** 기술제공자(Technology Transfer donor) 진단의 중요성
기술제공자의 효율적 기술이전 정책의 선정은 기술이전을 위한 핵심성공요소이며(Kodama, 2005), 기술제공자의 기술이전 역량 진단을 기반으로 한 기술이전 활성화 전략도출을 통해 기술이전의 효율성을 극대화 ...

** 기술제공자(Technology Transfer donor) 진단의 중요성
기술제공자의 효율적 기술이전 정책의 선정은 기술이전을 위한 핵심성공요소이며(Kodama, 2005), 기술제공자의 기술이전 역량 진단을 기반으로 한 기술이전 활성화 전략도출을 통해 기술이전의 효율성을 극대화할 수 있다. 기술이전 평가 프레임워크 도출이 기술이전 장벽 해소를 위한 가장 핵심적인 접근방법임에도 불구하고, 이에 대한 연구는 협소한 관점에서 이루어지고 있다(Roxas et al., 2011).

** 기술이전 장벽을 해소하기 위한 기술제공자 진단 프레임워크 도출 필요
기술제공자의 성장단계(Growth Stages)에 따른 기술이전 유형 및 전략이 기술이전의 성공에 큰 영향을 미친다(Stepi, 2010). 따라서 기술제공자가 기술이전 발전단계에서 어느 단계에 속하고, 각 단계별 기술이전 유형 및 기술이전 활성화를 위한 전략의 도출은 기술이전에 핵심적 성공요소이다. 기술이전 장벽을 낮추고 기술이전을 활성화하기 위해서는 기술제공자 진단을 기반으로 성공적 기술이전을 위한 전략을 개발이 필요하다(Hong, 2016). 기술제공자의 진단을 통해 기술이용자의 맞춤형 지원 및 기술관련 지식 전달 기능을 수행함으로써, 기술이전의 장벽을 낮출 수 있는 것이다.

** 기술제공자 진단 및 평가 연구의 한계
기술제공자의 특성과 기술이전의 성공과의 상관관계에 관한 연구는 활발히 이루어지고 있다(Rogers et al., 2000). 기술제공자의 개발역량, 기술이전전담기관의 존재 유무 및 운영 기간, 발명신고건수 등과 기술이전료 수익 간의 상관관계(Thursby & Kemp, 2002; Siegel et al., 2002) 및 기술이전 활성화를 위한 사례 분석(McMullan & Melnyk, 1998; Powers, 2005; Rasmussen, 2012; York & Ahn, 2012) 등 다양한 연구가 이루어지고 있다. 기술제공자의 성장단계가 기술이전의 유형 및 기술이전 전략에 영향을 미친다(Stepi, 2010). 그러나 기술이전 관점에서 기술제공자의 성장단계를 분류하고, 성장단계에 따른 적절한 기술이전 유형을 제시한 연구는 있으나(Miesing & Tang, 2018), 제한된 조직관점에서만 평가를 실시하고 있다.

**기술제공자 성장단계별 기술이전 진단 프레임워크 제시
기술제공자의 정확한 평가와 진단을 기반으로, 전략의 개발이 가능하다. 기술제공자의 성장단계를 Infancy Stage, Growth Stage, Expansion Stage, Maturity Stage로 구분하고, 기술제공자가 어느 단계에 속하며, 기술이전의 핵심성공요소(CSF) 중 어떠한 핵심성공요소가 부족한지 추출 가능하다면, 성공적인 기술이전을 위한 초석을 다질 수 있을 것으로 기대된다. 이러한 일련의 과정을 포함한 기술제공자 진단 프레임워크를 개발하고자 한다.
기술제공자 진단 프레임워크의 개발은 크게 두 부분으로 구성되어 있다. 첫 번째 부분에서는 대학 즉 기술제공자를 다측면에서 진단하고, 전략과의 연계성을 CSF를 도출하고자 하는 프레임워크를 개발하고자 한다. 문헌연구를 기반으로 핵심성공요소(CSF)를 도출하고, BSC(Balanced Scorecard)의 Cause and effect relationship을 활용하여, 관점, 전략 및 CSF(Critical Success Factors)를 도출하고자 한다. Cause and effect Relationship Diagram을 활용하여 기술이전의 성공과 관련도가 높은 CSF만을 도출하고자 하는 것이다. CSF를 측정하기 위한 후보지표를 도출하고 후보지표 중 전략 실행과 관련이 깊은 핵심지표를 도출하고자 한다.
두 번째 부분은 도출된 핵심지표를 기반으로 진단을 실시하기 단계로 구성된다. 핵심지표는 서로다른 상대적중요도와 서로다른 측정단위를 가지고 있다. 기술제공자의 성장단계별 진단을 위해서는 각 측면의 단일화된 점수(Aggregation Score)의 도출이 필수이다. 따라서 본 연구에서는 ANP(Analytic Network Process)를 기반으로 핵심지표의 상대적중요도를 도출하고, 정규분포를 기반으로 하여 각 핵심지표의 점수를 Normalization 하고자 한다. 상대적중요도와 정규화된 점수의 곱으로 핵심지표의 점수를 산출하고, 전체 점수의 기하평균을 통해 핵심성공요소 및 관점의 점수를 도출하고자 한다.
측정과 평가를 위한 연구는 실제 기술제공자의 개선에 한계가 있다. 측정과 평가가 아닌 진단을 기반으로 한 전략의 도출이 되어야 한다. 이를 위해서 본 연구에서는 성장단계에 따라 기술제공자를 분류하고, 기술제공자의 점수를 같은 동일 성장단계에 속한 기술제공자들과 비교를 통해 부족한 관점, 부족한 핵심성공요소를 도출하고자 한다. 동일한 성장단계에 포함된 기술제공자의 비교를 통해서 기술제공자의 개선을 위한 전략을 도출하고자 한다.

** 기술제공자 진단을 위한 프레임워크 제시
기술제공자와 관련된 대부분의 연구는 사례연구를 기반으로 하고 있다. 기업사례분석 또는 구성원들의 설문조사를 기반으로 기술이전 활동을 평가하고, 이를 토대로 가이드라인 수준의 전략을 제시하고 있다. 사례연구의 경우 ...

** 기술제공자 진단을 위한 프레임워크 제시
기술제공자와 관련된 대부분의 연구는 사례연구를 기반으로 하고 있다. 기업사례분석 또는 구성원들의 설문조사를 기반으로 기술이전 활동을 평가하고, 이를 토대로 가이드라인 수준의 전략을 제시하고 있다. 사례연구의 경우, 현장의 의견수렴 및 현황에 대한 직관적 판단에 유리하다. 그러나 사례연구는 다양한 영향변수가 작용하여 객관성이 결여되며, 환경변수에 따라 결과가 상이해질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 기술이전의 진단을 사례연구를 통해 검증하려는 시도에서 벗어나, 정량적 진단모델을 개발한 최초의 시도이다. 정성적 지표에 의존하던 기존 연구의 한계점을 벗어나, 새로운 정량적, 시스템적 접근법을 제시하고, 이의 효과성 및 유용성을 검증하려는 시도적 연구이다.
기존의 기술이전 평가 관련 연구는 특정 관점에서 이루어졌다. 기술이전을 평가하기 위한 범위가 넓어서, 모든 요인을 고려할 경우, 연구의 초점이 흩어질 수 있는 한계가 있다. 그러나 기술이전의 성공에 영향도가 높은 요인을 추출하고, 이를 검정하는 연구가 필요하다. 본 연구는 BSC의 Cause and Effect Diagram을 통해 기술이전의 성공에 영향을 직접적으로 미치는 CSF를 도출하였으며, CSF의 상대적중요도를 ANP를 통해 도출함으로써 주관적 영향도를 객관화하였다. 나아가 Aggregation Method를 개발하여, 정량적 평가를 위한 방안을 제시하였다.

** 전략의 제시가 가능한 프레임워크 제시
기술이전의 가장 큰 장벽인 기술제공자에 대한 지식부족과 기술제공자 조직의 능력 및 경험, 태도에 대한 불만족을 해소하기 위해서는 기술제공자를 분석하고 평가할 필요가 있다. 본 연구의 기술제공자 진단모델은 단순히 지표를 도출하는 것이 아니라, BSC의 Cause and Effect Diagram을 활용하여 전략으로부터 성과지표가 개발되도록 하고 있다. 성과지표를 기반으로 기술제공자를 진단하고, 기술제공자는 성장단계에 따라 구분하고 있다. 동일한 성장단계에 속한 기술제공자들의 정량적 비교를 통해 기술이전 장벽을 해소할 수 있는 최적의 전략 제공이 가능하다. 진단을 기반으로 한 맞춤형 전략의 제시가 가능한 프레임워크를 제시하여, 현실에서 적용가능 할 것으로 기대된다.
** 기술이전을 HW 측면에서만 바라보던 관점에서 탈피
기술이전의 정의 변화에 따라서 기술이전을 평가하고 기술이전을 활성화하기 위한 새로운 전략이 필요하다. 예전의 기술이전 관련 연구에서 기술이전은 이타적 기관 사이의 기술 이동으로 정의된다. 그러나, 라이선스나 지적재산권의 이동과 같은 HW 관점에서 기술이동은 기술이전 속도의 저하 및 실패를 야기할 수 있다. SW 관점에서 기술이전은 기술, 지식, Best Practice, 노하우, 정보와 프로세스, 그리고 기술이전 전문가의 이전을 포함하여 정의되고 있다. 즉 기술이전에서 기술이전 전문가와 기술이전 전문가가 소유한 기술이전 지식의 중요성이 증대되고 있는 것이다.
이러한 기술이전 정의의 확대는 기술이전 평가를 위한 새로운 방법론이 필요하며, 기술이전 활성화를 위한 새로운 전략이 필요함을 시사하고 있다. 본 연구에서 제시된 확대된 기술이전 정의와 기술이전 전이 장벽을 통해 기술이전을 HW 관점에서 바라보던 기존 연구에서 탈피하여, 기술이전의 다양한 관점을 포괄적으로 다룰 수 있는 관점을 제공할 것으로 기대된다.

** 기술이전 활성화를 위한 전략 제시
기술이전 활성화를 위한 대부분의 연구는 기술이전 활성화를 위한 방안으로 제도 및 법률의 재정 또는 기술이전 담당 조직의 설립을 주장하고 있다. 그러나 기술이전을 대학이나 연구소에서 기업으로 이어지는 정부주도 관점으로는 기술이전을 활성화할 수 없다. 기술이전을 조직적 관점에서 총괄적으로 평가하고 기술이전 네트워크별, 기술이전 조직별 차별화된 전략을 제시할 필요가 있다. 본 연구에서 제시된 기술이전 네트워크 진단과 기술이전 중개자 도출 방법론을 통해 기술이전 활성화를 위한 조직적 관점의 활성화 전략 제시가 가능하며, 이로 인해 실질적으로 기술이전 활성화가 가능할 것으로 기대된다.

** 새로운 평가기법 제시
본 연구에서 제시된 지표 도출 방법 및 ANP와 Aggregation Method 등을 통해 정성적 기법의 한계점을 정량적으로 해결할 수 있는 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

** 사회과학에 대한 소개 및 활용의 장을 열어주는 기회
기술경영분야에서 사회과학에 대해 접할 수 있는 기회는 제한적이다. 본 연구는 사회과학에서 주로 사용되는 BSC와 ANP에 대해서 소개하고 이의 유용성을 알리고 있다. 사회과학기법의 장점을 알려주는 교육의 장을 제공할 수 있다.

** 기존 연구와의 차별성
본 연구의 대상인 대학의 기술이전 관련된 연구는 대학과 기업 간 기술이전 연구, 대학과 대학 간 기술이전 연구, 대학 내 벤처창업 연구로 구분하여 볼 수 있다(Moortel & Crispeels, 2018). 대학의 기술이전 관련 연구는 포괄적 관점에서 대학 ...

** 기존 연구와의 차별성
본 연구의 대상인 대학의 기술이전 관련된 연구는 대학과 기업 간 기술이전 연구, 대학과 대학 간 기술이전 연구, 대학 내 벤처창업 연구로 구분하여 볼 수 있다(Moortel & Crispeels, 2018). 대학의 기술이전 관련 연구는 포괄적 관점에서 대학의 기술이전을 평가한 연구가 아니라 특정 관점에서 기술이전의 성과를 분석하고 있다. 포괄적 관점에서 대학의 기술이전을 진단하고 이를 기반으로 전략을 도출하는 연구가 필요하다.
기술제공자에 관련된 대부분의 연구는 기술제공자와 기술이전 성과 간의 관계를 검증하는 연구에 초점을 두고 있다(Hargadon & Sutton, 1997). 기술제공자가 기술의 확산속도 및 혁신속도 향상에 미치는 영향을 분석하거나, 기술제공자의 유형을 사례를 통해 분석하였다(Morgan & Crawford, 1996; Bryant & Bryant, 1998). 또한, 기술제공자를 특성에 따라서 분류하거나(Hargadon & Sutton, 1997; Howells, 2006), 사례연구를 통해 기술제공자의 역할을 기술혁신 관점에서 검증하였다(Lichtenthaler & Ernst, 2008; Roxas et al., 2011). 가장 효과적으로 기술이전을 실행할 수 있는 기술제공자를 도출하고, 기술이전을 활성화하는 전략을 도출하기보다 대부분의 연구는 기술제공자의 역할을 도출하고 이를 실증적으로 검증하는 것에 초점을 두고 있다. 따라서 본 연구는 평가와 진단을 넘어서, 전략을 제시하여 기술이전 활성화를 위한 방안을 도출하고자 한다.

** 기술제공자 진단 프레임워크 도출
기술제공자 진단 프레임워크는 크게 두 개의 Phase로 구성되어 있다. 첫 번째 Phase에서는 기술제공자를 평가하기 위한 PM 산출을 목적으로 하고 두 번째 Phase에서는 산출된 PM을 토대로 기술제공자 성장단계 모형에 맞추어 전략을 제시하고자 하는 목적으로 구성되어 있다.
첫 번째 Phase의 단계는 BSC에서 사용하는 전략을 측정하기 위한 PM 도출 방법론과 Cause and Effect Diagram을 기반으로 구성되어 있다. 기술제공자의 평가가 단순히 측정에서 머무르지 않고, 전략과 연계되기 위해서는 PM이 기술이전 전략으로부터 산출되어야 하고, 산출된 CSF는 서로 연계되어 있어야 한다(Kaplan & Norton, 1996). 하지만 기술제공자 또는 대학-기업 간 기술이전과 관련된 기존 연구에서는 기술이전의 단적인 측면, 조직적 측면 또는 Engineer 측면에서 측정하고, 이의 연계성을 보고자 하는 연구가 대부분이었다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 탈피하고자 BSC의 PM 도출 방법론과 Cause and Effect Diagram을 사용하고자 한다.
두 번째 Phase의 단계에서는 기술제공자의 성장단계를 제시하고, 지표를 Normalization과 Aggregation 하는 방법을 제시하고 이를 적용하고자 한다. Phase 1에서 도출된 PM은 서로 다른 측정단위를 가지고 있어, Normalization 방법이 필요하며, 각각 PM의 가중치 또한 다르기 때문에 Aggregation 방법이 필요하다. Normalization 및 Aggregation 방법을 통한 CSF의 Score 및 관점별 Score 산출이 가능하며, 이를 기반으로 대학(기술제공자)별 전략의 제시가 가능하다.

** Phase 1: 기술제공자 진단 핵심지표 개발
기술제공자 및 대학의 기술이전 관련 문헌연구를 기반으로 기술제공자를 진단하기 위한 관점을 도출한다. BSC에서 사용하는 Cause and Effect Diagram을 활용하여 CSF 간 인과관계를 도출하고, 기술이전의 가치와 연계되어 있지 않은 CSF를 제외한다. 즉 기술이전의 성공과 직접적으로 연계되어 있는 CSF만을 도출한다. CSF를 측정하기 위한 후보 PM을 개발하고, 후보 PM 중 CSF의 수행과 연관성이 높은 지표를 핵심 PM으로 지정하여 기술제공자를 측정한다.

** Phase 2: 기술제공자 성장단계별 전략 개발
기술제공자 진단 프레임워크를 기반으로 기술제공자 분류
평가 결과가 진단으로 이어지기 위해서는 Normalization Method와 Aggregation Method가 필요하다. 30개 이상의 대학을 대상으로 평가 Data를 확보하여, 정규분포를 가정하고,PM의 정규화를 실시한다. 정규화된 지표의 값은 CSF Score로 기하평균을 기반으로 Aggregation한다. 가중치는 지표 간 네트워크 관계를 고려하여 ANP(Analytical Network Analysis)를 통해 도출된다.

** 진단을 기반으로 한 기술이전 성공전략 도출
기술제공자의 성장단계는 다음과 같이 구분한다. 동일 성장단계에 포함된 기술제공자의 관점별 Score 및 CSF Score를 비교하여, 현재 기술이전을 위해 가장 부족한 부분을 도출하고, 이를 개선하기 위한 전략을 제시한다.
- Infancy stage: 모든 측면에서 낮은 점수를 받은 기술제공자
- Growth stage: 제도 및 조직 측면에서만 높은 점수를 받은 기술제공자
- Expansion stage: 구성원, 조직, 제도적 측면에서 높은 점수를 받은 기술제공자
- Maturity stage: 모든 측면에서 높은 점수를 받은 기술제공자