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기술병목형 과업특성과 일자리 자동화 위험도의 관계에서 학습조직의 조절효과 = Moderating Effect of Learning Organization in the Relationship Between Engineering Bottleneck Task Characteristics and Work Automation Risk
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2024
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Korean
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KCI등재
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학술저널
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1-21(21쪽)
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일자리는 어떤 조건 하에서 자동화되는가? 선행 연구는 기술병목형 과업특성이 일자리의 자동화에 결정적이라고 보지만, 이는 조직 전략에 따라 같은일자리의 과업 구성과 수행 방식이 다를 수 있다는 점을 간과한다. 즉, 기존연구는 작업조직의 역할을 과소평가하여 자동화 위험을 급진적으로 예측하는경향이 있다. 이 연구는 기술 변화가 사회적 구조와 맞물려 영향을 주고받을수 있다는 기술의 사회구성주의 시각에 기반해 조직적 특성이 자동화 위험에미치는 영향을 검토했다. 국제성인역량조사(PIAAC)를 활용해 기술병목형 과업특성과 자동화 위험 간 관계를 분석하고, 학습조직이 이 관계에 미치는 조절 작용을 고찰했다. 기술병목형 과업특성이 클수록 자동화 위험도가 낮아지고, 학습조직은 이 부적 관계를 강화시킨다는 가설을 제시했다.
분석 결과, 첫째, 기술병목형 과업특성이 자동화 위험도에 부분적으로 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 학습조직의 조절효과도 부분적으로 유의했다. 이는 조직 개입이 자동화 위험도에 체계적으로 영향을 미칠 수 있으며, 학습조직 운영을 통해 고용안정성과 인력확보가 가능함을 암시한다. 자동화 위험예측에서 조직 내 역동에 따른 변이를 고려하는 것이 중요하다는 점을 시사한다
Under what conditions are works automated? Previous research emphasizes the importance of engineering bottleneck task characteristics for automation but overlooks that the composition and execution of tasks can vary based on organizational strategy. This research critiques this view for underestimating the role of work organizations, which leads to overly radical predictions about automation risk. By drawing on the Social Construction of Technology, this study explores how ‘organizational characteristics’ influence automation risk. The study used the International Adult Competency Survey (PIAAC) to analyze the moderating effect of learning organizations on the relationship between engineering bottleneck task characteristics and automation risk, proposing that learning organizations, which emphasize worker participation and empowerment, strengthen this relationship.
The analysis revealed two key points. First, the impact of engineering bottleneck task characteristics on automation risk was partially significant. Second, the moderating effect of learning organizations in this relationship was also partially significant. These results indicate that organizational intervention can systematically influence automation risk, enhance work security, and ensure the necessary workforce by implementing learning organizations. Additionally, predicting automation risk should consider organizational dynamics.
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