이 연구는 기업 이러닝 시장구조를 규명하고 수요자와 공급자 측면에서의 기업 이러닝 문제점을 분석함으로써 기업 이러닝의 발전방안을 도출하는데 목적이 있다. 연구의 범위는 정부부처의 지원을 받고 있는 기업 이러닝 중에서도 노동부 직업능력개발 사업의 지원을 받고 있는 기업 이러닝에 한하여 실시하였다. 이는 총52명의 기업 이러닝 관계자 FGI를 통해 진행되었다. 연구결과, 정부의 직업능력개발사업내 기업 이러닝 시장은 크게 정부(노동부), 기업 이러닝 수요자인 기업, 기업 이러닝을 전문적으로 운영하는 훈련기관으로 구분될 수 있다. 직업능력개발사업 지원금 지원상의 문제점과 기업이러닝 소외계층, 기업 이러닝 훈련과정의 직종 편중, 기업 이러닝 전문업체 소수의 독과점, 콘텐츠 개발사의 역량미달 등이 문제점으로 제기되었다. 이에, 가치사슬별 역량강화를 통한 파트너쉽 확산, 시장의 자율성 확보, 기업 이러닝 담당 정부 관계자들의 전문성 강화, 정부의 직업능력개발사업 지원 절차 개선, 기업 이러닝 소외계층을 위한 지원책마련 등이 개선점으로 도출되었다.
Purpose - As new technologies that have led the 4th industrial revolution spread after the COVID-19 pandemic, the business crisis of existing financial institutions and the threat of employee jobs are growing, especially in the financial sector. The purpose of this study is to propose a human-technology convergence curriculum for creating high value-added in financial institutions and upskilling financial manpower. Research design, data, and methodology - In this study, a curriculum was designed to strengthen job competency for Private Bankers, high-quality employees of a bank dealing with high-net-worth owners. The focus of the design is that learners acquire skills to use robo-advisors as a tool and supplement artificial intelligence ethics. Result - The curriculum is organized into a total of 16 classes, and the main contents are changes in the financial environment and financial consumers, the core technology of robo-advisors and AI ethics, and establishment and evaluation of hyper-personalized asset management strategies using robo-advisors. To achieve the educational goal, two evaluations are performed to derive individual tasks and team project results. Conclusion - Human-centered upskilling convergence education will contribute to improving employee value and expanding corporate high value-added business areas by utilizing new technologies as tools. It is expected that the development and application of convergence curriculum in various fields will continue to be advanced in the future.
본 연구는 이러닝 학습 경험이 있는 국내외 기업 종업원 390명을 대상으로 지각된 유용성, 사용용이성, 자기효능감 및 업무환경이 학습전이에 미치는 영향을 실증 분석하였다. 또한 각 요인의 학습전이에 대한 직접효과와 더불어 자기효능감과 업무환경의 매개효과를 분석하였다. 분석결과 이러닝 학습자의 지각된 유용성과 사용용이성은 자기효능감에 유의미한 정(+)의 영향을 보였으며, 상사 및 동료 지원과 조직 분위기에도 유의미한 정(+)의 영향을 갖는 것으로 분석되었다. 자기효능감은 학습전이에 유의미한 정(+)의 영향을 보였으며, 상사 및 동료 지원과 조직 분위기도 학습전이에 유의미한 정(+)의 영향을 갖는 것으로 나타났다. 지각된 유용성 또한 학습전이에 유의미한 영향을 갖는 것으로 분석되었다. 하지만 지각된 사용용이성은 학습전이에 유의미한 영향을 미치지 않았다. 매개효과 분석결과 자기효능감과 업무환경은 각각 지각된 유용성, 지각된 사용용이성과 학습전이에 대해 모두 매개효과를 갖는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 시사점은 첫째, 기업교육에서 보편화된 이러닝에 대해 기술수용 단계를 벗어나 수용 후 실질적인 학습전이 효과에 대한 영향요인을 반영한 새로운 연구 모형을 제시하였다. 기술수용모델에서 외부 특성요인에 대한 매개변수로 사용되는 지각된 유용성과 지각된 사용 용이성을 독립변수로, 외부 특성요인으로 연구되었던 자기효능감과 조직 환경을 매개변수로 사용한 연구모형을 도출하였다. 둘째, 기술수용과 학습전이에 관한 연구는 단일국가를 대상으로 한 연구들이 대부분이다. 26개 국가의 표본을 대상으로 다양한 샘플을 사용하여 연구 모형을 검증함으로써 신뢰성을 높였다. 셋째, 기존의 연구에서 지각된 유용성과, 사용용이성을 수용의향 및 학습전이의 주요 결정요인으로 고려하였다. 본 연구는 수용된 정보기술에 대해 학습자 및 환경 요인의 매개효과를 탐색하여 지각된 유용성, 사용용이성의 학습전이에 대한 경로를 강화하고 보완하였다. 본 연구에서 활용된 다양한 국가의 표본 분석을 기반으로 향후 국제비교연구도 가능할 것으로 기대된다.
코로나19 대유행으로 세계경제포럼에서 그레이트 리셋이 논의되면서 제4차산업혁명의 동력인 인공지능도 조명을 받고 있다. 그러나 인공지능 분야의 기업 연구는 아직도 희소하다. 2000년 이후 관련 연구는 기존 기업에 어떻게 인공지능을 적용하여 가치를 창출할 것인가에 초점이 맞춰져 있으며, 신생기업들이 어떻게 기회를 포착하고 기존 사업자들 사이에 진입하여 새로운 가치를 창출하는지에 대한 연구는 거의 찾아볼 수 없다. 이에 본 연구는 소프트웨어의 세부 분야인 인공지능 기반 신생기업들이 기존 소프트웨어 산업과 어떻게 다른 혁신패턴을 갖는가라는 연구 질문을 가지고 다층적 접근론의 종합적 틀을 활용하여 신생 기업들의 사례를 분석하였다. 대상 기업들은 창업 7년 내 의료, 금융, 마케팅/광고, 유통, 제조 분야에서 의도적으로 표집된 머신러닝 모델링 전문 신생 기업들로 벤처기업 인증을 받은 고성장 기업들이다. 분석 결과 기존 소프트웨어 기업들은 전사적 통합 관점의 프로세스 혁신을 이루어냈다면, 이들만의 혁신 패턴은 기존의 프로세스들을 잘게 해체하여 자동화나 가치창출이 어려웠던 단위 프로세스들을 식별해 내고 데이터 기반으로 자동화, 최적화하여 새로운 가치를 제공하고 있다는 것이다. 이 연구의 기여는 통합적인 다층적 접근론의 틀의 유효성을 검증하면서 인공지능 기반 신생 기업들의 탄생과 그들의 혁신 패턴을 제시했다는 데에 있다. 한편 기업 실무적, 정부 정책적 함의를 정리하면, 데이터를 기반으로 혁신을 이끌어내기 때문에 신생 기업일지라도 데이터 관련 규제 등에 대한 제도 대응 역량이 강조되며, 정부는 관련 제도의 불확실성을 제거하고 구체화하여 예측가능하고 유연한 사업 환경을 마련할 필요가 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.309-317
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2015
Recently many companies began to realize their visions for the sustainable growth with the advent of CSV(Creating Shared Values). Michael E. Porter, a Harvard Professor, claims that placing social value creation at the core of business strategy has the potential to uncover big opportunities for individual companies and that shared value can play a significant role in increasing competitive advantages while fostering social prosperity. In consequence, the various researches have illustrated how to get the opportunity for competitive advantages from building a social value proposition into corporate strategy, and considerable studies have been promoted heavily from the managerial perspective. However, due to the lack of capability converging information technology with business strategy, any research effort to identify technological or Internet-related issues and to link the issues to CSV does not exist. With Korean being a Internet leading country, the demands of researches analyzing core technology, information, and service utilizing Internet are rapidly growing. The study aims to find out Internet-related enablers for CSV. This paper describes the concepts and features of CSV, identifies emerging Internet-related issues toward the opportunity for competitive advantage, and then depicts the rigorous research endeavors in the areas of Internet information, technology, and services. As a result, 11 papers presented and selected as the outstanding papers at APIC-IST 2014 handle the issues to be brought together, which include: Wireless and Sensor Network, Image Processing and HCI, Big Data and Business Intelligence, Security & Privacy in Internet, SNS & Communication, Smart-Learning and e-Learning, and Internet Business Strategy. The study finally recommends indispensible terms for substantially vitalizing CSV.
기업 부도의 효율적인 예측은 금융기관의 적절한 대출 결정과 여신 부실률 감소 측면에서 중요한 부분이다. 많은 연구에서 인공지능 기술을 활용한 분류모델 연구를 진행하였다. 금융 산업 특성상 새로운 예측 모델의 성능이 우수하더라도 어떤 근거로 결과를 출력했는지 직관적인 설명이 수반되어야 한다. 최근 미국, EU, 한국 등 에서는 공통적으로 알고리즘의 설명요구권을 제시하고 있어 금융권 AI 활용에 투명성을 확보하여야 한다. 본 논문에서는 외부에 오픈된 기업부도 데이터를 활용하여 인공지능 기반의 해석 가능한 분류 예측 모델을 제안하였다. 먼저 데이터 전처리 작업, 5겹 교차검증 등을 수행하고 로지스틱 회귀, SVM, XGBoost, LightGBM 등 10가지 지도학습 분류모델 최적화를 통해 분류 성능을 비교하였다. 그 결과 LightGBM이 가장 우수한 모델로 확인되었고, 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 부도예측 과정에 대한 사후 설명을 제공하였다.
기술 학습, 기업가정신, 혁신, 창의성에 대한 동기 및 관련 활동은 아시아 국가들의 경제 발전의 원동력이었다. 기술 발전의 초기에는 기술 학습과 기업가정신이 선진국들을 효과적으로 따라잡을 수 있는 방안으로 작용하였다. 왜냐하면 이를 통하여 기업들은 상대적으로 낮은 리스크를 가지고 기술과 지식을 빠르게 축적할 수 있었기 때문이다. 그러나 기술 발전의 후기에는 혁신과 창의성이 보다 중요하게 작용하였다. 본 연구의 목적은 1) 기술 학습 성과에 영향을 미치는 요소들 (학습 역량)과 2) 창의적인 조직 및 경제 환경 구축을 위한 혁신 역량 강화에 필요한 과제들을 규명하는 것이다. 본 연구의 핵심 내용은 탈추격 시대에서의 학습 역량과 연관되어 있다. 문헌 연구 및 한국의 경제발전 사례를 바탕으로 본 연구에서는 기술 학습에 영향을 미치는 다양한 요소들로 구성된 기술 학습 모형을 제시하였다. 이와 관련하여 세 가지 가설을 설정하였고, 한국의 공작기계 제조업체들로부터 데이터를 수집하였다. 또한 해당 업체들의 CEO들과 R&D 책임자들을 대상으로 구조화된 설문을 수행하였다. 이를 바탕으로 상관 분석과 ANOVA를 수행하여 가설을 검증하였다. 추가로 사례 분석과 정책 분석을 수행하여 혁신 활성인자와 방해인자들을 규명하였고, 이를 근거로 혁신 역량 강화를 위한 방안을 제시하였다. 실증 분석 결과를 기반으로 1) 기술 축적정도 2) 기술인력들의 잠재력 3) 확고한 기술적 노력 4) 학습에 대한 의지 5) 최고 경영층의 지원 6) 공식적인 기술 학습 시스템 7) 높은 학습 동기 8) 적절한 기술 선택 9) 명백한 목표 설정과 같은 기업의 학습 잠재력과 활동(학습 역량)을 규명하였다. 이와 같은 학습 역량은 경제 발전 초기 기업의 학습 성과를 결정하였다. 또한 기술발전 단계별로 기술학습을 위해 필요한 핵심 요소들이 상이하였다. 통계 및 정책 분석을 통하여 기술학습은 기술발전 과정의 본질적인 원칙으로 이해될 수 있음을 입증하였다. 선제적이고 창의적인 학습은 후기에, 대응적이고 모방적인 학습은 초기에 활성화 되었다. 추가로 본 연구에서는 탈추격 시대에서의 혁신역량 및 혁신활동 강화의 원동력 또는 촉진 요소를 탐색하였다. 예비 사례분석 결과는 1) CEO의 전략적 의지와 기업 문화 2) 리더십과 변화 주도 챔피언의 존재 3) 디자인 원칙과 방식 4) 에코시스템과 협력체계, 5) 지속적 R&D 투자가 혁신역량 및 혁신활동 강화의 촉진 요소로 작용함을 보여주었다.
OER은 상호지식정보 교류의 확산을 가능하게 하며 사용자와 기관 모두에게 비용절감, 콘텐츠 품질 향상, 관계 형성 등의 이점을 가져다준다. OER 관련 연구는 정규교육과의 연계, 저작권 동향, 기업이러닝과 관련하여 진행된 바 있다. 그렇지만 활용현황과 문제점에 대한 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 OER의 활성화를 위해 기관들을 대상으로 활용현황을 분석하고 분석결과를 토대로 기관운영에 대한 시사점을 제공하는데 목적이 있다. 현황조사는 아시아 14개 지역의 200여개 기관을 대상으로 진행되었으며, 분석결과 가장 많이 사용하는 자료로는 '이미지, 시각자료'인 것을 알 수 있었다. 사용 상의 저해요인으로는 '인식부족', '기술부족', '보상시스템의 부재' 등으로 나타났으며, 협력에 대한 참여도가 저조한 것으로 나타났다. OER의 활성화를 위해서 각 기관에서는 인식과 활용 기술, 저작권에 대한 연수를 제공할 필요가 있으며, 보상시스템과 활용을 위한 환경 구축에 대한 지원도 필요하다. 그리고 OER 공유를 위한 기관 간 협력에 대해 보다 적극적인 참여가 요구된다.
공연예술 기관에서의 공연에 대한 흥행 예측은 공연예술 산업 및 기관에서 매우 흥미롭고도 중요한 문제이다. 이를 위해 출연진, 공연장소, 가격 등 정형화된 데이터를 활용한 전통적인 예측방법론, 데이터마이닝 방법론이 제시되어 왔다. 그런데 관객들은 공연안내 포스터에 의하여 관람 의도가 소구되는 경향이 있음에도 불구하고, 포스터 이미지 분석을 통한 흥행 예측은 거의 시도되지 않았다. 그러나 최근 이미지를 통해 판별하는 CNN 계열의 딥러닝 방법이 개발되면서 포스터 분석의 가능성이 열렸다. 이에 본 연구의 목적은 공연 관련 포스터 이미지를 통해 흥행을 예측할 수 있는 딥러닝 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 KOPIS 공연예술 통합전산망에 공개된 포스터 이미지를 학습데이터로 하여 Pure CNN, VGG-16, Inception-v3, ResNet50 등 딥러닝 알고리즘을 통해 예측을 수행하였다. 또한 공연 관련 정형데이터를 활용한 전통적 회귀분석 방법론과의 앙상블을 시도하였다. 그 결과 흥행 예측 정확도 85%를 상회하는 높은 판별 성과를 보였다. 본 연구는 공연예술 분야에서 이미지 정보를 활용하여 흥행을 예측하는 첫 시도이며 본 연구에서 제안한 방법은 연극 외에 영화, 기관 홍보, 기업 제품 광고 등 포스터 기반의 광고를 하는 영역으로도 적용이 가능할 것이다.
오늘날 불확실성이 증가하면서 조직구성원의 전문역량, 즉 혁신역량에 대한 중요성이 커지고 있다. 이러한 실정에도 불구하고, 조직원 개인의 혁신역량에 대해 혁신산출물을 만들기 위한 투입요소, 혁신 활동(혁신역량보유, 발휘, 증진노력 등) 그리고 혁신산출물 간의 관계에 관한 연구는 아직까지 많지 않은 편이다. 이런 원인은 기존 혁신연구단위가 국가단위, 산업단위, 기업단위에서 이루어지는 것이 일반적이기 때문이며, 상대적으로 특정기업의 투입, 산출 및 혁신활동 자체에 대한 분석이 다소 부족한 편이다. 그러므로 이 연구는 기존 혁신연구의 틀과 시각에서 벗어나, 특정조직중심의 개인별 혁신성과와 그 성과와 관련성이 높을 것으로 추정되는 혁신활동들에 대한 네 가지 가설, 즉 첫째는 역량의 차이에 따라 혁신성과는 차이가 있을 것이다. 둘째, 학습시간의 차이에 따라 역량은 차이가 있을 것이다. 셋째, 학습시간의 차이에 따라 혁신성과는 차이가 있을 것이다. 넷째, 학습시간과 혁신성과 간의 관계에는 혁신역량의 매개효과가 있을 것이다(구조모형 검정)는 문제에 대해 정량분석을 시도하여, 조직 경쟁력을 향상시키기 위한 정책적 시사점을 도출하는 것을 연구목적으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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