[논문]자료포락분석을 이용한 ICT산업 신제품 개발 프로젝트 매출 성과에 관한 효율성 분석 : 중견기업 S사의 실례를 중심으로

장희석; 박소현; 김승철

doi:10.9716/kits.2019.18.5.209

자료포락분석을 이용한 ICT산업 신제품 개발 프로젝트 매출 성과에 관한 효율성 분석 : 중견기업 S사의 실례를 중심으로
Efficiency Analysis on Sales Performance of NPD Projects in ICT Industry Using DEA : Focusing on Empirical Instance from 'S' corporation 원문보기

한국IT서비스학회지 = Journal of Information Technology Services, v.18 no.5, 2019년, pp.209 - 224

장희석 (한양대학교 대학원 경영학과) , 박소현 (건국대학교 경영대학) , 김승철 (한양대학교 경영대학)

Abstract ▼ AI-Helper

When evaluating the performance of a NPD(New Product Development) project, it is common to evaluate the project performance according to the achievement of the planned goal in terms of time, quality and cost management, which are usually three main constraints of the project. The evaluation of the financial factors by which sales contributed to the return of the company is more influential. This is why companies need to increase sales and raise profits. Therefore, it is more reasonable to evaluate the sales performance of NPD projects over a certain period of time against the input costs. At this time, we can analyze the causes of inefficient projects and compare them with other projects and find out how to improve the sales performance to help the company increase its competitiveness. In this paper, we analyze the relative efficiency of the sales performance on the input of the projects by using the actual sales in the period of one year after mass production of the NPD projects of 'S' company in ICT industry. Input factors include developer resource and development cost for the NPD reported after the project has been completed, the delay weeks for the schedule targeted at the project planning stage, and the number of quality issues due to development design faults during initial mass-production. The sales figure and the contribution margin of the product after one year from the start of mass production are defined as the output factors. In this paper, we analyze the efficiency of the projects by using data envelope analysis (DEA). As a result, we found out the reason of the inefficient project of DMUs according to the differences in the characteristics of the efficient and inefficient B2B markets based on the result of DEA of NPD projects. Thus, the goal of this paper is to identify strategies for improving sales performance of NPD projects in inefficient markets.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 국내 ICT산업의 중견기업인 S사의 신제품 개발 프로젝트들의 제품 대량생산 이후 1년 동안의 실제 매출이 일어난 사례를 이용하여 프로젝트들의 투입에 대한 매출성과의 상대적인 효율성을 분석하였다. 그 결과에 따라 효율적인 프로젝트와 비효율적인 프로젝트를 비교분석하였다.
본 논문에서는 어느 하나의 중견기업에서 수행하는 신제품 개발프로젝트들의 연구개발 활동에서 투입된 요소와 그 프로젝트의 최종결과인 대량생산에 의해 시장에 출시가 된 후. 실제적인 재무적 1년 매출 성과에 대하여 DEA를 활용함으로써 프로젝트들 사이의 상대적인 효율성을 분석하였다.
이윤이 없는 시장에서의 제품 개발 프로젝트는 사실상 무의미한 투자가 되어 손실이 발생할 수 있기 때문에 개발 프로젝트를 시작하기에 앞서서 목표로 하는 시장의 특성을 먼저 파악하는 것은 상당한 의미가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 제품 개발 완료 후 양산을 통하여 시장에 판매되고 이윤이 돌아오는 매출 성과에 대하여 한 중견기업의 실제 프로젝트들을 이용하여 개발 투입비 대비 매출액과 공헌이익률의 상대적인 효율성을 DEA를 이용하여 비교분석 하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다.
본 논문에서는 프로젝트의 결과에 대한 매출 성과 평가를 위해 프로젝트 3가지 제약조건인 비용, 품질, 시간 관리와 관련된 투입요소들을 검토하였다. ‘직접 개발인건비’와 ‘직접개발비’는 비용관리의 평가를 위하여 투입요소로 선정하였고, 초도 양산시 발생한 제품설계 오류로 인하여 발생한 ‘품질불량 이슈의 수’를 그 프로젝트의 품질관리의 평가를 위한 투입요소로 선정하였다.
본 논문은 ICT산업분야의 세계 B2B시장을 대상으로 하는 신제품 개발 프로젝트들의 DEA를 이용한 상대적인 효율성을 분석하여 프로젝트들의 재무적인 매출성과에 대한 비효율성의 원인이 무엇인지 알아보고, 더 나아가 세계 권역별 시장의 특성을 파악함으로써 비효율적인 신제품 개발 프로젝트들을 개선할 수 있는 전략을 파악해 보는 데 그 목적이 있다고 할 수 있다.
상대적인 효율성이 가장 낮은 남미시장의 프로젝트의 비효율성의 원인이 무엇인지를 분석해 보았다. 앞에서 제시된 [그림 3]에서 북미와 남미의 CCR과 BCC의 효율성 값이 각각 2배 이상 차이가 나는 것을 알 수 있다.

가설 설정

[그림 1]의 예로써 효율성분석을 해보면, 의사결정단위(DMU; Decision Making Unit)가 점A부터 G까지 있고 각각의 DMU마다 한 개의 투입 x와 한 개의 산출 y가 주어진다고 가정한다. CCR모형에서 는 투입 대비 산출 비율이 가장 높은 DMU는 C이며 이를 효율성값 1.

제안 방법

DEA의 산출요소로는 보통 그 양이 많을수록 생산성이 높아지는 요소들로 주로 선정되기 때문에 각 프로젝트의 결과로서 시장에 출하된 후의 매출액과 공헌이익율을 매출 성과를 위한 산출요소로 선정하였다.
3개의 시장 그룹 사이의 시장 특성을 각각 비교분석을 하기 위하여 Scheffe 사후분석을 실시하였다. Scheffe 사후분석은 그룹 다중비교 시 유의확률을 표시해 주기 때문에 그룹별 1:1 비교가 가능하여 이를 이용하였다. 그룹 1 시장과 그룹 2 시장은 BCC 에서나 CCR에서나 확실하게 유의수준 0.
본 논문에서는 국내 ICT산업의 중견기업인 S사의 신제품 개발 프로젝트들의 제품 대량생산 이후 1년 동안의 실제 매출이 일어난 사례를 이용하여 프로젝트들의 투입에 대한 매출성과의 상대적인 효율성을 분석하였다. 그 결과에 따라 효율적인 프로젝트와 비효율적인 프로젝트를 비교분석하였다. 또한 그 효율성값들이 95%의 신뢰구간을 가지는지 확인하기 위해 통계적인 방법인 부트스트랩 방법을 이용하여 신뢰성분석을 시도하였다.
ICT산업분야의 전자․디지털방송통신관련 단말기 신제품 개발 및 제조업 회사 중 S사의 2012년부터 2017년까지의 약 44개의 진행 완료된 신제품 개발 프로젝트들을 대상으로 개발인건비 및 직접개발비와 초기 양산시 발생한 개발 설계 오류로 인한 불량이슈의 수에 대한 정보를 수집하였다. 또한 프로젝트 기획단계에서 계획한 목표 개발기간 대비 프로젝트 완료 후의 지연된 개발기간을 수집하였다.
먼저 투입기준 CCR모형의 효율성을 얻고, 다시 BCC모형의 효율성을 측정하여 비교분석하였다. 다시 규모의 경제에 대하여 분석하였고, DEA결과 효율성에 대하여 통계적인 의미를 갖도록 신뢰구간을 확인하기 위하여 부트스트랩 기법을 활용하였다.
신제품의 판매가격에는 제품 자체의 원가, 생산 임가공비, 물류비, 로열티 등과 같은 변동비를 포함하며, 판매가격에서 그 변동비를 제외하고 남는 이익을 보통 공헌이익이라고 하는데 이는 그 신제품 이 기업의 이익에 공헌하는 의미에서 붙여졌다. 본 논문에서는 각 프로젝트마다 수행 완료 후 대량생산을 통해 1년 동안에 발생한 매출량에 따른 각 신제품의 매출액과 공헌이익율 자료를 수집하였다. 수집된 프로젝트들의 정보는 동일 시점에 수행된 것이 아니라 수 년 동안에 걸쳐 수행된 프로젝트들로 구성되어 있기 때문에 각 프로젝트마다 양산 시작 후 1년 동안의 매출액을 기준으로 하였다.
산출 요소로는 프로젝트 완료 후 1년 동안의 대량생산을 통한 ‘매출액’ 및 ‘공헌이익율’을 수집하여 신제품 개발 프로젝트의 결과로 나타난 시장에서의 실제 재무적인 매출 성과로 DEA 효율성을 분석하였다.
세계 권역별 상대적인 효율성을 통해 시장별 특성을 파악하기 위하여 3개의 권역 시장 그룹으로 나누어 일원배치 분산분석을 실시하였다. <표 5> 에서 그룹 1은 유럽(EU),중동(ME)을 하나의 시장 그룹으로 묶고, 그룹 2는 북미(NA)와 남미(PA)를, 마지막으로 그룹 3은 아시아(AS),한국(KR),일본 (JP)을 하나의 그룹으로 묶은 후에 상대적인 효율성들의 그룹별 차이 비교를 위해 일원배치 분산분석(ANOVA)을 실시하였다.
본 논문에서는 어느 하나의 중견기업에서 수행하는 신제품 개발프로젝트들의 연구개발 활동에서 투입된 요소와 그 프로젝트의 최종결과인 대량생산에 의해 시장에 출시가 된 후. 실제적인 재무적 1년 매출 성과에 대하여 DEA를 활용함으로써 프로젝트들 사이의 상대적인 효율성을 분석하였다.
아시아 국가들이 유럽과 미국 사이에서 어느 시장의 국제규격을 조금 더 선호하는지 파악해 보기 위해 다시 2개 그룹으로 나누어 T-검정을 해보았다. <표 6>에서는 유럽, 중동, 아시아, 한국, 일본을 하나의 그룹으로, 북미와 남미를 또 하나의 그룹으로 하여 T-검정을 실시한 결과 유의수준 0.

대상 데이터

ICT산업분야의 전자․디지털방송통신관련 단말기 신제품 개발 및 제조업 회사 중 S사의 2012년부터 2017년까지의 약 44개의 진행 완료된 신제품 개발 프로젝트들을 대상으로 개발인건비 및 직접개발비와 초기 양산시 발생한 개발 설계 오류로 인한 불량이슈의 수에 대한 정보를 수집하였다. 또한 프로젝트 기획단계에서 계획한 목표 개발기간 대비 프로젝트 완료 후의 지연된 개발기간을 수집하였다.
여기서 p개는 보통 주어진 DMU의 수와 같은 수를 사용한다. 즉 본 논문에서는 DMU의 수 44를 사용하였다.

데이터처리

3개의 시장 그룹 사이의 시장 특성을 각각 비교분석을 하기 위하여 Scheffe 사후분석을 실시하였다. Scheffe 사후분석은 그룹 다중비교 시 유의확률을 표시해 주기 때문에 그룹별 1:1 비교가 가능하여 이를 이용하였다.
그리고 세계 7개의 권역 시장 별 평균 효율성이 어떠한 차이가 있는 지와 다시 3개와 2개의 권역 시장 그룹으로 나누어 분산분석(ANOVA; ANalysis Of VAriance)을 수행함으로써 ICT산업의 세계 B2B시장 특성을 비교 분석하여 보았다.
그 결과에 따라 효율적인 프로젝트와 비효율적인 프로젝트를 비교분석하였다. 또한 그 효율성값들이 95%의 신뢰구간을 가지는지 확인하기 위해 통계적인 방법인 부트스트랩 방법을 이용하여 신뢰성분석을 시도하였다.
세계 권역별 상대적인 효율성을 통해 시장별 특성을 파악하기 위하여 3개의 권역 시장 그룹으로 나누어 일원배치 분산분석을 실시하였다. <표 5> 에서 그룹 1은 유럽(EU),중동(ME)을 하나의 시장 그룹으로 묶고, 그룹 2는 북미(NA)와 남미(PA)를, 마지막으로 그룹 3은 아시아(AS),한국(KR),일본 (JP)을 하나의 그룹으로 묶은 후에 상대적인 효율성들의 그룹별 차이 비교를 위해 일원배치 분산분석(ANOVA)을 실시하였다. 그 결과 CCR과 BCC 의 효율성값들이 3개 그룹별로 유의수준 0.
ICT산업의 신제품 개발프로젝트들의 주요 B2B 시장은 유럽, 중동, 북미, 남미, 일본, 한국 그리고 호주를 포함한 범아시아 시장으로 크게 나뉘어질 수 있지만, 유럽과 미주 지역의 선진국들이 ICT분야의 기술을 주도해 나가면서 B2B시장을 형성하고 있다. 이러한 세계 7대 권역 시장별로 나누어 그 평균 효율성을 비교분석하였고, 추가적으로 유럽․중동과 북미․남미 그리고 범아시아 시장으로 3개의 권역 시장그룹으로 나누어 상대적 효율성값들을 분산분석(ANOVA)을 통하여 3개 권역 시장 그룹에 대한 시장특성 살펴보았다.
DEA는 모수 통계적 가정이 불필요하고 비모수적인 방법으로 인하여 연구자의 자의적 판단이 배제되는 등 간단하게 효율성을 얻을 수 있다는 장점이 있지만, 통계적 개념의 결여로부터 발생될 수 있는 많은 문제점들 중에서 계산된 효율성에 대한 신뢰구간을 설정할 수 없다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 부트스트랩을 이용하여 얻어진 효율성 값들의 신뢰구간의 추정을 통계적으로 분석하였다. 부트스트랩 기법은 반복적으로 여러번 복원추출을 수행하여 모수의 추정치를 구한 다음 이를 근거로 효율성값들이 통계적으로 유의한 신뢰구간인지를 추정하는 방법이다 (Simar et al.

이론/모형

먼저 투입기준 CCR모형의 효율성을 얻고, 다시 BCC모형의 효율성을 측정하여 비교분석하였다. 다시 규모의 경제에 대하여 분석하였고, DEA결과 효율성에 대하여 통계적인 의미를 갖도록 신뢰구간을 확인하기 위하여 부트스트랩 기법을 활용하였다.
92는 상당히 높은 효율성을 나타내고 있지만 효율적으로 간주해도 무리가 없는지 판단할 합리적 근거가 부족하다. 이 를 해결하기 위한 방법으로써 효율성 값의 신뢰구간을 도출하는 부트스트랩 방법을 사용하였다.

성능/효과

CCR과 BCC에서 모두 효율적인 DMU는 DMU02, DMU12, DMU13, DMU16, DMU17, DMU19, DMU23, DMU24 등 8개로 완전효율성을 가진 프로젝트 DMU로 나타났다. 시장별로 살펴보면 유럽 (EU), 중동(ME), 아시아(AS), 일본(JP), 한국(KR) 시장에서 각각 완전한 효율적인 DMU를 하나 이상 가지는 것을 알 수 있다.
DMU들을 세계 7대 권역별 시장으로 나누어 각 권역별로 효율성 평균값들을 구하여 상대 비교해 보면, 와 [그림 3]에서 보는 바와 같이 BCC 모형에서의 효율성이 가장 높은 시장 권역은 유럽과 중동으로 나타났다.
<표 5> 에서 그룹 1은 유럽(EU),중동(ME)을 하나의 시장 그룹으로 묶고, 그룹 2는 북미(NA)와 남미(PA)를, 마지막으로 그룹 3은 아시아(AS),한국(KR),일본 (JP)을 하나의 그룹으로 묶은 후에 상대적인 효율성들의 그룹별 차이 비교를 위해 일원배치 분산분석(ANOVA)을 실시하였다. 그 결과 CCR과 BCC 의 효율성값들이 3개 그룹별로 유의수준 0.05에서 유의한 차이를 보이는 것을 알 수 있었다.
이는 해당 프로젝트의 결과로 생산된 제품들의 1년 동안의 매출 성과가 직접 개발비와 직접 인건비 등의 투입이 효율적이라는 것을 의미하며 불변규모수익(CRS) 상태에서든 가변규모 수익(VRS) 상태에서든 효율적인 프로젝트 관리의 결과라고 볼 수 있다. 그러나 북미(NA)와 남미(PA) 시장을 위한 신제품 개발 프로젝트들은 두 가지 모형에서 동시에 모두 효율적인 프로젝트인 DMU는 하나도 없는 것으로 나타났다. 특히 남미(PA) 지역의 DMU 들은 모두 불변규모수익과 가변규모수익 상태에서 매우 낮은 효율성 값을 나타내어 상당한 투입요소(비용)에도 불구하고 매우 낮은 재무적 매출성과를 보여 준다고 추정해 볼 수 있다.
Scheffe 사후분석은 그룹 다중비교 시 유의확률을 표시해 주기 때문에 그룹별 1:1 비교가 가능하여 이를 이용하였다. 그룹 1 시장과 그룹 2 시장은 BCC 에서나 CCR에서나 확실하게 유의수준 0.05에서 유의한 결과를 얻어 상대적인 효율성이 차이가 난다는 것을 알 수 있었다. 이는 그룹 1 시장은 유럽, 중동 시장으로서 북미와 남미 시장으로 구성된 그룹 2 시장과는 프로젝트 수행의 상대적인 효율성이 확연히 차이가 발생한다는 것을 의미한다.
네 번째, 남미시장의 신제품 개발 프로젝트가 가장 비효율적이라는 결과를 얻었는데 이는 남미 시장의 ICT산업의 관련 인프라 구축이 열악하기 때문에 개발 투입비 대비 제품의 매출 성과가 낮은 비효율적인 구조가 원인이라는 중요한 시사점을 보여준다. 향후 남미 시장은 ICT분야에서 상당한 잠재력을 가진 개도국들이 많기 때문에 한국의 기업들은 남미시장을 대상으로 한 ICT 제품들의 매출 확대를 위해 북미시장과 유럽시장을 벤치마킹하여 신제품 개발 프로젝트의 비효율적인 기술 개발 환경 부분을 개선하는 방향을 찾아 전략적으로 추진해 나갈 필요가 있다.
넷째, DEA 결과를 이용하여 DMU별로 연구활동의 효율성을 개선하기 위한 방안과 목표치를 제시할 수 있는데, 각 DMU에 대하여 비효율성 값 뿐만 아니라 효율적인 참조 집합에 대한 벤치마킹 정보까지 제공한다.
두 번째, 세계 7대 시장권역을 다시 3개의 그룹 시장으로 나누어 DEA효율성 값에 대한 분산분석을 수행한 결과 유럽-중동시장과 북미-남미시장의 신제품 개발 프로젝트 효율성 값이 확연히 유의한 차이를 보였다. 이는 ICT산업 분야의 신제품 개발에 요구되는 국제규격이나 기술표준, 규제 등이 유럽식보다는 미국식 제품개발 환경이 상대적으로 까다로워 시장 진입장벽이 높기 때문에 개발비 투입비용이 높게 나타난 것으로 추정된다.
둘째, DEA는 병원이나 학교 등 공공조직의 평가를 위해 개발된 효율성 평가방법이기 때문에 정부 지원 연구개발 수행 기관이 적용하기에 적합한 방법이다.
주로 지상파, 위성 및 케이블방송사, 유무선 IPTV(Internet Protocol TV), OTT(Over The Top) 등 디지털 컨텐츠를 공급하는 모든 기업을 대상으로 하고 있으며 전 세계적으로 매출액과 시장점유율 기준으로 해당 B2B시장 업계에서는 선두 그룹에 속한다. 따라서 본 논문에서 활용된 투입요소와 산출요소는 비록 단일 기업의 자료로 연구의 한계점이 있지만, 해당 기업이 ICT산업 분야의 디지털방송통신 단말기 시장에서 세계적으로도 대표하는 선두 그룹에 속하므로, DEA를 활용한 세계 7대 권역별 시장의 상대적 효율성 비교 분석한 결과는 상당한 의미가 있다고 볼 수 있다.
하나의 국가 수출용 신제품 이 제대로 개발 완료되어지면 다른 이웃 국가의 신제품 개발은 그만큼 추가 투입 개발비 부담 없이 파생 제품으로 생산하여 출시하는 경우가 많다. 따라서 신제품 개발 프로젝트의 결과물인 제품의 재무적인 매출 성과를 평가할 때, 유럽 및 중동시장과 비교하여 북미 및 남미 시장의 프로젝트들이 상대적인 효율성에서 확연히 차이를 보인다고 볼 수 있다.
모든 프로젝트 DMU들의 투입요소 중에 평균 지연시간은 약 6.32주(weeks)로 나타났고, 직접인건비는 평균 4억 7천만원 정도 투입되며, 직접 개발비의 경우는 평균 1억 9천만원 정도로 나타났다. 초도양산 중 설계오류에 따른 품질불량 수는 평균 3개 정도이었다.
초도양산 중 설계오류에 따른 품질불량 수는 평균 3개 정도이었다. 산출요소 중에는 44개의 DMU 들의 평균 매출액은 280억원 정도이며, 평균 공헌 이익율은 약 10% 정도로 파악되었다.
세 번째, ICT산업 분야의 주요 제품들의 기술표준이나 국제규격 등의 차이가 실제로 신제품 개발 프로젝트에 투입되는 ICT분야 기술개발 환경의 차이로 인하여 투입개발비 대비 시장의 매출 성과에 유의한 차이를 보이는 것으로 파악한 것은 새로운 시각이라는 시사점과 실무적으로도 기여하는 바가 있다고 볼 수 있다. 특히 한국과 일본을 비롯한 아시아 국가들의 신제품 시장 특성이 요즘과 같은 디지털 변혁시대에 미국식보다는 유럽식을 더 상당 부분 수용하는 추세로 인해 복합적인 개발 환경이 되고 있는 것을 파악한 점은 의미가 있다고 볼 수 있다.
세 번째, 한국을 비롯하여 일본 및 아시아지역의 ICT분야의 신제품 개발은 전통적으로 유럽식 보다는 미국식 국제규격을 종속적으로 수용하여 왔기 때문에 신제품 개발 프로젝트의 효율성도 북미시장을 목표로 하는 프로젝트들과 크게 다르지 않다고 예상되었으나 그룹간 분산분석을 실시한 결과 실제로는 유럽시장을 목표로 하는 프로젝트들과 더 유사한 결과를 보였다. 최근 우리나라는 예전과 달리 유럽 규격이나 기술표준들도 상당히 수용하여 미국 방식과 함께 복합적으로 적용되고 있는 경우가 많다.
셋째, DEA는 객관적 방법에 의해 투입, 산출에 대한 가중치를 부여하게 되고, 기존의 비율지표법에 근거한 분석의 지표 간 가중치 설정에서 전문가의 주관적 의견에 의존해야 하는 제약을 받지 않는다.
아시아(AS),한국(KR),일본(JP)을 하나의 그룹으로 묶은 그룹 3은 유럽이 속한 그룹1과 미국이 속한 그룹 2와는 각각 시장 특성이 뚜렷한 차이를 보이지 않는 것으로 파악되었다. 전 세계 ICT 제품들의 시장은 크게 유럽시장과 미국시장으로 나눌 수 있는데, 한국과 일본이 속해 있는 아시아 국가들은 유럽과 미국의 국제 제품 규격을 복합적으로 수용하는 경우가 많기 때문에 신제품을 개발하는 프로젝트들의 상대적인 효율성에도 유럽과 미국시장과는 크게 차이를 보이지 않는 것으로 유추해 볼 수 있다.
<표 3>에서 부트스트랩 DEA 결과는 44개의 모든 DMU의 CCR과 BCC의 효율성값들이 95%의 신뢰구간 하한치와 상한치 사이에 모두 포함되는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 통계적으로도 유의미한 신뢰구간 내부에 존재한다고 할 수 있다.
아시아 국가들이 유럽과 미국 사이에서 어느 시장의 국제규격을 조금 더 선호하는지 파악해 보기 위해 다시 2개 그룹으로 나누어 T-검정을 해보았다. <표 6>에서는 유럽, 중동, 아시아, 한국, 일본을 하나의 그룹으로, 북미와 남미를 또 하나의 그룹으로 하여 T-검정을 실시한 결과 유의수준 0.05에서 CCR모형은 등분산이 가정되지 않은 경우에서 유의확률 0.000이고, BCC모형은 등분산이 가정될 경우에서 유의확률 0.03으로 상대적 효율성값들이 모두 유의한 차이가 있다는 결과를 얻었다. 이는 아시아 국가 시장을 위한 ICT제품들은 미국식 국제규격 보다는 유럽시장을 위한 국제규격인증이나 제품 표준 등을 비교적 더 많이 적용하고 있는 것으로 유추해 볼 수 있다.
이는 투입 대비 산출의 규모의 비율이 불변규모수익 상태가 아니라고 볼 수 있다. 이 프로젝트 DMU들의 비효율적인 원인을 살펴보면, 규모의 효율성(SE)의 부족으로 발생하였음을 알 수 있고, 규모수익(RTS) 상태로는 모두 규모의 경제성(IRS)에 놓여있다고 분석되었다. 따라서 미국이나 캐나다 등 북미시장에 있는 ICT 산업의 신제품 판매 시장의 규모를 더욱 확대하기 위하여 적극적인 고객 발굴 전략을 펼칠 필요가 있다.
첫 번째, BCC모형의 경우 유럽(EU)과 중동(ME) 시장의 제품 개발 프로젝트의 DEA효율성이 다른 권역의 시장보다는 더 높게 나타났다. CCR모형의 경우는 중동(ME)과 일본(JP) 지역 시장이 좀 더 높은 DEA효율성을 나타내어 불변규모수익을 가정 할 경우는 유럽보다 일본시장의 ICT제품 매출성과 효율성이 좋다는 것을 보여준다.
첫 번째, ICT산업 분야의 신제품 개발 프로젝트들을 세계 7대 시장권역으로 나누어 DEA효율성 분석을 수행한 것은 실무적으로 도움이 된다는 기여점이 있다고 볼 수 있다. 이를 통해 비효율적인 시장권역의 신제품 개발 프로젝트들을 개선할 수 있는 방안을 모색해 볼 수 있기 때문이다.
첫째, 연구개발 활동은 다중 투입과 다중 산출의 특성을 가지기 때문에 복합적인 요소를 고려하여 DMU 사이의 상대적 효율성을 단일 지표로 변환 가능하다.

후속연구

본 연구에서 한계점이 있다면, 한국 내의 하나의 중견기업 내부의 동일 제품군에 속하는 신제품 개발 프로젝트들을 대상으로 DEA효율성 분석을 시도한 것이기 때문에 ICT산업의 전체 기업들의 다양한 신제품 개발 프로젝트들을 대상으로 하여 일반화 하기에는 어려움이 있었다는 한계점이 있다. 그러나 기본적인 ICT산업 분야의 B2B시장에 대한 전 세계 제품시장별 경향을 살펴본 것은 상당한 의미가 있다고 본다.
일례로 디지털 위성방송 규격의 경우 한국에서는 유럽식 방송 표준을 따르고 있다. 이러한 한국 시장의 제품 개발 환경에서 유럽 시장의 효율성이 높은 프로젝트들을 벤치마킹 하여 한국시장의 비효율적인 제품 개발 프로젝트들에 대하여 개선할 점들을 찾는다면 좋은 결과를 얻을 수 있을 것이다.
그러나 연구 개발비 지출은 기업의 실적에 영향을 미치므로 지출의 적정성을 충분히 고려하여 산업적 환경에 맞게 의사결정을 내려야 한다고 지적하였다. 이에 따라 ICT산업 분야의 기업의 신제품 개발 프로젝트들의 연구개발비 투입에 대한 재무적인 평가를 상대적으로 비교 평가할 수 있다면 불합리한 지출을 줄이고 매출성과를 높여 기업의 실적을 향상시키는 전략을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.
네 번째, 남미시장의 신제품 개발 프로젝트가 가장 비효율적이라는 결과를 얻었는데 이는 남미 시장의 ICT산업의 관련 인프라 구축이 열악하기 때문에 개발 투입비 대비 제품의 매출 성과가 낮은 비효율적인 구조가 원인이라는 중요한 시사점을 보여준다. 향후 남미 시장은 ICT분야에서 상당한 잠재력을 가진 개도국들이 많기 때문에 한국의 기업들은 남미시장을 대상으로 한 ICT 제품들의 매출 확대를 위해 북미시장과 유럽시장을 벤치마킹하여 신제품 개발 프로젝트의 비효율적인 기술 개발 환경 부분을 개선하는 방향을 찾아 전략적으로 추진해 나갈 필요가 있다.
향후 연구 과제로는 ICT산업 분야의 다양한 제품군 사이의 신제품 개발 프로젝트의 DEA를 이용한 상대적 효율성에 대하여도 연구할 필요가 있다고 본다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	DEA의 단점은?	DEA는 모수 통계적 가정이 불필요하고 비모수적인 방법으로 인하여 연구자의 자의적 판단이 배제되는 등 간단하게 효율성을 얻을 수 있다는 장점이 있지만, 통계적 개념의 결여로부터 발생될 수 있는 많은 문제점들 중에서 계산된 효율성에 대한 신뢰구간을 설정할 수 없다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 부트스트랩을 이용하여 얻어진 효율성 값들의 신뢰구간의 추정을 통계적으로 분석하였다.
	DEA의 장점은?	DEA는 모수 통계적 가정이 불필요하고 비모수적인 방법으로 인하여 연구자의 자의적 판단이 배제되는 등 간단하게 효율성을 얻을 수 있다는 장점이 있지만, 통계적 개념의 결여로부터 발생될 수 있는 많은 문제점들 중에서 계산된 효율성에 대한 신뢰구간을 설정할 수 없다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 부트스트랩을 이용하여 얻어진 효율성 값들의 신뢰구간의 추정을 통계적으로 분석하였다.
	DEA에서 발생하는 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 무엇을 이용하였는가?	DEA는 모수 통계적 가정이 불필요하고 비모수적인 방법으로 인하여 연구자의 자의적 판단이 배제되는 등 간단하게 효율성을 얻을 수 있다는 장점이 있지만, 통계적 개념의 결여로부터 발생될 수 있는 많은 문제점들 중에서 계산된 효율성에 대한 신뢰구간을 설정할 수 없다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 부트스트랩을 이용하여 얻어진 효율성 값들의 신뢰구간의 추정을 통계적으로 분석하였다. 부트스트랩 기법은 반복적으로 여러번 복원추출을 수행하여 모수의 추정치를 구한 다음 이를 근거로 효율성값들이 통계적으로 유의한 신뢰구간인지를 추정하는 방법이다 (Simar et al.

참고문헌 (15)

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저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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