 구분하여 한국 기술혁신조사(KIS) 2010년 제조부문 자료를 사용해 실증적으로 분석하였다. 비벤처기업의 경우 광범위한 외부 지식 탐색과 심도 있는 외부 지식 탐색은 제품, 공정, 조직혁신활동 성과에 모두 긍정적 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 반면 두 가지 외부 지식 탐색은 벤처기업의 조직혁신활동 성과에는 긍정적인 영향을 미쳤으나, 제품혁신과 공정혁신활동 성과에 있어서는 심도 있는 외부 지식 탐색만이 긍정적 영향을 미친다는 결론을 도출하였다.
본 연구는 기업이 지식을 창출하고 혁신에 이르기 위해 노력하는 방안으로써 외부지식탐색을 제시하고 외부지식탐색의 폭과 깊이를 중심으로 혁신속도와의 관계를 살펴보았다. 국내시장에서 기업이 외부지식탐색이 가지는 루틴의 한계를 극복하기 위한 노력의 일환으로 해외시장으로 진출하고자 하는 노력을 조절효과로 살펴보았다. 기존연구에서는 외부지식탐색이 대부분 단일국가 혹은 유사 산업 간에서 나타나는 여러 가지 효과를 살펴보았다면, 본 연구는 이를 조금 더 확장하여 시장확대 개념을 도입해 그 상호작용을 실증한 것이다. 본 연구에서 사용된 818개의 유효 표본은 STEPI에서 발간하는 혁신조사를 기반으로 하였으며, 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 외부지식탐색의 폭과 깊이는 혁신속도에 긍정적인 영향을 미친다. 둘째, 시장확대효과로써 수출성과는 외부지식탐색의 폭 및 깊이와 함께 상호작용하여 혁신속도에 조절효과를 가진다. 셋째, 젊은 기업일수록 다양한 네트워크를 선호하면서 수출증대효과와 상호작용하며 나이가 많은 기업일수록 심도있는 네트워크를 선호하면서 수출증대와 상호작용하여 혁신속도를 증가시킨다.
본 논문은 EBL 기반의 제어지식형 계획기에서 다양한 목표확장 방법을 사용하여 MEA의 불완전한 계획생성을 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 계획기의 문제 공간을 탐색하는 방법 중 하나인 MEA는 현재상태와 목표상태의 차이를 줄이기 위하여 연산자를 선택한 후에, 연산자의 조건절을 현재상태가 만족하는지의 여부에 따라서 조건절의 부목표화를 결정한다. 그러나 이러한 목표확장 방법은 현재상태에서 만족된 부목표에 대한 목표확장을 하지않음으로써 문제공간 탐색에서 제한된 범위만을 탐색하므로 목표를 만족하는 최적의 계획을 생성할 수 없으며, 또한 문제를 해결하는 계획이 있음에도 불구하고 탐색범위의 제한으로 인해 계획을 생성하지 못하는 경우도 발생한다. 이와 같이 현재 상태에서 만족되어 목표확장을 하지 않은 부목표를 Anycase Subgoal이라 한다. 본 논문에서 제안하는 목표확장 방법은 ELB기반의 제어지식형 계획기를 Anycase Subgoal을 위하여 확장하는 방법으로 서, 초기의 문제공간 탐색에서 사용된 목표확장 방법에서 문제를 해결하지 못할 경우 탐색공간을 확장하여 문제를 해결하고, 문제에 적합한 목표확장 방법을 제어지식형 규칙으로 학습하여 유사한 문제에 대하여 효율적으로 계획을 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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