Earticle

[연구목적] 본 연구는 생성형 AI 기반 액션러닝 환경에서 AI 기술 특성과 액션러닝 과업 특성이 AI-액션러닝 적합성(FIT), AI 사용, 액션러닝 참여자가 지각한 팀 학습행동에 미치는 영향을 과업-기술 적합성(TTF) 이론에 근거하여 실증적으로 검증하고 기업 HRD 현장에 대한 시사점을 제공하고자 하였다. [연구방법] 생성형 AI, 액션러닝, TTF 이론에 관한 선행연구를 검토하여 5개의 가설을 도출하였다. 국내기업에서 생성형 AI를 활용하여 액션러닝을 수행한 근로자 175명을 대상으로 설문 자료를 수집하였으며, 탐색적 요인분석과 Cronbach's α를 통해 신뢰성과 타당성을 검토한 후 다중회귀분석(MRA) 및 PROCESS macro 부트스트래핑(5,000회)으로 가설을 검증하였다. 분산팽창지수(VIF)를 통해 다중공선성 여부도 함께 확인하였다. [연구결과] 5개의 가설이 모두 p < .001 수준에서 지지되었다. AI 기술 특성(β=.291)과 액션러닝 과업 특성(β=.405) 모두 AI-액션러닝 FIT에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 특히 과업 특성의 영향력이 더 크게 나타났다. AI-액션러닝 FIT은 AI 사용을(β=.582), AI 사용은 참여자가 지각한 팀 학습행동을(β=.638) 유의하게 촉진하는 것으로 나타났으며, AI 사용의 부분매개효과도 확인되었다(간접효과=0.199, 95% CI [0.085, 0.359], R²=.339~.482). [연구의 시사점] 본 연구는 TTF 이론을 액션러닝 맥락으로 확장하여 기술 특성, 과업 특성, 적합성 인식, AI 사용, 지각된 팀 학습행동 간의 순차적 구조적 관계를 확인하였다. 특히 생성형 AI 도입이 전통적 액션러닝의 선형적 학습구조를 순환적 학습경로로 재구성함을 이론적으로 논증하였으며, AI 기술 자체보다 정교한 과업 설계와 적합성 인식이 팀 학습행동에 대한 지각 수준을 높이는 핵심 요인임을 확인함으로써, 생성형 AI 도입 시 복잡하고 성찰적인 과업 설계를 우선시해야 한다는 실무적 가이드라인을 제공한다.

[Purpose] This study examines the effects of AI technology characteristics and action learning task characteristics on AI–action learning fit (FIT), AI usage, and perceived team learning behavior in generative AI-based corporate action learning environments, grounded in Task–Technology Fit (TTF) theory. [Methodology] Five hypotheses were developed based on TTF theory. Survey data were collected from 175 employees who had utilized generative AI in action learning programs. After verifying reliability and validity through exploratory factor analysis and Cronbach's alpha, hypotheses were tested using multiple regression analysis (MRA) and PROCESS macro bootstrapping (5,000 iterations), with multicollinearity assessed via VIF. [Finding] All five hypotheses were supported at p < .001. AI technology characteristics (β = .291) and task characteristics (β = .405) both positively influenced AI–action learning FIT, with task characteristics showing a stronger effect. FIT significantly increased AI usage (β = .582), which in turn enhanced participants' perceived team learning behavior (β = .638), with AI usage confirmed as a partial mediator (indirect effect = 0.199, 95% CI [0.085, 0.359], R² = .339–.482). [Implications] By extending TTF theory to the action learning context, this study theoretically explores the possibility that generative AI may transform the linear structure of traditional action learning into a cyclical learning pathway. Furthermore, task design quality and fit perception are shown to be more critical than technology capability alone in facilitating perceived team-level learning behavior among individual participants, providing practical guidelines for organizations to prioritize complex, reflective task design when adopting generative AI.

[연구목적] 본 연구는 PSC(Problem Finding–Self Learning–Collaboration) 기반 지역문제해결형 수업이 대학생의 협업적 문제해결역량(Collaborative Problem Solving Competency)에 미치는 교육효과를 실증적으로 검증하는 것을 목적으로 하였다. 최근 대학 교육은 단순 지식전달 중심에서 벗어나 실제 사회문제를 해결할 수 있는 핵심역량 기반 교육으로 전환되고 있으며, 이에 따라 지역사회와 연계된 문제해결형 교육과정의 중요성이 확대되고 있다. [연구방법]본 연구는 부산 소재 B대학교의 「글로컬마케터실무」 교과목 수강생을 대상으로 수행되었으며, 동일 학생 집단을 대상으로 사전·사후 설문조사를 실시하였다. 최종적으로 매칭 가능한 36명의 응답자료를 활용하여 신뢰도 분석, 대응표본 t-test, Cohen’s d 효과크기 분석, Wilcoxon Signed Rank Test, 상관관계 분석 및 위계적 회귀분석을 실시하였다. [연구결과] 분석 결과, 협업적 문제해결역량의 하위요인 가운데 공동 문제분석 및 정의, 협력 방식 수립, 협력적 의사결정 영역에서 통계적으로 유의한 향상이 나타났다. 특히 협력 방식 수립은 가장 높은 효과크기를 보였으며, 전체 협업적 문제해결역량 향상을 설명하는 핵심 요인으로 확인되었다. [연구의 시사점]본 연구는 기존 연구가 단일 시점 만족도 조사에 의존한 한계를 극복하고, 사전·사후 준실험설계를 통해 실제 역량 변화를 실증적으로 검증하였다는 점에서 학술적 의의를 가진다. 또한 PSC 기반 지역문제해결형 수업이 미래 대학 교육혁신과 지역사회 연계형 교육과정 설계에 효과적인 교육모형이 될 수 있음을 제시한다.

[Purpose] This study examines the educational effects of PSC (Problem Finding–Self Learning–Collaboration)-based community problem-solving instruction on university students’ collaborative problem-solving competency. As higher education increasingly shifts toward competency-based education, there is growing demand for instructional models that connect authentic community problems with future competency development. [Methodology]This study was conducted with students enrolled in the Glocal Marketer Practice course during the second semester of 2025. A one-group pretest-posttest quasi-experimental design was employed, and 36 matched student responses were analyzed. Statistical analyses included reliability analysis, paired sample t-test, Cohen’s d effect size analysis, Wilcoxon signed-rank test, correlation analysis, and hierarchical regression analysis. [Findings]The results showed significant improvements in collaborative problem analysis, collaborative planning, and collaborative decision-making. Among these, collaborative planning demonstrated the largest effect size and emerged as the strongest predictor of overall collaborative problem-solving competency improvement. [Implications]This study contributes academically by overcoming the limitations of prior studies that relied primarily on single-point satisfaction surveys and by directly measuring competency development through a pretest-posttest design. The findings suggest that PSC-based community problem-solving instruction can serve as an effective model for future higher education innovation and competency-based curriculum design.

[연구목적]주택 관련 현행 양도소득세의 1세대 1주택 비과세 요건과 1세대 1주택(고가주택) 및 다주택자의 장기보유특별공제 등 과세구조를 중점적으로 살펴보고자 한다. 아울러 다주택자의 중과세와 주택가격 및 거래의 유동성에 대한 영향을 살펴봄으로써 주택 양도소득세제의 향후 개선방안을 제시하고자 한다. [연구방법]우선 주택에 대한 양도소득세 과세구조에 대한 조세 법률적 검토를 한다. 동시에 양도소득세 중과세 시행의 제⋅개정과 부동산 대책발표의 전과 후의 시기별 주택 양도거래의 증감변화를 살펴본다. 이를 위하여 통계청과 한국부동산원 등에서 제공하는 연도별 주택보유 및 거래의 통계자료를 분석한다. [연구결과]통계자료의 분석결과 주택가격의 대폭 상승을 주도해 온 조정대상지역의 경우 주택 양도소득세에 대한 세법개정과 중과시행 또는 중과유예와 관련한 부동산 대책발표 전과 후의 주택거래의 증감변화가 나타났음이 확인되었다. 특히 1세대 1주택의 실거주 비과세 요건의 추가, 다주택자에 대한 중과세율의 인상, 중과시행, 중과유예 및 장기보유특별공제 배제의 개정발표 전과 후의 주택양도 거래의 증감이 확인되었다. [연구의 시사점]주택 양도소득세에 대한 세제 개정과 과세강화의 대책발표시마다 주택거래의 증감변화를 보여주었다. 이러한 연구결과는 주택가격의 안정화와 주택거래의 활성화를 위하여 1세대 1주택 비과세와 장기보유특별공제 및 중과세율의 요건으로서 현행 기준이 되고 있는 보유요건보다는 실거주 요건으로의 전환 또는 강화의 개선이 보다 실효적임을 시사해 준다.

[Purpose]The purpose of this study is to focus on the taxation structure, such as the requirements for non-taxation of the current capital gains tax on one household and one house (high-priced housing) and special deductions for long-term ownership of multiple homeowners. In addition, by examining the heavy taxation of multiple homeowners and the impact on housing prices and liquidity of transactions, we would like to suggest future improvements to the housing transfer income tax system. [Method]First, a tax legal review on the taxation structure of capital gains tax on housing. At the same time, it examines the enactment and amendment of the heavy taxation of capital gains tax and the changes in housing transfer transactions by period before and after the announcement of real estate measures. To this end, statistical data on annual home ownership and transactions provided by the National Statistical Office and the Korea Real Estate Agency are analyzed. [Results]As a result of the analysis of statistical data, it was confirmed that in areas subject to adjustment, which have led to a significant increase in housing prices, there were changes in housing transactions before and after the revision of the tax law on housing transfer income tax and the announcement of real estate measures related to heavy enforcement or heavy suspension. The addition of non-taxation requirements for real residence for one household and one house, an increase in heavy taxation rates for multiple homeowners, heavy implementation, heavy suspension, and the exclusion of special deductions for long-term ownership were confirmed. [Implications]The results of the study showing changes in housing transactions at each announcement of measures to revise the tax and strengthen taxation on housing transfer income tax suggest that the conversion or strengthening of housing transactions is more effective than the current standard of holding requirements as a requirement for non-taxation of one household and one house, long-term holding special deductions, and heavy taxation rates to stabilize housing prices and revitalize housing transactions.

[연구목적]설명가능한 인공지능(XAI)을 활용해 기업 부실(상장폐지) 예측의 정확도를 높이는 동시에, 전통적 선형 모형(Altman Z-Score)과 기계학습의 ‘블랙박스’ 한계를 함께 극복하는 데 목적이 있다. 특히 단일 모형으로 일반화하던 기존 연구와 달리, 기업 규모와 산업 특성에 따라 부실이 진행되는 경로가 어떻게 이질적·비선형적으로 달라지는지를 식별하고, 확장된 비교모형과 편향 제거 검증으로 결과의 강건성을 확보하고자 한다. [연구방법]한국 자본시장(KOSPI·KOSDAQ)에서 재무적 부실로 상장폐지된 기업과 정상기업을 성향점수매칭(PSM, 1:3)하여 최종 461개 기업-연도 관측치를 구성하였다. 독립변수는 Altman의 5개 재무비율(유동성 , 누적수익성 , 영업수익성 , 시장가치 기반 재무구조 , 활동성 ), 조절변수는 기업규모와 산업특성이다. 부실 1~3년 전(T-1~T-3) 시점별 동태 분석을 수행하고, 전통적 Z-Score 로지스틱 회귀(Baseline)와 Random Forest·XGBoost·LightGBM·CatBoost를 Bayesian Optimization과 Repeated Nested Cross- Validation으로 비교하였다. 해석은 SHAP(변수 기여도·동태적 전이)과 PDP(규모·산업별 비선형 임계치, ALE로 강건성 재확인)로 수행하였다. [연구결과]첫째, 모든 시점에서 기계학습이 전통 모형을 일관되게 상회하였다(T-1 ROC-AUC: RF 0.897· XGBoost 0.888·CatBoost 0.901로 최고 vs 로지스틱 0.844; 장기 T-3도 RF 0.785·XGBoost 0.782·CatBoost 0.789로 가장 안정적이며 DeLong test·NRI로 유의성을 확인). 둘째, SHAP 분석에서 전 기간 누적수익성()이 압도적 1순위 판별 지표였고, 부실이 임박할수록 영향력이 10.67%p→18.95%p로 폭증하며 활동성()·시장 신인도()의 중요도가 부상하였다. 셋째, PDP 분석 결과 대형기업은 임계점에서 위험이 수직 상승하는 ‘절벽 효과’, 소형기업은 외부 자금 조달로 연명하는 완만한 ‘생존 내성’을 보였다. 넷째, 유통업의 활동성 민감도를 예상한 가설 3은 기각되고, 오히려 고정비 비중이 높은 IT·전자 제조업에서 역(逆)영업레버리지에 의한 ‘고정비 절벽’이 확인되었다. [연구의 시사점]학술적으로는 블랙박스를 XAI로 극복하여 규모·산업별 이질적·비선형 부실 경로를 식별하고, 대마불사 가설과 임계전이 이론의 결합, 한계기업 연명 메커니즘, 영업레버리지 이론을 비선형 궤적과 융합하며 강건성 검증으로 뒷받침한 점이 핵심 기여다. 실무적으로는 외부감사인·신용평가가 일률적 잣대 대신 ‘맞춤형 조기경보시스템’으로 전환할 필요를 제시한다. 즉 대형기업의 훼손은 시스템적 퇴출 경보로 엄중히 보고, 소형기업은 적자 지속 자체보다 외부 자금 조달 역량을 결합해 평가하며, 제조업 신용심사에서는 활동성() 임계치 이탈을 최우선 모니터링 대상으로 삼아야 한다.

[Purpose] This study uses Explainable AI (XAI) to enhance corporate financial distress (delisting) prediction accuracy while overcoming the limitations of traditional linear models (Altman Z-Score) and machine learning's "black-box" nature. Unlike prior single-model studies, it identifies heterogeneous, non-linear distress pathways across firm sizes and industries, ensuring robustness through expanded model comparisons and bias-corrected validation. [Methodology] Using Propensity Score Matching (PSM, 1:3), firms delisted from the Korean capital market (KOSPI/KOSDAQ) were matched with financially healthy firms, yielding a final sample of 461 firm-year observations. Independent variables comprise Altman's five financial ratios—liquidity (), cumulative profitability (), operating profitability (), market-value-based financial structure (), and asset turnover ()—with firm size and industry as moderating variables. Dynamic analyses were conducted one to three years prior to delisting (T-1 to T-3), comparing the Z-Score logistic regression (baseline) against Random Forest, XGBoost, LightGBM, and CatBoost, with hyperparameters tuned via Bayesian Optimization and final performance estimated through Repeated Nested Cross-Validation. Interpretation used SHAP (variable contribution and dynamic transition) and Partial Dependence Plots (PDP; non-linear thresholds by firm size and industry), with PDP robustness verified through Accumulated Local Effects (ALE) analysis. [Findings] First, machine learning consistently outperformed the traditional baseline across all time horizons (T-1 ROC-AUC: CatBoost 0.901, RF 0.897, XGBoost 0.888 vs 0.844; T-3: CatBoost 0.789, RF 0.785, XGBoost 0.782), with DeLong tests and NRI confirming statistical significance. Second, SHAP showed cumulative profitability () as the dominant top predictor across all periods - its contribution surging from 10.67%p to 18.95%p near delisting - alongside rising importance of asset turnover () and market confidence (). Third, PDP analysis showed large firms exhibiting a "cliff effect," with distress risk rising sharply beyond a critical threshold, whereas small firms displayed a gentler "survival tolerance" sustained by external financing. Fourth, Hypothesis 3, anticipating heightened sensitivity to asset turnover in the wholesale/retail industry, was rejected; instead, a "fixed-cost cliff effect" driven by reverse operating leverage was identified in IT/electronics manufacturing, where fixed-cost burdens are relatively high. [Implications] Academically, this study bridges XAI and non-linear corporate distress pathways, integrating too-big-to-fail, critical transition, zombie firm survival, and operating leverage theories with empirical machine-learning trajectories. Practically, auditors and rating agencies must adopt customized early-warning systems: treating large-firm deterioration as a severe systemic risk signal, assessing small firms via external financing capacity rather than losses alone, and prioritizing asset turnover() threshold deviations in manufacturing credit evaluations.

[연구목적] 본 연구에서는 리더의 겸손이 조직구성원의 심리적 안점감에 미치는 영향력과, 이 과정에서 자기효능감의 매개효과와 감정지능의 조절효과를 분석하는 것을 목표로 하고 있다. 리더의 겸손이 변화와 변혁을 위한 학습능력을 촉진하여 조직구성원의 성장과 개발에 노력하고 주도적 행동을 하게 하여 개인과 조직성과에 긍정적 영향을 미치기 때문이다. [연구방법] 본 연구는 현장연구로서 리더 겸손에 대한 이론적 연구와 현실적 상황에서 이를 확인하기 위한 실증분석에 의해 이루어졌다. 설정된 가설은 회귀분석, 부트스트랩분석, 계층적 회귀분석을 이용하여 검증하였으며, 표본은 익산시 공업단지 소재 관리직 근로자이며 편의추출 방식에 의해 이루어졌고 140부의 설문지가 활용되었다. [연구결과] 분석결과 리더 겸손은 심리적 안전감에 유의적인 영향을 미치며 특히 리더의 학습능력에서 높게 나타나고 있다. 또한 자기효능감은 매개변수로서, 감성지능은 조절변수로서 역할을 하고 있으며 특히 리더의 학습능력에서 높게 나타나고 있다. [연구의 시사점] 본 연구는 조직 환경에 대처하고 경쟁력을 확보하기 위한 수단으로서 러더 겸손의 중요성을 재확인 하고, 유동적 노동시장과 불확실성에 따른 조직구성원의 정서적 안정을 위한 인적자원관리 정책을 수립하는데 유효한 자료로서 활용될 것으로 기대한다.

[Purpose] The purpose of this study is to analyze the influence of leader's humility on organizational members' psychological perspective, and the mediating effect of self-efficacy and the moderating effect of emotional intelligence in this process. This is because the humility of the leader promotes the learning ability for change and transformation, and makes efforts to grow and develop the members of the organization and to lead the initiative, positively affecting the individual and organizational performance. [Methodology]The study was conducted by theoretical research on leader humility as a field study and empirical analysis to confirm it in a realistic situation. The set hypotheses were verified using regression analysis, bootstrap analysis, and hierarchical regression analysis. The sample was a managerial worker in the industrial complex in Iksan and was made by convenience sampling method, and 140 questionnaires were used. [Findings]As a result of the analysis, leader humility has a significant effect on psychological safety, especially in leader's learning ability. In addition, self-efficacy plays a role as a mediating variable and emotional intelligence plays a role as a moderating variable, especially in the learning ability of the leader. [Implications]This study is expected to reaffirm the importance of rudder humility as a means to cope with the organizational environment and secure competitiveness, and to be used as a useful resource for establishing human resource management policies for the emotional stability of organizational members due to the flexible labor market and uncertainty.

[연구목적] 국내 기후변화 행동 연구는 최근 양적으로 꾸준히 축적되어 왔으나, 연구 주제의 변화 과정과 핵심개념 간의 연결 구조, 그리고 지식 생산의 협력 구조를 종합적으로 분석한 연구는 아직 제한적이다. 이에 본 연구는 국내 기후변화 행동 연구의 지식 구조와 연구 동향을 체계적으로 파악하고자 한다. [연구방법] 이를 위해 2016년 1월부터 2026년 4월까지 KCI 등재 학술지에 게재된 기후변화 및 기후 행동 관련 논문 794편을 수집하였으며, 제목, 초록, 키워드를 중심으로 텍스트 데이터를 구성하였다. 전처리 과정에서는 형태소 분석, 명사 추출, 불용어 제거, 용어 정규화, TF-IDF 기반 핵심어 선별을 수행하였고, LDA 토픽 분류에는 전처리 이후 유효 분석어가 확보된 776편을 활용하였다. 분석 방법으로는 텍스트 마이닝, 키워드 공출현 네트워크 분석, LDA 토픽 모델링, 공저자 네트워크 분석을 결합하였다. [연구결과] 분석 결과, LDA 토픽 모델링을 통해 ① 사회적 실천과 제도적 지원, ② 시민 및 청소년의 정치 참여와 거버넌스, ③ 지역사회 안전 및 주민 역량 강화, ④ 지속 가능성 교육과 시민 참여, ⑤ 위기 적응 및 대응 활동과 교육, ⑥ 코로나19 시기 관광객 지각 및 산업 대응, ⑦ 지역 기반 정보·사업·정책 활동 등 7개의 핵심 토픽이 도출되었다. 키워드 네트워크 중심성 분석에서는 ‘방안’, ‘대응’, ‘이론’, ‘지역’ 등의 키워드가 높은 중심성을 보였으며, 이는 국내 기후변화 행동 연구가 실천적 대응 전략, 이론적 설명, 지역사회 기반 접근을 중심으로 구조화되어 있음을 보여준다. 또한 공저자 네트워크 분석에서는 다수의 소규모 협력 집단이 분산되어 있는 가운데 일부 연구자가 상대적으로 높은 연결성을 보이는 구조가 확인되어, 국내 기후변화 행동 연구의 지식 생산이 분산된 협력 집단과 일부 허브 연구자를 중심으로 이루어지고 있음을 보여주었다. [연구의 시사점] 본 연구는 기존 선행연구에서 주로 논의되어 온 위험 인식 중심의 접근을 넘어, 국내 기후변화 행동 연구가 정책 대응, 시민 참여, 교육, 지역사회 회복력, 산업 대응 등 다층적인 연구 영역으로 확장되고 있음을 실증적으로 확인했다는 점에서 의의가 있다. 또한 텍스트 마이닝, 토픽 모델링, 키워드 네트워크, 공저자 네트워크 분석을 통합하여 국내 기후변화 행동 연구의 지식 생산 구조를 함께 제시했다는 점에서 학술적 기여를 한다.

[Purpose] This study aims to identify the knowledge structure and research trends of climate change action research in Korea. Although related research has steadily increased, comprehensive studies of research topics, key concepts, and knowledge production structures remain limited. [Methodology] A total of 794 KCI-indexed journal articles published from January 2016 to April 2026 were collected. Text data were constructed using the titles, abstracts, and keywords of the articles. Preprocessing included morphological analysis, noun extraction, stop-word removal, term normalization, and TF-IDF-based keyword selection. Among the collected articles, 776 articles with valid analytical terms were used for LDA topic classification. The analysis integrated text mining, keyword co-occurrence network analysis, LDA topic modeling, and co-authorship network analysis. [Findings] The LDA analysis identified seven major topics in climate change action research. These included ① social practice and institutional support, ② citizen and youth political participation and governance, ③ community safety and resident capacity, ④ sustainability education and civic participation, ⑤ crisis adaptation, response activities, and education, ⑥ tourist risk perception and industrial response during COVID-19, and ⑦ region-based information, projects, and policy activities. Keywords such as “measures,” “response,” “theory,” and “region” showed high network centrality. The co-authorship network showed a dispersed structure composed of numerous small collaboration groups, with several researchers showing relatively high levels of connectivity. [Implications] Climate change action research in Korea has expanded beyond the risk-perception-centered approaches emphasized in previous studies. The field now includes policy responses, civic participation, education, community resilience, and industrial responses. This study presents both the thematic development and the knowledge production structure of climate change action research in Korea. The findings provide a basis for future climate action research and policy development.

[연구목적] 본 연구는 기업의 전략적 일탈과 세무특성이 ESG 등급에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 전략적 일탈과 세무전략은 기업의 경쟁우위와 경제적 효익을 창출할 수 있는 반면, 경영 불확실성, 정보비대칭 및 평판위험을 증가시킬 가능성도 있다. 이에 본 연구는 기업이 이러한 전략적·세무적 특성에 대응하여 ESG 활동을 강화하는지를 규명하고, ESG가 기업의 위험을 보완하는 전략적 수단으로 활용되는지를 확인하고자 하였다. [연구방법]조세특징은 조세회피와 세무위험으로 구분하였으며, ESG 통합등급과 환경(E), 사회(S), 지배구조(G)의 개별등급에 미치는 영향을 검증하였다. 이를 위해 2014년부터 2023년까지 국내 상장기업을 대상으로 재무자료와 ESG 평가자료를 결합하여 최종 800개 기업-연도 관측치를 분석하였다. [연구결과]첫째, 전략적 일탈은 ESG 등급에 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 차별화된 전략을 추구하는 기업이 전략적 불확실성과 이해관계자의 우려를 완화하기 위해 ESG 활동을 강화할 가능성을 시사한다. 둘째, 조세회피는 ESG 등급에 유의한 양(+)의 영향을 미쳤으며, 개별영역에서는 특히 지배구조(G)에서 유의한 관계가 확인되었다. 셋째, 세무위험은 ESG 통합등급뿐만 아니라 환경(E), 사회(S), 지배구조(G)의 모든 영역에 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. [연구의 시사점]본 연구는 전략적 일탈의 경제적 결과를 ESG 영역으로 확장하고, 세무특성을 조세회피와 세무위험으로 구분하여 ESG와의 관계를 종합적으로 분석하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 전략적·세무적 위험이 높은 기업이 이러한 위험과 평판위험을 완화하기 위해 ESG 활동을 강화할 수 있다는 위험보완적 관점을 제시한다.

[Purpose] This study aims to empirically examine the effects of strategic deviance and tax strategies on ESG ratings. While strategic deviance and tax strategies may create competitive advantages and economic benefits, they may also increase managerial uncertainty, information asymmetry, and reputational risk. Accordingly, this study investigates whether firms strengthen their ESG activities in response to such strategic and tax-related risks and examines whether ESG can serve as a strategic mechanism for mitigating corporate risks. [Methodology] Tax strategies are classified into tax avoidance and tax risk. This study examines the effects of strategic deviance, tax avoidance, and tax risk on the overall ESG rating and the individual environmental (E), social (S), and governance (G) ratings. The sample consists of 800 firm-year observations of Korean listed firms from 2014 to 2023, constructed by combining financial data with ESG rating data. [Findings] First, strategic deviance has a significant positive effect on the overall ESG rating. This finding suggests that firms pursuing differentiated strategies may strengthen their ESG activities to mitigate strategic uncertainty and stakeholder concerns. Second, tax avoidance has a significant positive effect on the overall ESG rating, and a significant positive association is particularly observed for the governance (G) dimension. Third, tax risk has significant positive effects not only on the overall ESG rating but also on all three individual dimensions: environmental (E), social (S), and governance (G). [Implications] This study contributes to the literature by extending the economic consequences of strategic deviance to the ESG domain and by comprehensively examining the relationship between tax strategies and ESG ratings through the distinction between tax avoidance and tax risk. Furthermore, this study proposes a risk-compensating perspective, suggesting that firms facing strategic and tax-related risks may strengthen their ESG activities to mitigate these risks and the associated reputational concerns. The findings imply that ESG may serve not merely as a measure of non-financial performance but also as a complementary management mechanism for managing strategic and tax-related risks and maintaining stakeholder trust.

[연구목적] 지역 소멸과 경제 침체 위기 속에서 로컬 브랜딩은 지역 고유의 자원과 정체성을 재해석하여 지속 가능한 지역 경쟁력을 창출하는 전략적 수단으로 그 중요성이 점차 강조되고 있다. 본 연구는 지역 소멸 및 경제 침체 위기 속에서 로컬 브랜딩의 교육적 가치에 주목하여, 진주지역 로컬 브랜드를 활용한 PBL(Project-Based Learning) 프로그램을 설계·운영하고 학습자의 인식 변화 가능성을 규명하고자 하였다. [연구방법] 대학의 로컬 브랜드 교과목 수강생을 대상으로 진행되었다. 학습자가 현장 탐색, 이해관계자 상호작용, 실질적 브랜드 전략 도출로 이어지는 5단계 프로세스를 수행하도록 하였다. 사전·사후 간 통계적 유의한 변화를 검증하기 위해 설문조사를 실시하였으며, 로컬 브랜드 개념 이해, 지역 정체성 및 애착, 로컬 브랜딩 자기효능감, 창업의지 등의 변인 변화를 측정 및 분석하였다. [연구결과] 로컬 브랜딩 PBL 프로그램 참여 전후의 변화를 분석한 결과, 학습자의 로컬 브랜드 개념 이해도를 비롯하여 지역 정체성 및 애착, 로컬 브랜딩 자기효능감, 그리고 창업의지에 이르는 모든 측정 변인에서 통계적으로 유의미한 향상이 나타났다. 이러한 결과는 단순한 지식 전달 위주의 교육을 넘어 지역의 실체적 맥락에 기반한 프로젝트 기반 학습의 사전 사후 간 학습자의 로컬 브랜드 개념 이해, 지역애착, 로컬 브랜딩 자기효능감 및 창업의지의 유의한 변화가 확인되었다. [연구의 시사점] 로컬 맥락 기반의 프로젝트 기반 학습이 단순한 지식 전달을 넘어 실천적 역량 증진과 지역 사회에 대한 긍정적 태도 변화를 도출할 수 있음을 확인하였다. 이는 대학 교육에서 지역 연계형 현장 중심 경험 학습의 필요성을 강조하며, 지역 혁신 주체로서 대학의 역할을 재확인한다는 점에서 학술적·실무적 의의가 있다.

[Purpose] This study aimed to design and implement a Project-Based Learning(PBL) program utilizing local brands from the Jinju region to address regional decline and economic stagnation. It sought to investigate the potential of local context-based problem-solving learning in enhancing learners' understanding, attitudes, and practical competencies regarding regional assets and identities. [Methodology] The study was conducted with university students enrolled in a local brand course using a five-step PBL process that included site exploration, stakeholder interaction, and strategy development. To evaluate the educational outcomes, pre- and post-surveys were administered to measure changes in key variables, including local brand concept comprehension, regional identity and attachment, local branding self-efficacy, and entrepreneurial intentions tied to the region. [Findings] The empirical analysis revealed statistically significant improvements across all measured variables following the PBL program. Beyond enhancing conceptual understanding, the program strengthened students' regional attachment and identity, while substantially boosting their local branding self-efficacy and entrepreneurial intentions. [Implications] The findings highlight the efficacy of field-oriented, experiential learning in university education, demonstrating that integrating regional context into problem-solving curricula effectively fosters practical competencies and community engagement. Furthermore, the results emphasize the critical role of higher education institutions as catalysts for regional innovation and sustainable development.

[연구목적] 본 연구는 글로벌 금융위기 이후 발생한 주요 경제적 충격을 고려하여 유가와 주식시장 간 상호연계성(interconnectedness)을 분석하는 데 목적이 있다. 특히 2010년 이후 국제금융시장에서 발생한 다양한 경제·정치적 사건 가운데 COVID-19 팬데믹이 유가와 주식시장 간 관계에 어떠한 영향을 미쳤는지를 규명하고자 하였다. [연구방법]2010.1.4.∼2021.12.24.의 일별 자료를 활용하였으며, 유가 변수는 WTI 가격을, 주식시장 변수는 S&P 500 지수를 사용하였다. 먼저 구조적 변화의 존재 여부를 확인하기 위하여 구조변화 단위근 검정(Breakpoint Unit Root Test)과 Chow 구조변화 검정을 실시하였다. 이후 시장 국면에 따른 유가와 주식시장 간 관계의 변화를 분석하기 위하여 마코프 국면전환 회귀모형(MRS)을 적용하였다. 또한 분석 결과의 신뢰성을 확보하기 위하여 다우존스 산업평균지수(DJIA)를 활용한 강건성 검정(Robustness Test)을 추가적으로 수행하였다. [연구결과]실증 결과, COVID-19 팬데믹 기간에 유가와 주식시장 간 관계에서 가장 뚜렷한 구조적 변화가 발생한 것으로 나타났다. 구조변화 검정 결과, 팬데믹 시기를 전후하여 시계열의 특성이 유의하게 변화한 것으로 확인되었다. 또한 마코프 국면전환모형 결과, 유가와 주식시장 간 관계는 시장 국면에 따라 상이하게 나타나는 국면의존적(regime-dependent) 특성을 보였다. 특히 유가 변동성이 높은 국면에서는 유가 충격이 주식시장 수익률에 유의한 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 저변동성 국면에서는 상대적으로 약하거나 음(-)의 관계가 확인되었다. 이러한 결과는 유가와 주식시장 간 관계가 단순한 선형구조가 아닌 비선형적·비대칭적 특성을 가지고 있음을 의미한다. 또한 강건성 검정에서도 동일한 결과가 도출되어 연구결과의 신뢰성이 확인되었다. [연구의 시사점]본 연구는 COVID-19와 같은 비경제적 충격이 유가와 주식시장 간 연계성에 상당한 영향을 미친다는 점을 실증적으로 제시하였다는 점에서 의의를 가진다. 또한 유가 변동성이 확대되는 시기에 주식시장이 보다 민감하게 반응한다는 사실을 확인함으로써 투자자들에게 포트폴리오 구성 및 위험관리 전략 수립에 유용한 정보를 제공한다. 정책적 측면에서는 유가 안정화 정책과 함께 재생에너지 확대 및 에너지 공급망 다변화의 필요성을 시사한다. 나아가 금융시장 감독기관은 경제적 위기뿐만 아니라 보건위기와 같은 비경제적 위험요인에 대해서도 적극적으로 대응할 필요가 있음을 보여준다. 따라서 본 연구는 유가 충격의 전이효과, 금융시장 안정성, 자산배분 및 위험관리 전략 수립에 관한 중요한 정책적·실무적 시사점을 제공한다.

[Research Purpose] This study investigates the interconnectedness between oil price and the stock market in the presence of major economic shocks following the Global Financial Crisis (GFC). Particular attention is given to examining the impact of the COVID-19 pandemic on the oil-stock market relationship. [Research Method] This study analyzed daily data on West Texas Intermediate (WTI) crude oil prices and the Standard & Poor’s 500 (S&P 500) Index over the sample period from January 4, 2010 to December 24, 2020. A Breakpoint Unit Root Test and Chow Structural Break Test were employed to identify structural changes, while a two-state Markov Regime-Switching (MRS) model was used to examine regime-dependent dynamics. In addition, robustness tests were conducted using the Dow Jones Industrial Average (DJIA). [Research Results] The results indicated that the COVID-19 pandemic generated the most significant structural break in the oil-stock market relationship. The MRS analysis revealed that the relationship was regime-dependent, exhibiting significant nonlinear and asymmetric characteristics across different market regimes. In particular, oil price shocks had a significant positive impact on stock market returns during periods of high oil price volatility, whereas the relationship became weaker or negative during low-volatility periods. The robustness tests confirmed the consistency of these findings. [Implications of the Study] The findings suggest that non-economic shocks, such as the COVID-19 pandemic, can substantially influence the linkage between oil prices and stock markets. The study provides important implications for investors in portfolio diversification and risk management, while also highlighting the need for policymakers to promote energy diversification and strengthen financial market resilience during periods of heightened uncertainty. Furthermore, the results emphasize the importance of incorporating regime-dependent dynamics when assessing the transmission of oil price shocks to financial markets. Understanding these nonlinear relationships can improve the effectiveness of hedging strategies and asset allocation decisions. The findings also contribute to the growing literature on financial market interconnectedness by demonstrating that external shocks can significantly alter the behavior of both commodity and equity markets.

[연구목적] 본 연구는 키르기스스탄 단일 사례를 중심으로 개발도상국 지방행정 공무원의 AI 리터러시를 이론적 상위개념으로 설정하고, 그 조작적 측정 지표인 자가 평가 기반 AI 활용 역량 수준을 예측하며, 이를 설명하는 주요 디지털 역량 요인을 도출하는 것을 목적으로 한다. [연구방법] 키르기스스탄 지방정부 및 지방행정기관 소속 일반직 공무원 743명을 대상으로 실시한 자가 진단 설문 자료를 분석하였다. 자가 평가 기반 AI 활용 역량은 AI 도구 기능 이해, 사용 경험, 윤리 인식 및 AI 생성 콘텐츠 식별 능력을 측정한 네 문항의 평균값을 기준으로 고·저 집단으로 구분하였으며, 중간 집단을 제외한 후 클래스 균형화를 실시하여 총 370명의 자료를 최종 예측 분석에 활용하였다. 분석에는 로지스틱 회귀분석, 랜덤 포레스트, XGBoost, LightGBM, SVM 및 의사결정나무 분류 모형을 적용하였으며, SHAP 분석을 통해 예측 결과의 해석 가능성을 제고하였다. [연구결과] 자가 평가 기반 AI 활용 역량과 가장 높은 양의 상관관계를 보인 변수는 디지털 전략 및 정책 이해 역량이었으며, 디지털 도구 활용 및 자동화 역량, 사이버 보안 및 리스크 대응 역량, 기초 ICT 역량도 양의 상관관계를 보였다. 반면 근무 경력은 자가 평가 기반 AI 활용 역량과 음의 상관관계를 보였으며, 근무 경력이 짧은 응답자 집단에서 상대적으로 높은 자가 평가 기반 AI 활용 역량 수준이 관찰되었다. 예측 모형 비교 결과, Accuracy와 Macro F1 기준으로 XGBoost와 LightGBM이 단일 분할에서는 다른 모형에 비해 상대적으로 높은 성능을 보였으며, ROC-AUC 기준으로는 SVM이 가장 높은 판별력을 보였다. SHAP 분석에서는 디지털 전략 및 정책 이해 역량이 자가 평가 기반 AI 활용 역량의 고·저 수준을 구분하는 가장 중요한 예측 요인으로 확인되었다. [연구의 시사점] 연구 결과는 지방행정 공무원의 AI 리터러시가 단순한 AI 도구 사용 능력에 한정되지 않고, 디지털 전환에 대한 이해, 디지털 전략 및 정책에 대한 인식, 실무적 디지털 도구 활용 역량이 결합된 복합적 역량임을 시사한다. 이에 따라 개발도상국 공공부문의 AI 역량 강화 정책은 AI 도구 사용법뿐 아니라 디지털 전략·정책 이해와 행정업무 중심의 디지털 도구 활용 교육을 통합적으로 포함할 필요가 있다.

[Purpose] This study aims to predict the AI literacy levels of local administrative officials in developing countries, focusing on the single-country case of Kyrgyzstan, and to identify the key digital competence factors that explain these levels. AI literacy was operationalized as self-assessed AI utilization competence, measured by the mean score of four items on understanding of AI tool functions, experience using AI tools, awareness of AI ethics, and the ability to identify AI-generated content. [Methodology] Self-assessment survey data collected from 743 general staff members of local government and administrative agencies in Kyrgyzstan were analyzed. Self-assessed AI utilization competence was classified into high and low groups based on the mean score of these four items. After excluding the intermediate group, class balancing was applied, yielding a final sample of 370 respondents for the prediction analysis. Logistic regression, Random Forest, XGBoost, LightGBM, Support Vector Machine (SVM), and Decision Tree classification models were applied, and SHAP analysis was employed to enhance the interpretability of the prediction results. [Findings] Digital strategy and policy understanding competence showed the strongest positive correlation with self-assessed AI utilization competence, while digital tool utilization and automation competence, cybersecurity and risk-response competence, and basic ICT competence were also positively associated with self-assessed AI utilization competence. Work tenure, in contrast, showed a negative association with self-assessed AI utilization competence, with relatively higher levels of self-assessed AI utilization competence observed among respondents with shorter tenure. The comparison of predictive models showed that, based on Accuracy and Macro F1, XGBoost and LightGBM achieved relatively higher performance than the other models in the single train-test split, while SVM demonstrated the highest discriminative ability in terms of ROC-AUC. SHAP analysis identified digital strategy and policy understanding competence as the most important predictor distinguishing high and low self-assessed AI utilization competence groups. [Implications] These findings suggest that AI literacy among local administrative officials is not merely a matter of AI tool usage skills, but a composite competence that integrates an understanding of digital transformation, awareness of digital strategy and policy, and practical digital tool utilization skills. Accordingly, AI competence-building policies in the public sector of developing countries should encompass not only training in AI tool usage but also education on digital strategy and policy understanding, along with practice-oriented training in digital tools relevant to administrative work.

[연구목적]본 연구는 조직구성원의 AI 기반 기술수용이 직무성과에 미치는 영향 관계에서 지각된 유용성과 심리적 웰빙의 이중매개효과 및 조직시민행동의 조절효과를 규명하기 위해 수행되었다. [연구방법]이를 위해 국내 중소·중견 기업에 재직 중인 근로자를 대상으로 설문을 실시하여 최종 309부를 분석에 활용하였으며, SPSS 27 PROCESS Macro를 이용하여 직접효과, 매개효과 및 조절효과를 검증하였다. [연구결과]첫째, 지각된 사용 용이성은 지각된 유용성, 심리적 웰빙, 직무성과에 각각 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 지각된 유용성은 심리적 웰빙에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으나 직무성과에 직접효과는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 둘째, 심리적 웰빙은 직무성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 지각된 사용 용이성과 직무성과 간의 관계에서 지각된 유용성의 매개효과는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 그러나 지각된 사용 용이성 및 지각된 유용성이 직무성과에 미치는 영향 관계에서 심리적 웰빙의 매개효과는 정(+)의 방향으로 유의하였으며, 지각된 사용 용이성이 직무성과에 미치는 영향 관계에서 지각된 유용성과 심리적 웰빙의 이중매개효과 또한 정(+)의 방향으로 유의한 것으로 나타났다. 넷째, 조직시민행동은 지각된 사용 용이성 및 지각된 유용성이 직무성과에 미치는 관계는 조절하지 않았으나, 지각된 사용 용이성 및 지각된 유용성이 심리적 웰빙을 매개로 직무성과에 미치는 영향 관계에서 조직시민행동의 조절된 매개효과가 유의한 것으로 나타났다. [연구의 시사점]본 연구는 AI 기반 기술수용의 효과가 심리적 웰빙이라는 심리적·정서적 자원을 거쳐 직무성과로 이어지는 이중매개효과와, 그 과정에서 조직시민행동의 조절효과를 실증하였다. 본 연구의 결과는 기술수용모델의 연구범위를 조직구성원의 심리적 요인으로 확장하였다는 점에서 의의가 있으며, AI 기반 기술 도입 과정에서 심리적 웰빙과 조직시민행동의 중요성을 시사한다.

[Purpose] This study aims to examine the effect of AI-based technology acceptance on work performance among employees of small and medium-sized enterprises (SMEs), focusing on the dual mediation effects of perceived usefulness and psychological well-being and the moderating effect of organizational citizenship behavior. [Methodology] A survey was conducted among employees of SMEs in South Korea, and 309 valid responses were used for the analysis. The direct, mediating, and moderated mediating effects were tested using the PROCESS Macro for SPSS 27 with a bootstrapping method. [Findings](a) The results revealed that perceived ease of use positively and significantly influenced perceived usefulness, psychological well-being, and work performance. Perceived usefulness, in turn, significantly enhanced psychological well-being, whereas its direct effect on work performance was not significant. (b) Psychological well-being had a significant positive effect on work performance. (c) The simple mediating effect of perceived usefulness between perceived ease of use and work performance was not significant; however, the mediating effects of psychological well-being were significant in both pathways, and the dual mediation effect through perceived usefulness and psychological well-being was also significant. (d) Organizational citizenship behavior did not moderate the total effect of technology acceptance on work performance, but the moderated mediation effects through psychological well-being were significant. [Implications]This study demonstrates that AI-based technology acceptance leads to work performance through psychological well-being as a psychological and emotional resource, and that this process is moderated by organizational citizenship behavior. These findings extend the scope of the Technology Acceptance Model to employees' psychological factors and performance, and highlight the importance of managing employees' psychological resources and fostering organizational citizenship behavior in the adoption of AI technology by SMEs.

[연구목적]본 연구는 외부 판매 플랫폼을 이용하는 중소기업을 대상으로, 생성형 AI 활용역량이 디지털 민첩성을 매개로 디지털 마케팅 성과를 높이는 순기능과 종사자의 테크노스트레스를 유발하는 역기능이 함께 나타나는 이중효과 모형를 나타내며, 플랫폼 종속성이 이 관계를 조절하는지를 규명하고자 한다. [연구방법]자원기반관점과 동적역량이론, 직무요구-자원(JD-R) 모델을 이론적 틀로 삼고 플랫폼 종속성의 조절 논리는 자원의존이론에 근거하였다. 외부 판매 플랫폼을 이용하는 중소기업 300개사의 마케팅·운영 담당자를 대상으로 설문을 실시하여 유효 응답 300부를 SPSS 23.0과 AMOS 24.0으로 분석하였다. 순기능 및 역기능 경로와 조절효과를 모두 잠재변수 수준에서 검정하였으며, 조절효과는 직교화 곱 지표를 이용한 잠재 상호작용 모형으로 측정하였다. [연구결과]생성형 AI 활용역량은 디지털 민첩성을 높였고(β=.823), 디지털 민첩성은 디지털 마케팅 성과를 높였다(β=.633). 성과에 대한 직접효과는 유의하지 않았고 간접효과만 유의하여(.522, 95% CI [.277, .870]) 민첩성을 경유한 간접효과가 우세하였다. 동시에 생성형 AI 활용역량은 테크노스트레스의 정(+)의 관계를 보였다(β=.388). 플랫폼 종속성은 테크노스트레스를 직접 연관될 뿐 아니라(β=.403) AI 활용역량의 효과를 강화하였으나(β=.183, Δχ²(1)= 8,202, p=.004) 디지털 민첩성 경로는 조절하지 않았고, 두 조절계수의 차이도 유의하였다(Δχ²(1)=7.561, p=.006). [연구의 시사점] 본 연구는 별개의 흐름에서 다루어져 온 AI의 순기능과 역기능을 독립변수에서 통합적으로 검증하고, 플랫폼 종속성을 이중효과의 경계조건으로 규명하였다는 데 학문적 의의가 있다. 실무적으로는 중소기업의 AI 도입이 도구 보급이 아니라 의사결정 주기를 단축하는 운영 방식의 전환으로 이어져야 하며, 종사자의 기술적 부담 완화 조치는 플랫폼 종속도가 높은 기업을 우선 대상으로 삼아야 함을 시사한다.

[Purpose] This study proposes a dual-effect model in which generative AI utilization capability simultaneously enhances digital marketing performance through digital agility and induces employees’ technostress among Korean SMEs that sell through external e-commerce platforms, and examines whether platform dependence moderates the dysfunctional path. [Methodology]Drawing on the resource-based view and dynamic capabilities theory together with the Job Demands-Resources model, and combining resource dependence theory as the moderating logic, an online survey was conducted with marketing and operations personnel of SMEs engaged in online sales and marketing, yielding 300 valid responses from 300 firms. The data were analyzed using SPSS 23.0 and AMOS 24.0. [Findings] Generative AI utilization capability had a positive effect on digital agility (β=.823), which in turn positively affected digital marketing performance (β=.633). Its direct effect on performance was not significant, whereas the indirect effect through digital agility was significant (.522, bias-corrected 95% CI [.295, .915]), confirming mediation. The capability also significantly increased technostress (β=.388). Platform dependence raised technostress directly (β=.333) and strengthened the effect of the capability on technostress (β=.151), while no moderating effect was observed on the digital agility path (β=−.023). An equality-constraint chi-square difference test confirmed that the two moderating coefficients differ significantly (Δχ²(1)=7.561, p=.006). Simple slope tests showed that the conditional effect was not significant for firms low in platform dependence (b=.083, p=.176). [Implications]These results confirm that generative AI utilization capability entails both benefits and costs, and that the costs are selectively amplified under high platform dependence. By integrating the bright and dark sides of AI within a single research design and identifying platform dependence as its boundary condition, this study contributes to the theoretical integration of AI effect research in the under-examined SME context. The practical implication is that SMEs should treat AI adoption as a transformation of operating routines rather than a matter of tool deployment, and that measures mitigating employees’ technological burden should be prioritized for highly platform-dependent firms.

[연구목적] 본 연구는 군산시 주요 생태관광지 방문객을 대상으로 지자체 및 연계 기업의 ESG 경영활동이 방문객의 지각된 가치에 미치는 영향을 분석하고, 지각된 가치가 관광체험과 실제 생태관광행위를 거쳐 고객 충성도로 이어지는 구조적 인과관계와 순차적 매개효과를 실증적으로 규명하는 데 목적이 있다. 이를 통해 지속가능한 생태관광 활성화와 지역경제 발전을 위한 ESG 경영의 전략적 시사점을 제시하고자 하였다. [연구방법] 이를 위해 군산시 주요 생태관광지를 방문한 관광객을 대상으로 온·오프라인 설문조사를 실시하였으며, 최종 유효표본 311부를 실증분석에 활용하였다. SPSS를 이용하여 측정도구의 신뢰도와 타당도를 검증하고 변수 간 상관관계를 분석하였으며, 회귀분석을 통해 주요 변수 간의 영향관계와 연구가설을 검증하였다. 또한 부트스트래핑을 통해 지각된 가치, 관광체험 및 실제 생태관광행위의 순차적 매개효과를 분석하였다. [연구결과] 실증분석 결과, 생태관광지의 ESG 경영활동은 방문객의 지각된 가치에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 특히 환경(E) 요인보다 지역사회와의 상생을 강조하는 사회(S) 요인과 투명한 운영을 의미하는 지배구조(G) 요인의 영향이 상대적으로 크게 나타났다. 또한 지각된 가치는 관광체험에, 관광체험은 실제 생태관광행위에, 실제 생태관광행위는 고객 충성도에 각각 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 아울러 부트스트래핑 분석 결과, ESG 경영활동이 지각된 가치, 관광체험 및 실제 생태관광행위를 순차적으로 거쳐 고객 충성도에 영향을 미치는 순차적 매개효과도 유의한 것으로 확인되었다. [연구의 시사점] 본 연구는 ESG 경영활동과 지각된 가치, 관광체험, 실제 생태관광행위 및 고객 충성도를 연계한 통합적 행동모형을 제시하였다는 점에서 학술적 의의가 있다. 특히 기존의 행동의도 중심 연구에서 나아가 방문객이 실제 관광경험을 바탕으로 자기보고한 방문횟수, 체류기간 및 관광지출의 변화를 실제 생태관광행위로 반영하여 ESG 경영이 가치 인식과 관광체험을 통해 관광행동과 고객 충성도로 이어지는 구조를 규명하였다. 실무적으로는 지역사회와의 상생 및 투명한 거버넌스를 중심으로 한 사회(S)·지배구조(G) 활동을 강화하고, 관광객의 감성적·인지적 체험을 높이는 체류형 생태관광 콘텐츠를 개발함으로써 지역경제 활성화와 지속가능한 생태관광 발전을 도모할 필요가 있음을 시사한다.

[Purpose] This study empirically examines the effects of environmental, social, and governance (ESG) management activities undertaken by local governments and affiliated organizations and businesses on the perceived value of visitors to major ecotourism destinations in Gunsan City. It further investigates the structural relationships and sequential mediating effects through which perceived value leads to customer loyalty via tourism experience and actual ecotourism behavior. The study provides strategic implications for ESG management to promote sustainable ecotourism and local economic development. [Methodology] An online and offline survey was conducted among visitors to major ecotourism destinations in Gunsan City, and 311 valid responses were used for empirical analysis. Using SPSS, the reliability and validity of the measurement instruments and correlations among the variables were examined. Regression analyses were conducted to test the hypothesized relationships, while bootstrapping was employed to examine the sequential mediating effects of perceived value, tourism experience, and actual ecotourism behavior. [Findings] The results showed that ESG management activities had a significant positive effect on visitors’ perceived value. In particular, the social (S) dimension, emphasizing cooperation with local communities, and the governance (G) dimension, reflecting transparent management, had relatively stronger effects on perceived value than the environmental (E) dimension. Perceived value had a significant positive effect on tourism experience, tourism experience positively affected actual ecotourism behavior, and actual ecotourism behavior positively affected customer loyalty. Furthermore, bootstrapping confirmed a significant sequential mediating effect through which ESG management activities influenced customer loyalty via perceived value, tourism experience, and actual ecotourism behavior. [Implications] This study contributes to the ecotourism literature by proposing an integrated behavioral model linking ESG management activities, perceived value, tourism experience, actual ecotourism behavior, and customer loyalty. Moving beyond prior research focused primarily on behavioral intentions, this study incorporates actual ecotourism behavior measured through visitors’ self-reported changes in visit frequency, length of stay, and tourism expenditure based on their tourism experiences. The findings demonstrate how ESG management can lead to concrete tourism behavior and customer loyalty through visitors’ value perceptions and tourism experiences. Practically, the findings suggest strengthening social (S) and governance (G) initiatives emphasizing local community cooperation and transparent governance, while developing stay-oriented ecotourism content that enhances visitors’ emotional and cognitive experiences. These efforts can contribute to local economic revitalization and sustainable ecotourism development.

[연구목적] 본 연구는 중소기업의 기술개발역량, 기술흡수역량 및 외부네트워크역량이 제품혁신과 공정혁신에 미치는 영향을 분석하고, 제품혁신과 공정혁신이 경영성과에 미치는 구조적 관계를 실증적으로 규명하는 데 목적이 있다. 이를 통해 중소기업의 기술역량이 기술혁신으로 전환되고 궁극적으로 경영성과 향상으로 연결되는 과정을 확인하고, 중소기업의 기술혁신 및 경영전략 수립에 필요한 시사점을 제시하고자 하였다. [연구방법] 관련 선행연구를 토대로 기술개발역량, 기술흡수역량, 외부네트워크역량, 제품혁신, 공정혁신 및 경영성과의 측정항목을 구성하였다. 전국 소재 중소기업의 대표자, 임원, 연구소장, 연구원 및 일반 직원을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였으며, 회수된 327부 가운데 결측치가 확인된 1부를 제외한 326부를 최종 분석에 활용하였다. 수집된 자료는 SPSS 23을 활용하여 표본의 특성과 측정항목의 신뢰성을 분석하였으며, AMOS 23을 이용한 확인적 요인분석과 구조방정식모형 분석을 통해 측정모형의 타당성과 변수 간 구조적 관계를 검증하였다. [연구결과] 첫째, 기술개발역량은 제품혁신에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으나 공정혁신에는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 기술흡수역량은 제품혁신과 공정혁신 모두에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 셋째, 외부네트워크역량은 제품혁신과 공정혁신 모두에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤다. 넷째, 제품혁신과 공정혁신은 모두 경영성과 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 특히 기술흡수역량은 제품혁신에, 외부네트워크역량은 공정혁신에 상대적으로 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 중소기업의 기술역량이 제품과 생산공정의 혁신을 통해 기업의 전반적인 경영성과로 연결될 수 있음을 보여준다. [연구의 시사점] 본 연구는 중소기업의 기술역량을 기술개발역량, 기술흡수역량 및 외부네트워크역량으로 구분하고, 각 역량이 제품혁신과 공정혁신에 미치는 차별적인 영향을 규명하였다는 점에서 의의가 있다. 특히 기술개발역량이 제품혁신에는 유의한 영향을 미쳤으나 공정혁신에는 유의하지 않았다는 결과는 기술개발능력의 보유만으로 생산공정의 혁신이 이루어지는 것은 아니며, 기술의 현장적용과 부서 간 협력이 중요함을 시사한다. 따라서 중소기업은 외부기술과 지식을 탐색·흡수하여 활용하는 역량을 강화하고, 대학·연구기관·고객 및 협력기업과 지속적인 네트워크를 구축할 필요가 있다. 이는 중소기업의 혁신성과 제고를 위해 내부 기술개발역량뿐만 아니라 외부지식 활용과 협력 네트워크 역량을 함께 강화할 필요가 있음을 의미한다. 정책적으로도 연구개발 지원과 함께 기술흡수, 산학연 협력 및 생산현장 적용을 연계하는 통합적인 지원이 요구된다.

[Purpose] This study aims to empirically examine the structural relationships among technological development capability, technological absorptive capability, external network capability, product innovation, process innovation, and business performance in small and medium-sized enterprises (SMEs). Specifically, it investigates how the three technological capabilities affect product and process innovation and how these innovation activities contribute to business performance. The study seeks to clarify how technological capabilities are transformed into innovation and ultimately lead to improved business performance, thereby providing implications for innovation and management strategies in SMEs. [Methodology] Measurement items for technological development capability, technological absorptive capability, external network capability, product innovation, process innovation, and business performance were developed based on prior studies. An online survey was conducted with owners, executives, R&D directors, researchers, and employees of SMEs across Korea. Of the 327 questionnaires collected, 326 valid responses were used for the final analysis after excluding one incomplete response. SPSS 23 was used to examine sample characteristics and measurement reliability, while AMOS 23 was employed to conduct confirmatory factor analysis and structural equation modeling to assess the validity of the measurement model and the structural relationships among the variables. [Findings] First, technological development capability had a significant positive effect on product innovation but did not have a significant effect on process innovation. Second, technological absorptive capability had significant positive effects on both product innovation and process innovation. Third, external network capability also had significant positive effects on both product innovation and process innovation. Fourth, both product innovation and process innovation had positive effects on business performance. These findings indicate that the technological capabilities of SMEs can contribute to overall business performance through innovation in products and production processes. [Implications] This study contributes to the literature by distinguishing technological capabilities into technological development capability, technological absorptive capability, and external network capability, and by identifying their differentiated effects on product and process innovation. In particular, the finding that technological development capability significantly affects product innovation but not process innovation suggests that internal technological development capability alone may not be sufficient to generate improvements in production processes, highlighting the importance of practical application and interdepartmental collaboration. SMEs therefore need to strengthen their ability to acquire, absorb, and utilize external technologies and knowledge, while building sustainable networks with universities, research institutes, customers, and partner firms. From a policy perspective, integrated support that links R&D assistance with technological absorption, industry–academia–research cooperation, and the application of technology to production sites is required.

[연구목적] 본 연구는 중국 AI 기업 3개사(NeuxMind.AI, KNEWBOTS, Anyverse Dynamics)에 대한 다중사례연구를 통해, 신체의 유무와 조작 자유도가 결정하는 체화(embodiment)의 정도가 해외 진출 전략 분화를 설명하는 핵심 축임을 규명하고자 하였다. 체화도(비체화, 특화 체화, 범용 체화)에 따라 진입 자산, 국경 통과 비용, 규제 접점, 진입 모드, 시장 선택 논리가 어떻게 분화하며, 이것이 수입국 일자리 대체에 어떤 함의를 갖는지를 검증함으로써 기존 국제화 과정 이론과 자동화-고용 문헌의 공백을 메우고자 하였다. [연구방법] 본 연구는 Eisenhardt(1989)의 다중사례연구 설계를 채택하고, 이론적 표집(theoretical sampling)에 따라 체화 스펙트럼상 뚜렷이 구분되는 세 기업을 선정하였다. 2026년 8월 3일부터 7일까지 중국 현지에서 진행한 임원 반구조화 면담을 1차 자료로, 기업 소개 자료와 언론 보도를 2차 자료로 삼아 Yin(2018)의 삼각검증 방식으로 교차 확인하였으며, 사례 내 분석과 교차사례 분석의 두 단계로 진입 자산, 국경 통과 비용, 규제 접점, 진입 모드, 시장 선택 논리의 다섯 차원을 검토하였다. [연구결과] 체화도가 높아질수록 국경 통과 비용은 한계비용에서 물류·관세·인증 비용으로, 규제 접점은 데이터주권·컴플라이언스에서 기계안전 인증을 거쳐 규범 공백으로, 진입 모드는 파견제에서 고객 동반 진출을 거쳐 국제신생기업형 자본재 판매·구축으로 분화하였고, 시장 선택 논리는 지불 능력에서 대체 대상 노동의 임금 수준으로 역전되었다. 비체화·범용 체화 기업은 공통으로 월드 모델과 고품질 데이터를 최종 병목으로 지목한 반면, 특화 체화 기업은 밀리미터 단위의 정밀도를 병목으로 지목하였다. 디지털 AI는 사무·심사 직무를 즉시 높은 대체율로 대체한 반면, 물리적 AI는 이송·조립·검사 직무를 하드웨어 원가 하락에 종속되어 시차를 두고, 고임금 국가부터 진입하는 역진적 순서로 대체하였다. [연구의 시사점] 본 연구는 국제화 과정 이론에 체화라는 기술적 축을 결합하고 자동화-고용 문헌에 공급 기업의 국제화 경로를 매개 변수로 결합함으로써 이론적으로 기여하며, 사무직·현장직에 대한 정책 대응을 분리하고 피지컬 AI의 시장 진입·인증 취득 현황을 관측하는 제도적 장치가 필요함을 시사한다. 다만 사례 수가 3개로 제한되고 횡단면적 조사에 그쳐, 본 연구의 발견은 통계적 일반화가 아닌 이론적 정교화 수준의 잠정적 결론으로 이해되어야 한다.

[Purpose] This study draws on a multiple-case study of three Chinese AI companies (NeuxMind.AI, KNEWBOTS, and Anyverse Dynamics) to explore whether the degree of embodiment—determined by the presence of a physical body and the degrees of freedom for manipulation—can serve as an axis explaining divergence in their overseas expansion strategies. It examines how firms at three levels of embodiment (disembodied, specialized-embodied, and general-purpose-embodied) differ in five dimensions of internationalization: entry assets, cost of crossing borders, regulatory interface, entry mode, and market-selection logic. It then traces what these differences imply for job displacement in host countries. [Methodology] This study adopts the multiple-case study design proposed by Eisenhardt (1989) and selects, through theoretical sampling, three firms occupying sharply contrasting positions on the embodiment spectrum. Primary data were collected through semi-structured interviews with company executives conducted on-site in China from August 3 to 7, 2026, and triangulated (Yin, 2018) with secondary data from corporate materials and media reports. The analysis proceeded through within-case and cross-case analysis across five dimensions: entry asset, cost of crossing borders, regulatory interface, entry mode, and market-selection logic. [Findings] As embodiment increases, the entry asset was observed to shift from sales and service networks through parent-firm inheritance to founders’ personal industry networks; the cost of crossing borders from near-zero marginal cost to logistics, tariff, and certification costs; the regulatory interface from data sovereignty and compliance through machine-safety certification to a normative vacuum; the entry mode from staffing-as-a-service through client-following to network recycling; and market-selection logic from ability to pay to the wage level of the labor being replaced. The disembodied and general-purpose-embodiment firms converge on the world model and data quality as their final bottleneck, whereas the specialized-embodiment firm instead identifies millimeter-level precision. Digital AI displaces clerical jobs immediately regardless of borders, whereas physical AI targets material-handling and assembly jobs with a lag tied to hardware cost decline, reaching high-wage countries first. [Implications] This study contributes theoretically by integrating embodiment into internationalization process theory and by adding suppliers’ internationalization pathways as a mediating variable in the automation-employment literature; it implies that policy responses to clerical- and field-job displacement should be designed separately, with mechanisms needed to monitor physical AI suppliers’ market-entry and certification status. As the study is limited to three cases under a cross-sectional design, its findings should be read as tentative theoretical propositions rather than generalizable conclusions.