Earticle

기업의 지식 자원은 조직의 지속 가능한 성장을 촉진하는 역할을 한다. 이에 기업은 조직의 구성원들이 새로운 지식 자원을 원활하게 탐색하고 개발할 수 있도록 지원해 주어야 한다. 기업은 보유하고 있는 지식 자산을 통해 기존의 지식을 개선하거나 새롭게 생성할 수 있어야 하며, 이를 위해 기업은 지속적으로 구성원들에게 정보와 인프라를 제공해야 한다. 이러한 정보와 인프라를 외부로부터 수혜 받는다면 해당 서비스를 지식서비스라 할 수 있다. 기업이 보유하고 있는 지식서비스의 다양성 수준은 매우 높다고 할 수 있다. 이에 본 연구는 지식서비스 유형을 분류할 수 있는 지식서비스 유형 매트릭스를 제시하였으며, 지식서비스 이용자들의 개선된 성과를 역량모델을 기반으로 기초역량(개인역량, 학술 역량)과 산업역량(R&D 역량, 기술역량)으로 정의하여 측정지표를 제시하였다. 본 연구는 세 가지 지식서비스 유형(정보제공형, 정보분석형, 인프라형)에 대한 지식서비스 품질(정보품질, 시스템품질)과 산업역량(R&D 역량, 기술역량) 간의 관계에 있어 기초역량(개인역량, 학술역량)의 매개효과를 분석할 수 있는 연구모형을 제시하였으며, 이용자 집단(대학, 민간기업체, 정부기관)에 따른 지식서비스 품질과 지식서비스 역량 차원의 차이를 분석하였다. 분석결과 지식서비스 유형에 따른 기초역량의 매개효과 (완전매개, 부분매개)가 명확하게 차이를 보였으며, 소속집단에 따른 지식서비스 품질과 지식서비스 역량의 차이도 제시하였다. 본 연구는 지식서비스의 유형 분류, 지식서비스 유형에 따른 속성 및 지식서비스 역량 지표를 고민하는 연구자들에게 학술적, 실무적 시사점을 제시하는 연구이다.

The knowledge resources take a role in promoting the sustainable growth of organization. Therefore, it is important for the members of organization to acquire knowledge consistently so that the company can continue to grow. Knowledge service is the field that provides information and infrastructure which enable the members of organization to acquire new knowledge. As we recognized the importance of knowledge services, we analyzed the level of knowledge service management and development through the impact of knowledge quality on user capabilities. First, the matrix of knowledge patterns was presented based on the type of information and the level of customer interaction. According to patterns, the knowledge service was classified into three types of information providing, information analysis, and infrastructure, and then the results of structural model analysis were presented for each type. It found that the impact of knowledge service quality on user competence was different according to the type of service. The results suggested new indicators for measuring the performance of knowledge services, and provided information for reconstructing services based on the user considering the integrated operation of knowledge service and organizational designing knowledge service.

공연문화예술 시장의 확대에도 불구하고, 중소규모 공연장은 소비자의 정보 접근성이 좋지 않아 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 중소규모 공연장의 마케팅 역량을 강화할 수 있는 하나의 대안으로써 머신러닝 기반의 장르 추천 시스템을 제시하고자 한다. 국내 한 공연장의 고객 마스터 DB와 거래이력 DB를 활용하여 고객당 3개의 장르를 추천하는 5개의 추천 시스템을 개발하였다. 추천시점 이후 1년 동안의 실제 공연구매 이력을 바탕으로 추천 시스템의 성능을 비교하여 최적의 추천시스템을 제안 하였다. 분석 결과, 단일 예측모형보다는 앙상블 모형 기반의 추천시스템이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 공연문화예술 분야에는 일천했던 개인화 추천 기법을 적용했고, 분석 결과 공연문화예술 분야에서도 충분히 활용할 만한 가치가 있음을 시사하고 있다.

Despite the expansion of the market of performing arts and culture, small and medium size theaters are still experiencing difficulties due to poor accessibility of information by consumers. This study proposes a machine learning based genre recommendation system as an alternative to enhance the marketing capability of small and medium sized theaters. We developed five recommendation systems that recommend three genres per customer using customer master DB and transaction history DB of domestic venues. We propose an optimal recommendation system by comparing performances of recommendation system. As a result, the recommendation system based on the ensemble model showed better performance than the single predictive model. This study applied the personalized recommendation technique which was scarce in the field of performing arts and culture, and suggests that it is worthy enough to use it in the field of performing arts and culture.

클라우드 서비스 및 운영 방식이 다양해지면서 선택할 수 있는 클라우드 컴퓨팅의 종류가 많아지고 있는 만큼 금융회사에는 각 전산시스템에 적합한 클라우드를 선택할 수 있는 의사결정 방법이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 기업의 비전 및 전략 수립을 위해 사용되는 BSC(Balanced Scorecard, 균형 성과 관리) 프레임워크를 활용하여 금융회사에서 클라우드 도입을 위해 고려해야 할 요인들을 BSC의 4대 관점(재무, 고객, 내부 프로세스, 학습과 성장)에 따라 분류하고 최종 12개의 고려 요인을 선정 하였으며, 다기준 의사결정 방법 중의 하나인 AHP(Analytic Hierarchy Process, 분석적 계층 프로세스) 기법에 따라 평가 항목들을 성과 평가 관점과 클라우드 고려 요인으로 계층화하여 최종 의사결정 모형을 제안하였다. 나아가 금융회사의 시스템을 계정계, 정보계, 채널계 시스템으로 구분하고 금융회사 두 곳의 금융 전문가와 정보 기술 전문가의 의사 결정 결과를 취합하여 각 시스템 별 클라우드 도입 시 고려 요인에 대한 중요도 및 클라우드 운영 모델의 적합도에 대한 비교 분석을 수행하였다. 분석 결과 모든 시스템에서 공통적으로 중요하게 평가된 일부 고려 요인도 있었지만 대부분의 고려 요인은 시스템 별 중요도가 매우 다르게 평가되었으며, 실제 시스템 별 적합한 클라우드 운영 모델은 서로 상이하였다. 이를 통해, 각 금융회사에서는 클라우드 컴퓨팅 도입 시 각 시스템 별 클라우드 고려 요인을 평가하여 운영 모델을 선정해야 한다는 시사점을 주었으며, 더불어 본 연구에서 제시하는 일련의 절차와 방법론을 통하여 금융회사의 클라우드 컴퓨팅 도입에 대한 인식을 제고하고 클라우드 컴퓨팅 도입 확산에 기여할 것으로 기대한다.

As cloud services and deployment models become diverse, there are a growing number of cloud computing selection options. Therefore, financial companies need a methodology to select the appropriated cloud for each financial computing system. This study adopted the Balanced Scorecard (BSC) framework to classify factors for the introduction of cloud computing in financial companies. Using Analytic Hierarchy Process (AHP), the evaluation items are layered into the performance perspective and the cloud consideration factor and a comprehensive decision model is proposed. To verify the proposed research model, a system of financial company is divided into three: account, information, and channel system, and the result of decision making by both financial business experts and technology experts from two financial companies were collected. The result shows that some common factors are important in all systems, but most of the factors considered are very different from system to system. We expect that our methodology contributes to the spread of cloud computing adoption.

지식서비스기업은 자신들이 가진 지식과 경험에 기반하여 고객문제 해결 및 조직관리 프로세스의 효율성을 향상시킴으로써 보다 높은 성과를 창출할 수 있다. 본 연구는 관리 프로세스에 대해 그 동안 간과되어 왔던 비효율을 중심으로 탐구하며, 그 선행요인으로 위계문화와 IT 조직기능 연관성을 제시하고 각 관계를 강화하는 업무 난이도의 조절효과에 대해 실증하였다. 분석 결과, 관리프로세스 비효율에 대해 위계문화는 정(+)의 영향을, IT 조직기능 연관성은 부(-)의 영향을, 그 둘의 관계 사이에서 업무 난이도는 모두 유의한 조절효과를 나타내었다. 또한 관리프로세스 비효율은 조직성과에 부(-)의 영향을 미치며 IT 조직기능 연관성과 조직성과 사이에서 완전매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 결론적으로 지식서비스기업이 보다 높은 성과를 달성하기 위해서는 형식적 절차의 최소화, 적절한 권한위임을 통한 의사결정 융통성 확보, 원활한 정보흐름 및 소통 분위기 조성, 임직원들의 IT 자원관리 및 활용수준 제고 등을 통해 위계문화는 낮추고 IT 조직기능 연관성은 향상시켜야 한다. 또한 업무프로세스 비효율을 보다 효과적으로 낮추기 위해서는, 업무난이도가 높은 기업은 위계문화 제거에, 낮은 기업은 IT 조직기능 연관성 향상에 상대적으로 더 많은 노력을 기울일 것이 요구된다.

Knowledge service firms are able to have higher ‘Organizational Performance (OP)’ by improving efficiency in management processes on customer problem solving. This study explores the role of inefficiency that has been overlooked up to now compared to the management process efficiency. We also suggest in this study ‘Hierarchical Culture (HC)’ and ‘IT Relatedness (IR)’ as the factors influencing the inefficiency of management processes, and propose the moderating effect of ‘Task Difficulty (TD)’ on the relationship between independent factors and ‘Inefficiency of Business Process(IP)’. The results of analysis show that ‘HC’ has a positive effect on ‘IP’, and ‘IR’ has a negative effect on ‘IP’. ‘TD’ was significant moderator of between independent variables and ‘IP’. ‘IP’ was shown to play a full mediating role between independent factors and ‘OP’. In conclusion, knowledge service firms are desired to reduce ‘HC’ and enhance ‘IR’ by minimizing unnecessary formal procedures, securing flexibility in decision making through appropriate empowerment, creating a smooth flow of knowledge, and enhancing the level of IT resource management and utilization. In addition, in order to effectively reduce ‘IP’, it is required that a company with a high degree of ‘TD’ to more reduce a ‘HC’ and a company with a low degree of ‘TD’ to more enhance a ‘IR’.

지식 정보화 시대에 대표적인 고부가가치 산업으로서 소프트웨어 산업에 대한 중요성이 증대되고 있으며, 그 중에서도 오픈소스 소프트웨어는 소스코드 공개, 자유로운 수정과 배포, 공급업체에 대한 의존성 탈피, 비용 절감과 같은 이점을 바탕으로 빠르게 활동 영역을 확장해가고 있다. 특히, 오픈소스 소프트웨어는 클라우드, 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터 등과 같은 새로운 정보기술과 접목하여 활용도가 높을 것으로 예상되고 소프트웨어의 신기술 발전을 주도할 수 있다는 점에서 다양한 긍정적인 효과를 얻을 수 있을 것으로 전망되고 있다. 글로벌 IT 기업들은 이러한 오픈소스 소프트웨어를 비즈니스 혁신을 위해 적극적으로 활용하고 있으며 국내에서도 오픈소스 소프트웨어를 활성화하기 위한 관련 정책과 기업들의 노력이 이어지고 있다. 오픈소스 소프트웨어가 주목 받음에 따라 이와 관련된 연구도 활발하게 진행되고 있으나 조직들이 어떠한 이유로 기존의 비공개 소프트웨어에서 오픈소스 소프트 웨어로 전환하게 되는가에 하는 연구는 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 인간의 이주행동을 설명하는데 유용한 이론적 틀로 알려진 Push-Pull-Mooring 프레임워크를 기반으로 오픈소스 소프트웨어로의 전환에 영향을 미치는 요인들을 제안하고 그 관계를 실증분석을 통해 확인하고자 하였다. 이를 위해 관련 기업에서 수집된 총 268부를 바탕으로 본 연구에서 제안한 연구모형의 가설을 검증하였다. 연구결과, push 요소인 지속적 유지비용, 벤더 의존성, 기능적 무차별성, SW 자원의 비효율성, 그리고 pull 요소인 네트워크 기반지원, 시험 가능성, 전략적 유연성이 오픈소스 소프트웨어 전환에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 지식수준향상은 유의 하지 않은 것으로 판명 되었다. 또한, Mooring 효과로 관리자의 SW 경쟁력 확보의지는 push와 pull요소 중 지식수준향상과 OSS 전환 관계를 제외한 모든 관계를 강화시키는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 오픈소스 소프트웨어에 대한 연구를 확장할 수 있는 기반을 제공하고 관련 기업들에게 OSS로의 전환에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

The software industry is a high value-added industry in the knowledge information age, and its importance is growing as it not only plays a key role in knowledge creation and utilization, but also secures global competitiveness. Among various SW available in today’s business environment, Open Source Software(OSS) is rapidly expanding its activity area by not only leading software development, but also integrating with new information technology. Therefore, the purpose of this research is to empirically examine and analyze the effect of factors on the switching behavior to OSS. To accomplish the study’s purpose, we suggest the research model based on “Push-Pull-Mooring” framework. This study empirically examines the two categories of antecedents for switching behavior toward OSS. The survey was conducted to employees at various firms that already switched OSS. A total of 268 responses were collected and analyzed by using the structural equational modeling. The results of this study are as follows; first, continuous maintenance cost, vender dependency, functional indifference, and SW resource inefficiency are significantly related to switch to OSS. Second, network-oriented support, testability and strategic flexibility are significantly related to switch to OSS. Finally, the results show that willingness to secures SW competitiveness has a moderating effect on the relationships between push factors and pull factor with exception of improved knowledge, and switch to OSS. The results of this study will contribute to fields related to OSS both theoretically and practically.

알파고로 대변되는 딥러닝 기법의 등장으로 인공지능은 기업 경쟁우위 확보를 위한 디지털 트랜스 포메이션의 핵심 주제로 급부상했다. 산업 내 인공지능 기반 디지털 트랜스포메이션 방향을 이해하기 위해서는 현재 진행 중인 인공지능 비즈니스 생태계 참여자들 유형 및 활동에 대한 명확한 이해가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구는 다행위자 네트워크(Multi-actor network)관점에서 인공지능 비즈니스 생태계 내부와 외부 참여자들의 활동을 분석하고 플랫폼 전략 유형을 규명하였다. 인공지능 비즈니스 생태계 내부 세 개 계층(인프라스트럭처 & 하드웨어, 소프트웨어 & 애플리케이션, 서비스 & 데이터 계층)에서 사업자들은 네 가지 플랫폼 전략 유형으로(기술수직×비즈수평, 기술수직×비즈수직, 기술수평 ×비즈수평, 기술수평×비즈수직) 인공지능 비즈니스가 진행되고 있다. 인공지능 비즈니스 생태계 외부에는 다섯 행위자들이(사용자, 투자자, 정부 정책가, 학계 등 컨소시엄, 시민단체) 공존 및 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계를 지원하고 있다. 본 연구는 학술적으로 인공지능 비즈니스 생태계 분석 프레임워크 및 인공지능 플랫폼 전략 모델을 제시하였고, 실무적으로 플랫폼 관점의 인공지능 디지털 트랜스포메이션 전략 방향과 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계 조성을 위한 정부, 학계 등의 역할을 제시했다.

With the advent of deep learning technology, which is represented by AlphaGo, artificial intelligence (A.I.) has quickly emerged as a key theme of digital transformation to secure competitive advantage for businesses. In order to understand the trends of A.I. based digital transformation, a clear comprehension of the A.I. business ecosystem should precede. Therefore, this study analyzed the A.I. business ecosystem from the multi-actor network perspective and identified the A.I. platform strategy type. Within internal three layers of A.I. business ecosystem (infrastructure & hardware, software & application, service & data layers), this study identified four types of A.I. platform strategy (Tech. vertical x Biz. horizontal, Tech. vertical x Biz. vertical, Tech. horizontal x Biz. horizontal, Tech. horizontal x Biz. vertical). Then, outside of A.I. platform, this study presented five actors (users, investors, policy makers, consortiums & innovators, CSOs/NGOs) and their roles to support sustainable A.I. business ecosystem in symbiosis with human. This study identified A.I. business ecosystem framework and platform strategy type. The roles of government and academia to create a sustainable A.I. business ecosystem were also suggested. These results will help to find proper strategy direction of A.I. business ecosystem and digital transformation.

혁신의 유형은 단순화, 정보화, 자동화, 지능화로 분류할 수 있고 지능화는 혁신의 최상위 단계이며 RPA는 지능화의 하나로 볼 수 있다. 인공지능을 가미한 소프트웨어 로봇인 RPA(Robotic Process Automation)는 단순 반복적인 대량의 트랜젝션 처리 작업을 하는 곳에 적합한 지능화 사례이다. 이미 국내의 많은 기업들에서도 현재 운영 중에 있는 RPA는 강한조직 문화의 필요성이 증대되면서 자발적인 리더십, 강한 팀워크와 실행력, 프로답게 일하는 문화가 강조되는 상황에서 자연스럽게 핵심적 업무에 집중하기 위해 필요한 것이 무엇인지를 찾고자 하는 필요성에 따라 자연스럽게 도입이 검토되고 있다. 로봇 프로세스 자동화 또는 RPA는 구조적인 작업을 빠르고 효율적으로 처리하는 것을 목표로 인간 업무를 교체하는 기술이다. RPA는 ERP 시스템이나 생산성 도구와 같은 소프트웨어를 사용하여 사람을 모방한 소프트웨어 로봇을 통해 구현된다. RPA 로봇은 컴퓨터에 설치된 소프트웨어로 작동 원리에 의해 로봇으로 불리다. RPA는 백엔드를 통해 다른 IT 시스템과 통신하는 기존 소프트웨어와 달리 프런트 엔드를 통해 IT 시스템 전체에 통합된다. 실제로 이것은 소프트웨어 로봇이 인간과 똑같은 방식으로 IT 시스템을 사용하고 정확한 단계를 반복하며 시스템의 API(Application Programming Interface)와 통신하는 대신 컴퓨터 화면의 이벤트에 반응하는 것을 의미한다. 다른 소프트웨어와 의사소통하기 위해 인간을 모방하는 소프트웨어를 설계하는 것은 직관력이 떨어질 수 있지만 이러한 접근 방식에는 여러 가지 이점이 있다. 첫째, 타사 응용 프로그램에 대한 개방성과 상관없이 사람이 사용하는 거의 모든 소프트웨어와 RPA를 통합할 수 있다. 많은 기업의 IT 시스템은 공통적으로 적용되는 API가 많지 않음으로 독점적이며 다른 시스템과의 통신 기능이 크게 제한되나 RPA는 이 문제를 해결한다. 둘째, RPA는 매우 짧은 시간 내에 구현될 수 있다. 엔터프라이즈 소프트웨어 통합과 같은 전통적인 소프트웨어 개발 방식은 상대적으로 많은 시간이 소요되지만 RPA는 2~4주의 상대적으로 짧은 시간에 구현할 수 있다. 셋째, 소프트웨어 로봇을 통해 자동화된 프로세스는 시스템 사용자가 쉽게 수정할 수 있다. 기존 방식은 작동 방식을 크게 수정하기 위해 고급 코딩 기술이 필요한 반면에 RPA는 상대적으로 단순한 논리 문장을 수정하거나 인간이 수행하는 프로세스의 화면 캡처 또는 그래픽 프로세스 차트 수정을 통해 지시받을 수 있다. 이로 인해 RPA는 매우 다양하고 유연하다. 이러한 RPA는 기업에서 추구하는 D2I(Digital to Intelligence)의 좋은 적용 사례이다.

Types of innovation can be categorized into simplification, information, automation, and intelligence. Intelligence is the highest level of innovation, and RPA can be seen as one of intelligence. Robotic Process Automation(RPA), a software robot with artificial intelligence, is an example of intelligence that is suited for simple, repetitive, large-scale transaction processing tasks. The RPA, which is already in operation in many companies in Korea, shows what needs to be done to naturally focus on the core tasks in a situation where the need for a strong organizational culture is increasing and the emphasis is on voluntary leadership, strong teamwork and execution, and a professional working culture. The introduction was considered naturally according to the need to find. Robotic Process Automation, or RPA, is a technology that replaces human tasks with the goal of quickly and efficiently handling structural tasks. RPA is implemented through software robots that mimic humans using software such as ERP systems or productivity tools. RPA robots are software installed on a computer and are called robots by the principle of operation. RPA is integrated throughout the IT system through the front end, unlike traditional software that communicates with other IT systems through the back end. In practice, this means that software robots use IT systems in the same way as humans, repeat the correct steps, and respond to events on the computer screen instead of communicating with the system's application programming interface(API). Designing software that mimics humans to communicate with other software can be less intuitive, but there are many advantages to this approach. First, you can integrate RPA with virtually any software you use, regardless of your openness to third-party applications. Many enterprise IT systems are proprietary because they do not have many common APIs, and their ability to communicate with other systems is severely limited, but RPA solves this problem. Second, RPA can be implemented in a very short time. Traditional software development methods, such as enterprise software integration, are relatively time consuming, but RPAs can be implemented in a relatively short period of two to four weeks. Third, automated processes through software robots can be easily modified by system users. While traditional approaches require advanced coding techniques to drastically modify how they work, RPA can be instructed by modifying relatively simple logical statements, or by modifying screen captures or graphical process charts of human-run processes. This makes RPA very versatile and flexible. This RPA is a good example of the application of digital to intelligence(D2I).

소프트웨어 로봇을 이용하여 프로세스를 자동화하는 RPA(Robotic Process Automation)가 국내외 기업의 큰 관심을 받고 있다. 기업의 실제 RPA 도입과 확산 경험에 기반을 둔 교훈과 실행 지침을 제공하기 위해 최근에 다수의 사례 연구가 수행되었다. 그러나 공공기관의 혁신 성장을 위한 RPA 도입 연구는 찾아보기 어려웠다. 본 연구는 국내 공공기관의 RPA 도입을 다룬 체계적인 사례 연구를 수행해 이러한 지식 공백을 메우고자 한다. 이러한 연구 목표를 달성하기 위해 우리나라 대표 ICT 전문기관인 한국정보화진흥원(NIA)의 RPA 도입 사례를 조사했다. NIA는 e나라도움 입력 업무의 자동화를 통해 비용, 운영, 비즈니스 효과 측면에서 성과를 달성했다. 특히, 본 사례 연구를 통하여 RPA가 공공기관의 4가지 경직성(즉, 구조, 구성원, 과업, 규칙)이 가져올 수 있는 디지털 혁신 추진의 어려움 극복에 기여할 수 있음을 제시하였다. RPA 도입을 고려 중인 공공기관을 위한 시사점과 본 연구의 한계점이 토론되었다.

Robotic Process Automation (RPA) has attracted great attention from diverse home and foreign industries. To provide lessons learned and action principles based on real RPA adoption and application experiences, various case studies have been conducted. However, lacking is an investigation of public sector for RPA adoption, especially in Korea. To reduce the research gap, this study presents a case study of RPA adoption by a representative Korean ICT public organization, NIA (National Information society Agency). By automating a core process, entering a document to a governmental portal service, NIA has achieved various management performances in terms of cost, operation, and business impacts. Especially, by relieving four types of rigidity of public institutions (i.e. structure, human resource, tasks, and rules), Our case study result suggests that RPA enables public institutes to overcome obstacles of pursuing digital transformation. Implications and limitations for future public RPA adopters are offered.

본 연구는 온라인 소비자 커뮤니티의 소비자 욕구와 행동을 분석하기 위해 빅데이터-네트노그라피 통합모델을 사용하였다. 빅데이터 분석은 상관관계를 파악하기에는 용이하나, 인과관계는 알아내기 어렵기 때문에 네트노그라피 분석을 함께 사용하였다. 온라인 환경에서 수행하는 질적연구방식인 네트노그라피 방법론은 맥락파악에 있어서는 탁월하나, 장시간에 걸쳐 축적된 많은 양의 데이터를 분석하기에는 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 빅데이터 분석을 통하여 온라인 커뮤니티 사이트에서 축적된 전반적인 자료의 패턴을 찾고, 네트노그라피 분석이 필요한 특이점을 발견한 뒤, 특이점 전후 지점에서만 네트노그라피 분석을 수행하였다. 본 연구에서 빅데이터 분석을 통해 드러난 다양한 현상의 원인을 네트노그라피 분석을 통해 설명할 수 있었다. 뿐만 아니라 빅데이터 분석으로는 잘 드러나지 않는 커뮤니티의 내부 구조적 변화까지도 파악할 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 그동안 빅데이터가 놓쳐온 비정형데이터로부터 맥락적 의미 분석은 물론 이해하기 어려웠던 온라인 소비자 행동 중 많은 부분을 효과적으로 설명할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 빅데이터-네트노그라피 통합모델은 온라인 환경에서 소비자 욕구를 새롭게 발견하기 좋은 도구로 활용될 수 있을 것이다. 향후 연구에서는 다양한 사례 적용연구를 통해 본 연구에서 제시한 방안의 적합성과 우수성을 검증하고 보완하고자 한다.

This study conducted both big data and netnography analysis to analyze consumer needs and behaviors of online consumer community. Big data analysis is easy to identify correlations, but causality is difficult to identify. To overcome this limitation, we used netnography analysis together. The netnography methodology is excellent for context grasping. However, there is a limit in that it is time and costly to analyze a large amount of data accumulated for a long time. Therefore, in this study, we searched for patterns of overall data through big data analysis and discovered outliers that require netnography analysis, and then performed netnography analysis only before and after outliers. As a result of analysis, the cause of the phenomenon shown through big data analysis could be explained through netnography analysis. In addition, it was able to identify the internal structural changes of the community, which are not easily revealed by big data analysis. Therefore, this study was able to effectively explain much of online consumer behavior that was difficult to understand as well as contextual semantics from the unstructured data missed by big data. The big data-netnography integrated model proposed in this study can be used as a good tool to discover new consumer needs in the online environment.

본 연구는 기업이 생존에 필요한 지식을 외부에서 조달하는 방법 중 하나로서 활용하고 있는 개방형 혁신 프로젝트를 디지털 트랜스포메이션 관점에서 분석하고 있다. 우선, 일반 소비자들이 자신들의 지식을 공유하기 위해 개방형 혁신 프로젝트에 참여할 때, 그들이 갖고 있는 동기를 분류함에 있어 기존의 내재적/외재적 이분법적 분류를 확장하여 동기 형성에 영향을 미치는 ‘영향자’를 중심으로 자발적 동기, 기업유발 동기, 사회유발 동기 세 가지로 분류하였다. 이러한 새로운 분류는 연결성을 중시하는 현대사회에서 ‘사회적 동기’가 중요한 의미를 가질 수 있다는 것을 보여준다. 그 결과 경쟁심리, 사회적 기여도 등이 새롭게 사회적 동기로 도출되었으며 그 과정에서, 기업이 프로젝트를 통해 조달하고자 하는 지식의 깊이에 따라 그 동기의 영향력이 달라진다는 가설도 도출되었다. 가설은 두 가지 방식으로 검증되었다. 첫째, 네 가지 개방형 혁신 프로젝트 사례를 조사하여 각 사례에서 강조된 동기들이 무엇이며 어떻게 디지털 트랜스포메이션 현상이 일어났는지 확인하였다. 둘째, 203명의 온라인 게임 사용자를 대상으로 설문을 실시하여 그들이 개방형 혁신 프로젝트에 참여할 경우 갖게 되는 동기에 대해 조사하였다. 그 결과, 동기에 대한 대부분의 가설들이 채택되었으며 필요 지식의 깊이에 따른 조절 효과 역시 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 동기형성 연구가 주로 사용하던 내부, 외부 동기의 이분법을 확장하여 개방형 혁신 프로젝트가 갖는 사회적 영향력 측면을 강조함과 동시에 그 과정을 디지털 트랜스포메이션 관점에서 이해하였다는 점에서 그 의의가 있다.

This study aims to identify consumer motivations of open innovation project participation from digital transformation perspective. By extending a traditional intrinsic/extrinsic motivation framework, we propose a three-dimensional perspective of the self-driven, firm-driven, and sociality-driven motivations. This reveals the significance of the social effects of open innovation projects as an example of digital transformation by categorizing the motivations based on the ‘influencer’ of the motivation building and by highlighting the importance of sociality as an influencer. As a result, self-efficacy is identified as a key motivation when the influencer exists internally. Economic incentive and firm reputation are identified when the influencer exists externally. Finally, competition, peer evaluation and social contributions are identified when the influencer exists socially. The role of knowledge type sought through innovation projects is further introduced to explain its moderating effects on motivations. The study is validated in two steps. First, we investigate four cases of open innovation projects and examine what motivations are highlighted in each context. Second, we collect survey data from 203 online game users and ask them on their motivations. The results confirm most of our hypotheses and highlight the significance of sociality in the knowledge-seeking process in open innovation projects. This study largely contributes to digital transformation literature by extending the view of motivation and examining the moderating role of knowledge involved in the projects.