• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.145-164
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• 2022

본 논문에서는 중소기업이 성공적인 산학협력을 위하여 필요한 요인을 확인하였다. 기업의 산학협력준비역량은 TOE(Technology, Organization, Environment) 구조의 구조를 고려하였으며, 산학협력준비역량과 기업성과 간의 매개효과로 개방형혁신협업과 회복탄력성을 활용하였다. 본 연구는 산학협력 경험이 있는 중소기업 204개를 대상으로 구조화된 설문을 통해 모형을 검증하였으며, 이를 통해 산학협력의 준비역량이 기업성과에 유의한 영향을 미치며 설정한 각 변수의 매개효과를 확인하였다. 결과적으로 산학협력으로 인한 성과를 얻기 위해서는 기업에서 산학협력을 수용하고자 하는 다각적인 노력 여부가 중요함을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

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.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.47-53
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• 2020

빅데이터 기술은 기업의 경쟁력을 높일 수 있는 혁신 기술 중 하나로 급성장하고 있는 가운데 농업 분야 또한 빅데이터를 활용한 경쟁력 제고와 미래 산업으로의 발전이 중요 당면과제로 부상하고 있다. 해외의 경우 농업 빅데이터를 활용한 스타트업이 빠른 속도로 증가하며 성장하는 반면 국내의 경우 생산 분야 일부 농업 벤처 외에는 빅데이터 활용이 미흡한 실정이다. 또한 기업의 빅데이터 활용수준이나 활용의도에 영향을 미치는 요인에 대한 연구가 대기업이나 특정 산업에 국한되어 이루어지고 있으며, 연구마다 영향요인 변수의 검증결과가 상이하게 나타나 산업/기업특성에 따라 연구가 필요하다. 본 연구의 목적은 농업벤처기업에서 새로운 ICT인 빅데이터를 도입하고 사용하는 데 영향을 미치는 요인을 파악하고, 이를 통해 기대하는 편익에 대해 파악함으로써 활용을 촉진할 수 있는 방안을 제시하는 데 있다. 본 연구는 빅데이터가 조직의 프로세스를 변화시키고, 최고경영층의 지원이 필수적이며, 기업이 처한 환경적 압박에 대응할 수 있는 수단으로 보고 기술·조직·환경(TOE: Technology-Organization-Environment) 프레임워크를 기반으로 혁신확산이론(Diffusion of Innovation Theory) 모형을 결합하여 본 연구에 적합한 변수들을 도출한 후 이들 변수간의 인과관계를 설정하여 연구모형을 구성하였다. 이에 따라 TOE모형의 기술적 요인에 관한 변수로는 혁신확산이론 변수인 상대적이점, 호환성, 복잡성을 채택하였고, 조직적 요인에 관한 변수로 최고경영층 지원, 비용부담능력을, 환경적 요인에 관한 변수로는 법적·정책적 지원, 경쟁자 압력을 채택하였다. 이들 3가지 요인에 속한 7가지 변수들과 빅데이터 사용의도와 기대편익 간의 관련성, 그리고 농업벤처 사업분야의 조절효과에 대한 8개의 가설을 설정하였다. 본 연구는 실제 농업벤처기업 종사자 대상 설문을 통한 실증연구를 통해 벤처 현장에서의 빅데이터 활용수준을 높이기 위한 기술적, 조직적, 환경적 관점의 정책 개선방안을 제시하고, 생산/가공/유통 등 사업분야별 비교를 통해 영향요인의 중요도 차이를 규명해 영역별로 차별적이고 효과적인 정책 방향성을 도출하는 데 시사점을 제시하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권7호
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• pp.159-167
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• 2017

지난 5년간 국가기술의 약 200여건이 해외로 유출되었으며, 그 중의 70% 이상이 중소기업이며, 내부유출은 80%에 이르는 것으로 통계자료(국가정보원 산업기밀보호센터)를 통해 확인 할 수 있다. 이는 중소기업내의 내부유출 방지에 대한 정부의 산업기술 유출방지를 위한 정책이 중소기업에 집중되어야 한다는 것이다. 특히 기술유출 피해경험이 기업규모에 따라 유출방지 성과에 미치는 영향에 대해 분석한 연구는 전무하며 산업기술 유출에 대한 요인을 조사한 연구 또한 미약한 실정이다. 본 연구는 기존의 선행되어진 국, 내외의 연구들을 분석하여 산업기술 유출방지 성과에 미치는 요인을 바탕으로 각각의 특성들을 성질화 하여 변인들을 각각 TOE 프레임워크와 TAM모델을 적용하여 성과와의 영향관계를 실증 분석하였다. 산업기술 내부 유출을 보호하기 위하여 정부정책, 회사의 방향성 등이 어떤 영향을 미치는지 분석하여 방향성을 제시하는 것이 산업기술의 내외적인 유출보호에 대하여 기업과 조직에게 시스템 구축과 인력관리에 대한 실무적 시사점을 제공해줌으로써 정책과 제도를 수립하는데 방향성을 제시하고자 연구를 진행하였으며, 이에 따른 보다 올바른 방향성 제고에 그 의미를 두고 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.327-351
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• 2023

본 논문은 인공지능(AI) 프로젝트를 성공적으로 이끄는 주요 요인을 도출하고 중요도의우선순위를 두는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우선 기존 유관 연구들을 검토하여 성공요인을 선정하고, 전문가 인터뷰를 통해 17개 요인을 최종 도출하였다. 이어 TOE 프레임워크를 활용하여 계층 모형을 개발하였다. 이후, AI 활용 기업 소속 전문가와 AI 자문 및 기술, 플랫폼, 어플리케이션을 지원하는 공급기업 소속 전문가를 대상으로 설문 조사를 실시하고, AHP 방법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 환경적 요인보다 조직적 요인과 기술적 요인이 모두 중요한데, 이 중 조직적 요인이 조금 더 중요한 것으로 나타났다. 조직적 요인 중에서는 전략/명확한 비즈니스 니즈와 AI 구현/활용 역량, 그리고 부서 간 협업/커뮤니케이션이 가장 중요한 요인으로 나타났다. 기술적 요인 중에서는 AI 학습을 위한 충분한 데이터 양과 데이터 품질이 가장 중요한 요인으로 도출되었으며, 이어서 IT 인프라/호환성이 중요하게 응답되었다. 환경적 요인에서는 AI를 직접 사용할 고객의 준비와 지지가 중요한 요인으로 나타났다. 각 17개 개별요인의 중요도를 살펴보면 데이터의 가용성과 품질(0.2245)이 가장 중요하고, 이어 전략/명확한 비즈니스 니즈(0.1076), 고객준비/지지(0.0763) 순으로 중요한 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 AI 도입을 검토 중이거나 실행중인 기업, AI 도입을 지원하는 서비스 공급기업, AI 산업을 육성하고자 하는 정부 정책 입안자들에게 성공적인 실행, 육성을 위한 가이드로 활용될 수 있다. 또한 AI 프로젝트의 성공 모델을 연구하고자 하는 연구자들에게도 기여할 것으로 기대된다.

• 산업융합연구
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• 제20권12호
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• pp.11-25
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• 2022

본 연구에서는 블록체인이 적용된 공급망관리 정보시스템으로 전환의도에 영향을 미치는 요인을 검증하고자한다. 이를 위해 선행연구의 고찰을 통해 변수 선정 및 연구모형을 구성하고, TOE 프레임워크와 PPM 모델을 활용해 실증분석을 시행하였다. Push 요인, Pull 요인이 블록체인 시스템 전환의도에 미치는 영향 및 Mooring 요인인 전환비용을 통한 조절효과를 검증하였다. 국내에 소재한 중소기업을 대상으로 설문을 하여 320개 응답 자료를 표본으로 구조방정식 모형을 사용해 가설을 검증하였다. 연구 결과 Push 요인인 사회적 영향과 Pull 요인인 경영진의 혁신의지가 전환의도에 유의미한 영향을 미쳤다. 그리고 전환비용 인식 수준이 높고 낮은 집단 간 조절효과를 확인하였다. 본 연구는 블록체인 기반 공급망관리 정보시스템의 구현을 통한 기업의 경쟁력을 제고시킬 수 있는 SCBM(supply chain & blockchain management)의 개념 및 연구 방향을 제시하였다는 점에 의의가 있다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제20권3호
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• pp.41-56
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• 2021

New drug discovery and development research enable clinical treatment that saves human life and improves the quality of life, but the possibility of success with new drugs is significantly low despite a long time of 14 to 16 years and a large investment of 2 to 3 trillion won in traditional methods. As artificial intelligence is expected to radically change the new drug development paradigm, artificial intelligence new drug discovery and development projects are underway in various forms of collaboration, such as joint research between global pharmaceutical companies and IT companies, and government-private consortiums. This study uses the TOE framework and the Value-based Adoption Model, and the technical, organizational, and environmental factors that should be considered for the acceptance of AI technology at the level of the new drug research organization are the value of artificial intelligence technology. By analyzing the explanatory power of the relationship between perception and intention to use, it is intended to derive practical implications. Therefore, in this work, we present a research model in which technical, organizational, and environmental factors affecting the introduction of artificial intelligence technologies are mediated by strategic value recognition that takes into account all factors of benefit and sacrifice. Empirical analysis shows that usefulness, technicality, and innovativeness have significantly affected the perceived value of AI drug development systems, and that social influence and technology support infrastructure have significant impact on AI Drug Discovery and Development systems.

• 품질경영학회지
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• 제52권1호
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• pp.149-172
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• 2024

Purpose: By empirically analyzing factors that affect the intention to introduce RPA, we aim to increase understanding of RPA introduction in small and medium-sized businesses and contribute to establishing an effective introduction strategy. The aim is to improve the company's productivity, reduce costs, and strengthen its competitiveness. It also provides policy recommendations for the introduction of RPA. Methods: A survey was conducted to examine whether the technical, organizational, and environmental factors of the TOE framework had an impact on the intention to adopt RPA. We also used stepwise regression analysis to determine whether firm size moderates this relationship. Results: Technical factors, organizational factors, and environmental factors were all found to have a significant impact on small and medium-sized enterprises' intention to adopt RPA. It was confirmed that company size has a moderating effect affecting the intention to adopt RPA. In particular, customer pressure, relative advantage, competitive pressure, age, government support, and the perceived ease of use of RPA was a key determinant of its adoption by small and medium-sized enterprises. Conclusion: This suggests that small and medium-sized businesses should comprehensively consider technical, organizational, and environmental factors when introducing RPA. It is expected to increase understanding of RPA introduction in small and medium-sized businesses, contribute to establishing effective introduction strategies, and contribute to improving company productivity, reducing costs, and strengthening competitiveness.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권3호
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• pp.159-182
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• 2018

본 연구의 목적은 해운항만조직에서 새로운 ICT인 빅데이터를 도입하고 사용함에 있어 조직구성원들이 빅데이터 사용을 통해 기대하는 성과와 사용의도를 파악함으로써 경쟁력을 높일 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구는 빅데이터가 조직의 프로세스를 변화시키고, 최고경영층의 지원이 필수적이고 때로는 자의보다는 기업이 처한 환경적 압박에 대처할 수 있는 수단인 점에서 기술 조직 환경(Technology Organization Environment)프레임워크와 기업의 혁신을 주도하는 혁신기술로 보고 혁신확산이론(Diffusion of Innovation Theory)모형을 기반으로 본 연구에 적합한 변수들을 도출하여 이들 변수간의 인과관계를 설정하여 연구모형을 구성하였다. 본 연구에서는 TOE모형의 기술적 요인, 조직적 요인, 환경적 요인 중에서 기술적 요인 대신에 혁신특성인 혁신확산모형 변수를 사용하였다. 기술적 요인에 관한 변수로는 혁신확산이론 변수들 중 상대적 이점, 복잡성, 호환성을 선택하였고, 조직적 요인에 관한 변수로 조직의 규모와 최고경영층의 지원, 환경적 요인에 속하는 변수로는 경쟁자 압력과 규정지원을 선택하였다. 이들 3가지 요인에 속한 변수들과 빅데이터 사용에 대한 기대성과와 사용의도 간의 관련성에 대한 8개의 가설을 설정하였다. 본 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 기술적 요인에서는 상대적 이점, 복잡성, 호환성이 기대성과에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 조직적 요인에서는 최고경영층의 지원은 기대성과에 유의한 영향을 미쳤으나, 조직 규모는 기대성과에 미치는 영향이 유의하지 않은 것으로 나타났다. 셋째, 환경적 요인에서 경쟁자의 압력은 기대성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 규정지원은 기대성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 마지막으로 빅데이터 사용에 대한 기대성과는 사용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.101-116
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• 2019

본 논문에서 우리는 비자발적 사용 환경 하에서 전장관리시스템의 사용을 보다 효과적으로 설명할 수 있는 새로운 행동모형을 제안한다. 본 연구에서는 통합기술수용모형(UTAUT)에 기반하여 군 전장관리체계의 사용에 영향을 미치는 요인들을 분석한다. 특히 본 연구에서는 종속변수로 '전장관리체계에 대한 능동적 사용'이라는 새로운 변수를 제안함으로써, 비자발적 기술수용 환경을 고려하고자 하였다. 여기에 통합기술수용모형을 구성하는 독립변인들에 영향을 미치는 선행요인들을 기술-조직-환경의 관점에서 제시하고, 이들이 실제로 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 제안모형을 검증하기 위해 본 연구에서는 군 관계자들로부터 설문을 수집하고, 이를 구조방정식 모형 중 하나인 PLS 기법으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 군 전장관리체계의 효과성을 제고하는데 일조할 수 있을 것으로 기대된다.