Since technological innovation, adoption, and diffusion is a fundamental engine for a company's competitiveness and in turn a nation's industrial development, diffusion of technological innovation has been one of popular research themes to many researchers and scholars for decades. Especially, in today's knowledge-based economy, the IT technology became a fundamental infrastructure for a nation and thus their impact on a nation's economy has grown to be tremendous. This paper investigates the patterns of technological diffusion of 16 telecommunications services. Firstly, we identify the optimal diffusion model which represents the 15 IT innovation best in terms of goodness-of-fit. Secondly, based on the best model identified we cluster the 16 IT innovations according to their diffusion characteristics such as penetration rate and diffusion speed. Lastly, we categorize the innovations in terms of technology (voice-based innovation and data-based innovation) and demand (household-use and business-use) attributes, and compare their diffusion patterns and found some meaningful difference in diffusion patterns. We hope the result helpful to corporate managers as well as policy makers in relevant areas.
신제품이나 서비스의 수요 예측을 Bass 확산 모형을 토대로 수행할 때의 가장 큰 문제점은모형의 파라미터 추정에 필요한 데이터가 충분치 않다는 것이다. 따라서 Bass 확산 모형의 핵심적인 두 파라미터인 혁신 계수(p)와 모방 계수(q)의 추정을 시도할 때, 어느 정도의 데이터 개수가 요구되는 지를 파악하는 것은 매우 현실적인 중요성을 갖는 문제이다. 이제까지의 연구는 주로 기존의 판매 데이터를 토대로 Bass 모형의 파라미터를 추정할 때, 생기는 다양한 문제점 파악에 집중되었다. 시뮬레이션의 경우는 Bass 모형에 랜덤 오차를 추가하여 실시하였다. 이 경우 데이터 개수가 계수추정에 미치는 영향은 도출되나 각 계수별 민감도 분석이 제대로 이루어지지 못하는 한계를 가지고 있다, 따라서 본 논문에서는 시뮬레이션에서 예측치를 발생시킬 때 랜덤 오차 대신, 혁신 계수와 확산 계수의 변동을 주는 방법을 도입한다. 결과는 다음과 같다. 첫째, p 변동보다는 q 변동이 예측치의 오차에 대해 보다 중요하다. 둘째, 오차가 잠재수요의 30%이하로 떨어지기 위해서는 수요가 최대로 도달하는 시점이 $t^*$ 일 경우, $t^*\;+1$까지 데이터가 요구된다.
본 연구에서는 디지털 융합 기술의 대표적인 제품이라 할 수 있는 카메라폰을 대상으로 전통적인 확산모델인 TAM을 비롯한 수용-확산모델과 최근 Shih and Venkatesh(2004)에 의해 제시된 사용-확산 모델의 비교를 통해 디지털융합제품의 확산과정을 규명하였다. 수용-확산 모델을 적용한 분석결과에서는 관찰가능성, 인지된 유용성, 혁신성, 상대적 이점 등이 재구매 의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 사용-확산 모델을 적용한 분석결과에서는 기술정교성과 만족, 혁신성과 상대적 이점 등이 재구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 신제품 확산과정에 대한 소비자 관점에서의 이론적 모형에 있어서 주류를 이루고 있는 TAM을 비롯한 수용-확산 모델이 카메라폰과 같은 디지털 융합기술의 확산에도 적용될 수 있음을 시사하고 있다. 또한 기존 제품의 사용을 통해 형성된 기술적 정교성과 만족을 중심으로 하는 사용-확산모델이 디지털 융합 제품 확산에 보다 설득력을 지니고 있음을 보여주고 있다.
우리나라 산업물류의 혁신적 효율화를 위해서는 현대물류에 있어 가장 효율적인 시스템인 유닛로드 시스템의 구축과 보급확산이 시급한 과제이다. 유닛로드 시스템은 일관파렛트화와 일관컨테이너화가 그 핵심으로써 이는 파렛트와 컨테이너의 표준화에 의해 가능해진다. 『한국파렛트컨테이너산업대상』은 우리나라 산업물류의 혁신을 위하여 표준파렛트와 표준컨테이너의 생산 및 사용에 있어 가장 모범이 되는 우수한 업체와 이러한 활동에 헌신한 개인 또는 단체를 발굴, 시상함으로써 유닛로드 시스템의 보급확산을 촉진하여 우리나라 산업물류 효율화에 기여하는 데 그 목적이 있다.
우리나라 산업물류의 혁신적 효율화를 위해서는 현대물류에 있어 가장 효율적 시스템인 유닛로드 시스템(Unit Load System; ULS)의 구축과 보급 확산이 시급한 과제다. ULS는 일관파렛트화와 컨테이너화가 그 핵심이며, 일관파렛트화와 컨테이너화는 파렛트와 컨테이너의 표준화로 가능하다. 한국파렛트컨테이너산업대상은 이러한 산업물류 혁신을 위해 표준파렛트와 컨테이너 생산 및 사용에 있어 가장 모범이 되는 우수한 업체와 이러한 활동에 헌신한 개인 또는 단체를 발굴, 시상함으로써 유닛로드 시스템의 보급 확산을 촉진하기 위해 제정된 상이다.
본 연구는 혁신확산이론과 혁신저항모델을 적용하여 소셜TV 혁신저항과 이용의도에 영향을 미치는 요인을 탐색하였다. 주요 결과를 중심으로 살펴보면, 첫째, 소셜TV 비이용자의 지각된 혁신특성 중 적합성과 복잡성은 혁신저항에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 소셜TV 비이용자의 인지된 위험은 혁신저항에 통계적으로 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 소셜TV 비이용자의 지각된 혁신특성 중 적합성과 복잡성은 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 소셜TV 비이용자의 인지된 위험은 소셜TV 이용의도에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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