생성형 인공지능 도입 장애요인의 구조적 관계 분석 : 통신 산업을 중심으로
Structural Relationship Analysis of Barriers to Generative AI Adoption: A Case of the Telecommunications Industry
- 주제(키워드) 생성형 인공지능 , 통신 산업 , 장애요인 , 해석적 구조모델링(ISM) , 교차영향행렬 곱셈 분류법(MICMAC) , generative artificial intelligence (AI) , telecommunications industry , barriers , Interpretive Structural Modeling (ISM) , Matrix Impact Cross-reference Multiplication Applied to Classification (MICMAC)
- 발행기관 서강대학교 기술경영전문대학원
- 지도교수 김주람
- 발행년도 2026
- 학위수여년월 2026. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 기술경영전문대학원 기술경영학
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000082467
- UCI I804:11029-000000082467
- 본문언어 한국어
- 저작권 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록(요약문)
본 연구는 통신 산업에서 생성형 인공지능(generative artificial intelligence) 도입을 저해하는 주요 장애요인을 구조적 관점에서 분석한다. 이를 위해 문헌 검토와 전문가 설문을 진행하여 15개 장애요인을 확정하고, 델파이(Delphi) 기반 해석적 구조모델링(ISM) 분석을 통해 요인의 계층적 영향 구조를 제시하였다. 이어서 교차영향행렬 곱셈 분류법(MICMAC) 기법을 통해 요인의 영향력(driving power)과 의존도(dependence power)를 분석하여 독립형(Independent)·연계형(Linkage)·종속형(Dependent)·자율형(Autonomous)으로 분류하였다. 분석 결과, 국가 간 제도 및 기술 표준의 정합성 부재, 불명확한 법·제도 및 규제 미비, 일자리 대체에 대한 불안이 높은 영향력과 낮은 의존도를 지닌 독립형 요인으로 확인되었다. 이는 해당 요인들이 전체 구조에서 선행적으로 작동하는 핵심 요인임을 시사한다. 특히 국가 간 제도 및 기술 표준의 정합성 부재는 계층 구조의 최하위에 위치한 근본(root) 요인으로 도출되었으며, 생성형 인공지능 도입을 제약하는 기저 환경을 형성하는 것으로 나타났다. 본 연구는 통신 산업에서 생성형 인공지능 도입 장애요인이 개별 요인의 문제가 아니라 제도·규제·조직·기술 요인이 계층적으로 연결된 구조적 제약으로 작동함을 보여주었으며, 이러한 구조적 이해가 생성형 인공지능 도입 전략의 우선순위 설정과 정책적 개입 방향을 설계하는 데 필요한 시사점을 제공한다.
more초록(요약문)
This study analyzes the major barriers to the adoption of generative artificial intelligence (AI) in the telecommunications industry from a structural perspective. Based on a comprehensive literature review and expert surveys, fifteen key barriers were identified. A Delphi-based Interpretive Structural Modeling (ISM) approach was employed to examine the hierarchical influence structure among these barriers. Subsequently, the Matrix Impact Cross-reference Multiplication Applied to Classification (MICMAC) technique was used to analyze the driving power and dependence of each barrier and to classify them into Independent, Linkage, Dependent, and Autonomous categories. The results indicate that the absence of cross-national alignment in institutional frameworks and technical standards, regulatory uncertainty and unclear legal frameworks, and concerns about job displacement are classified as independent barriers characterized by high driving power and low dependence. This suggests that these factors operate as core barriers that exert a preceding influence on the overall structure. In particular, the absence of cross-national alignment in institutional frameworks and technical standards is identified as a root-level barrier located at the lowest level of the hierarchical structure, forming a foundational environment that constrains the adoption of generative AI. Overall, this study demonstrates that barriers to generative AI adoption in the telecommunications industry do not operate as isolated factors but rather as structurally interconnected constraints spanning institutional, regulatory, organizational, and technological dimensions. Such a structural understanding provides important implications for prioritizing adoption strategies and for designing policy interventions related to generative AI adoption.
more목차
1. 서론 7
1.1 연구 배경 7
1.2. 연구 문제 8
1.3. 연구 목적 10
1.4. 연구 기여 11
2. 배경 13
2.1. 생성형 인공지능 도입 장애요인 연구 동향 13
2.2. ISM-MICMAC 기법 17
3. 연구 방법 24
3.1. 문헌 검토 25
3.2. Delphi 기반 ISM 분석 34
3.3 MICMAC 분석 40
4. 연구 결과 및 논의 42
4.1. ISM 분석 결과 42
4.2. MICMAC 분석 결과 46
4.3. 이론적 분석 49
4.4. 통합적 논의 54
5. 결론 60
참고 문헌 66
