이 연구 주제는 조직이 불확실한 환경 속에서 어떻게 학습하고, 제도적 압력에 대응하며, 새로운 행동 양식을 정당화하는지를 탐구한다. 연구실은 경제/조직사회학의 관점에서 기업, 대학, 공공조직, 사회적기업 등 다양한 조직이 단순히 효율성만을 추구하는 존재가 아니라 사회적 규범, 제도, 네트워크, 역사적 맥락 속에서 변화한다는 점에 주목한다. 특히 조직의 의사결정과 혁신 행동이 내부 역량뿐 아니라 외부 제도 환경, 관계 구조, 사회적 기대와 긴밀히 연결되어 있다는 점을 체계적으로 분석한다. 구체적으로는 조직 간 학습, 해외 자회사 생존, 기업집단 내 관리자 이동, 사회적기업과 사회혁신 생태계 등의 사례를 통해 조직이 타 조직의 경험과 관행으로부터 무엇을 배우는지, 그리고 그러한 학습이 성과와 생존에 어떤 영향을 미치는지를 실증적으로 규명한다. 일본 해외 자회사 연구나 기업집단 내 관리자 경험 연구는 조직 간 혹은 조직 내부 시장에서의 지식 이전과 경험 축적이 경쟁우위 형성에 미치는 영향을 보여준다. 이러한 접근은 조직을 개별 행위자가 아닌 관계와 제도의 산물로 이해하는 사회학적 통찰을 제공한다. 이 연구의 의의는 기술혁신이나 시장 진입 같은 경제적 현상도 결국 조직 간 관계, 제도적 정당성, 학습 메커니즘을 통해 형성된다는 점을 밝히는 데 있다. 이를 통해 연구실은 경영학과 사회학을 연결하는 학제적 연구를 수행하며, 기업 전략, 조직 변화, 글로벌 경영, 사회혁신을 통합적으로 설명하는 이론적 기반을 확장하고 있다. 앞으로도 다양한 산업과 국가 맥락에서 조직학습과 제도 변화의 상호작용을 분석함으로써 지속가능한 조직 발전과 혁신의 조건을 제시할 수 있다.

이 연구 주제는 기술혁신이 개별 조직의 내부 활동만으로 이루어지는 것이 아니라 기업, 대학, 연구기관, 창업가, 투자자 등 다양한 주체 간의 협력과 지식교류를 통해 형성된다는 관점에서 출발한다. 연구실은 혁신생태계 내에서 지식이 어떻게 이동하고 결합되며, 기술이 어떤 경로를 통해 확산되고 성과로 이어지는지를 분석한다. 특히 기후기술, 친환경 모빌리티, 자율주행, 대학 기술이전과 같은 분야를 중심으로 시스템 전환과 혁신 네트워크의 구조를 실증적으로 살펴본다. 연구 방법론 측면에서는 특허 데이터, 서지 데이터, 텍스트 분석, 네트워크 분석, 패널 데이터 분석 등 계량적 접근을 적극적으로 활용한다. 초기 기술개발 단계의 아이디어 선별에 word2vec과 CNN을 적용한 논문은 기술경영 연구에 데이터사이언스 방법을 결합한 대표적 사례이며, 대학 발명 라이선싱이나 기술이전의 제도화 과정에 관한 연구는 기술 상용화 과정의 조직적 조건을 보여준다. 또한 신규 진입자와 기존 기업 간 지식 파급, 협력 네트워크와 시장 진입, 파트너 관계와 불확실성 감소 메커니즘을 분석함으로써 혁신이 관계적 구조 속에서 발생한다는 점을 입증한다. 이 연구는 단순한 기술 성과 측정을 넘어 혁신의 사회적·조직적 기반을 해명한다는 점에서 중요하다. 기후위기 대응, 친환경 산업 전환, 지역 및 국가 혁신정책 설계 등 현실적 과제와도 직접 연결되며, 기술혁신을 촉진하는 협력 구조와 지식 흐름의 조건을 제시할 수 있다. 향후에는 다양한 산업 생태계에서 지식결합, 기술파급, 조직 간 경계 넘나들기 현상을 정교하게 분석하여 지속가능한 혁신정책과 협력 전략 수립에 기여할 것으로 기대된다.

이 연구 주제는 인공지능 기술이 전문적 의사결정과 업무 수행에 본격적으로 도입되는 상황에서, 인간 전문가와 인공지능이 어떻게 상호협력하고 함께 발전할 수 있는지를 탐구한다. 연구실은 단순히 성능이 높은 알고리즘을 만드는 데 그치지 않고, 전문가가 신뢰하고 수용할 수 있는 인공지능 학습 프레임워크를 설계하는 데 주목한다. 이는 사회학 이론과 공학적 방법을 결합하여 기술 수용의 장벽, 전문지식의 반영 방식, 협업 과정의 제도적 조건을 함께 고려하는 접근이다. 구체적으로는 의료, 공정 제어, 기술개발, 사업화 현장처럼 전문성이 높은 영역에서 인공지능 활용이 왜 저항을 받는지, 그리고 그 간극을 줄이기 위해 어떤 상호작용 구조가 필요한지를 연구한다. 전문가와 인공지능 간 상호협력 프레임워크 개발 과제는 설명 가능성, 신뢰, 학습 데이터의 한계, 현장 지식의 반영, 사용자 참여 설계 등의 문제를 다루며, 기술과 인간의 관계를 사회기술시스템으로 이해한다. 동시에 융합기술 사업화와 전문인력 양성 사업을 통해 블록체인, 빅데이터, 인공지능 등 신기술이 실제 산업과 창업 현장에서 가치 창출로 이어지도록 교육 및 실천 모델도 제시하고 있다. 이 연구의 핵심 가치는 첨단기술의 성공이 기술 자체의 우수성만이 아니라 사용자와 조직의 수용, 협업, 학습, 사업화 역량에 달려 있다는 점을 밝히는 데 있다. 따라서 본 주제는 인공지능 연구와 기술경영, 조직행동, 혁신교육을 연결하는 중요한 융합 영역이다. 앞으로 연구실은 인간 중심 AI, 전문가 참여형 학습 시스템, 기술사업화 리더 양성, 현장 문제 해결형 융합교육을 통해 기술과 조직이 함께 진화하는 모델을 제시할 수 있을 것이다.