• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제13권1호
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• pp.1-16
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• 2024

지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.

• 대한방사선치료학회지
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• 제35권
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• pp.15-21
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• 2023

목 적: 전자포탈영상장치 기반의 환자특이적 정도관리를 위한 portal dose image prediction (PDIP)와 anisotropic analytical algorithm (AAA)을 비교하여 성능을 분석하고, AAA를 사용한 portal dosimetry의 임상적 사용 가능성을 평가하고자 한다. 대상 및 방법: 폐암 환자 15명과 간암 환자 17명, 총 32명의 환자를 후향적으로 선정하였다. PDIP와 AAA를 사용하여 검증용 치료계획을 생성하였다. 계산된 분포와 측정된 분포를 비교한 감마통과율(Gamma passing rate, GPR)과 다엽콜리메이터(Multileaf collimator, MLC) 위치 차이를 얻었다. 결 과: 폐암 환자군의 GPR 평균값은 PDIP 사용시 3%/3 mm에 대해 99.5% ± 1.1%, 1%/1 mm에 대해 90.6% ± 5.8%였다. AAA 사용시 3%/3 mm에 대해 98.9% ± 1.7%, 1%/1 mm에 대해 87.8% ± 5.2%였다. 간암 환자군의 GPR 평균값은 PDIP 사용시 3%/3 mm에 대해 99.9% ± 0.3%, 1%/1 mm에 대해 96.6% ± 4.6%였다. AAA 사용시 3%/3 mm에 대해 99.6% ± 0.5%, 1%/1 mm에 대해 89.5% ± 6.4%였다. MLC 위치 차이는 0.013 mm ± 0.002 mm로 적었으며, 감마통과율과 상관관계를 보이지 않았다. 결 론: 전자포탈영상장치 기반 환자특이적 정도관리를 수행할 때 AAA를 임상적으로 portal dosimetry 계산 알고리즘으로써 사용할 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.94-103
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• 2024

안구 입력 시스템은 '아이트래킹 기술'과 '화상키보드 문자 입력 기술'을 기반으로 설계된 디지털 키보드 형식의 문자 입력 시스템이며, 이때 사용하는 화상키보드 구조는 직사각형의 QWERTY 배열로 양손 10개의 손가락을 동시에 활용하는 다중 입력 방식에 최적화된 구조이다. 하지만 '아이트래킹 기술'은 한 개의 초점만으로 입력해야 하는 안구운동 기반의 단일 입력 방식이기 때문에 다중 입력 방식인 직사각형 구조의 화상키보드와 함께 사용할 때 문제점이 발생한다. 이를 해결하고자 우선 안구에 연결된 근육의 형태와 종류 및 움직임에 관한 선행연구를 조사하였다. 그 후 안구의 동작원리가 직선이 아닌 원형으로 움직이는 것을 파악했다. 따라서 본 연구는 양손 입력에 최적화된 현재의 직사각형 구조로 배치된 화상키보드의 키 배열보다 회전운동에 적합한 원형 구조로 배치된 새로운 키 배열을 제안한다. 또한, 기존 직사각형 키 배열과 비교하여 원형 키 배열에 대한 성능 검증 실험을 진행하였고, 실험을 통해서 원형 배열의 키보드로 직사각형 배열 키보드를 대체 가능한지 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제20권4호
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• pp.79-96
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• 2018

본 연구는 기술력 평가항목 중 기업의 재무안정성과 관련된 항목을 신용평가모형에 반영하여 중소기업뿐만이 아닌 전체 기업을 대상으로 한 신용평가모형의 부도변별력을 높이기 위한 기술력 평가모형의 신용평가모형 내 내재화에 착안하여 시작되었다. 따라서 기술력 평가모형이 부채비율 기준의 고안정성 중소기업을 사전에 판별하는 데 적용될 수 있는지 검증하는 것을 목표로 한다. 대상 기업을 업종(제조업 vs. 비(非)제조업)과 업력(창업기업 vs. 비(非)창업기업)으로 구분하고, 3개년 동안 해당 군집의 평균 부채비율 1/2 이하를 달성한 기업에 대해 고안정성 중소기업으로 정의한 후, C5.0 기법을 적용하여 모형의 판별력을 검증하였다. 분석결과 소항목 수준에서는 업종과 업력에 따라 중요도 간 차이가 있지만, 중항목 수준에서는 기술개발역량이 고안정성 중소기업을 판별하는 중요변수로 도출되었으며, 기업의 업력에 따라 창업 초기에는 자금조달능력(수익창출능력을 고려한 자본구조, 자본비용 및 자금조달 방법의 다양성)이 미래 고안정성 중소기업 여부를 결정하는 중요변수이지만, 업력이 증가함에 따라 지속적인 성과를 가능하게 하는 기술개발 인프라가 재무안정성에 영향을 미치는 중요 변수로 변화한다는 결론을 도출하였다. 업종과 업력에 따른 모형의 분류 정확도는 71~91% 수준이며, 기술력 평가항목을 이용하여 고안정성 중소기업을 판별할 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국조경학회지
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• 제51권3호
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• pp.70-82
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• 2023

최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제39권1호
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• pp.54-60
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• 2014

IAEA는 핵물질 계량 관리 검사를 위해 다양한 방사선 검출기를 사용하고 있다. 주로 HPGe, NaI(Tl), CZT 등이 사용되며, 정확한 측정이 요구되는 검사에는 고분해능 HPGe 검출기 활용도가 높다. HPGe 검출기는 추가적인 냉각장치로 인하여 부피가 크고 무거우며, 사용하기 전에 충분히 냉각시켜야 하기 때문에 측정의 준비 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 가볍고 짧은 사용 전 냉각이 요구되는 휴대형 HPGe가 개발되었다. 본 논문은 개발된 휴대형 HPGe 검출기 시제품을 실제 IAEA 사찰 현장에 적용하여 얻은 성능평가 결과를 기술한다. 휴대형 HPGe로 얻은 방사선 스펙트럼은 핵물질 종류와 농축도에 따라 다른 특징을 보였고, 또한 $^{235}U$과 $^{238}U$의 붕괴 계열에서 방출되는 감마선 및 우라늄의 특성 x-선 차이도 확인할 수 있었다. 그리고 휴대형 HPGe 검출기 시제품으로 측정한 농축도는 핵물질 종류에 따라 실제값과 9 ~ 27%의 상대적 오차를 보였다. 휴대형이라는 소형 검출기의 한계 때문에 일부 핵물질은 IAEA에서 요구하는 정확도를 만족시키지 못하는 경우도 있었지만 향후 추가적인 연구의 수행으로 이러한 문제점은 해결 가능할 것으로 판단된다. 본 논문은 새로운 휴대형 HPGe 검출기를 안전조치에 적용한 사례와 측정한 스펙트럼을 농축도 분석 코드로 분석한 결과를 다룬다. 따라서 국내 원자력시설의 우라늄 농축도 검증을 위한 IAEA 안전조치 사찰 결과를 분석한 논문이 별로 발표되지 않은 상황에서, 본 논문은 안전조치 검사 결과 분석에도 유익할 것으로 판단된다. 개발된 방사선 검출기의 개선 사항도 함께 논의하였으므로 향후 관련 분야 방사선 검출기 개발에도 기여할 것으로 예상된다.

• 시큐리티연구
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• 제41호
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• pp.37-66
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• 2014

최근 전자공학의 급격한 발달로 컴퓨터와 전자 통신 기술에 의존도가 높아지고 있으며 각 부분이 상호 연계되어 모든 전자 장비를 무용지물로 만드는 EMP에 의한 직접적 또는 간접적인 피해가 발생하고 있다. 대한민국과 긴박한 대치 상황에 놓여 있는 북한은 상당한 수준의 EMP 관련 기술을 가지고 있으며, EMP 무기를 이미 보유했거나 수년 내 EMP 무기의 개발을 완료할 것으로 전망하고 있다. 북한은 장거리 미사일발사 직후에 여러 차례 핵실험을 실시하였으며 노골적인 핵 협박 공세가 강화되었음을 보았을 때, 고고도 핵실험을 언제라도 할 수 있는 능력을 보유하였다고 보아야 하며, 이는 EMP 무기의 실전적인 공격능력이 갖추어 졌다는 것을 의미한다고 할 것이다. 이러한 시점에서 피해상황을 예측하여 대한민국의 안보현실에 부합되는 EMP 방호시스템의 구축은 무엇보다도 필요한 과제이다. 그 피해의 규모는 예측 불가하지만 크게 군사적 피해와 사회 경제적 피해 그리고 인명피해상황으로 구분해 보았을 때 통신 시스템 및 위성장비의 마비를 시작으로 군사안보시스템과 수송, 금융, 국가비상체계 등 여러 부문으로 피해가 나타난다. 일반적으로 EMP는 직접적인 인명피해는 없다고 보고되지만 의료기기에 의존하는 사람들에게는 치명적인 피해가 나타날 수 있다. 또한, 국가전력체계 마비로 인한 전력공급중단이 가져다주는 피해만 생각 할 것이 아니라 주 전력발전 중 원자력발전소 의존도가 높은 국내는 블랙아웃현상발생 시 심각한 원전사고로 이어질 수 있는 발전소 내부의 문제점도 예측해 보아야 한다. 우선 특별 전문 위원회를 구성하여 EMP 방호시설 및 장비에 대한 수요조사를 실시하고, 그에 맞는 소요예산을 구성하여 엄격한 기준 아래 시공업체를 선별하여야 한다. 그 후 EMP 방호성능검증을 위한 기관을 만들어 성능을 검증 한 후 유지 보수 안전 및 설계 시공회사 보안 관리를 하는 조직적이고 체계적인 과정을 거쳐 경호시설물이나 경호통신장비 기동장비 등에 대한 완벽한 EMP 방호시스템을 갖추어 놓아야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제12권1호
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• pp.1-15
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• 2006

우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록번호, 얼굴사진, 지문 등 개인의 다양한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱형 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 그 수법이 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크에 이용한 주민등록번호 인식과 얼굴 인증을 통한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상으로부터 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 주민등록증 영상에 소벨 마스킹와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 추출한다. 그리고 원영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 영상 전체를 이진화하고, 이진화된 영상에 CDM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원한 다음, 검출된 각 영역에 대해 4-방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한다. 추출된 주민등록번호 등의 개별 문자를 인식하기 위해 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하고 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간층과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴 인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증에서 추출된 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 원본 주민등록증 영상에 대해 얼굴 영역 위조, 노이즈추가, 대비 증감, 밝기 증감 그리고 영상 흐리기 등의 변형된 영상들을 생성하여 실험한 결과, 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다

• 벤처창업연구
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• 제10권1호
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• pp.1-12
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• 2015

본 연구에서는 중소기업 종업원의 지각된 기업특성과 개인특성이 직무만족에 미치는 영향을 살펴보고 특히, 기존의 연구에서 확장하여 기업혁신성이라는 기업관련 변수를 추가하여 살펴보았다. 이러한 연구는 중소기업의 CEO들이 조직구성원의 직무만족을 유발시키고 변화하는 글로벌 사회의 환경에 초점을 맞추어 관리방안들을 모색할 수 있도록 하여 조직의 활성화를 도모하고, 경영의 개선이나 제도적 발전을 위한 제언이 될 것이다. 본 연구는 중소기업 종업원들을 대상으로 약 2개월간 실시하였으며, 실증적 분석의 결과 첫째, 중소기업 종업원의 지각된 기업특성과 개인특성이 직무만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 이중 직무스트레스가 직무만족에 영향을 미친다는 가설은 유의하지 않았다. 둘째, 중소기업 종업원의 지각된 기업특성과 개인특성이 기업혁신성에 미치는 영향관계 중 조직유연성과 CEO의 리더십, 회사의 의사소통과 부서간, 개인간 협력정도, 지각된 개인의 특성에서의 개인의 도전성은 기업혁신성에 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 직무스트레스는 영향을 미친다는 가설은 유의하지 않았다. 셋째, 기업혁신성은 직무만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 네째, 기업혁신성이 종업원의 지각된 기업특성 및 개인특성과 직무만족 사이에서의 매개효과 검증에서는 조직유연성과 소통과 협력은 부분매개를, CEO의 리더십은 완전매개 하는 것으로 나타났고, 개인의 도전성과는 완전매개를, 직무스트레스는 매개효과가 검증되지 않았다. 이러한 결과는 독립변수인 중소기업 종업원의 지각된 기업특성과 개인특성은 직무만족과의 직접적인 관계일 뿐아니라, 기업의 혁신성에 따라 매개되는 간접효과도 가진다는 것을 시사한다. 그러므로 중소기업 종업원들의 직무만족을 높이기 위해서는 기업의 혁신활동의 성과도 중요하다는 것을 알 수 있었다. 특히, 리더십과 개인의 도전성은 기업의 혁신성을 통해 완전 매개되므로 중소기업 종업원의 직무만족을 높이기 위해서는 조직의 혁신성 노력이 동시에 추진되어야 효과가 있다고 할 수 있겠다.