기술이전은 기술공급사와 기술도입사간의 위험과 이익을 공유함에 따라 다양한 동기를 가지고 기술이전을 결정하게 된다. 기술공급사는 기술도입사가 제공하는 경제적 요인, 위험요인, 정부의 정책 및 제도와 해당 기술이전기업들의 경영전략 등 여러 결정요인을 복합적으로 고려하여 기술이전 결정을 하게 된다. 본 연구에서는 화학산업에서 기술이전에 영향을 미치는 요인을 파악하고 기술이전 의도에 미치는 영향력을 분석하였다. 본 연구결과 기술이전 영향요인은 경제적 혜택 요인, 기술적 요인, 위험요인, 사회문화적 요인으로 나타났다. 기술도입사와 기술공급사의 기술이전 영향요인의 유의미한 차이는 경제적 혜택 요인은 기술공급사보다 기술도입사가 중요하게 고려하는 것으로 나타났으며, 기술적 요인은 기술공급사가 기술도입사보다 중요하게 고려하는 것으로 나타났다. 기술이전 의지는 기술도입사가 기술공급사보다 높게 나타났다.
RFID란 무선인식기술을 말하는 것으로써 무선으로 사람, 물건, 동물 등을 인식, 추적, 식별할 수 있는 기술이다. 이러한 RFID에 대하여 많은 관심이 증대되고 있는 현실속에서 RFID를 도입함으로써 많은 효익을 얻을 것이라는 예측에도 불구하고 아직까지 대부분의 기업들은 RFID 도입에 적극적이지 못하고 있는 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 RFID 도입을 혁신의 한 유형으로 보고, 혁신모형에 기반하여 RFID 도입에 영향을 미치는 요인을 파악하여, 현재 RFID를 도입한 기업 및 도입을 고려중인 기업을 대상으로 RFID도입에 영향을 미치는 요인에 대한 실증분석을 실시함으로써, RFID가 경쟁도구로서 기업에 보다 빨리 확산되고 활성화 될 수 있는 효율적이고 체계적인 방향을 제시하고자 한다. 이를 위하여 혁신이론에 관한 선행연구를 기초로 RFID 도입이 혁신에 적합한지를 확인하고, 기술적 요인을 RFID 도입에 대한 영향정도를 살펴보았으며, 거래업체와의 관계특성요인(파워)에 대한 조절효과도 검증하였다.
안전사고와 민원이 많은 건설현장에서 새로운 건설기술, 특히 자동화 장비가 적용되는 경우는 드물다. 본 연구에서는 건설 자동화 장비의 적용 가능성을 높이기 위하여 고려하여야 하는 기술도입 영향요인들을 도출하고 분석하였다. 먼저, 영향요인들을 기술과 비기술 요인으로 분류하고, 기술요인을 사용성과 기능성 요인으로, 그리고 비기술 요인을 비용, 공사특징, 조직요인으로 분류하였다. 다음으로, 전문가 설문을 통하여 각 영향요인들의 중요도와 실현 가능성을 분석하였다. 사용성과 기능성이 중요도와 실현 가능성이 모두 높은 요인으로 분석되었다. 또한, 영향요인들의 중요도와 실현 가능성에 대한 건설사와 장비 개발사의 관점 차이를 분석하였다. 사전관계와 운전자 태도, 구성원들 의지, 공사품질들은 모두 건설사가 장비 개발사보다 더 높게 인식하고 있었다. 본 연구의 결과를 기반으로 장비 개발사는 건설사와의 관점 차이를 인지하고, 건설사가 중요하게 생각하는 요인들을 중심으로 개발하여야 할 것이다. 또한 본 연구의 결과는 자동화 장비 개발 사전 단계에서 적용할 수 있는 평가기준으로 활용될 수 있을 것이다.
오늘날 급격한 정보기술(IT)의 발전과 그에 대한 막대한 투자는 공공기관들로 하여금 IT를 효과적으로 관리할 수 있는 방법론을 마련하도록 하고 있다. 이에 따라 국내 공공기관들은 새로운 방안으로서 정보기술아키텍처(EA)를 활발하게 도입하고 있으나, 그 시도와 관심이 EA 도입단계에 치중되어 있고, EA 도입이후의 관리 및 활용에는 아직 미흡한 부분이 많다. 따라서 본 연구에서는 EA 도입보다는 EA 도입이후의 운영 및 관리, 활용 등 중 장기적으로 기관의 경영활동이라는 것에 기초하여 EA 성숙도 역량 수준을 높일 수 있는 영향요인을 도출하는데 초점을 맞추었다. 특히 본 연구는 공공기관들이 EA를 도입 및 운영할 때 영향을 주는 EA 영향요인이 무엇인지를 도출하고, 그러한 EA 영향요인들이 발생하였을 때 EA 성숙도 수준에 어떠한 영향을 미치는지를 밝히고자 한다.
기업의 생산성향상과 이익률에 영향을 줄 수 있는 지식이 경제 전반에 확산되어 나가는 과정은 한 나라의 경제발전속도에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 기업 측면에서는 도입하려는 기술이 도입 후에 그 기업의 이익을 높여 줄 수 있다면 도입하지 않을 이유가 없다. 하지만 미래 수요의 불확실성이나 기술발전 방향의 불확실성 등으로 해서 기업으로서는 도입 후의 이익을 정확히 사전적으로 측정하기는 어렵다. 본 논문에서는 학계에서 일반적으로 사용되고 있는 두 가지 지식확산 모델을 설명하고자 한다. 그 하나는 하나의 새로운 기술이나 상품이 시간이 흐름에 따라 어떻게 전체 사용 가능자(population)에게 확산되는 지를 보여주는 1) Epidemic Diffusion Model (흔히 5자형 - Sigmoid - 모델이라고도 한다. )과 어떤 도입자가 어느 시점에서 대상이 된 새로운 기술을 도입할 것인지 아닌지를 결정하는 모델로서 2) Probit Diffusion Model (프로빗 모델)을 중심으로 한다 그리고 이러한 지식확산과정과 속도에 영향을 줄 수 있는 기업 내부적 요인으로서 도입하고자 하는 기업의 누적된 경험이 중요하다는 것과 기업 외부적 요인으로서 네트웍 효과와 같은 요인들을 설명하였다.
본 연구에서는 공급사슬 네트워크에서 네트워크 기반 기업 간 기술의 적용과 그 확산에 영향을 주는 요인을 도출하고 요인들 간의 관계를 밝히고자 한다. 공급사슬관리의 효율성과 전체 최적화의 달성을 위해 도입된 기업 간 기술은 공급사슬 내 기업들의 적극적인 기술 도입과 공급사슬 네트워크상 빠른 확산이 필요하다. 하지만, 각 기업들마다 내 외부적인 요인들에 의해 도입시점이 각기 다르며 이로 인해 그 기술의 확산속도가 결정되어 진다. 특히, 공급사슬 상에 다수의 공급업체들이 존재하는 경우, 새로운 기술의 도입을 고려중인 잠재적 대상은 기업 내부적 요인뿐만 아니라 다른 기업들과의 관계요인에 의해 결정되어지는데, 관계 요인에 의한 영향은 그 기업과의 물리적 또는 사회적 접근성에 의해 결정된다. 본 연구는 미국 유통산업 내 소비재제품제조업체(CPG)들에게 도입된 기업 간 네트워크 기술 중의 하나인 재고추적기술의 도입과 확산에 대한 실증적 분석을 통해, 잠재적 사용자의 기술 도입 결정이 초기에는 몇몇 기업들의 내부적 요인의 영향에 의해 확산이 되다가 점차적으로 사회적 접근성과 같은 관계요인에 의해 영향을 받으며 공급사슬 전체적으로 기술 확산이 일어나는 것을 확인하였다.
물류분야에서 RFID 기술의 응용이 확산되면서 RFID 도입 요인과 물류성과와의 관계를 분석할 필요가 있다. 기존 여러 분야의 선행연구를 통하여 RFID 도입이나 채택에 영향을 미치는 요인을 도출하고, 물류기업을 대상으로 이러한 요인이 물류성과에 미치는 영향을 실증적으로 분석하고, 그에 대한 시사점을 제시하고자 하였다. 관련 선행연구에서 물류기업이 RFID를 도입하는데 있어 CEO 지원, 기술 우위성, 거래 파트너, 상호 양립성 및 상대적 이익과 같은 요인이 물류성과에 영향을 미치는 것으로 나타났다. SCM, 물류 및 유통, 제조분야를 대상으로 한 선행연구를 기초로 연구모형 및 가설을 설정하고, 물류기업 종사자를 대상으로 RFID 도입 요인이 물류성과에 어떠한 영향을 미치는지 설문조사를 실시하였으며, 탐색적 요인분석, 신뢰성 분석, 확인적 요인분석 및 구조방정식모형 분석을 통해 가설을 검증하였다. 연구 결과, CEO 지원과 거래 파트너의 RFID 도입 요인은 물류성과에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 상호 양립성과 상대적 이익은 유의한 영향을 미치지 못하였다. 기술 우위성은 물류성과에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으나 p=0.052라는 것을 고려할 때, 물류성과에 유의한 영향을 미칠 수 있을 것으로 사료되며, 유의수준 0.1에서는 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
기업의 생산성향상과 이익률에 영향을 줄 수 있는 지식이 경제 전반에 확산되어 나가는 과정은 한 나라의 경제발전속도에 영향을 미치는 중요한 요인이다. 기업 측면에서는 도입하려는 기술이 도입 후에 그 기업의 이익을 높여 줄 수 있다면 도입하지 않을 이유가 없다. 하지만 미래 수요의 불확실성이나 기술발전 방향의 불확실성 등으로 해서 기업으로서는 도입 후의 이익을 정확히 사전적으로 측정하기는 어렵다. 본 논문에서는 학계에서 일반적으로 사용되고 있는 두 가지 지식확산 모델을 설명하고자 한다. 그 하나는 하나의 새로운 기술이나 상품이 시간이 흐름에 따라 어떻게 전체 사용 가능자(population)에게 확산되는 지를 보여주는 1) Epidemic Diffusion Model (흔히 S자형 - Sigmoid - 모델이라고도 한다.)과 어떤 도입자가 어느 시점에서 대상이 된 새로운 기술을 도입할 것인지 아닌지를 결정하는 모델로서 2) Probit Diffusion Model (프로빗 모델)을 중심으로 한다. 그리고 이러한 지식확산과정과 속도에 영향을 줄 수 있는 기업 내부적 요인으로서 도입하고자 하는 기업의 누적된 경험이 중요하다는 것과 기업 외부적 요인으로서 네트웍 효과와 같은 요인들을 설명하였다.
ㆍ 목적 최근 정보화 패러다임의 변화에 따라 그 영역과 도입이 확산되어가고 있는 ASP(application service provider, 이하 ASP) 형태의 정보기술 서비스 도입을 중심으로 정보기술서비스의 도입에 영향을 미치는 관련 요인들을 도출하고, 기존의 기술수용모델에 있어서의 수용요인, 특히 정보기술서비스의 특성을 고려한 새로운 모델을 제시하고 기존 이론의 검증과 보완을 시도(중략)
디지털 전환이 급속도로 확산되고 있는 가운데, 인공지능(AI) 기술은 혁신과 생산성 향상을 견인할 핵심 동력으로 인식되고 있다. 그러나 현재 기업의 AI 도입에 영향을 미치는 요인에 대한 이해와 실증적 연구가 부족한 실정이다. 특히 대다수의 연구는 해외 연구자가 해외 기업 데이터를 분석한 것이며, 국내 연구는 객관성 및 시의성 측면에서 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 계량경제학적 분석을 통해 기업 단위에서 AI 도입 영향요인을 규명한다. 이를 위해 신기술 도입 영향요인에 관한 대표적 이론인 TOE(Technology-Organization-Environment) 프레임워크 관점에서 기술적, 조직적, 환경적 맥락의 요인을 도출하고, 과학기술정보통신부·한국지능정보사회진흥원의 「2022년 정보화통계조사」를 활용하여 11,601개 국내 기업 데이터를 이용한 로지스틱 회귀분석을 실시한다. 본 연구는 국내 선행연구의 한계점을 보완함으로써 AI 및 신기술 도입 영향요인에 관한 연구 문헌을 확장하고, 실증분석을 통해 시의성있는 증거와 시사점을 제공한다는 점에서 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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