• 서비스연구
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• 제7권3호
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• pp.71-91
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• 2017

본 연구는 개인 창의성과 조직 구성원의 가치혁신문화 인식이 혁신행동 및 지식공유에 어떠한 영향을 미치는지 규명하고, 혁신행동과 지식공유를 매개로 조직의 혁신성과와 경영성과에 어떠한 영향을 미치는지를 검정함으로써 기업 경영의 경쟁력을 높이기 위한 방향을 제시하는데 목적이 있다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 기존의 선행연구를 통해 각 변수의 측정변인들을 추출하고 가설검정을 위해 423명의 유효 표본을 대상으로 SPSS 22.0 통계 패키지 프로그램과 LISREL 9.1을 활용하여 분석하였다. 본 연구의 분석결과, 개인 창의성의 창의적 사고기술과 조직의 가치혁신 문화 인식의 의미 있는 업무, 위험감수문화는 혁신행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 조직의 가치혁신 문화 인식의 의미 있는 업무 요인만이 지식공유에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 혁신행동은 지식공유 및 혁신성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 경영성과에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한 지식공유는 혁신성과에는 유의한 영향을 미치지 않으나 경영성과에는 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 마지막으로 혁신성과는 경영성과에 유의한 영향을 미치고 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.215-228
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• 2019

본 연구는 혁신형 중소기업을 연구대상으로 하여, CEO의 유형에 따른 기술혁신역량이 기술혁신성과에 미치는 영향을 미시적으로 분석하였다. 또한, 혁신형 중소기업특성에 따라 CEO유형이 기술혁신역량에 미치는 영향, 기술혁신역량이 기술혁신 성과에 미치는 영향을 함께 연구하였다. 연구목적을 달성하기 위해, 중기부에 등록된 혁신형 중소기업 250사(社)를 연구대상으로 하여 실증분석을 실시하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, CEO 유형이 기술혁신역량에 미치는 영향 분석 결과, 시장중심형 CEO, 기술형 CEO, 컨설턴트형 CEO는 기술변화 감지역량에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 관리형 CEO는 기술변화감지역량에서 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다. 또한, 혁신형 중소기업의 CEO유형은 기술혁신역량의 R&D기술 소화역량에는 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 둘째, 기술혁신역량과 기술혁신성과 간의 관계를 분석한 결과 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다. 셋째, 중소기업 성장단계에 따른 CEO유형과 기술혁신역량 간 조절효과를 분석한 결과 기술형 CEO와 컨설턴트형 CEO는 기술변화감지역량에 영향을 미치는 것으로 분석 되었으나, 관리형 CEO와 시장형 CEO는 조절효과가 발생하지 않았다. 넷째, 혁신형 중소기업 성장단계에 따른 기술혁신역량과 기술혁신성과 간 조절효과를 분석한 결과 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.243-255
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• 2020

본 연구의 목적은 비즈니스 모델과 제품혁신이 모바일 생태계의 기업성과에 미치는 요인들을 제시하고 영향을 주는지에 대한 결과를 확인하는 데 있다. 이를 위해 선행연구를 통하여 4차 산업의 모태가 된 모바일 생태계에서 비즈니스 모델 요인과 제품혁신 요인들을 정의하였고, 각 요인이 기업성과에 영향을 미칠 것이라는 가설을 수립하였다. 그런 다음 모바일 생태계에 종사하는 기업 임직원을 대상으로 탐색적 설문조사 및 인터뷰를 진행하여 통계분석 및 시사점을 도출하였다. 분석 결과, 비즈니스 모델의 가치제안은 기업의 재무 및 비재우 성과에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 입증하였고 혁신성은 기업의 비재무 성과에 정(+)의 영향을 주는 것으로 입증하였다. 제품혁신의 가격경쟁력은 기업의 재무적인 요소에 정(+)의 효과 그리고 최초시장진입은 비재무적인 요소에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구를 통해 4차 산업혁명을 맞아 급성장하고 있는 기업의 성과를 비즈니스 모델과 제품혁신측면에서 측정 기준을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.211-218
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• 2018

In this paper, we propose that investigating the relationship between the dynamic capacity and the technological innovation performance of firms. Based on the previous research, we divide the dynamic capacity into the adaptive capacity, absorption capacity, and productive capacity. Among the 3,400 companies responding to the technical statistics of SMEs in 2011, we performed multiple regression analysis with 2,807 except service industries. As a result, the absorptive capacity and productive capacity have a positive effect on the technological innovation performance at the 99% level, whereas the adaptive capacity has a negative effect on the technological innovation performance at the 95% level. The implications of this study are as follows. First, in order to improve the performance of technological innovation, it is important to strengthen the absorption capacity and productive capacity of companies. Absorption capacity shows that it is important to secure sufficient R & D manpower and R & D cost to utilize internal knowledge as well as to bring outside knowledge into the capacity to assimilate and utilize external knowledge. Second, the ability to commercialize a product is a capability to commercialize a technology that has succeeded in development, showing that the technology development organization must have the capability of post-development commercialization as well as technology development. Finally it shows the negative effect on adaptation capacity and innovation performance. Companies actively utilize external sources of information in order to respond to and adapt to the rapidly changing business environment. However, the results of this study show that a strategic approach is needed to use external sources of information and technology development resources. Especially as the use of external information resources and technology development resources increases.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권4호
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• pp.433-447
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• 2024

본 연구는 기술혁신 스타트업의 핵심역량인 기술개발역량, 조직운영역량, 디지털전환역량이 혁신성을 매개로 재무적 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 기존 연구는 스타트업의 비재무적 성과에 집중되어 있으며, 실제 사업성공에 중요한 지표인 재무적성과를 확인할 수 있는 연구는 부족하다. 따라서, 국내 기술혁신 스타트업을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였고, 데이터 213부가 최종 분석에 활용되었다. 구조방정식을 사용한 결과, 기술개발역량, 조직운영역량, 디지털전환역량이 혁신성에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한 혁신성이 높을수록 재무적성과가 향상되었으며, 혁신성은 핵심역량과 재무적 성과 사이에서 중요한 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 이 결과는 기술혁신 스타트업이 재무적 목표를 달성하기 위해 어떤 역량에 집중해야 하는지에 대한 방향을 제시한다.

• 품질경영학회지
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• 제41권4호
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• pp.499-512
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• 2013

Purpose: Quality Innovation Managements recently focus on developing relationship with customers to meet their requirements and enhance loyalty in the competitive environments in Countries. The purpose of this study is to explore the effects of innovation, quality, satisfaction and customer loyalty. Methods: After reviewing the literatures, the structural equation modeling (SEM) was conducted test the research model. The data was collected from Quality Leader by the questionnaire In Korea and China. Results: The results of SEM show that hardware innovation quality have a positive effect on customer satisfaction. Customer Satisfaction have a positive effect on customer satisfaction. Conclusion: The authors demonstrate that the hardware innovation quality is related positively to customer satisfaction. And customer satisfaction has a positive effect on customer loyalty. A number of notable findings are reported including the empirical verification that hardware innovation quality, customer satisfaction, and customer loyalty may all be directly related to business performance.

• Asian Journal of Innovation and Policy
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• 제5권3호
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• pp.225-250
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• 2016

This paper aims to explore the institutional difference between Tsinghua University Science Park (TusPark) in Beijing, and business incubator of Research Institute of Tsinghua University in Shenzhen (RITS), and to examine how the difference leads to different new product performance for tenants. In doing so, we use survey methodology to investigate the innovation sources, university linkages, and innovation outputs of tenants in TusPark and RITS. We found that tenants in RITS reply more on "market-driven" knowledge sources for innovation: including knowledge from customers, suppliers, and competitors. The empirical findings suggest that the technology support provided by RITS and the high dependency on "market-driven" knowledge sources jointly contribute to the better new product performance for tenants in RITS.

• 지식경영연구
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• 제19권3호
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• pp.189-223
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• 2018

This paper examined the effect of innovation networks comprising research and development (R&D) collaboration on innovation performance of Korean pharmaceutical firms. As co-assigned patents and co-affiliated publications are common technical outcomes of successful R&D collaboration in the pharmaceutical industry, social network analysis technique was applied for analyzing innovation networks through patent and publication data. Results of Social network analysis indicated that a small set of highly innovative firms in the Korean pharmaceutical industry were actively involved in patenting and publishing. And the analysis of structural equation model found the followings: (1) R&D intensity significantly affected patenting, publication and new drug development, (2) the activity of patenting and publishing was positively related with the innovation performance measured by new drug development, and (3) R&D collaboration in terms of degree centrality of co-patent network played significant moderating roles on the relationships among R&D intensity, patenting, and new drug development. These findings are expected to be helpful to researchers as well as policy-makers to devise innovation-promoting policies in the Korean pharmaceutical industry. Discussions and limitations of the study are provided in the last part.

• 산업경영시스템학회지
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• 제33권3호
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• pp.123-129
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• 2010

R&D innovation is based on the premises of gaining competitive advantage. Innovation is achieved not only through the development of technology for producing newer and better products, but also gaining and sharing information about consumer demands, changes in the market, and competitors actions. Investment in R&D can not adequately be fulfilled solely through market functions because of R&D activities imply high-risk, uncertainty, and because R&D has a public-good characteristic. Most past researches have concentrated on managerial methodologies through research of performance, thus the results are related to studies of innovation performance. This research looks into the effect given on R&D innovation by IT factors and provides a model, and further analysis on how IT factors are applied through this model. By developing a model through the process of re-structuring the model with variables based on the convergent and discriminant validity, and in turn confirming and concentrating on major IT factors through analysis, it will be possible to double the R&D Innovation Performance.

• 한국경영과학회지
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• 제40권1호
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• pp.5-19
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• 2015

Literatures on open innovation have two major limitations. First, either on a firm level or on an industry level did they analyze the open innovation issues. The results of a firm's innovation can be diffused through the whole network and the firm can learn back from the network knowledge. Prior literatures did not consider the feedback loop among firms and network in which the firms are involved. Second, most open innovation research had a static perspective on firm's innovation performance. Since the diffusion, spill-over and learning among network members are involved over time, the open innovation is intrinsically dynamic. From the dynamic perspective, we can appreciate the fundamental attributes of the open innovation network which involves diverse firms, research institutes, and universities. In order to overcome the limitations, we suggest a dynamic model for open innovation network. We build an agent-based model which consists of heterogeneous firms. The firms are connected through a scale-free network which is formed by preferential attachment. Through the diverse scenario of simulation, we collect massive data on the firm level and analyze them both on firm and industry level. From the analysis, we found that, on industry level, the overall performance of open innovation increases as the internal research capability, absorptive capacity, and learning curve coefficient increase. Noticeably, as the deprecation rate of knowledge increases, the variability of knowledge increases. From the firm level analysis, we found that the industry-level variables had a significant effect on the firm's innovation performance lasting through all the time, whereas the firm-level variables had only on the early phase of innovation.