창의적 혁신 조직의 속성 연구

장필성(Pilseong Jang),장훈(Hoon Jang),안형준(Hyoung Hoon An),이세민(Saymin Lee),이준호(Junho Lee),이정찬(Jungchan Lee),박수원(Soowon Park),고영호(Youngho Ko),송창현(Changhyeon Song),김도연(Doyeon Kim) 과학기술정책연구원 2017 정책연구 Vol.- No.-

정부 R&D 수혜기업 선정 과정에서의 인공지능 도입에 대한 인식조사 연구

장필성(Pilseong Jang),송창현(Changhyeon Song) 한국혁신학회 2020 한국혁신학회지 Vol.15 No.3

국가 경쟁력 제고를 위해 기업을 대상으로 한 정부 R&D 지원 규모가 지속적으로 증가하고 있다. 지원 과제 수가 증가함에 따라 수혜기업 선정평가의 객관성과 효율성을 향상시키기 위해 인공지능 활용의 필요성이 대두되고 있다. 정책 의사결정에 인공지능을 활용하기에 앞서, 관련된 이해관계자들의 의견 수렴이 필요하다. 이에 본 연구에서는 정부 연구개발사업의 이해관계자인 평가집단(전문가)과 피평가집단(기업), 그리고 일반 대중을 대상으로 인공지능 도입의 필요성과 효과성 등 다양한 인식조사를 수행하고 이를 바탕으로 인공지능 기반 선정평가 모형의 활용 및 도입을 위한 시사점을 도출하였다. 분석결과 전반적으로 인공지능의 도입 요구가 높을 뿐 아니라, 도입 시 선정 과정의 효율성과 객관성을 높이는데 기여할 것으로 인식하고 있었다. 피평가 집단보다는 평가집단에서, 그리고 인공지능 관련 지식이나 경험이 많은 집단에서 긍정적인 인식이 비교적 높게 나타났으나, 집단 특성에 따라 선결조건이나 적절한 활용방식에 대한 생각은 각기 다르게 나타났다. 이처럼 다양한 이해집단의 의견을 수렴하여 인공지능 도입을 추진하기 위해서는 양질의 데이터 구축, 알고리즘의 설명가능성 및 투명성 제고 방안 등을 마련할 것이 요구된다. Government R&D support for SMEs is steadily increasing to enhance national competitiveness. As the number of support projects has increased, the necessity of Artificial Intelligence(AI) based approach has been raised to improve the objectivity and efficiency of selection of beneficiaries. Before using AI in policy decision making, it is necessary to collect extensive opinions from related stakeholders. Accordingly, a survey asking various opinions of introducing AI was conducted for the evaluation group(experts), evaluated group(SMEs) and the general public. Based on this, implications for the utilization of AI-based selection model were derived. As a result of the analysis, it was recognized that the demand for the introduction of AI was high, and that it would contribute to increase the efficiency and objectivity of the selection process when introduced. The positive perception was relatively higher in the evaluation group and in the group with knowledge or experience of AI. Depending on the characteristics of the group, the prerequisites or the appropriate application method appeared differently. In order to promote the introduction of AI, it is required to establish high-quality data construction, and a plan to improve the explainability and transparency of the algorithm.

2022년 한국기업혁신조사 심층분석

장필성(Pilseong Jang),이정우(Jungwoo Lee),김선우(Sunwoo Kim),강희종(Heejong Kang),손수아(Soo-Ah, Sohn),오승환(Seung Hwan Oh),이선우(Sunwoo Lee),오지선(Jeesun Oh) 과학기술정책연구원 2022 정책연구 Vol.- No.-

딥러닝을 활용한 정부 R&D 기업지원효과 예측 분석

장필성(Pilseong Jang),유재연(You Jaeyoun),오승환(Seung Hwan Oh) 한국기술혁신학회 2019 한국기술혁신학회 학술대회 발표논문집 Vol.2019 No.5

정부 R&D 지원은 기업의 매출액 증가, 고용 증가, R&D 투자 증가 등의 정책효과를 가져오는 것으로 알려져 있지만 기업의 특성에 따라 그 효과는 유의하지 않거나 부(-)의 효과를 가지기도 한다. 특히 많은 수의 기업들이 정부 지원을 받지 않은 유사 대조군 기업들에 비하여 기업 성과가 낮으며, 수혜효과의 이질성이 높게 나타나고 있어, 각 기업 지원에 대한 개별적 사전적 예측의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 국가연구개발사업 정보와 기업 정보를 바탕으로 기업지원 효과에 대해 사전 예측하는 딥러닝 모형의 개발 가능성을 탐색하였다. 먼저 PSM 방법론을 활용하여 정부 R&D 미수혜기업 대비 수혜기업의 매출액, R&D투자, 고용지표에 대한 정책효과를 산출하였으며, 이 분석 결과를 기반으로 딥러닝 모형을 학습시켜 기업지원 효과를 예측하는 모형을 구현하였다. 딥러닝 모형의 예측성능 및 특징을 분석한 결과 딥러닝 모형은 적절한 수혜기업 선정에 기여할 수 있는 성능 특성을 가진 것으로 나타났다. 정책효과를 양수와 음수로 구분하였을 때 학습에 사용되지 않은 테스트 데이터를 기준으로 60%~77% 가량의 예측 정확도를 가지는 것으로 나타났다. 로짓모형을 통한 분석과 비교하였을 때, 예측정확도 면에서 향상되었을 뿐 아니라 긍정편향적 예측 특성이 크게 개선되었으며 보다 넓은 기업군에 대해 예측을 수행 가능 한 것으로 나타났다. 딥러닝에 기반한 R&D 수혜기업 선정 모형은 작동 가능성과 적용필요성이 높으며, 효율적이고 객관적인 선정 평가에 기여할 수 있을 것으로 보인다. We explored the possibility of developing a deep learning model that predicts the effects of enterprise support based on national R&D project information and company information. As a result of applying the deep learning model, it was found that the deep learning has a performance characteristic that can contribute to improve the accuracy of proper company selection. When the policy effect is divided into positive and negative, it has a prediction accuracy of 60% ~ 77% based on test data not used for learning. As a result of this study, the R&D beneficiary selection model based on the deep learning technique has high operability and application necessity

2019년 한국기업혁신조사: 제조업 및 서비스업 부문 - 한국기업혁신조사의 동향과 활용 -

장필성(Pilseong Jang),강희종(Hee Jong Kang),오승환,나다영,이계오,조길수,이정민,유재연,송창현 과학기술정책연구원 2019 조사연구 Vol.- No.-

R&D 투자영향평가 체계 구축(3차년도)

장필성(Pilseong Jang),오승환,황석원,황원식,유재연,김지훈,김태양 과학기술정책연구원 2019 정책연구 Vol.- No.-

창의적 혁신조직의 특성 연구

장필성 ( Pilseong Jang ),장훈 ( Hoon Jang ) 고려대학교 세종경영연구소 2020 경상논집 Vol.40 No.1

근래의 우리나라는 추격형 압축 성장체제의 한계를 뛰어넘어, 선도형 혁신성장체제로의 전환이 요구되고 있다. 이는 과거와 달리 스스로 문제를 찾아 해결할 수 있는 창의적 역량이 더욱 중요해지고 있음을 뜻한다. 이에 따라, 본 연구에서는 새로운 아이디어를 바탕으로 이를 발전 시켜 성과를 창출하는 창의적 혁신조직의 속성에 대해 탐구하고자 한다. 이를 위해, 우선 조직의 창의성에 영향을 미치는 다양한 이론적 배경에 대해 알아보고, 실제 다양한 산업 군내에 창의적 혁신조직의 사례를 분석해봄으로써, 창의적 혁신조직의 원형 모델(prototype model)을 도출하였다. 분석 결과, 창의적 혁신조직은 대체로 창의적 구성원의 적극적인 참여로 조직되며, 이를 지속하기 위한 내부 동력이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 다소 산발적으로 진행되어온 관련 연구를 종합하여, 창의적 혁신조직의 속성에 대해 이해할 수 있는 기틀을 마련했다는 데 의의가 있다. Creative innovation has become increasingly important for the improvement of national competitiveness. In particular, in order to design novel strategies for post catch-up, understanding what creative innovation consists of is essential. Motivated by this, our study seeks to find the key characteristics of creative innovation organization. To this end, we first review relevant studies to build a theoretical background of creative innovation. Then, we conduct case studies of world-famous creative innovation firms. The key findings are structured with a prototype model which reports seven key success factors of creative innovation firms. In particular, to be a creative innovation firm, hiring creative employees and providing a sustainable environment that fosters creative thinking are important. We believe our findings shed light to better understand creative innovation firms and provide insight for researchers or policymakers to redesign their organization.

데이터 기반의 기업 R&D 선정평가모형 구축 및 도입방안 연구 :인공지능 방법론의 도입 및 활용 방안을 중심으로

장필성(Pilseong Jang),오승환,이제영,서현정,곽기현,윤정섭,송창현 과학기술정책연구원 2019 정책연구 Vol.- No.-

As the number of the government"s SME support R & D projects has increased, the necessity of data-based selection and evaluation has recently been raised by previous studies and discussions. The scope of data-based selection evaluations is set differently for each study and discussion. Previous studies also include the need for a data-based approach in terms of data generation to support the qualitative evaluation of experts, such as the selection of expert evaluation members using data and analysis of task information and patent information. The purpose of this study is to explore the necessity and applicability of the selection and evaluation of artificial intelligence methodologies that proactively predict the policy effects of companies participating in government R & D. This study aims to discover strategies and tasks for the introduction of data-based government R & D selection and evaluation system, focusing on AI utilization plans. As a subject of data-based processes and artificial intelligence methodology, the selection and evaluation process for the participation of companies in government R & D projects has two characteristics. It aims to be similar to the private financial sector evaluation process for quantitatively evaluating technology and companies, but on the other hand, because it is the domain of public administration, its operational methods and standards also need to meet public values and expectations. In this study, implications were drawn through three aspects of research and analysis to find strategies to apply data-based processes and AI methodologies to the government-selected R & D process. Firstly, in Chapter 2, this study examines the current status of corporate R & D selection and evaluation by the government, compares the current status with foreign countries, and aggregates the issues raised in related documents. We looked at the necessity and direction. Secondly, in Chapter 3, we reviewed the data-based evaluation procedures and models of the financial sector that have actually used data-based valuation models for a relatively long time, and derived implications for the direction of data-based model as a model for the selection of government R & D. Third, in Chapter 4, we conducted a perception survey on the relevant persons and the public about whether the artificial intelligence methodology was recognized as necessary for the introduction of the selection assessment or the requirements deemed necessary to introduce the artificial intelligence methodology. In addition, this study tried to improve the deep learning prediction model developed through the research of Jang et al. (2018). First, data expansion was performed to predict policy effects based on more datasets than previous studies. And the determinants of policy effects were explored. Research to explore the determinants of policy effect(treatment effect) is a necessary approach to conduct policy effect prediction and to apply the data based model in practice, but has not been addressed much in recent studies. Therefore, this study was conducted to estimate heterogeneous treatment effects according to firms and to search for determinants by using decision tree approach.

한국 기업의 기술혁신 지속 특성에 대한 탐색적 연구

송창현,이정우,장필성,Song, Changhyeon,Lee, Jungwoo,Jang, Pilseong 기술경영경제학회 2021 기술혁신연구 Vol.29 No.3

기업의 경쟁우위를 결정하는 핵심 요소로서 기술혁신의 중요성이 강조되는 가운데, 혁신의 지속 여부 또한 중요한 연구 대상이 되고 있다. 혁신 지속(innovation persistence)은 기업의 혁신이 일회성으로 그치지 않고 지속적으로 이루어지고 있는지를 나타내는 개념이다. 혁신 연구에 사용되는 자료는 대부분의 국가에서 횡단면 조사로 수행됨에 따라 종단적인 지속 현상을 다룬 연구는 드문 편이며, 특히 국내의 혁신조사 자료를 이용하여 혁신 지속 현상을 살펴본 연구는 거의 없다. 본 연구는 문헌 연구를 바탕으로 기업의 혁신 지속에 대한 개념과 특징을 고찰하는 한편, 우리나라 기업의 기술혁신 지속 현황 및 특성에 대한 실증 분석을 수행하였다. 분석을 위해 2012년부터 2018년까지 격년으로 수행된 한국기업혁신조사 자료를 바탕으로, 복수관측된 3,379개 기업에 대한 불균형 패널자료를 구성하였다. 기술혁신의 지속 현상을 살펴본 결과, 지속적인 혁신이 관측되는 기업은 전체 중 일부(혁신성과에서는 10~12%, 혁신활동에서는 15~17%)에 불과하였으며, 오히려 비혁신의 지속 현상이 두드러지는 것으로 나타났다(약 52~57%). 또한 혁신성과보다는 혁신활동의 지속 현상이 강한 것으로 확인되었다. 이 외에도 제품혁신이 공정혁신보다, 내부 R&D가 공동/외부 R&D보다 지속성이 높게 나타나는 등 세부 유형에 따른 지속 현상의 특징들을 도출할 수 있었다. 그리고 혁신 지속의 영향요인 식별을 위해 추가적으로 로짓분석을 수행한 결과, 급진적 혹은 점진적 제품혁신이 다음 시기에서 혁신이 지속되게 하는 가장 영향력 높은 요인인 것으로 나타났다. 본 연구에서 구축한 패널자료는 원시자료의 한계로 인해 표본 선택 편의가 존재하기 때문에, 분석 결과의 지나친 일반화는 경계해야 한다. 그럼에도 불구하고 한국 기업을 대상으로 기술혁신 지속 현상을 종합적으로 분석한 초기연구로서 의의가 있으며, 후속 연구의 시발점이 될 것으로 기대된다. 향후 공식적인 패널자료의 구축 및 개선된 방법론 등을 통해, 혁신 지속 관련 발전된 연구 결과가 도출되기를 기대한다. With the growing importance of technology innovation as a key factor for firms' competitive advantage, 'innovation persistence' became also an important research subject. 'Innovation Persistence' is a concept that indicates whether or not firms' innovation activity or performance continues. However, the data used for innovation studies are carried out as cross-sectional surveys in most countries. For this reason, studies dealing with longitudinal aspect of innovation persistence are rare. In particular, there is almost no research on innovation persistence using Korean innovation survey data. This study reviews the concepts and characteristics of innovation persistence based on extant literature, and perform an empirical analysis on the status and features of Korean firms' technology innovation persistence. Based on the data of the Korean Innovation Survey (KIS) conducted every other year from 2012 to 2018, panel data on 3,379 firms which observed multiple times are constructed. As a result, only part of the firms with persistent innovation were observed (for innovation performance 10~12%, for innovation activity 15~17%), and it was found that the persistence of non-innovation was remarkable(about 52~57%). And it was confirmed that the persistence of innovation activities is stronger than that of innovation performance. Besides, some features by sub-types of innovation appeared. Product innovation showed higher persistence than process innovation, and internal R&D also showed higher persistence than joint/external R&D. As a result of additional logit analysis to identify factors, it was found that radical or gradual product innovation is the most influential factor in persisting innovation in the next period. Since the sample selection bias due to a limitations of raw data might exist in the panel data constructed in this study, it should be noted that faulty generalization of the results are not allowed. Nevertheless, this is the first study to examine the technology innovation persistence targeting Korean firms and is expected to be a starting point for follow-up studies. It is anticipated that advanced research results will be drawn through the establishment of official panel data and improved methodologies.

기업성장을 위한 정부 재정지원제도 개선방안 연구 - 기업의 혁신 성장과 조세지원 제도 중점 -

전지은(Jieun Jeon),장필성(Pilseong Jang),김한별(Hanbyeol Kim),권오성(Ohsung Kwon) 과학기술정책연구원 2022 정책연구 Vol.- No.-