□ 연구개요 지금까지 경영학 분야에 속하는 대부분의 연구들은 양적 연구방법론을 주된 도구로 삼아왔는데 그 이유는, 서구 학문의 가장 큰 전통인 논리실증주의(logical positivism)의 영향 하에 실증된 이론과 사실에 기반하여 가설(hypothesis)을 수립하고 과학적인 표본추출(sampling)과 통계학적 분석법을 통해 가설을 검증하는 연역적·통계적 방법(deductive & statistical approach)이 (자연과학적 방법론을 가장 비슷하게 모방한) 최적의 (사회과학적) 방법론이라 믿었기 때문이다. 최근
□ 연구개요 지금까지 경영학 분야에 속하는 대부분의 연구들은 양적 연구방법론을 주된 도구로 삼아왔는데 그 이유는, 서구 학문의 가장 큰 전통인 논리실증주의(logical positivism)의 영향 하에 실증된 이론과 사실에 기반하여 가설(hypothesis)을 수립하고 과학적인 표본추출(sampling)과 통계학적 분석법을 통해 가설을 검증하는 연역적·통계적 방법(deductive & statistical approach)이 (자연과학적 방법론을 가장 비슷하게 모방한) 최적의 (사회과학적) 방법론이라 믿었기 때문이다. 최근 4차 산업혁명 관련 기술(예:Big Data, AI(artificial intelligence))의 발달로 인해, 양적·질적 연구방법론의 단점들이 서로 보완되고, 장점이 상호 극대화될 수 있는 가능성이 높아지고 있다. 이에, 본 연구는 다음과 같은 세 가지 목표를 달성하고자 하였다. 첫째, 미래지향적 공학적 기술(예: Big Data, ML 등)을 활용하여, 사회과학 분야에서 주로 활용했던 기존의 연구방법론인, 연역법/통계분석에 기반한 양적 연구방법론과 귀납법/텍스트 분석에 주로 의지한 질적 연구방법론 간의 결합 혹은 적절한 타협점을 모색하고, 새로운 기술·경영 환경 시대에 필요한 사회과학적(경영학적) 연구방법론을 제안·활용하고자 하였다. 둘째, 이와 같은 새로운 연구방법론을 기반으로 경영 이슈 해결을 위한 "지능형 경영분석(business intelligence analytics) 플랫폼"을 개념화하고 창안하여 중견·중소기업의 경영에 실무적인 도움을 주고자 하였다. 마지막으로, 다수의 학생들 (대학원생 포함)을 참여시켜, 급속히 변화하고 있는 미래 경영환경을 주도적으로 변화시킬 수 있는 데이터 사이언스(data science) 기반의 경영 전문인력을 육성한 후 취업시키고자 하였다.
□ 연구 목표대비 연구결과 본 연구과제를 통해 연구 책임자는 목표에 부합하는 결과를 얻을 수 있었다. 먼저, 조직에서 다년간 축적한 인사 데이터(예: 지원 시 실시한 인성검사의 결과와 입사 후 5~7년간의 성과평가 결과)를 획득하여, 4차 산업혁명 관련 기술에 기반한 새로운 방법론의 경영학 분야로의 적용 가능성을 검증하였다. 실제 기업에서 축적한 데이터를 기반으로 여러 가지 지도학습(supervised learning) 기법을 활용하여 검증하였고, 그 결과는 2019년11월 대구대 경산캠퍼스에서 개최된 '산업 및 조직심리학회'에서 "머신러닝을 활용한 지원자 성격-성과 예측(Applicant Personality-Performance Prediction Using Machine Learning)"이라는 제목의 논문으로 발표되었다. 이후 국내 중소기업의 경영 사례를 수집하여, 사회과학적 현상을 향후 시뮬레이션(simulation) 기법으로 검증·발전시킬 수 있도록 초석을 놓는 연구를 수행하였다. 구체적으로, 국내외 사회과학 분야에서 상대적으로 활용 빈도가 낮은 질적 연구방법론(qualitative methodology)을 활용함과 동시에 causal loop diagram 분석법을 통해, 조직 간(between-organization) 조직문화 동형화(isomorphism of organizational culture)를 통해 기업가정신(entrepreneurship)과 조직문화의 전이(transfer)의 과정과, 신생 협력업체(new user company) 내(within-organization)의 조직문화형성(culture shaping) 어떤 과정을 이론화하였으며, 시장의 성장 둔화(market maturity)에 따라 조직 내 혁신(innovation) 변화의 메커니즘도 규명하였다. 그 결과, 1차 년도 연구의 궁극적인 목표인 SSCI급 저널에서 최종적으로 게재 완료하였다(Seungdoe Lee, & Goo Hyeok Chung (2020) Cultural Entrepreneurship: Between-Organization Cultural Isomorphism and Within-Organization Culture Shaping, Sage Open, 10(3), 1-12.). 마지막으로, 이러한 연구를 통해 얻은 통찰(insight)을 통해, 실제로 벤처기업인 ㈜인사와 MOU를 체결하고, 취업 지원자의 성격(인성검사)에 기반하여 입사 이후의 개인 성과를 예측하는 알고리즘(algorithm)을 설계·구현하려는 노력으로 이어지고 있으며, 이러한 노력은 과제 종료 후에도 계속 이어져 실제 솔루션의 구현으로 이어질수 있을 것으로 예측·기대하는 바이다.
□ 연구발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성) 본 연구개발성과는 궁극적으로 국내 중견·중소기업의 인사관리 및 경영관리 고도화 방안을 포함하고 있고, 이를 통해 국가 경쟁력 제고가 가능할 것으로 생각된다. 예를 들어, 적합한 인재를 모집·채용하고, 직원의 교육훈련·개발 영역에서의 예측 모델을 개발하며, 워크플로우 자동화를 통한 인터뷰 일정 조정도 가능하다. 또한, 직원 성과리뷰 등과 같이 일상적인 인사관리 프로세스를 자동화하는 소프트웨어 설계 및 개발지원도 가능하며, AI와 개인의 Big Data에 기반하여 개인별 경력개발 및 교육훈련에 대한 니즈(needs)를 해소하여 기업의 인당 생산성을 지속적으로 향상시킬 수 있는 플랫폼 설계 및 개발을 지원하는 등의 계획도 수립·진행하고 있다. 한편으로, 새로운 연구·실무 방법론과 4차 산업혁명 관련 교육을 통해 경영학 전공학생들을 미래형 인재로 육성하는 것도 본 연구개발성과의 추가적인 기대효과이다. 본 연구 과제를 통해 얻은 결과를 토대로 본 연구책임자는 근무 중인 대학의 일반대학원에서 "HR analytics(인적자원 데이터분석)"이라는 새로운 융복합 교과목을 설계하여 2021학년도 1학기부터 강의하고 있다. 구체적으로, 경영학 전공 대학원생들에게 Big Data 분석과 AI 기법 활용 교육을 통해 미래 산업을 선도할 수 있는 인재가되는 기회 마련하고, 데이터를 수집·저장·추출·가공할 수 있는 코딩 능력과 이를 분석해 인사이트(통찰)를 이끌어낼 수 있는 통계적 능력을 갖춘 Data Scientist로 육성하고자 하고 있으며, 이러한 노력은 앞으로도 계속될 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.