AI 기반 뷰티 테크 기업의 지식재산활동이 경영성과에 미치는 영향 : 기술사업화역량의 매개효과 및 정부지원의 조절효과를 중심으로 = The Impact of Intellectual Property Activities of AI-based Beauty-Tech Firms on Business Performance:Focusing on the Mediating Effect of Technology Commercialization Capability and the Moderating Effect of Government Support

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the recent expansion of the AI ecosystem across industries and the accelerated penetration of AI into the beauty sector, the importance of intellectual property (IP) activities has increased as a strategic means to secure early market share and achieve sustainable competitive advantage in AI-based beauty technologies.
To promote AI-driven innovation and facilitate new market entry in the beauty industry, it is therefore essential to closely examine the mechanism through which IP activities are transformed into commercialization outcomes and business performance.
This study empirically investigates the impact of IP activities on business performance among AI-based beauty tech firms. In particular, it examines the mediating effect of technology commercialization capability, which functions as a key pathway in the performance creation process between IP activities and business performance. In addition, in order to identify the conditions under which this structural relationship is manifested, the moderating effect of government support is analyzed.
As a research method, a survey was conducted with employees of AI-based beauty tech firms via an online platform for approximately three weeks, from September 9 to September 29, 2025. Of the 205 questionnaires collected, 201 valid responses were analyzed using the SPSS 27.0 program.
Specifically, frequency analysis and descriptive statistics were conducted to identify the basic characteristics and distribution of the data, and exploratory factor analysis and reliability analysis were performed to verify the validity and reliability of the measurement instruments used. In addition, Pearson product-moment correlation analysis was conducted to examine the correlation structure among the variables, and Baron and Kenny’s (1986) three-step procedure was applied to test the mediating effect of technology commercialization capability. Furthermore, hierarchical regression analysis was conducted to examine the moderating effect of government support.
The main findings of this study are as follows.
IP activities were found to have a significant positive effect on technology commercialization capability, and technology commercialization capability was found to have a significant positive effect on business performance.
An analysis of the mediating effect of technology commercialization capability in the relationship between IP activities and business performance showed a full mediation structure in which IP activities affect business performance only through technology commercialization capability. This means that IP activities themselves do not directly lead to business performance, and that performance is created only when they pass through the execution path of technology commercialization capability.
The analysis of the moderating effect of government support showed that there was no significant moderating effect in the relationship between IP management activities and technology commercialization capability, whereas a significant moderating effect of government support was found in the relationship between IP rights acquisition activities and technology commercialization capability.
In particular, along the path of IP rights acquisition activities, when the level of government support was low, IP rights acquisition activities had a positive effect on technology commercialization capability, but as the level of government support increased, this effect weakened, showing a negative moderating effect.
Furthermore, the analysis of the moderating effect of government support on the relationship between technology commercialization capability and business performance confirmed that the higher the level of government support, the more strongly technology commercialization capability affects business performance.

국문 초록 (Abstract)

최근 들어, 산업 전반의 AI 생태계 확산과 더불어 뷰티 산업으로의 AI 침투가 가속화됨에 따라, AI 기반 뷰티 기술의 선제적 시장 점유와 지속적인 경쟁 우위 확보를 위한 전략적 수단으로서 지식재산활동의 중요성이 높아지고 있다.
이에, 뷰티 산업에서의 AI 기반 혁신 활동 및 관련 시장으로 신규 진입을 촉진하기 위해서는 지식재산활동이 사업화 및 경영성과로 전환되는 메커니즘을 면밀하게 파악할 필요가 있다.
본 연구는 AI 기반 뷰티 테크 기업을 대상으로 지식재산활동이 경영성과에 미치는 영향을 실증적으로 규명하고자 한다. 특히, 지식재산활동과 경영성과 간의 관계에서 성과 창출 과정의 핵심 경로로 작용할 수 있는 기술사업화역량의 매개효과를 검증하고자 하였다. 아울러, 이러한 구조적 관계가 발현되는 데 있어 필요한 조건을 규명하기 위해 정부지원의 조절효과를 분석하고자 하였다.
이를 위한 연구 방법으로, AI 기반 뷰티 테크 기업 종사자를 대상으로 2025년 09월 09일부터 09월 29일까지 약 3주간 온라인 플랫폼을 통해 설문조사를 진행하였다. 수집된 총 205부 중 유효 표본 201부에 대해 SPSS 27.0 프로그램을 활용해서 분석하였다.
구체적으로, 자료의 기초적 특성과 분포를 파악하기 위해 빈도분석과 기술통계분석을 실시하고, 사용된 측정도구의 타당성과 신뢰성을 검증하고자 탐색적 요인분석과 신뢰도 분석을 실시하였다. 또한, 변수 간의 상관 구조를 파악하기 위해 Pearson 적률상관관계분석을 실시하였고, 기술사업화역량의 매개효과 검증을 위해 Baron과 Kenny(1986)가 제안한 매개효과 검증 3단계 절차를 적용하였다. 그리고, 정부지원의 조절효과를 확인하기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다.
본 연구결과에 대한 요약은 다음과 같다.
지식재산활동은 기술사업화역량에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 기술사업화역량은 경영성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
지식재산활동과 경영성과 간의 관계에서 기술사업화역량의 매개효과를 분석한 결과, 지식재산활동은 기술사업화역량을 통해서만 경영성과에 영향을 미치는 완전매개 구조가 나타났다. 이는, 지식재산활동 자체는 경영성과로 바로 이어지지 않고, 기술사업화역량이라는 실행 경로를 거쳐야만 성과가 창출되는 구조임을 의미한다.
정부지원의 조절효과 분석 결과, 지식재산관리활동과 기술사업화역량 간의 관계에서는 조절효과가 유의하지 않았으나, 지식재산권리화활동과 기술사업화역량 간의 관계에서는 정부지원의 유의한 조절효과가 확인되었다.
특히, 지식재산권리화활동 경로에서는 정부지원의 수준이 낮을 때는 지식재산권리화활동이 기술사업화역량에 긍정적 영향을 미치지만, 정부지원 수준이 높을수록 그 효과가 약화되는 음(-)의 조절효과가 나타났다.
그리고, 기술사업화역량과 경영성과 간의 관계에서 정부지원의 조절효과를 분석한 결과, 정부지원의 수준이 높을수록 기술사업화역량이 경영성과에 미치는 영향이 더욱 강화되는 조절효과가 확인되었다.

목차 (Table of Contents)

• 초록 i
• ABSTRACT iv
• 목차 vii
• 표 목차 x
• 그림 목차 xii
• 1장. 서론 1
• 1.1 연구의 필요성 및 목적 1
• 1.2 연구의 범위 및 방법 5
• 2장. 이론적 배경 7
• 2.1 AI 기반 뷰티 테크 산업 7
• 2.1.1 AI 기반 뷰티 테크 개요 7
• 2.1.2 AI 기반 뷰티 테크 서비스 9
• 2.1.3 AI 기반 뷰티 테크 시장 동향 11
• 2.1.4 AI 기반 뷰티 테크 특허 출원 분석 14
• 2.2 지식재산활동 17
• 2.2.1 지식재산활동의 개념 17
• 2.2.2 지식재산활동 관련 선행연구 18
• 2.3 기술사업화역량 20
• 2.3.1 기술사업화역량의 개념 21
• 2.3.2 기술사업화역량 관련 선행연구 22
• 2.4 경영성과 24
• 2.4.1 경영성과의 개념 24
• 2.4.2 경영성과 관련 선행연구 25
• 2.5 정부지원 28
• 2.5.1 정부지원의 개념 29
• 2.5.2 정부지원 관련 선행연구 30
• 3장. 연구방법 33
• 3.1 연구모형 및 연구가설 33
• 3.2 연구대상 선정 및 자료 수집 36
• 3.3 변수의 척도 선정 및 설문지 구성 37
• 3.3.1 지식재산활동 37
• 3.3.2 기술사업화역량 39
• 3.3.3 경영성과 41
• 3.3.4 정부지원 42
• 3.3.5 인구통계학적 특성 및 지식재산활동에 대한 일반적 인식 43
• 3.4 분석 절차 및 분석 방법 45
• 4장. 연구결과 47
• 4.1 연구대상의 일반적 특성 47
• 4.2 AI 기반 뷰티 테크 기업의 지식재산활동 관련 특성 51
• 4.3 주요 변수의 기술통계 54
• 4.4 측정도구의 타당도 및 신뢰도 55
• 4.4.1 지식재산활동 56
• 4.4.2 기술사업화역량 58
• 4.4.3 경영성과 60
• 4.4.4 정부지원 62
• 4.5 주요 변수 간 상관관계 63
• 4.6 가설 검증 64
• 4.6.1 지식재산활동과 경영성과 간의 관계에서 기술사업화역량의 매개효과 64
• 4.6.2 지식재산활동과 기술사업화역량 간의 관계에서 정부지원의 조절효과 67
• 4.6.3 기술사업화역량과 경영성과 간의 관계에서 정부지원의 조절효과 69
• 4.6.4 가설 검증 결과 요약 70
• 5장. 결론 73
• 5.1 연구 결과 요약 73
• 5.2 연구 결과에 따른 실무적 시사점 76
• 5.3 본 연구의 한계점 및 향후 연구 계획 78
• 참고문헌 80
• 부록 91
• A. 설문지 91