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조직과 인사관리연구

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본 연구는 국내 윤리적 리더십 연구를 체계적으로 검토하고 이를 정량적으로 분석하여 국내 윤리적리더십 연구의 현황 파악과 함께 향후 연구방향 제시를 목적으로 하고 있다. 이를 위해 현재까지 국내에서 이루어진 윤리적 리더십 실증연구들을 리더-구성원-상황 프레임워크(L-F-S framework)를 통해 살펴보고, 국내 학술지에 게재된 90개의 개별연구를 토대로 윤리적 리더십과 해당 관련 변수들 간의 메타분석을 실시하였다. 메타분석 결과에 따르면, 구성원 관련 변수와 윤리적 리더십 사이의 관련성이 가장 높은 것으로 나타났다. 보다 구체적으로 구성원과 리더의 대인관계적 요인(LMX, 신뢰), 그리고 과업성과 및 과업 외 행동 요인(과업성과, 조직시민행동, 창의성, 일탈행동 및 비윤리적 행동)은윤리적 리더십과 유의한 상관을 보였다. 이와 더불어 잠재적 조절변인으로 측정도구, 연구설계(자료원천 및 측정시기), 연구환경(표본국가 및 조직유형)을 구분하여 각 관련 변수와 윤리적 리더십 간의 관계에서 유의한 차이가 있는지 여부를 실증하였다. 이를 바탕으로 국내 윤리적 리더십 연구방향에 대한제안과 함께 본 연구의 시사점과 제한점을 논의하였다.
본 글은 조직행동 혹은 인사관리 분야에서 귀납적 질적연구방법론을 적용하여 연구를 시작하고자 하는 연구자들을 위해 귀납적 질적연구에 대한 기본지침서를 제공하고자 한다. 이를 목표로 귀납적 질적연구방법론에 대한 정의와 특성을 소개하고, 해당 연구방법론에 대한 올바른 이해를 도모하고자 질적연구방법론에 관한 오해와 진실을 논의한다. 또한, 귀납적 질적연구방법론을 기반으로 연구를 진행하는 과정 전반에 대한 단계별 소개와 각 단계에서 중요한 요인들을 설명하고자 한다. 이와 더불어 귀납적 질적연구 논문 작성에 적합한 논문 구성 요소를 소개하고 논문 작성 예시와 주요 참고 문헌을 제공할 것이다. 본 글이 귀납적 질적연구방법론을 활용한 연구 과정과 논문 구성에 대한 쉬운 이해와 실무적인 지식나눔을 장려하여 앞으로 조직행동과 인사관리 분야에서 귀납적 질적연구방법론을 바탕으로 한 더 많은연구가 진행되길 기대한다.
본 연구는 최근 학계에서 주목받는 빅데이터 분석 방법론을 국내 연구자에게 소개하기 위해 수행되었다. 먼저 빅데이터와 분석 기법을 활용한 기존 논문을 검토하여 연구 트렌드를 도출하고자 하였다. 이를 위해, 2021년 말까지 해외 학술지 13개에서 출간된 실증 연구 39편, 국내 학술지 2개의 3편을검토하고 그 경향성을 살폈다. 그리고 이들 연구가 빈번하게 사용한 빅데이터 및 머신러닝 기법 네가지를 선정하여 그 개념과 원리 그리고 활용방안을 제시하였다. 구체적으로는 다음과 같다. 첫째, 연구 목적의 빅데이터 유형과 수집 방법이다. 이차 문헌 데이터(archival data)와 자생적 데이터(organic data)로 구분하고, 기존 연구가 어떻게 다량의 데이터를 획득하였는지 살펴보았다. 둘째, 정형 데이터로 예측력을 최대화하는 방법이다. 지도학습(supervised learning), 비지도학습(unsupervised learning), 강화학습(reinforcement learning) 유형을 설명하고, 기존 연구가 주로 활용한 지도학습을 적용하는 7단계를 제시하였다. 셋째, 비정형 데이터인 텍스트를 분석하는 토픽모델링(topic modeling)이다. 해외 학술지에서 특히 빈번하게 출현하고 있기에, 이 기법의 원리와 더불어 장점을 부각하여 제시하였다. 아울러, 이 기법이 어떤 유형의 연구 질문에 활용됐는지 유목화하여 설명하였다. 넷째, 최근새롭게 등장하고 있는 동영상과 이미지를 활용한 연구 방법이다. 기존 연구가 주로 활용한 세 가지분석 솔루션을 정리하였다. 본 연구의 이론적 기여점은 조직 및 인사 영역에서 빅데이터와 머신러닝기법의 유용성을 짚어 보고 그 적용 방법을 구체적으로 제안했다는 데 있다. 이 분야 국내 연구자들이빅데이터 연구방법론을 활용할 수 있는 초석을 마련했다고 볼 수 있다. 더불어, 최근 조직 내에서 주로활용되고 있는 네 가지 기법에 대한 실무자의 이해를 높인다는 점에서 기여점이 있다.
본 연구에서는 위기상황 속에서 표출된 리더의 감정 상태와 감정 기복을 새로운 접근법을 통해 살펴보고자 한다. 이를 위해 혼합연구방법론을 토대로 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 감정 상태와 감정 기복을 측정, 분석, 비교하는 방법론을 제시한다. 구체적으로 미국의 두 정치적 리더인 앤드루 쿠오모(Andrew M. Cuomo) 56대 뉴욕 주지사와 도널드 트럼프(Donald J. Trump) 45대 미국 대통령의 코로나 19 정례 브리핑 자료를 수집하여, 텍스트 마이닝 기법을 통해 두 리더의 표현된 감정 상태를 분류 및 시각화하고, 감정 기복 정도를 분석한다. 본 연구에서 제안한 “면적(area)과 형상(shape)을 이용한 감정기복 비교” 프레임웍을 기반으로 한 데이터 시각화 결과와 통계적 분석에 의하면 도널드트럼프 미국 대통령의 감정기복이 앤드루 쿠오모 뉴욕 주지사보다 높은 것으로 나타났다. 빅데이터로 함축되는 대규모 디지털 데이터 시대를 맞이하여, 본 논문에서 제안한 새로운 방법론적/통계적 접근법이 조직 과학 및 리더십의 다양한 연구 분야의 이론 설계 및 이론검증에 이용되기를 희망한다.
본 연구는 오늘날 전 사회적으로 화두가 되고 있는 MZ세대에 대해 분석하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 MZ세대와 관련된 저서 및 논문, 기사 등 문헌연구를 통해 MZ세대특성들을 도출하였다. 또한 본 연구에서는 한국언론진흥재단에서 제공하고 있는 빅카인즈(BigKinds)를활용하여 2019년 7월부터 2021년 8월까지의 뉴스기사들을 활용하여 비정형 텍스트 분석을 실시하였다. 분석 결과, 공략과 소통이 동시 출현 네트워크로 제시되었으며, 5가지 토픽으로 유형화되었다. 또한본 연구에서는 90년대생을 MZ세대 분석과 동일한 방식으로 비정형 데이터 분석을 실시하였으며, 분석결과, 청년과 평등이 동시 출현 네트워크로 제시되었고, 총 6가지 토픽으로 유형화되었다. 뿐만 아니라, 본 연구에서는 추가 분석으로 개인 소셜네트워크서비스(인스타그램, 네이버 블로그)와 해외언론(영국가디언지) 및 국외학술문헌(100개 논문)에 대한 워드클라우드 결과 역시 제시하였다. 이러한 분석 결과들을 바탕으로, 본 연구는 인사조직 분야에서의 함의점을 조직 공정성 이론을 기반으로 도출하였다. 결론에서는 본 연구가 가진 학문적·실무적 시사점 및 한계와 향후 연구방향에 대해 제시하였다.
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