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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 하지만 본 연구에서는 이것을 현실의 R&D정책에 적용했을 때, 어떠한 것을 고려해야 하는지를 행위자 기반의 혁신채택이론을 적용한 모델구성을 통하여 분석하고자 한다.

가설 설정

• 즉 상대적 이점 변수값이 기준이상(모델에서는 옵션으로 표현)을 초과 할 경우 새로운 아이디어를 탄생시키며, 이때 자기 자신의 지능(intelligence)변수의 값은 반으로 감소된다고 가정하였다¹¹⁾. 또한 논쟁변수는 대소로 구별하여 승자에게는 가점을 패자에게는 감점을 하였으며, 이슈에 대한 주위 여론의 영향력에 따라 특정 에이전트들의 이슈에 대한 찬반의 의사결정을 변화시킬 수 있다고 가정하였다.
• 수요이슈에 대한 대안을 제시한 정도로 타 아이디어와의 관계에서 승패를 좌우하는 중요한 잣대가 된다. 본 모델에서는 각 아이디어에 대한 전문가의 다수결 정도를 표현하는 양을 가정하여 이를 양으로 표현하는 잣대로 가정하였으며, 일정 점수이하(모델에서는 옵션으로 표현)인 경우 해당 아이디어는 소멸하는 것으로 가정하였다. 한편 상대적 이점 변수는 타인에게 아이디어에 대한 경제적 매력도를 증가시켜 새로운 아이디어를 창출하는 계기로 작용한다고 가정하였다.
• 외부로부터 유입된 정보를 통하여 사회의 관점에서 구체적인 우려 사항이나 질문들이 공유된다. 이러한 대화 속에서 새로운 이해와 관계, 가능성 등이 맥락화 되고, 이중 중요성에 대해 인식을 같이하는 새로운 집단비전을 형성한다고 가정하였다. 프로세스별 모델의 작동논리는 <표 3>과 같으며, 구현된 실제 모델은 (그림 2)와 같다.
• 전술한 바와 같이 혁신채택기준에 따라 상대적 이점과 적합성의 변수의 합이 각 개별 주제(이슈)가 된다(벡터 값으로 가정). 여기서 적합성 변수는 .
• 한편 상대적 이점 변수는 타인에게 아이디어에 대한 경제적 매력도를 증가시켜 새로운 아이디어를 창출하는 계기로 작용한다고 가정하였다. 즉 상대적 이점 변수값이 기준이상(모델에서는 옵션으로 표현)을 초과 할 경우 새로운 아이디어를 탄생시키며, 이때 자기 자신의 지능(intelligence)변수의 값은 반으로 감소된다고 가정하였다¹¹⁾. 또한 논쟁변수는 대소로 구별하여 승자에게는 가점을 패자에게는 감점을 하였으며, 이슈에 대한 주위 여론의 영향력에 따라 특정 에이전트들의 이슈에 대한 찬반의 의사결정을 변화시킬 수 있다고 가정하였다.
• 본 모델에서는 각 아이디어에 대한 전문가의 다수결 정도를 표현하는 양을 가정하여 이를 양으로 표현하는 잣대로 가정하였으며, 일정 점수이하(모델에서는 옵션으로 표현)인 경우 해당 아이디어는 소멸하는 것으로 가정하였다. 한편 상대적 이점 변수는 타인에게 아이디어에 대한 경제적 매력도를 증가시켜 새로운 아이디어를 창출하는 계기로 작용한다고 가정하였다. 즉 상대적 이점 변수값이 기준이상(모델에서는 옵션으로 표현)을 초과 할 경우 새로운 아이디어를 탄생시키며, 이때 자기 자신의 지능(intelligence)변수의 값은 반으로 감소된다고 가정하였다¹¹⁾.

제안 방법

• 경쟁의 강약에 따른 민감도 분석을 위하여 타 제약요인들을 일정하게 한 상태에서¹³⁾ 경쟁의 횟수를 5번, 10번, 20번, 30번으로 하여 시뮬레이션을 수행하였다. 각 경쟁의 횟수에 따른 민감도 분석의 결과를 살펴보면, 경쟁횟수 5개의 경우는 클릭수 2593회에 지능이 4400의 최고치를 형성하고 상하위 지능집단 변수가 일정하게 하향하는 곡선형태를 갖는다.
• 본 모델에서는 아이디어제출, 아이디어평가, 아이디어 융합, 아이디어선택/소멸, 집단지성생성 5개의 가치사슬이 반복, 창조 및 집단지성의 순환고리를 형성한다. 외부로부터 유입된 정보를 통하여 사회의 관점에서 구체적인 우려 사항이나 질문들이 공유된다.
• 아이디어 이질성 기준에 따른 민감도 분석을 위하여 타 제약요인들을 일정하게 한 상태에서¹⁴⁾ 아이디어 이질성 정도에 의한 상하위 집단을 구분하는 기준값(degree_intelligence)을 30, 60, 100으로 하여 시뮬레이션을 수행하였다. 민감도 분석의 결과를 살펴보면, 상하위집단의 기준값(degree_ intelligence)이 30일 때, 하위집단의 경우 클릭수 222회일 때 최고값인 206을 시현하였고, 클릭수 435일 경우 15로 나타나 그 이후 계속해서 최하값을 유지하는 것으로 나타났다.
• 이를 위하여 집단지성을 나타내는 ‘지능(intelligence)’변수를 도입하여 제시된 개별 주제(이슈)가 어떠한 환경에서 어떠한 프로세스를 걸쳐 변화가 되는지를 살펴보게 된다.
• 적합도 점수에 따른 민감도 분석을 위하여 타 제약요인들을 일정하게 한 상태¹²⁾에서 적합도 점수를 5점, 15점, 30점으로 하여 그 이하는 탈락시키는 시뮬레이션을 수행하였다.
• com)가 대표적이며, 현재까지 이미 300개가 넘는 아이디어가 현실이 되었다. 쿼키는 제품을 만들기 위해 이른바 클라우드 소싱이라는 방법으로 아이디어를 수집한다. 여기서 크라우드 소싱이란 ‘대중’(crowd)과 ‘외부자원활용’(outsourcing)의 합성어로, 기업이 제품이나 서비스 개발과정에서 외부 전문가나 일반 대중이 참여할 수 있도록 하고 참여자 기여로 혁신을 달성하면 수익을 참여자와 공유하는 방법을 말한다.
• 이들이 참가하는 5일 동안 합숙형태의 ʻSandpitʼ이란 워크숍을 통한 실시간 동료평가(Peer-Review) 방식으로 평가한다. 프로젝트 참여 희망자는 Sandpit에 주제를 제출하고 참여 전문가가 제안서를 심사한다. 수평적 사고와 혁신적 접근을 통한 평가를 통해 필요에 따라 워크숍 종료 시 (1) 단일 대형 프로젝트, (2) 다수의 소규모 프로젝트, (3) 사전 타당성 조사, (4) 네트워킹 활동, (5) 해외방문 지원 등의 결과를 도출하여 지원자에게 프로젝트 추진 우선권을 부여한다.

이론/모형

• 즉 과거 상식과 관념을 벗어난 혁신적 접근을 위해 20-30명의 다양한 분야(예술, 인문학, 사회과학 포함) 전문가 및 연구결과의 잠재적 사용자를 선발하고 있다. 이들이 참가하는 5일 동안 합숙형태의 ʻSandpitʼ이란 워크숍을 통한 실시간 동료평가(Peer-Review) 방식으로 평가한다. 프로젝트 참여 희망자는 Sandpit에 주제를 제출하고 참여 전문가가 제안서를 심사한다.

성능/효과

• 본 논문의 연구결과, 1) 평가에 의한 참여제한이 높을수록 2) 아이디어간 경쟁이 높을수록 3) 아이디어집단의 이질성이 높을수록 집단지성 생성 및 창발적 아이디어 생성이 용이함을 알 수 있다. 따라서 상상개발을 위한 창조경제 생태계에서는 사전 수요에 대한 아이디어 적합성의 정도를 높게 규정한 상태에서 신뢰성있는 아이디어 혹은 집단지성을 형성할 수 있고, 반면에 아이디어를 구하는 방식이나 사고가 지나치게 동질화되고 아이디어발굴을 위한 하향식 중앙통제가 등장할 경우 이 지식생태계에서의 집단지성 형성은 매우 어렵다는 것을 알 수 있다.
• 반면에 15점 이하 탈락의 경우 클릭수 648회에서 지능지수 3770을 기록하였다. 또한 30점 이하의경우, 클릭수 1510회째에 최고의 지능지수 150,000 대의 정점을 보이고 그 이후에는 완전 쇠퇴하는 양상을 보였다. 이를 요약해보면 적합도 점수가 점점 커질수록(평가에 의한 자격이 강화될수록) 지능이 정점이 되는 시간이 대체로 짧아지고 지능이 극대화하여 나타난다고 유추해볼 수 있다((그림 9) 참조).
• 아이디어 이질성 정도에 의한 상하위 집단을 구분하는 기준값(degree_intelligence)을 30, 60, 100으로 하여 시뮬레이션을 수행하였다. 민감도 분석의 결과를 살펴보면, 상하위집단의 기준값(degree_ intelligence)이 30일 때, 하위집단의 경우 클릭수 222회일 때 최고값인 206을 시현하였고, 클릭수 435일 경우 15로 나타나 그 이후 계속해서 최하값을 유지하는 것으로 나타났다. 또한 상위집단의경우 클릭수 702회에서 1050의 최고값을 나타냈다.
• 또한 상위집단의경우 클릭수 702회에서 1050의 최고값을 나타냈다. 최대 지능값(Max intelligence)은 클릭수 1262회 일 때, 지능지수 1320으로 나타났다. 한편 상하위집단의 기준 60일 때, 하위집단의 경우 클릭수 213회일 때 최고값인 309을 시현하였고, 상위집단의 경우는 클릭수 1501회에서 1195의 최고 값을 나타냈다.
• 또한, 상하위집단의 기준이 100일 때, 하위집단의 경우 클릭수 320회일 때 최고값인 353을 시현하였고, 상위집단의 경우는 클릭수 311회에서 771의 최고값을 나타냈다. 최대 지능값(Max intelligence)은 클릭수 3721회 일 때, 지능지수 1000을 나타내었다. 전체 시뮬레이션 곡선의 분포를 요약컨대, 아이디어 집단간 이질성이 높으면 높을수록 융복합에 의한 집단지성의 출현이 많아 짐을 알 수 있다((그림 11) 참조).
• M,2003)는 이처럼 혁신의 인지된 다섯 가지 특성들이 혁신 채택률을 약 50%정도 설명함으로써 가장 중요한 변인군이며, 그중에서도 특히 '상대적 이점'과 '적합성'이 혁신의 채택률을 설명하는 데 특히 중요하다고 언급했다. 혁신의 특성들이 혁신채택에 미치는 영향에 관해 살펴본 메타 연구의 결과 또한 상대적 이점, 적합성과 함께 복잡성이 혁신채택에 높은 설명력을 보인다는 결과를 제시했다. 여기서 상대적 이점(relative advantage)은 혁신이 이전의 것(제품이나 서비스)보다 더 낫다고 인식하는 정도를 의미하며, 잠재적 채택자에게 상대적 이점이 있는 혁신은 경제적 이익을 가져다주거나 사회적 명성을 얻게 해 주는 경우도 있다.

후속연구

• 본 연구에서 제안하는 것읁 창조경제 혁신의 핵심이라고 할 수 있는 상상개발(Imagination & Development)이 국가연구개발의 새로운 집단지성 형성의 대안으로 기능할 수 있는 플랫폼 구성이 필요하다는 것이다.
• 즉 아이디어 제공 및 관리를 위한 최소한의 표준을 제공하고 그 이후는 집단지성프로세스를 통해 융합 및 문제해결능력 향상할 수 있는 플랫폼을 제공해야하는 것이다. 이러한 플랫폼의 지속가능적 성장을 위해서 생태계 질서유지를 위한 행위적 정합성 지표 및 최종성과 창출 예측을 위한 기능적 정합성지표등이 활용되어야 할 것이다.

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