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    생성형 AI 활용과 기업가정신이 지식경영에 미치는 영향 : S-O-R 모델을 기반으로 = The Impact of Generative AI Utilization and Entrepreneurship on Knowledge management: Based on the S-O-R ModelS-O-R Model

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    생성형 AI의 상용화 이후 여러 분야에서 급진적 변화와 혁신이 일어나고 있으며, 생성형 AI 활용에 따라 개인과 기업의 성과가 달라지는 현상이 나타나고 있다. 본 연구는 S-O-R 모델을 이론적 기반으로 생성형 AI 활용이 기업가정신을 매개로 지식경영에 미치는 영향을 실증적으로 규명하고자 하였다. 이를 위해 생성형 AI 사용자 154명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 결측값을 제외한 139명의 응답을 사용하여 SPSS 29.0를 활용한 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 분석 결과, 생성형 AI의 유희성과 통합성은 기업가정신의 혁신성에, 유희성은 위험감수성과 진취성에 유의한 영향을 미쳤다. 기업가정신의 세 가지 구성요소는 모두 지식 창출에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으나, 지식 공유에는 진취성만 유의한 영향을 미쳤다. 생성형 AI의 유희성과 개인화는 지식 창출에, 유희성만 지식 공유에 유의한 영향을 미쳤다. 매개효과 분석 결과는 다음과 같다. 지식 창출을 종속변수로 한 경우, 맥락인지를 제외한 모든 경로에서 매개효과가 유의하다고 나타났다. 지식 공유에 대한 매개효과 분석에서, 기업가정신의 역할이 대체로 유의했다. 다만 맥락인지가 위험감수성 및 진취성을 거치는 경로는 기각되었다. 본 연구는 AI 시대의 지식경영에 대한 이론적 이해를 확장하고 실무적 시사점을 제공한다.
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    생성형 AI의 상용화 이후 여러 분야에서 급진적 변화와 혁신이 일어나고 있으며, 생성형 AI 활용에 따라 개인과 기업의 성과가 달라지는 현상이 나타나고 있다. 본 연구는 S-O-R 모델을 이론적 ...

    생성형 AI의 상용화 이후 여러 분야에서 급진적 변화와 혁신이 일어나고 있으며, 생성형 AI 활용에 따라 개인과 기업의 성과가 달라지는 현상이 나타나고 있다. 본 연구는 S-O-R 모델을 이론적 기반으로 생성형 AI 활용이 기업가정신을 매개로 지식경영에 미치는 영향을 실증적으로 규명하고자 하였다. 이를 위해 생성형 AI 사용자 154명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 결측값을 제외한 139명의 응답을 사용하여 SPSS 29.0를 활용한 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 분석 결과, 생성형 AI의 유희성과 통합성은 기업가정신의 혁신성에, 유희성은 위험감수성과 진취성에 유의한 영향을 미쳤다. 기업가정신의 세 가지 구성요소는 모두 지식 창출에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으나, 지식 공유에는 진취성만 유의한 영향을 미쳤다. 생성형 AI의 유희성과 개인화는 지식 창출에, 유희성만 지식 공유에 유의한 영향을 미쳤다. 매개효과 분석 결과는 다음과 같다. 지식 창출을 종속변수로 한 경우, 맥락인지를 제외한 모든 경로에서 매개효과가 유의하다고 나타났다. 지식 공유에 대한 매개효과 분석에서, 기업가정신의 역할이 대체로 유의했다. 다만 맥락인지가 위험감수성 및 진취성을 거치는 경로는 기각되었다. 본 연구는 AI 시대의 지식경영에 대한 이론적 이해를 확장하고 실무적 시사점을 제공한다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    Since the commercialization of generative AI, radical changes and innovations have been taking place across various fields, and differences in individual and corporate performance are emerging depending on how generative AI is utilized. This study aimed to empirically identify the impact of generative AI utilization on knowledge management, with entrepreneurship as a mediating factor, based on the S-O-R (Stimulus-Organism-Response) model as the theoretical foundation. To this end, a survey was conducted among 139 users of generative AI, and hypotheses were tested through regression analysis using SPSS 29.0. The analysis results showed that the playfulness and integration of generative AI had significant effects on the innovativeness of entrepreneurship, while only playfulness had a significant effect on risk-taking and proactiveness. All three components of entrepreneurship had significant effects on knowledge creation, but only proactiveness had a significant effect on knowledge sharing. The playfulness and personalization of generative AI had significant effects on knowledge creation, while only playfulness had a significant effect on knowledge sharing. In the analysis of mediating effects, when knowledge creation was the dependent variable, the mediating effect of entrepreneurship was verified in all paths except for context awareness; when knowledge sharing was the dependent variable, the mediating effect of entrepreneurship was verified in all paths except those where risk-taking or proactiveness mediate between context awareness and knowledge sharing. This study expands the theoretical understanding of knowledge management in the AI era and provides practical implications.
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    Since the commercialization of generative AI, radical changes and innovations have been taking place across various fields, and differences in individual and corporate performance are emerging depending on how generative AI is utilized. This study aim...

    Since the commercialization of generative AI, radical changes and innovations have been taking place across various fields, and differences in individual and corporate performance are emerging depending on how generative AI is utilized. This study aimed to empirically identify the impact of generative AI utilization on knowledge management, with entrepreneurship as a mediating factor, based on the S-O-R (Stimulus-Organism-Response) model as the theoretical foundation. To this end, a survey was conducted among 139 users of generative AI, and hypotheses were tested through regression analysis using SPSS 29.0. The analysis results showed that the playfulness and integration of generative AI had significant effects on the innovativeness of entrepreneurship, while only playfulness had a significant effect on risk-taking and proactiveness. All three components of entrepreneurship had significant effects on knowledge creation, but only proactiveness had a significant effect on knowledge sharing. The playfulness and personalization of generative AI had significant effects on knowledge creation, while only playfulness had a significant effect on knowledge sharing. In the analysis of mediating effects, when knowledge creation was the dependent variable, the mediating effect of entrepreneurship was verified in all paths except for context awareness; when knowledge sharing was the dependent variable, the mediating effect of entrepreneurship was verified in all paths except those where risk-taking or proactiveness mediate between context awareness and knowledge sharing. This study expands the theoretical understanding of knowledge management in the AI era and provides practical implications.

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    목차 (Table of Contents)

    • I. 서론 1
    • 1. 연구 배경 1
    • 2. 연구 목적 3
    • II. 이론적 배경 5
    • 1. SOR 모델 5
    • I. 서론 1
    • 1. 연구 배경 1
    • 2. 연구 목적 3
    • II. 이론적 배경 5
    • 1. SOR 모델 5
    • 가. 자극(Stimulus) 6
    • 나. 유기체(Organism) 8
    • 다. 반응(Response) 10
    • 2. 생성형 AI 11
    • 가. 유희성 13
    • 나. 맥락인지 14
    • 다. 통합성 14
    • 라. 개인화 15
    • 3. 기업가정신 16
    • 가. 혁신성 17
    • 나. 위험감수성 18
    • 다. 진취성 19
    • 4. 지식경영 21
    • 가. 지식 창출 22
    • 나. 지식 공유 25
    • III. 연구방법 28
    • 1. 연구모형 28
    • 2. 연구가설 28
    • 가. 생성형 AI 활용이 지식경영에 미치는 영향 가설 29
    • 나. 생성형 AI 활용이 기업가정신에 미치는 영향 가설 30
    • 다. 기업가정신이 지식경영에 미치는 영향 가설 32
    • 라. 생성형 AI 활용과 지식경영의 관계에서 기업가정신의 매개효과 가설 34
    • 3. 자료수집 및 분석방법 36
    • 가. 변수의 조작적 정의 36
    • 나. 변수 측정 38
    • 다. 설문 구성 38
    • IV. 결과 및 고찰 39
    • 1. 인구통계학적 특성 39
    • 2. 신뢰도 및 요인 분석 40
    • 3. 기술통계량 43
    • 4. 가설검증 결과 43
    • 가. 생성형 AI 활용이 지식경영에 미치는 영향 검증 44
    • 나. 생성형 AI 활용이 기업가정신에 미치는 영향 검증 48
    • 다. 기업가정신이 지식경영에 미치는 영향 검증 53
    • 라. 생성형 AI 활용과 지식경영의 관계에서 기업가정신의 매개효과 검증 56
    • V. 결론 63
    • 1. 연구결과 및 시사점 63
    • 2. 한계점 및 향후 연구 방향 66
    • 참고문헌 68
    • 부록 81
    • Abstract 90
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