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연구과제 상세정보

다 계층 공급사슬에서 네트워크 기반 신기술의 동적 적용 모델을 통한 기술 확산 메커니즘의 분석
The Dynamic Adoption and Diffusion Process of technology in Multi-Level Supply Chains: An Approach to Heterogenous Levels of Risk Aversion in a Population
  • 연구자가 한국연구재단 연구지원시스템에 직접 입력한 정보입니다.
사업명 신진연구자지원사업(인문사회) [지원년도 신청 요강 보기 지원년도 신청요강 한글파일 지원년도 신청요강 PDF파일 ]
연구과제번호 2015S1A5A8016671
선정년도 2015 년
연구기간 2 년 (2015년 05월 01일 ~ 2017년 04월 30일)
연구책임자 최대헌
연구수행기관 국민대학교
과제진행현황 종료
과제신청시 연구개요
  • 연구목표
  • 본 연구는 공급사슬 내 네트워크 기반의 신기술이 도입되었을 때 기업의 적용 프로세스와 공급사슬 내 기술의 확산 과정의 메커니즘을 동적 적용 모델을 통해 분석하고, 이를 통해 기업의 기술 투자연구의 기초연구와 정부의 산업 기반기술 정책에 대한 전략을 제시하고자 한다.
    공급사슬 내에서 IT와 네트워크 기술을 기반으로 많은 신기술과 프로세스 혁신의 등장은 그동안 기업환경에 적지 않은 영향을 주었고, 이는 기업 내부 뿐만 아니라 공급사슬에 있는 다른 기업들과의 관계 및 산업 경쟁력에 많은 긍정적인 영향을 주고 있다. 하지만 산업에서의 기술혁신은 불확실성과 기회가 얽혀 있는 복잡한 의사결정 과정이다. 이러한 불확실성은 신기술이나 혁신의 확산을 더디게 만들며 기업들의 기술투자를 적극적으로 하지 못하게 되는 가장 큰 요인이라 할 수 있다. 이를 산업 전체로 기업환경의 혁신역량을 저해하게 함으로서 산업경쟁력을 잃게 만드는 주요 요인이 된다.
    그러므로 네트워크 기반의 신기술 도입시, 각 기업은 내부의 전략적 선택 및 산업 내 경쟁 환경 뿐만 아니라, 특히 다수의 이질적인(heterogenous) 기업들이 존재하는 공급사슬 내에서 기업들 간 외부효과(network externality)를 통한 상호간 기대효과를 미리 예측함으로서 기술 적용 시점에 대한 합리적인 의사결정을 필요로 한다. 즉, 새로운 기술이 공급사슬 내에 도입되었을 때, 어떠한 내부 또는 외부 요인들이 각 개별 기업의 기술에 대한 불확실성을 감소시킴과 동시에 기술 적용 시점에 영향을 미치는지, 그리고 각 요인들의 공급사슬 내 기술의 확산 속도에는 어떠한 영향을 미치는지, 이에 대한 깊이 있는 이론적인 연구가 필요하다.
    기존의 대부분의 선행 연구들이 새로운 기술의 도입시 내재되어있는 불확실성을 지속적이고 균일한 기술 정보의 획득(information-updating process)을 통해 감소시킴으로서 개별 기업의 기술 적용 시점을 앞당길 수 있음을 분석하였는데 반해, 본 연구에서는 다수의 공급자와 구매자로 구성된 두 계층 공급사슬(two-level supply chain) 내의 기술 정보의 가용성에 대해 이미 기술을 적용한 다른 기업들의 외부효과(network externality)까지 고려한 개별 기업의 적용 프로세스를 동적 모델(dynamic adoption model)을 통해 제시하고자 한다.
    더 나아가 제시된 개별 기업의 적용 모형(individual firm’s adoption model)을 바탕으로 모집단의 적용 프로세스 모형(population model)을 수학적으로 구현함으로서 공급사슬에서의 기술의 확산 과정을 분석하고 예측할 수 있으며, 실제로 적용 가능한 기술 확산 결정요소들의 다양한 조합을 통해 확산 메커니즘을 분석할 수 있다.
    따라서 본 연구는 다 단계 공급사슬에서의 기업간 기술 적용 프로세스(interorganizational technology adoption process)를 분석하기 위한 모델을 발전시킴으로서 기술 도입 시점(technology adoption timing) 및 기술 확산의 과정(technology diffusion process)을 예측해 볼 수 있는 이론적 토대를 마련함으로서 기업의 투자관련 의사결정 및 정부의 산업기술 정책연구에 기여할 수 있는 학문적 기초를 제공하기 위함이다.
  • 기대효과
  • 본 연구를 통해 다음과 같은 기대효과를 생각해 볼 수 있다.
    첫째, 기존에 다루어졌던 기업의 기술 도입 및 확산 결정요소와 관련하여 더욱 확장된 새로운 영역을 개척하여 국내외적으로 관련 연구를 활성화시키는 학문적 성과를 기대할 수 있다. 또한 정태적 연구를 벗어나서 기술 도입 시 기업의 의사결정에 있어서 중요한 내부적 요소 뿐만 아니라 외부적 요소들도 함께 고려함으로서 기업의 기술에 대한 투자관련 의사결정 및 산업에서의 기술경영과 관련한 정부의 정책연구의 질적 제고를 이끌어 낼 수 있다.
    둘째, 기업의 기술 도입 및 확산 결정요소를 학문적으로만 다룬 기존의 연구들과 차별화하여 본 연구는 기업의 신기술의 투자의사 결정에 있어서 불확실성을 어떻게 전략적으로 제거해나가며 기술의 확산속도를 증가시킬 수 있는지를 새로운 분석모델을 통해 제시함으로서 보다 효율적인 투자정책 연구를 위한 학문적 기초를 제공할 수 있다.
    셋째, 선행 연구에서 고려하지 않은 부분으로서, 본 연구에서는 동적 적용 모델(dynamic adoption model)을 소개함으로서 관련 분야를 연구하는 연구자들에게 새로운 시도로서 그 가치를 인정받을 수 있을 것이고, 국내외 대학원에서 생산관리 및 기술경영을 수학하는 학생들의 지도에도 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 기술 도입 프로세스에서의 동적 모델을 통한 접근법은 그동안 구현의 어려움으로 인해 관련 연구가 많이 진행되고 있지 않은 실정이기 때문에 본 연구가 더욱 큰 의미가 있을 것이다. 더 나아가 본 연구에서 제시되는 방법론은 경제학, 통계학 분야 연구자들과의 학제간 공동연구로 더욱 더 발전시킬 수 있는 토대를 마련해 줄 것으로 기대한다. 또한 이 이론적 연구를 통해서 얻은 결과에 의해 제시될 수 있는 여러 가설들을 검증하기 위해 실제로 산업에 도입된 여러 네트워크 기술의 공급사슬 내 적용 데이터를 통해 계량 연구(empirical study) 및 네트워크분석(social network analysis)을 통해 공급사슬 내 기술 확산과정의 구조적 메커니즘을 규명할 수 있을 것으로 기대한다.
    마지막으로, 본 연구를 통해 제시되는 기업의 기술 도입을 위한 투자 전략은 일반 기업, 병원, 정부기관 등의 투자 결정 및 일반 개인의 소비전략과 관련된 의사 결정에도 영향을 줄 것으로 기대한다. 특히, 본 연구에서 제시되는 결과는 기업 실무에서 기술 투자연구의 기초연구로 활용됨으로서 공급사슬 내에서의 기술 정책 및 경쟁전략에 유용하게 활용될 수 있을 것이고, 정부의 산업기술에 대한 정책연구에도 큰 영향을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
  • 연구요약
  • 본 연구는 공급사슬 내 신기술이 도입되었을 때 그 적용 프로세스와 기술의 확산과정의 메커니즘을 동적 적용 모델(dynamic adoption model)을 통해 분석하고자 한다. 그동안 기술 적용 모델에 있어서 가변적 불확실성(time-varying uncertainty)의 존재는 관련 분야에서 많이 연구되어 왔고, 실제로 이론적 및 실증적 논문을 통해 기업의 새로운 기술 도입의 의사결정에 대한 영향을 연구하고 이의 중요성을 논하고 있다.
    기본 연구모델이 일반적인데 반해, 본 연구는 다수의 구매자와 공급자로 구성된 두 계층 공급사슬 내에서의 네트워크 외부효과를 지닌 새로운 프로세스 기술 도입으로부터 착안되었다. 특히, 실제 산업에서 밝혀진 바로는 공급자들은 새로운 기술에 대한 이익을 추정하는데 있어서 높은 수준의 불확실성을 내재하고 있으며, 이 불확실성은 공급사슬 내에 새로 도입된 기술의 적용 여부, 적용 시점, 공급사슬 내 기술의 확산 속도에 부정적인 영향을 주고 있다.
    하지만, 이러한 공급자들의 기술에 대한 불확실성은 다른 공급자들의 적용으로부터 감소될 수 있으며 그들로부터의 가용한 기술 정보는 기술 적용 의사결정에 긍정적인 영향을 미친다. 또한 네트워크 외부효과에 의해, 잠재적 적용 예정인 공급자들의 기술적용에 대한 기대이익은 이미 그 기술을 적용한 구매자들에 의존하고 있다. 그러므로 어떤 주어진 시점에 공급자의 기술에 대한 기대 이익은 이미 그 기술을 적용한 공급자와 구매자의 규모에 의해 결정될 수 있으며, 이를 통해 기술 적용 시점을 미리 예측할 수 있다. 이 연구는 이러한 의존성을 분석적 모델을 통해 규명하고 공급사슬 내에서 네트워크 외부효과를 지닌 기술의 적용과 확산에 영향을 주는 결정요인들을 분석하고자 한다.
    연구방법으로는 다음과 같다. 첫째, 우선 finite-horizon 시점에서 개별 공급자의 기술 적용 의사결정 모델에 초점을 맞추고자 한다. 이를 위해 선행 연구들을 기초하여 공급자의 비용-이익 효용 함수(cost-benefit function)를 모델링하고 이를 기간별로 관찰되고 획득한 기술 정보를 통해 기술 적용에 의한 공급자의 이익을 확률적 추정(stochastic estimation)하기 위한 동적 모델(dynamic model)이 필요하다. 우선 간단히 단일 기간 모형(single-period model), 다음으로 두 기간 모형(two-period model)을 통해 다중 기간 모형(multiple-period model)까지 확대가 가능할 것으로 본다. 귀납적 추론(backward induction)에 의해 각 기간별로 기술을 적용한 공급자와 잠재적으로 적용 가능한 공급자의 규모를 추산해 낼 수 있을 것으로 기대하고 있다.
    둘째, 전체 기술 적용의 확산과정을 분석하고 예측하기 위해 개별 공급자들의 기술 적용 모델(firm-level adoption model)을 공급자 전체 모집단 모델(population model)로 적용하고자 한다. 이 부분에서는 전체 모집단 모델을 통해 공급사슬 내 기술의 확산속도에 영향을 주는 요인들을 규명하고자 다양한 형태의 이질성(heterogeneity)을 제시하고자 한다. 구체적으로 보면 공급자 모집단의 기술에 대한 불확실성의 수준(uncertainty level), 개별 기업의 위험 회피 수준(risk aversion level), 기술 비용(installation cost), 기술에 대한 평균기대가치(prior mean), 이미 기술을 적용한 구매자의 규모(number of adopters in a buyer population) 등의 요인들을 고려하고 기술 확산 속도에의 영향을 연구해보려 한다. 이를 통해 여러 가지 형태의 기술 확산 커브(technology diffusion curve)를 제시할 수 있으며, 더 나아가 실제로 산업에 적용 가능한 전략들을 고려해봄으로서 이 분야에 많은 경영학적 연관성 및 전반적인 산업의 기술정책에 대한 전략을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
결과보고시 연구요약문
  • 국문
  • 지난 십여년 동안, 공급사슬 전반에는 효율성의 극대화 및 최적화된 공급사슬을 구축하기 위하여 기술 혁신으로 인하여 많은 네트워크 기술들이 소개되었고 적용되어 왔다. 그러나 일부 새로운 기술의 도입에 대한 업계의 경험에 따르면 일부 기업은 도입의 이점을 추정하는데 많은 불확실성이 내재되어 있음을 알 수 있다. 이러한 기술 도입의 이점에 대한 불확실성으로 인해 공급사슬에 참여하는 전체 모집단의 기술 도입율은 낮아질 수 있으며, 이는 기술을 도입하려는 공급사슬에 당초 목표와 달리 느린 확산과정을 보임으로써 네트워크 효과를 제대로 누리지 못하게 되었다. 본 연구에서는 다수의 공급자와 구매자로 구성된 두 계층 공급사슬(two-level supply chain)내에서 각기 다른 계층의 기업들의 외부효과(network externality)와 더불어 동일 계층의 다른 기업들의 기술에 대한 정보시그널(information signal)까지 고려하여 가변적 불확실성의 변동을 추적하고, 이를 통해 개별 기업의 적용 프로세스를 동적 모델(dynamic adoption model)의 형태로 제시하고자 한다.

    - 새로운 기술이 공급사슬 내에 도입되었을 때, 어떠한 내부 또는 외부 요인들이 각 개별 기업의 기술에 대한 불확실성을 감소시키고 기술 적용 시점에 영향을 미치는가?
    - 각 요인들의 공급사슬 내 기술의 확산 속도에는 어떠한 영향을 미치는가?
    - 구매자-공급자 공급사슬에서 어떠한 상호관계가 기술의 확산 속도에 영향을 주고 있는가?

    이를 통해 잠재적인 대상 기업은 자신의 경험으로부터 얻은 기술과 정보를 채택함에 따라 혜택에 대한 불확실성이 줄어들게 되며, 이로써 주어진 기간에 대한 기업의 새로운 기술 도입에 대한 이익 추정치는 공급 업체 수와 이미 기술을 채택한 구매 기업 수에 따라 달라지게 된다.
    개별 기업의 적용 모형(individual firm’s adoption model)을 바탕으로 모집단의 적용 프로세스 모형(population model)을 구현함으로서 공급사슬에서의 기술의 확산 과정을 예측할 수 있으며, 실제로 적용 가능한 기술 확산 결정요소들의 다양한 조합을 통해 확산 메커니즘의 분석이 가능하게 된다. 요약하면, 기술 도입에 따른 불확실성의 해결 및 환경 요인의 동적 프로세스가 기업의 기술 도입 결정에 어떤 영향을 미치는지 조사하고, 분석 모델에서 규명한 기술의 확산에 영향을 미치는 여러 요소들을 알아보고자 한다. 이를 통해 개별 기업의 의사결정 모델에서 고려한 결정 요소들의 다양한 조합을 통해 실제로 적용 가능한 전략을 제시할 수 있다. 특히, 이 연구를 통해서 얻은 결과에 의해 제시된 다양한 실무적인 연계성은 기술 투자연구 및 연구개발정책에 활용될 수 있으며, 정부의 산업기술에 대한 정책 실무에도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
  • 영문
  • Over the past decade, many network technologies across supply chains have been introduced and promoted with the premised benefits for all participants. However, industry experience with an adoption process of some technology suggests that some firms have a great amount of uncertainty in estimating the benefits of its adoption. This uncertainty will lead to a slow adoption rates across population in supply chains.

    The motivation of this research is derived from the following questions: Why do firms adopt technology at different points of time across organizations in a population? How do they make a decision to adopt new technology in a supply chain network with multiple levels? What are the factors that stimulate the diffusion process of technology in a supply chain network? How do relationships between firms affect the transferability and quality of information more effectively on the adoption decision?

    In this study, I develop a model to analyze technology adoption in a two-level supply chain: multiple suppliers and multiple buyers. The uncertainty about the benefits is reduced as other firms adopt the technology and information from their experiences becomes available. Thus, at any given time, the estimate of benefit for a firm depends on the number of supplier firms and number of buyer firms who have already adopted the technology. I seek to capture this dependence and analyze its effect on the adoption of technology both on analytical models and empirical study. This study also investigates several important aspects of technology adoption process in supply chains.

    The next step is to embed the firm-level adoption model into a population model. We include various types of heterogeneity in the population to capture the factors affecting the speed of diffusion. This allows us to derive an adoption curve that is specified by the accumulated fraction of firms that have adopted the technology in or before any given period. Using numerical experiments, we show how to compare any two adoption curves so that one can be called to represent faster adoption than the other. The population model allows us to consider the effect of several strategies observed in practice and numerical experiments yield many managerial implications in this area.
연구결과보고서
  • 초록
  • This study develops a model to analyze technology adoption in a supply chain. While the basic model is general, we are motivated by the adoption of new technologies or innovations in supply chains. Proposed models consider firms on both levels of the supply chain: supplier firms and buyer firms. Industry experience suggests that some firms, especially on the supply side, have a great amount of uncertainty in estimating the benefits of technology adoption. This uncertainty is reduced as other supplier firms adopt the technology and information from their experiences becomes available. In addition, the benefit a supplier firm may see by adopting is dependent on the number of its buyers who have already adopted. Thus, at any given time, the estimate of benefit for a supplier depends on the number of supplier firms and number of buyer firms who have already adopted the technology. This paper seeks to capture this dependence and analyze its effect on the adoption of a new technology in supply chains.
  • 연구결과 및 활용방안
  • 첫째, 기존에 다루어졌던 기업의 기술 적용 및 확산 결정요소와 관련하여 더욱 확장된 새로운 영역을 개척하여 국내외적으로 관련 연구를 활성화시키는 학문적 성과를 기대할 수 있음.
    둘째, 기업의 기술 적용 및 확산 결정요소를 학문적으로만 다룬 기존의 연구들과 차별화하여 본 연구는 기업의 신기술의 투자의사 결정에 있어서 새로운 분석모델을 제시함으로서 보다 효율적인 투자정책 연구를 위한 학문적 기초를 제공할 수 있음.
    셋째, 기술 적용 프로세스에서의 동적 모델(dynamic adoption model)을 통한 접근법은 그동안 구현의 어려움으로 인해 관련 연구가 많이 진행되고 있지 않은 실정이기 때문에 본 연구가 더욱 큰 의미가 있을 것임. 이는 선행 연구에서 고려하지 않은 부분으로서, 관련 분야를 연구하는 연구자들에게 새로운 시도로서 그 가치를 인정받을 수 있을 것임. 또한 국내외 대학원에서 생산관리 및 기술경영을 수학하고 해당 분야 진로를 희망하는 학생들의 지도에도 활용될 수 있을 것으로 판단됨.
    넷째, 더 나아가 본 연구에서 제시되는 방법론은 경제학, 통계학 분야 연구자들과의 학제 간 공동연구로 더욱 더 발전시킬 수 있는 토대를 마련해 줄 것으로 기대됨.
    다섯째, 이 이론적 연구를 통해서 얻은 결과에 의해 제시될 수 있는 여러 가설들을 검증하기 위해 실제로 산업에 도입된 여러 네트워크 기술의 공급사슬 내 적용 데이터를 통해 계량 연구(empirical study) 및 네트워크분석(social network analysis)을 통해 공급사슬 내 기술 확산과정의 메커니즘을 규명할 수 있을 것으로 기대됨.
  • 색인어
  • 기술 도입 모형, 기술 확산, 네트워크 효과, 두 계층 공급사슬, 동적 적용 프로세스, 베이지안 기법
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