확장된 혁신저항모델을 적용한 스마트공장의 수용성에 관한 실증연구
An Empirical Study on the Acceptability of A Smart Factory Using the Extended Innovation Resistance Model
남창성(에코인슈텍); 길종구(동국대학교)
36권 11호, 2007~2030쪽
초록
스마트공장 도입 시 조직구성원에게서 지각되는 혁신기술에 대한 긍정적･부정적인 요소에 대한 정확한 이해와평가가 이루어 질 때, 스마트공장 혁신기술을 자발적으로 도입하고 적극적인 활용을 통한 지속사용의도를 향상시켜성과로 이어질 수 있기 때문에 기술혁신에 대한 수용성 연구를 다양한 관점에서 탐색할 필요가 있다. 이에, 혁신확산이론의 관점에서 간과할 수 있는 ‘혁신저항’의 개념이나 ‘혁신저항모델’을 연구모형으로 활용해기술수용성 관련 혁신에 대한 저항요인을 다차원적으로 세분화하여 연구를 진행하고자 한다. 혁신저항모델에서제시된 상대적 이점, 적합성, 복잡성, 인지된 위험 요인을 주요 변수로 채택하고, 혁신역량과 정부의 지원 요인을추가하여 ‘확장된 혁신저항모델’요인이 혁신저항 및 도입의도에 미치는 영향을 검증하고, 스마트공장 구축수준에따라 집단별 차이를 분석(분석)한다. SPSS 25와 Smart-PLS 3.0을 활용한 연구 결과를 요약하면, 첫째, 인지된위험, 적합성, 정부의 지원은 혁신저항에 유의미한 영향을 미쳤다. 둘째, 복잡성, 적합성, 혁신역량, 정부의지원요인은 도입의도에 영향을 미쳤다. 셋째, 혁신저항은 도입의도에 역채택되었다. 넷째, 스마트공장 구축수준에따른 집단 간 차이 검증에서 인지된 위험과 혁신저항은 채택되었고, 혁신역량과 혁신저항, 복잡성과 도입의도, 정부의 지원과 도입의도, 그리고 혁신저항과 도입의도는 부분채택되었다. 따라서 본 연구는 스마트공장 혁신확산이론의 제한적 요소를 극복하고, 기존 연구에서 확장된 요인을 변수로채택 하여 스마트공장 구축수준에 따른 집단별 차이분석으로 차별화된 연구를 진행하였으며, 혁신기술에 대한도입과 기피 원인을 분석한 실증분석 자료로써 혁신기술 수용성 과정을 다각도로 탐색하는데 유용할 것으로판단된다.
Abstract
An accurate understanding and evaluation of how positively or negatively the members of an organization accept innovative technologies when introducing the smart factory can improve the intention to use the innovative technologies of the smart factory through autonomous introduction and active use to produce results. It is necessary to explore the acceptability of technological innovation from various perspectives. This study is intended to explore the resistances to innovation in relation to technology acceptability in multiple dimensions, using the research Modell of the concept of ‘innovation resistance’ or ‘innovation resistance modell’, which can be overlooked from the perspective of innovation diffusion theory. The effect of the 'Extended Innovation Resistance Model' factor on innovation resistance and introduction intention was investigated by using the Relative Advantage, Compatibility, Complexity, and Cognitive Risk factors suggested in the innovation resistance model as main variables, and adding innovation capability and government support, and the differences between groups were analyzed (t test) according to the level of smart factory development. The research results were summarized by using SPSS 25 and Smart-PLS 3.0 as follows; First, cognitive risk, compatibility, and government support had a significant effect on innovation resistance. Second, complexity, compatibility, innovation capacity, and government support factors affected the introduction intention. Third, innovation resistance was reverse adopted by the introduction intention. Fourth, the cognitive risk and innovation resistance were adopted in the verification of differences between groups according to the level of smart factory development and innovation capacity and innovation resistance, complexity and introduction intention, government support and introduction intention, and innovation resistance and introduction intention were was partially adopted. Therefore, this study overcame the limiting factors of the Smart Factory Innovation Diffusion Theory, used the factors extended from the previous studies as variables, conducted a differentiated study by analyzing the differences between groups according to the level of smart factory development, and introduced innovative technologies. The research results are deemed to be useful in exploring the innovative technology accepting process from various angles as empirical analysis data examining the causes for introducing or avoiding innovative technologi
- 발행기관:
- 대한경영학회
- 분류:
- 경영학