신생 첨단 기술 기업의 조직 학습 전략: 한국우주항공(KAI) 사례

정구혁; 김정식

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 정구혁 (동국대학교) 김정식 (광운대학교)

저널정보: 한국경영컨설팅학회 경영컨설팅연구 경영컨설팅연구 제21권 제4호

발행연도: 2021.11

수록면: 327 - 337 (11page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

최근 산업과 시장의 경계가 허물어짐에 따라 기술 혁신(빅데이터, 인공지능 등)이 글로벌 경쟁을 가속화하고 있다. 미래의 생존이 위협받고 있는 현대의 기업은 조직 내에서 뿐만 아니라 조직 경계를 넘어 끊임없이 조직 학습을 추구하고 있다. 이러한 관점에서, 조직 학습을 위해 올바른 전략을 구현하는 것은 기업의 경쟁 우위와 미래 생존을 보장하는 효과적인 방법 중 하나로 간주되어 왔다. 그러나 신생 첨단 기술 기업이 언제 그리고 어떻게 조직 학습 전략을 채택하고 실행해야 하는지에 대해서 아직 밝혀진 것은 많지 않다. 본 연구는 조직 내에서 뿐만 아니라 조직의 경계를 넘어 지식이 흐르는 과정에 초점을 맞춤으로써, 신생 첨단 기술 기업을 위한 조직 학습 전략의 이론화를 시도한다. 구체적으로, 조직 발전 단계에 따라 협력을 위해 어떤 유형의 직원을 배치해야 하고 어떤 외부 조직을 선택해야 하는지를 분석한다. 또한, 자원 기반 관점, 인적 자본 이론, 그리고 거래 비용 경제학을 바탕으로 신생 첨단 기술 기업이 탐색과 활용이라는 두 가지 학습 전략을 어떻게 구현하는지 논의한다. 한편, 상호 학습을 위해 기존의 첨단 기술 대기업과의 협력에 신생 첨단 기술 기업이 적극적으로 참여하고 있는 현황을 고려하여, 기존의 조직 학습 전략을 네트워크 이론을 통해 확장을 시도한다. 마지막으로, 첨단 기술 산업의 대표적 기업인 KAI(한국항공우주산업주식회사)의 발전사를 바탕으로 본 연구에서 제안하고 있는 (조직 학습 전략을 위한) 통합 모델을 검증한다. KAI의 조직 학습 역사를 통해 신생 첨단 기술 기업이 조직 학습 전략을 통해 경쟁 우위를 달성하는 과정을 확인할 수 있다.

Recently, as tearing industrial and market boundaries down, a technological breakthrough (e.g., Big Data, AI) accelerates global competitions. Firms threatened by uncertainties in terms of future survival eagerly pursue and seek organizational learning not only within their organizations but also across organizational boundaries. In this light, implementing the right strategies for organizational learning is considered to be one of effective ways to ensure firms’ competitive advantages and future survival; however, when and how newly-established high-technology firms should adopt and deploy these learning strategies have not been clarified yet. In the present study, the authors attempt to theorize the organizational learning strategies for newly-established high-technology firms by focusing on the process of knowledge flows across organizational boundaries as well as within their own organizations. Specifically, to analyze what types of employees should be allocated or what types of organizations should be chosen for cooperations along organizational development stages, we examine how new high-technology firms implement two different learning strategies, exploration and exploitation, by drawing on resource-based view, human capital theory, and transaction cost economics. Then, considering the current situation that new high-technology firms are actively participating in cooperations with the existing great firms for mutual learning, we extend the existing organizational learning strategies with social network perspective. As a result, we propose an integrated model for organizational learning strategies and provide a representative evidence in the high-technology industry: KAI (Korea Aerospace Industries, Ltd.). Particularly, looking deep in the company history, we believe that our integrated model will verify that new high-technology firms develop competitive advantages by adopting different organizational learning strategies to different types of employees and firms.

#조직학습 #경쟁우위 #자원기반 이론 #거래비용 이론 #인적자본 이론 #네트워크 이론 #Organizational Learning #Competitive Advantages #Resource-based View #Transaction Cost Economics #Human Capital Theory #Social Network Theory

참고문헌 (30)

참고문헌 신청

구정모 / 2014 / 학습조직과 조직 창의성 활성화 요인 간의 관계에 관한 연구 / 경영컨설팅연구 14(3):11~22

원동환 / 2019 / 지속적 신제품개발 의도 형성에서 지식 네트워크의 매개효과 분석 / 경영컨설팅연구 19(1):67~76

정구혁 / 2020 / 지속가능경영을 위한 인적자본 측면에서의 디지털 트랜스포메이션: HR Analytics 활용과 기업, 대학, 정부의 역할 / 경영컨설팅연구 20(4):297~311

Argote, L. / 2011 / Organizational learning research : Past, present, and future / Management Learning 42(4):439~446

Arthur, J. B. / 2001 / Gainsharing and organizational learning : an analysis of employee suggestions over time / Academy of Management Review 44(4):737~754

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

정구혁

소속기관 동국대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 2 이용수 129

김정식

소속기관 광운대학교

주요연구분야 사회과학 > 경영학

논문수 2 이용수 129

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (30)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)