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조직의 하위 집단(subgroup) 구성 방식에 따른 조직 학습 성과에 대한 연구: Uni-Functional 집단과 Cross-Functional 집단으로 나누어서

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dc.contributor.advisor강진아-
dc.contributor.author신가희-
dc.date.accessioned2017-07-14T02:32:02Z-
dc.date.available2017-07-14T02:32:02Z-
dc.date.issued2015-08-
dc.identifier.other000000067166-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/122597-
dc.description학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 협동과정 기술경영경제정책전공, 2015. 8. 강진아.-
dc.description.abstract본 연구는 조직 내의 하위집단이 구성되는 방식이 조직 학습에 미치는 영향을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 조직 내의 하위집단은 대다수의 기업에서 보편적으로 사용하는 단일 기능(uni-functional) 집단과 하이테크 기업들에서 많이 사용하는 다중 기능(cross-functional) 집단으로 구성될 수 있다. Fang, Lee and Schilling(2010)의 두 가지 네트워크 구조를 기반으로 한 개체 기반 시뮬레이션(agent-based simulation)을 통해 작은 세상 네트워크(small world network)에서는 다중 기능 집단이 단일 기능 집단보다 더 좋은 학습 성과를 보이는 것을 확인하였다. 반면 거의 고립된 형태의 네트워크(nearly isolated subgroup structure)에서는 단일 기능 집단이 다중 기능 집단보다 더 높은 성과를 보였다. 하지만 후자의 경우에도 하위집단의 크기가 커지거나 집단 내에 존재하는 각 전문 지식의 양이 많아지면 다중 기능 집단이 단일 기능 집단보다 더 좋은 학습 성과를 보여주었다. 이 결과는 지식의 다양성이 조직 학습 성과를 높여준다는 기존 문헌들의 결과와 동일한 것이다. 다만 특정 조건에서 다중 기능 집단의 성과가 더 낮은 이유는 하위집단 내에 각 전문 지식의 질이 보장되지 않았기 때문이다. 본 연구는 집단의 구성방식이 전체 조직 수준의 학습에도 영향을 미칠 수 있다는 것을 확인하였다. 다중 기능 집단이 가지고 있는 지식의 다양성은 집단 자체의 학습뿐만 아니라 조직 수준의 학습 성과를 높여줄 수 있지만 이를 위해서는 각 집단 내에 각 기능과 관련된 전문 지식의 질 또한 보장되어야 한다는 것을 암시한다.-
dc.description.tableofcontents초 록 iii
목 차 v
표 목차 vii
그림 목차 viii
1. 서론 1
2. 이론적 배경 5
2.1 조직 학습 5
2.2 집단 구성 9
3. 연구 모형 12
3.1 기본 설정 12
3.1.1 환경 12
3.1.2 개인 13
3.1.3 조직 15
3.1.4 학습 성과 17
3.2 학습 규칙 18
3.3 시뮬레이션 절차 19
3.3.1 시뮬레이션 준비 단계 (t=0) 19
3.3.2 시점 1 (t=1) 21
3.3.3 시점 t 21
4. 시뮬레이션 결과 23
4.1 기본 모형 24
4.2 확장 모형 26
4.3 민감도 분석 32
5. 결론 34
참 고 문 헌 37
Abstract 43
-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent1129347 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoko-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subject조직 학습-
dc.subject집단 학습-
dc.subject집단 구성-
dc.subject단일 기능 집단-
dc.subject다중 기능 집단-
dc.subject연결된 Caveman 모형-
dc.subject.ddc658-
dc.title조직의 하위 집단(subgroup) 구성 방식에 따른 조직 학습 성과에 대한 연구: Uni-Functional 집단과 Cross-Functional 집단으로 나누어서-
dc.typeThesis-
dc.description.degreeMaster-
dc.citation.pagesviii, 44-
dc.contributor.affiliation공과대학 협동과정 기술경영·경제·정책전공-
dc.date.awarded2015-08-
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