Earticle

초록

영어

The contemporary industrial ecosystem is confronting the limitations of closed innovation models due to accelerating technological convergence and the shortening of product life cycles, and global open innovation is emerging as an essential paradigm. In particular, the rapid advances in AI technologies are transforming the way open innovation is conducted; however, empirical studies on the concrete service requirements of experts working in real research settings remain scarce. This study serves as a foundational investigation for the development of next-generation global open innovation platforms and empirically analyzes the demand and perceived importance of three core services-technology news, expert search, and startup search-that support the key open innovation processes of scanning, matching, and venturing. A survey of 122 domestic R&D professionals was conducted, and frequency and cross-tab analyses were performed using the SPSS statistical package. The results show high demand for AI and generative-AI-related technology news (78.4%), matching services for IT developers and manufacturing engineering experts (around 80%), and the exploration of deep-tech startups in healthcare and environmental fields (75.6%). In addition, 44.4% of respondents reported no prior experience with open innovation, and they identified the absence of suitable platforms, challenges in reliability verification, and the complexity of administrative procedures as major barriers. Building on these empirical findings, the study proposes a four-stage strategic framework consisting of an AI-based intelligence engine, a validation-driven expert-matching system, a deep-tech-oriented startup data hub, and an integrated administrative support system. These suggestions offer design directions for an intelligent R&D platform that goes beyond simple information linkage to support the completion of collaboration, and are expected to contribute to the construction of digital infrastructure for the global expansion of the domestic research ecosystem.

한국어

현대 산업 생태계는 기술 융복합 가속화와 제품 수명 주기 단축으로 폐쇄형 혁신 모델의 한계에 직면 하고 있으며, 오픈 이노베이션이 필수적 패러다임으로 부상하고 있다. 특히 AI 기술의 비약적 발전은 오픈 이노베이션 방식을 혁신하고 있으나, 실제 연구 현장 전문가들의 구체적 서비스 요구사항에 대한 실증 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 차세대 오픈 이노베이션 플랫폼 구축을 위한 기초 연구로서, 오픈 이노베이션의 핵심 프로세스인 탐색(Scanning), 매칭(Matching), 벤처링(Venturing)을 지원하 는 세 가지 핵심 서비스인 기술 정보 제공 서비스(Technology Information Dissemination), 전문 가 매칭 서비스(Expert Matching Service), 신생기업 기술 소싱(Startup Technology Sourcing) 대한 수요와 중요도를 실증 분석하였다. 국내 연구직 종사자 122명을 대상으로 설문조사를 실시하여 SPSS 통계 패키지를 활용한 빈도 분석 및 교차 분석을 수행하였다. 연구 결과, AI 및 생성형 AI 관련 기술 기사(78.4%), IT 개발 및 제조 엔지니어링 전문가 매칭 (79.85%), 헬스케어·환경 분야 딥테크 스타트업 탐색(75.6%)에 대한 높은 수요가 확인되었다. 또한 응 답자의 44.4%가 오픈 이노베이션 경험이 없으며, 주요 장벽으로 플랫폼 부재, 신뢰성 검증 문제, 행정 적 절차의 복잡성을 지적하였다. 이러한 실증 결과를 바탕으로 AI 기반 인텔리전스 엔진 구축, 검증 기반 전문가 매칭 시스템, 딥테크 중심 스타트업 데이터 허브, 통합 행정 지원 시스템이라는 4단계 전 략적 제언을 제시하였다. 이는 단순한 정보 연결을 넘어 협업 완결을 지원하는 지능형 R&D 플랫폼 설계의 방향성을 제공하며, 국내 연구 생태계의 글로벌 확장을 위한 디지털 인프라 구축에 기여할 것으로 기대된다.

목차

<국문초록>
Ⅰ. 서론
1.1 연구의 배경 및 목적
1.2 오픈 이노베이션 정책 및 플랫폼 동향
Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 검토
2.1 오픈 이노베이션과 플랫폼의 진화
2.2 AI 기반 혁신 플랫폼의 등장
2.3 오픈 이노베이션 중개 플랫폼의 핵심 기능 분류
Ⅲ. 연구 설계 및 조사 개요
3.1 조사 설계 및 조사 개요
3.2 응답자 인구통계학적 특성
Ⅳ. 플랫폼 핵심 서비스 요구사항(실증분석)
4.1 환경탐색(Scanning) 기능의 실증 : 기술 정보 제공 서비스(Technology Information Dissemination)
4.2 파트너 매칭(Matching) 기능의 실증 : 전문가 매칭 서비스(Expert Matching Service)
4.3 벤처링(Venturing) 및 소싱 기능의 실증 : 신생기업 기술 소싱(Startup Technology Sourcing)
Ⅴ. 사용자 인식 및 장애 요인(심층분석)
5.1 가장 필요한 서비스 vs. 실현 가능한 서비스
5.2 오픈 이노베이션의 장벽
5.3 AI 기술의 역할과 기대
Ⅵ. 결론 및 전략적 시사점
6.1 종합 결론
6.2 플랫폼 구축을 위한 전략적 제언
6.3 연구의 한계점 및 향후 연구 방향
※ 참고문헌

키워드

저자

• 김미정 [ Mi Jeong Kim | 영남대학교 산업경영학과 교수 ] 제1저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  한국경영실무학회지 [The Journal of Korean Management Practice Association]

• 간기

  반년간

• pISSN

  2384-4019

• 수록기간

  2015~2025

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 325 DDC 658