ICT기술을 활용하여 시간과 공간의 제약을 받지 않고 근무하는 스마트워크는 2010년부터 시작된 '스마트워크 활성화 전략'을 바탕으로 많은 연구와 투자가 이루어져 왔음에도 도입 및 확산에 어려움이 있었다. 2019년 발병한 COVID-19의 환경은 스마트워크의 도입을 촉진하는 계기가 되었음에도 많은 기업이 다시 스마트워크를 종료하거나 축소하기에 이르렀다. 본 연구는 혁신저항모델을 기반으로 스마트워크 도입을 저항하는 요인에 대해 살펴보고 대안을 제시하고자 시작되었다. 본 연구 결과, 상대적 이점은 도입 저항과 도입 의도 모두에게 강한 영향을 나타냈다. 그러나 인지된 위험과 복잡성은 직접적으로 도입 의도에 부정적인 영향을 주지 않지만, 도입 저항을 매개하여 도입 의도에 부정적 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구결과를 통해 스마트워크의 실질적인 이점을 강조하고 부정적 태도를 감소한다면 도입 저항을 낮추고 도입 의도에 긍정적 영향을 줄 것을 확인하였다.
공공부문 정보화 프로젝트에 도입하려는 PMO 제도는 전자정부 정보화 프로젝트의 철저한 사업관리를 통해 위험을 방지하고 품질향상을 통해 글로벌 소프트웨어 강국으로서 세계 제일의 스마트 전자정부를 선도하려는 목적을 가지고 있다. 이에 본 연구는 공공부문 PMO 제도를 시행하기에 앞서 이해관계자를 대상으로 PMO 도입 행위의도에 영향을 미치는 주요 요인에 대한 연구를 통하여 공공부문의 PMO 운영 모델을 제시하고자 한다. 연구 수행은 공공부문의 PMO 도입이 프로젝트를 통합적으로 관리하는 새로운 관리 기술로 판단하여 통합된 신정보기술수용 이론인 UTAUT 모형을 기반으로 공공부문 PMO 도입 행위의도에 관한 연구를 수행하였다. 연구결과 프로젝트관리 성과기대에 대한 PMO 도입 행위의도에 대해서는 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, PMO 도입으로 부가적 성과를 얻고자 하는 노력에 대한 기대는 PMO 도입 행위의도에 대해 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. PMO 조직활동이 PMO 도입의 촉진조건으로서 PMO 도입 행위의도에 대해 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 이해관계자 그룹 간 노력에 대한 기대와 촉진조건이 PMO 도입 행위의도 조절효과가 나타날 것이라는 가설 아래 검증을 수행한 결과 각 그룹간 조절효과가 유의하지 않은 것으로 나타나 공공부문의 PMO 도입 행위의도에 대해서는 이해관계자 그룹간 공통된 인식을 하고 있음을 확인할 수 있었다.
기술의 발전은 기업 간 손쉬운 정보공유 및 협업을 가능하게 하였다. 그러나 여러 주체가 정보를 공유하며 접속하는 협업을 위한 시스템은 보안에 취약할 수밖에 없다. SBOM은 소프트웨어 프로그램의 구성요소를 파악하고 투명하게 관리하여 정보보안을 강화하는 방안으로 소프트웨어 자재명세서(Software Bill Of Materials, SBOM)라는 개념으로 등장하였다. 본 연구는 이러한 SBOM의 국내 도입을 촉진하고자 협업시스템 담당자들을 대상으로 도입 의도를 연구하였다. 본 연구는 계획된 행동이론과 통합기술수용이론을 기반으로 하였다. 본 연구 결과, SBOM 도입으로 인한 성과기대가 도입 의도에 미치는 중요한 변수였으며, 보안에 대한 긍정적인 태도 또한 성과기대를 매개하여 간접효과를 나타내는 것으로 확인하였다. SBOM의 도입이 기업을 대상으로 한다는 특성상 성과와 중요한 인과관계가 있으며, 보안에 대한 긍정적인 태도나 사회적 분위기로 도입 의도에 강한 영향을 줄 수 있다는 것을 확인하였다.
4차산업혁명의 진전에 따라 스마트 팩토리에 대한 관심이 증대되고 있다. 정부차원에서 중소제조기업의 스마트 팩토리 지원 사업을 시행하고 있다. 이에 본 연구에서는 중소기업의 스마트 팩토리 도입 의도에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 분석하였다. 특히 중소기업 CEO 의지, 종업원의 혁신 저항성, 정부지원에 대한 인식이 어떻게 도입의도에 영향을 미치는지에 초점을 두었다. 실증적인 분석을 위해 기술수용이론을 중심으로 중소기업이라는 특성과 스마트 팩토리의 기술적인 요인을 반영하여 연구 모형을 설정하였다. 이렇게 설정된 모형을 바탕으로 실증분석을 위해 중소기업 종사자를 대상으로 설문 조사를 하였다. 본 연구에서는 총 231부의 유효한 데이터를 분석에 활용하였다. 실증분석 결과는 다음과 같다. 연구 변인으로 도입된 성과기대, 사회적 영향, 기술활용역량, CEO 의지, 종업원의 혁신 저항성 모두 스마트 팩토리 도입 의도에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석 되었다. 특히 종업원의 혁신 저항성은 스마트 팩토리 도입의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 정부지원의 조절효과를 분석하기 위해 정부지원에 대한 기대가 높은 집단과 낮은 집단으로 나누었다. 그 결과 CEO의 의지, 종업원의 혁신 저항성, 사회적 영향이 스마트 팩토리 도입의도에 미치는 영향에 있어서 차이가 있는 것으로 나타났다. 반면, 성과기대, 기술활용역량이 스마트 팩토리 도입의도에 미치는 영향 관계에서는 유의한 차이가 발견되지 않았다. 이러한 실증 분석 결과를 바탕으로 본 연구가 지니는 학술적인 시사점과 실무적인 시사점을 제시하였다.
본 연구는 중소 제조기업의 스마트 팩토리 구축 관련 대표 및 직원역량과 스마트 팩토리 수용의도 그리고 경영성과 사이의 영향관계를 확인하고 중소 제조기업의 스마트 팩토리 도입과 관련한 전략적 함의를 도출하기 위해 실시하였다. 중소 제조기업 중 스마트 팩토리를 도입한 기업을 대상으로 설문조사를 통해 수집된 310부의 자료를 바탕으로 요인분석, 신뢰성 및 타당성 분석을 실시하여 최종 확정된 연구 모형에 대해 구조방정식모형(SEM)분석으로 연구가설 검정을 실시하였다. 연구 결과, 대표 및 직원역량은 스마트 팩토리 수용의도에 유의한 영향을 미치고, 직원역량은 경영성과에 유의한 영향을 미치는 것을 확인되었다. 수용의도는 경영성과에 정의 영향을 미치고, 지역특성은 대표역량, 수용의도 및 경영성과 사이의 관계에 조절효과가 있는 것으로 확인되었다. 본 연구를 통해 기업역량은 스마트 팩토리 수용의도에 영향을 주는 주요 요인이며, 지역특성은 대표역량과 스마트 팩토리 도입의도 그리고 경영성과 간의 경로에 유의한 조절작용을 하는 것으로 나타났다. 향후 중소 제조기업 스마트 팩토리 수준별 연구와 업종, 규모에 따른 스마트 팩토리 도입기업의 특성 연구가 요구된다.
최근 농촌 고령화와 노동력 부족, 경지면적의 감소, 이상기후에 따른 환경 변화, 시장개방에 따른 무한경쟁 상태에 놓인 국내 농업의 어려운 상황 속에서 스마트팜은 미래 농업의 새로운 트렌드로 주목받고 있다. 이에 본 연구는 스마트팜의 기술수용의도에 미치는 영향요인들을 살펴보고 이를 바탕으로 스마트팜 도입 확산을 위한 제언을 하고자 한다. 본 연구에서는 스마트팜 수용의도에 가장 영향을 미치는 요인으로 통합기술수용이론(UTAUT)을 근거로 스마트팜의 기술적 특성과 노력기대를 제시하였다. 실제 농업에 종사하고 있는 농업인들을 대상으로 수집한 설문결과를 자료분석에 사용하였으며, 독립변수로는 스마트팜의 기술적 특성으로 가용성, 신뢰성, 경제성을 선정하여 종속변수인 스마트팜 수용의도에 미치는 영향요인을 분석하였고, 노력기대의 매개효과를 분석하였다. 연구결과, 스마트팜의 기술적 특성 중 가용성과 경제성은 스마트팜 수용의도에 정(+)의 영향을 미치며, 신뢰성은 스마트팜 수용의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 스마트팜의 기술적 특성인 가용성, 신뢰성, 경제성은 스마트팜 노력기대에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 함께 스마트팜에 대한 노력기대는 스마트팜의 기술적 특성과 독립적으로 스마트팜 수용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 매개효과와 관련해서는, 스마트팜에 대한 노력기대는 스마트팜의 기술적 특성인 가용성, 신뢰성, 경제성과 스마트팜 수용의도간의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 농업인들의 스마트팜 도입을 촉진시키기 위해서는 스마트팜 기술의 안정적 기능 수행을 체감할 수 있는 전문적인 현장실습교육 프로그램, 기기 및 통신의 표준화, 스마트팜 도입에 따른 투자대비 수익성 변화의 구체적 제시, 양질의 환경 생육 데이터 수집 및 활용 체계 구축이 필요함을 시사한다.
최근 다양한 산업분야에서 RPA(Robotic Process Automation)의 활용에 대한 검토가 이루어지고 있지만, 예상보다 빠르게 기업에 적용되고 있지 않은 것으로 보인다. 본 연구에서는 신기술 수용의도에 대한 기존연구들의 긍정적인 영향을 참고하여, 다른 관접에서 RPA의 수용갈등과 수용의도에 영향을 미치는 인지된 3가지 부정적 위험요인을 제시하고, RPA유경험자, 성별 및 ICT업종을 통제변수로 하여 RPA의 수용갈등과 수용의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 연구를 위해서 직장인을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였고 SPSS 22.0 및 AMOS 22.0 통계 툴을 이용하여 그 결과를 분석하였다. 그 결과 인지된 3가지 위험요인인 도입실패염려, 고용불안, 실행오류 중 고용불안과 실행오류는 RPA의 수용갈등과 수용의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 하지만 도입실패염려는 수용갈등과 수용의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 수용갈등은 수용의도의 매개역할 요인으로 판단되었다. 즉 RPA 적용실패로 인해 작업 환경이 이전보다 악화될 것이라는 우려는 수용 갈등을 일으켜 수용 의도에 영향을 주는 것으로 보아 RPA가 적용되는 상황에서 이러한 측면에 대한 세심한 검토가 필요할 것이다. 또한 도입실패염려가 수용의도에 영향을 주는데 있어서 수용갈등이 간접효과로 유의미한 영향을 주는 결과로 보아, 수용갈등이 수용의도의 매개역할 요인으로 분석되었다. 본 연구를 통해서 RPA를 적용하고자 하는 각 산업에서 경영관리의 이론적, 실무적으로 인지된 위험 중 특히 중요한 요소를 파악하고 선제적으로 대응할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
IoT 기술 도입특성들 중 어떠한 요인들이 기업의 기대성과에 영향을 미치는지를 파악하고자 하는 것이며, 아울러 IoT 신기술 도입을 검토하고자 하는 기업들이 고려해야 할 사전 요인들을 제시해 보고자 한다. 데이타 분석을 위해 국내․외 IoT(사물인터넷) 관련 데이타, 출판물 및 웹사이트 그리고 각종 연구기관 분석데이타와 보고자료를 기반으로 이론적 배경을 정리하였으며, 추가로 선행연구를 참조하여 UTAUT 관련 이론적 배경을 요약하였다. 데이터 분석을 위해 SPSS 22.0과 구조방정식모델 분석을 위해서 smart PLS 2.0 통계프로그램을 사용하였다. 기술통계분석은 신뢰성분석, 타당성분석 및 구조방정식 모델 분석과 연구가설을 검증하였다. 측정모형에 대한 분석을 통해서 내적신뢰성과 집중타당성 및 판별타당성이 충족됨을 확인하였으며, IoT 기술특성과 기대성과 간 관계, 기대성과와 도입의도 간 관계에 대한 가설 검증결과 모두 채택되었다. 따라서 IoT 기술특성은 기대성과에 긍정적 영향을 미치며 기대성과는 IoT 도입의도에 긍정적 효과를 미치는 것을 확인하였다. 본 연구는 IoT 기술특성과 기대성과요인이 도입의도에 미치는 영향에 관한 인과관계를 규명함으로써 IoT를 성공적으로 도입할 수 있는 지침을 제시함고 동시에 IoT를 도입하고자 기업들에게 사전 고려해야 할 요인들(공급사슬 유연성, 운영비용 절감, 자산활용 최적화 및 신규수익 창출)을 제시할 수 있는 연구기반을 조성하였다.
4차 산업혁명시대가 도래함에 따라 해운항만기업에서 4차 산업혁명을 주도하는 ICT를 활용하기 위한 노력이 다양하게 전개되고 있다. 특히 해운항만물류분야에서는 IoT센서가 만들어내는 다양한 데이터를 분석하여 도출된 인사이트를 기반으로 업무효율성을 높이고자 빅데이터분석 기법을 적용하기 시작하고 있다. 본 연구에서는 해운항만기업들 중 빅데이터분석을 도입해서 활용하고 있거나, 빅데이터를 업무에 활용하기 위해 도입의도를 가지고 있는 기업의 종사자들을 대상으로 어떤 요인들이 빅데이터 사용의도를 높여주는 지에 대하여 실증분석.
정보 서비스를 포함한 웹 서비스에서 사용자 의도를 파악하는 것은 해당 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 연구는 과학기술 대표 정보 서비스인 ScienceON에 맞춤형 서비스를 도입하기 위해 사용자가 해당 서비스를 사용하는 과정에서 발생시키는 사용자-서비스 간 상호작용인 사용자 행동을 분석하고 사용자 의도를 파악하여 동적으로 맞춤형 서비스를 제공하는 방식을 제안한다. 특히, 사용자 행동 상태 전이 모델을 도입하여 사용자가 반복적으로 행하는 검색 행동과 내비게이션 행동을 추적하고 의도를 파악할 수 있도록 한다. 288,200 건의 웹 로그 분석을 통해 만들어진 상태 전이 모델과 특정 사용자 로그를 분석하여 본 연구가 어떻게 사용자 의도를 파악할 수 있는 지를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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