최영진 연구실은 정보기술관리(IT Management)와 디지털 전환(Digital Transformation)에 대한 심도 있는 연구를 수행하고 있습니다. 본 연구실은 4차 산업혁명과 COVID-19로 인한 사회 전반의 변화 속에서, 의료, 교육, 금융, 유통, 교통, 제조 등 다양한 산업 분야에서 디지털 전환이 어떻게 이루어지고 있는지에 주목합니다. 특히, 기술적 관점뿐만 아니라 인적 자원의 수용성, 변화관리, 리더십, 역량, 지각된 위험, 실행 등 다양한 요인을 종합적으로 분석하여 디지털 전환의 성공 및 실패 요인을 규명합니다. 연구실은 산업별 사례연구와 실증 분석을 통해 디지털 전환의 결정요인을 도출하고, 각 산업의 특성에 맞는 전략적 접근 방안을 제시합니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 임상 벤치마크와 분야 간 협업, 공공 분야에서는 정부 정책과 법·제도 지원, 금융 분야에서는 사이버 위험과 법적 규제 대응 등이 중요한 요소로 분석됩니다. 이러한 연구는 디지털 전환이 단순한 기술 도입을 넘어 조직과 사회 전반의 혁신을 이끌어내는 데 필수적인 요소임을 강조합니다. 또한, 연구실은 디지털 전환의 확산과정에서 발생하는 데이터 불균형, 정보시스템 감리, 클라우드 컴퓨팅 도입 등 실무적 문제 해결에도 집중합니다. 이를 통해 조직의 경쟁력 강화와 효율적인 정보기술 활용 방안을 모색하며, 국내외 다양한 정책 및 산업 현장에 실질적인 기여를 하고 있습니다.

본 연구실은 데이터 마이닝, 기계학습, 통계적 분석 등 첨단 데이터 분석 기법을 활용하여 의료경영 분야의 다양한 문제를 해결하고 있습니다. 예를 들어, 교통사고 사망률 예측, 약물 중독 사망 위험 예측, 미충족 의료 수요 예측 등 실제 의료 현장에서 발생하는 복잡한 데이터를 분석하여, 보다 정확한 예측모형을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 의료 패널 데이터, 고령화 패널 데이터, 건강보험 데이터 등 다양한 국가 데이터베이스를 활용하여 이루어집니다. 연구실은 데이터의 불균형 문제를 해결하기 위해 언더샘플링, 오버샘플링, 앙상블 기법(XGBoost 등)과 같은 최신 데이터 전처리 및 분석 기법을 적용합니다. 이를 통해 기존의 전통적 통계모형과 기계학습 기반 예측모형의 성능을 비교·분석하고, 실제 의료정책 및 서비스 개선에 적용할 수 있는 실질적이고 신뢰성 높은 결과를 도출합니다. 또한, 의료정보시스템(EHR) 도입 효과, 병원 서비스 품질, 의료기관의 정보화 전략 등 의료경영 전반에 걸친 다양한 주제를 다루고 있습니다. 이러한 연구는 의료기관의 경영 효율성 제고, 환자 안전 및 서비스 품질 향상, 보건의료 정책 수립 등 사회적 파급효과가 매우 큽니다. 연구실은 데이터 기반의 의사결정 지원체계 구축을 통해, 미래 의료경영의 혁신을 선도하고 있습니다.