｢정보시스템연구｣ 제17권 제3호

한국정보시스템학회

2008년 9월, pp. 205～233

지식경영의 동태적 가치사슬 모형 구축*

* 이 논문은 2006년도 정부재원[교육인적자원부 학술연구조성사업비]으로 한국학술진흥재단의 지원을 받아 연구되었음[KRF- 2006-321-B00393].

** 동국대학교 경영․관광대학 경상학부 교수, chanlee@dongguk.ac.kr

이 영 찬**

			<목 차>
Ⅰ. 서론 Ⅱ. 이론적 배경 2.1 성과측정시스템 2.2 지식경영 2.3 선행연구와의 차별성 Ⅲ. 연구의 방법 3.1 균형성과표 3.2 시스템 다이내믹스				3.3 균형성과표와 시스템 다이내믹스의 통합 Ⅳ. 적용 사례 4.1 동적 균형성과표의 구축 4.2 시뮬레이션 결과 4.3 시나리오 분석 Ⅴ. 결론 참고문헌 Abstract

Ⅰ. 서 론

지식사회로 대변되는 새로운 경제질서 하에서 지식은 단순히 전통적인 생산요소로서의 노동, 자본, 토지와 같은 하나의 자원이라기보다는 기업이 경쟁력 확보를 위해 의지할 수 있는 유일한 의미 있는 자원으로 평가되고 있다. 이는 대부분의 제품과 서비스의 가치가 기술 노하우, 제품설계, 마케팅 기법, 고객에 대한 이해, 개인의 창조성, 조직의 혁신의지 등 무형의 지식자원에 의해 결정되기 때문이다. 이처럼 지식은 현대 경영의 복잡계 내에서 조직의 핵심자원으로 대두되고 있으며, 조직이 갖고 있는 경쟁력과 부가가치의 원천으로 간주되고 있다. 지식이 이처럼 경영의 핵심자원으로 부상하면서 지식경영의 중요성 또한 부각되고 있다.

지식경영의 본질은 지식의 발굴, 창출, 축적, 공유, 활용, 그리고 전파라는 일련의 과정을 의도적이고 체계적인 방법으로 접근함으로써 조직의 성과를 개선하는 것을 의미하며, 창조적인 문제해결 방법을 찾아내기 위한 개인 및 조직의 혁신과정으로 이해할 수 있다. 지식경영은 결국 조직이 지니고 있는 지적 자산뿐만 아니라 구성원 개개인의 지식이나 경험을 체계적으로 발굴하여 조직 내부의 보편적인 지식으로 공유하고, 이의 활용과 전파를 통하여 조직 전체의 경쟁력을 향상시키는 경영 패러다임으로서 가치가 있다. 따라서 조직의 경쟁력을 제고시키기 위해서는 조직이 가지고 있는 기존의 유형자산 이외에 새로운 가치 있는 지식을 창출, 축적하고 이를 공유 및 활용함으로써 경쟁력을 혁신적으로 높일 필요가 있다.

한편, 지식경영활동에 의해 창출되는 성과를 측정하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있으며, 이러한 시도들 중 특히 균형성과표(balanced scorecard: BSC)는 현재 포춘지가 선정한 세계 1,000대 기업 중 50% 이상이 이를 사용하고 있거나 수용과정에 있을 만큼 그 유효성을 인정받고 있다. 그러나 무형자산을 측정하고 이를 전략적으로 활용하기 위한 지금까지의 여러 방법들 역시 많은 장점에도 불구하고 모든 성과측정 방법이 지니고 있는 근본적 문제, 즉 성과지표간 인과관계의 일방향성과 정적인 특성 때문에 성과지표간의 역학적인 관계가 반영되어 있지 않아 지표간 상호 영향을 측정하는 데는 한계를 지니고 있으며, 이로 인해 새로운 정책의 도입과 환경 변화 수용에 소요되는 시간 지연 효과를 고려하기 힘들다는 한계를 지니고 있어 기업의 전략적 도구로서 활발히 활용되는데 심각한 장애요소가 되고 있는 실정이다. 따라서 다양한 조직들의 지식경영 도입성과를 시스템적 관점에서 동태적으로 분석 및 평가하고, 조직 차원의 전략적 의사결정과정에서 정보기술을 활용한 조직의 학습 시스템을 하부구조화 할 수 있는 지식경영의 가치사슬 모형의 구축은 매우 중요한 연구 주제이다.

본 연구에서는 시스템 구성요소들 간의 인과관계 및 시간의 변화에 따른 피드백의 영향에 초점을 맞춘 시스템 다이내믹스(system dynamics)의 개념과 이에 근거한 시뮬레이션, 그리고 전략적 성과평가 모형으로서의 BSC의 유기적 결합을 통하여 기업의 무형자산 지표를 전략수립 및 경영활동에 활용하여 조직의 전략적 의사결정과정에 도움을 줄 수 있는 지식경영의 동태적 가치사슬 모형을 개발하고, 이의 활용방안을 제시하고자 한다.

	지식경영의 동태적 가치사슬 모형 구축

｢정보시스템연구｣ 제17권 제3호, 2008년 9월

Ⅱ. 이론적 배경

2.1 성과측정시스템

전통적으로 기업이 사용해 온 성과측정시스템은 성과측정의 본래의 목적을 달성하는 메카니즘으로는 미흡하였다. 전통적으로 기업이 사용해온 성과측정의 가장 큰 비판은 기업의 성과가 재무적인 척도에 너무 의존되어 왔다는 것이다. 사실 아직도 많은 기업에서 기업의 성과라는 것은 당기순이익이나 투자수익률, 자기자본수익률 등과 같이 과거 기업이 취한 행동의 결과를 나타내는 재무 지표에 초점이 맞추어져 있는 경우가 많다. 그러나 기업의 성과는 재무적인 측면에서뿐만 아니라 조직의 혁신과 학습 능력, 고객 및 공급자 관계, 종업원 만족, 내부 프로세스 개선 등 비재무적이며 정성적인 측면에서도 평가되어야 하며, 이 모든 측면에서의 개선을 위한 기업의 모든 활동과 프로세스는 궁극적으로는 기업 전략과 연계되어 하나의 커다란 경영이론을 이루어야 한다.

따라서 오늘날 성공적인 기업으로 존속하기 위해서 기업은 자신들이 추구하는 전략, 수행하는 활동, 그리고 성과의 측정이라는 세 가지 축의 관계를 밀접히 상호 작용하는 삼각구도(triangular relationship)로 인식할 필요가 있다. 예를 들어, 기업이 보다 나은 품질을 추구하고자 하는 전략적 목표를 갖고 있다면, 원하는 품질 수준을 달성하기 위한 일련의 활동들을 파악하고 전개할 필요가 있을 뿐만 아니라 이러한 활동들이 과연 품질의 향상을 이끌어 내고 있는지를 구체적인 자료로써 주기적으로 평가하고, 이에 근거하여 사업 전략을 수정할 수 있는 성과측정시스템을 마련할 필요가 있는 것이다. 결국, 기업의 바람직한 성과측정이란 기업이 설정한 전략적 목표를 달성하기 위하여 일련의 활동들을 인과관계로 연결시켜 전개하고, 이의 결과를 주기적으로 구체적인 자료로써 평가하며, 미흡한 부분에 대한 수정조치와 함께 성취된 개선사항을 공표 및 보상하고 이를 피드백함으로써 기존의 전략을 수정하도록 하는 일련의 순환과정이라 할 수 있다(민재형 외, 2002; Mackay, 2005).

전통적으로 기업에서 행해온 성과측정은 다음과 같은 몇 가지 관점에서 근본적인 문제점이 있다. 첫째, 재무성과(financial performance)나 운용성과(operational performance)와 같은 과거지향적이며 근시안적인 성과 지표에 과도한 초점이 맞추어져 있다는 것이다. 이러한 전통적인 성과지표들은 과거에 무엇이 일어났는가는 우리에게 이야기해 줄 수 있으나, 앞으로 무슨 일이 일어날 지에 대해서는 유용한 정보를 제공해 주지 못한다. 둘째, 성과지표들이 궁극적인 목표를 향하여 인과관계로 연결되어 있지 않아 부분 최적화를 추구하는 경향이 있었다. 성과지표들의 연계는 강력한 힘을 발휘하게 되며 부서간의 협력도 유도할 수 있다. 따라서 하나의 성과지표는 반드시 그 성과지표가 영향을 미치는 다른 성과지표(lags)와 연결이 되어야 하며, 그 성과지표의 원인이 되는 다른 성과지표(leads)와도 연결이 되어야 한다. 즉, 성과지표들은 서로 연결고리를 이루어 기업의 경영이론을 구체화시킬 수 있어야 하며, 이러한 성과지표들의 연계를 통해 기업은 부분 최적화(local optimization)가 아닌 전체 최적화(global optimization)를 이룰 수 있는 것이다. 셋째, 진부하고 필요 없는 성과지표들이 너무도 많이 존재하고 있다. 기업들은 대부분 성과지표들을 최신화 하지 않는 경향이 있다. 새로운 지표들은 고객의 요구나 경영자의 필요 그리고 성과에 문제가 있을 경우 지속적으로 소개되나, 진부한 성과지표들은 거의 삭제되지 않고 그대로 존속되어 기업의 노력을 분산시키고 의사결정을 늦추는 결과를 가져온다. 성과지표들은 주기적으로 검토되어 현 상황에서 존재 이유가 없다고 판단되는 지표들은 과감히 삭제되어야 한다. 넷째, 기업의 전략과 성과지표들간의 통합이 부족하다. 대부분의 기업에 있어서 성과측정과 관련된 가장 심각한 문제는 그들이 사용하고 있는 성과지표들이 서로 인과관계로 연결되어 있지 않고 사업 전략과도 일치하지 않는다는 것이다. 성과지표의 전략과의 연계는 매우 강력한 힘을 발휘할 수 있다. 기업이 추구하는 전략과 일치하는 성과지표들은 전략이 올바로 시행되고 있는지에 대한 정보를 제공해 줄뿐만 아니라 전략과 일치하는 올바른 행동을 유발할 수 있는 것이다. 반면 전략과 관계없이 부적절하게 도입된 성과지표들은 전략의 실행을 오히려 방해하게 된다(민재형 외, 2002; 조현웅 외, 2007; Aydin, 2006, Drury and El-Sishini, 2005; Witcher and Chau, 2007; Yip, 2004).

Kaplan & Norton(1996, 2001)은 전통적인 성과측정시스템이 갖는 이러한 단점들을 극복할 수 있는 대안으로 균형성과표(BSC)를 제안하였다. BSC는 기업의 비전과 전략으로부터 성과 영역들을 판별하고 각 성과영역에서 추구하는 실행 목표를 관리 가능한 주요성과지표들로 명료하게 통합하도록 함으로써 경영자로 하여금 기업의 건강상태를 신속히 검토할 수 있도록 하고, 시간의 흐름에 따라 행동을 평가하고 수정하도록 하는 비행기나 자동차의 계기판과 유사한 역할을 한다. BSC는 기본적으로 기업의 성과를 재무 관점, 고객 관점, 내부 프로세스 관점, 그리고 조직의 학습 및 성장 관점이라는 네 가지 영역에서 평가하고 이에 근거하여 기업의 성장을 지속적으로 검토하고 기업의 가치를 창조하고자 하는 시스템으로서의 가치를 가진다. BSC는 이러한 네 가지 영역 각각을 주요 성과지표들로 축약하여 평가함으로써 조직의 단기적 및 장기적 건강을 한 눈에 종합적으로 볼 수 있도록 하는데, 이 네 가지 영역은 분리되어 평가되는 것이 아니라 기업의 비전과 전략에 맞추어 인과관계를 가지고 연계되는 특징을 가지고 있다.

종합적인 성과측정시스템으로서 BSC는 현재 많은 기업들이 이를 사용하고 있거나 수용과정에 있을 정도로 그 유효성을 인정받고 있다. 그러나 기존의 BSC는 다음과 같은 한계점들을 내포하고 있다. 첫째, 기존의 BSC는 단선적인 인과관계만을 표현하고 있다. 단선적인 인과관계는 전략적 요인들 간의 피드백을 통한 동태적 변화를 표현할 수 없다. 또한 이러한 단선적인 인과관계는 주요 측정지표의 변화폭이나 변화시간을 측정할 수 없다(민재형 외, 2002; 박상현 외, 2005; 조현웅 외, 2007; Warren and Langley, 1999). Nørreklit(2000)는 BSC에서 측정 영역 간의 인과관계에 대해서 문제를 제기했으며, 인과관계 대신 상호의존성이나 쌍방향의 인과관계에 관심을 두고 연구를 수행한 바 있다.

둘째, 기존의 BSC에서는 시간의 흐름에 따라 원인과 결과를 구분할 수 없다. Nørreklit(2000)는 시간 차원이 존재하지 않는 BSC의 문제를 제시하고 있다. 왜냐하면 모든 인과관계의 원인과 결과 간에는 시간의 지연이 존재하기 때문이다. 기존의 BSC에서는 이러한 원인과 결과를 같은 시간에 나타나는 것으로 측정하고 있다(조현웅 외, 2007).

셋째, 기존의 BSC는 전략과 운영 사이의 연계가 부족하다. Mooray et al.(1999)은 BSC가 양방향의 성과측정을 규명하기에는 부족하다고 주장했다. BSC는 주로 top-down 방식의 성과측정에 초점을 두고 있기 때문이다. Hudson et al.(2001) 역시 BSC는 조직의 상부 층에서 바라보는 전략성과와 운영수준의 측정을 상호 연관지어 설명하기에는 부족하다고 지적했다.

2.2 지식경영

지식과 관련된 연구들은 조직이론, 경영혁신, 정보공학 등 다양한 분야에서 꾸준히 이어져 왔으나 지식경영을 통합된 프레임워크 관점에서 다룬 연구는 1990년대 중반에 들어와서 본격적으로 발표되기 시작하였다. 최근까지 진행되고 있는 지식경영에 대한 주요 연구들을 정리하면 다음과 같다.

지식경영 실증연구들에서 대부분의 연구자들은 지식경영의 역량, 프로세스(또는 활동), 그리고 성과를 지식경영의 세 가지 핵심요소로 강조하고 있다(Alavi and Leidner, 2006; Bock et al., 2005; Demarest, 1997; Gold et al., 2001; Jasimuddin et al., 2005; Lee and Choi, 2003; O'Dell and Grayson, 1999, Soo et al., 2005). 우선, 지식경영역량이란 조직 내에서 지식을 끊임없이 창출해낼 수 있는 조직 메커니즘을 의미하는데(Nonaka et al., 1998), 이러한 역량은 조직 내에서 보다 적극적인 지식의 획득, 공유, 그리고 보호와 같은 지식경영활동을 가능하게 한다(Stonehouse and Pemberton, 1999). 둘째, 지식경영활동(또는 지식 프로세스)은 지식을 효과적으로 관리하기 위한 과정(Gold et al., 2001)으로, 지식의 창출, 공유, 저장, 활용이라는 일련의 활동들을 포함한다(Alavi and Leidner, 2006). 따라서 지식경영활동은 지식의 기본적인 운용과정을 나타내며(Bock et al., 2005), 지식경영역량은 조직이 효율적으로 지식경영활동을 수행하는데 필요한 하부구조를 의미한다(Lee and Choi, 2003). 셋째, 조직의 성과는 조직이 자신의 경영목표를 달성한 정도로 정의되는데, 지식경영의 성과는 지식경영의 실천을 통해 얻은 조직학습의 정도, 수익성 등으로 측정될 수 있다(Keskin, 2005).

한편, 기업의 가치가 지식과 같은 무형의 자산에 의해 창출되고 있음에도 불구하고 기업의 지식경영성과를 측정하는 방법은 여전히 외형적 성장을 중시하던 산업사회에 맞추어 개발된 재무적 측정방법이 많이 사용되고 있는 것이 현실이다. 물론 재무 지표에 근거한 기존의 성과측정방법도 비교적 객관적인 측정 결과를 기업에게 제공해 온 것은 사실이다. 그러나 가시적인 자산보다 지식과 같이 보이지 않는 무형자산에 의해 기업의 가치가 결정되는 현실에서 단기적이고 과거지향적인 재무 지표는 더 이상 기업의 성과를 평가할 수 있는 유일한 지표가 될 수 없게 되었다. 이러한 문제 인식에 따라 지식경영활동에 의해 창출되는 성과를 측정하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있다(Arora, 2002; Gooijer, 2000; Kaplan and Norton, 1996, 2001).

Arora(2002)는 지식경영의 목적을 크게 조직 지식의 제고, 새로운 지식의 창출 또는 혁신, 그리고 협력증대에 따른 종업원의 직무능력 향상 등 세 가지로 구분하고 이를 지원하기 위한 지식경영 실천활동으로 지식저장고 구축과 전문가 집단(CoP) 활성화를 제안한 바 있다. 그리고 그는 이러한 지식경영 실천활동이 지식경영의 목적을 충분히 달성할 수 있음에도 불구하고 실제로는 조직의 성과를 실현하는데 크게 기여하지 못하고 있다는 점에 관심을 두고 조직의 전략에 따른 구체적인 목표설정과 피드백을 중요시하는 BSC의 개념을 지식경영 실천에 도입할 것을 제안하였는데, BSC는 지식경영 지수의 개발과 활용을 가능하게 하여 조직에서 지식경영을 효과적으로 실천할 수 있게 한다고 주장하였다. Gooijer(2000) 역시 지식경영의 성과를 측정하는데 BSC를 도입할 것을 제안하고 있는데, 그는 지식경영을 조직구성원의 협력과 결합을 지원하는 실천활동으로 정의하고, 호주 공공기관의 사례를 통해 지식경영의 성과를 측정하기 위한 모형으로 지식경영성과표(knowledge management scorecard: KMSC)를 제안한 바 있다.

2.3 선행연구와의 차별성

한편, 본 연구는 다음과 같은 측면에서 기존 선행연구와는 차별성을 갖는다. 첫째, 오늘날 조직은 단순히 지식만을 필요로 하는 것이 아니라, 지식을 지속적으로 갱신하고 실무에 역동적으로 적용할 수 있는 능력을 필요로 한다. 그리고 이러한 능력을 갖추기 위해서는 획득된 지식을 이용하여 끊임없이 개선방향을 찾고자 노력해야 하며, 그 과정에서 끊임없이 학습하는 조직의 필요성이 제기된다. 학습조직은 조직구성원들로 하여금 새로운 아이디어와 사고를 창출할 수 있는 환경을 조성하도록 하는데, 이러한 과정을 통해 조직은 내․외부로부터 고유한 경험을 축적하고 조직의 목표를 달성하기 위한 프로세스의 효율성을 제고시키게 된다. 학습조직은 궁극적으로 지식기반조직으로의 이행을 목표로 하며, 이러한 목표의 달성은 지식창출 및 획득, 공유 및 전파와 같은 일련의 지식경영활동에 의해 가능해지는데, 이 과정에서 정보시스템과 정보기술의 활용이 매우 중요한 지원 역할을 수행하게 된다. 본 연구에서는 정보시스템 및 정보기술이 지식경영성과에 미치는 영향을 피드백을 중심으로 한 동태적 관점에서 분석하고자 한다.

둘째, 조직내 지식은 know-what, know-how, 그리고 know-why로 구성된다고 알려져 있다. 정보를 바탕으로 know-what이 이루어지게 되고, 이는 다시 실행을 통하여 know-how을 파생시킨다. 이때 know-how는 반복적 경험을 통해 수정이 이루어지는데, 이 수정 과정에서 보다 효과적인 방법을 찾아내기 위한 추론이 발생한다. 즉, 어떤 know-what을 이용하여 특정 know-how를 적용했을 때의 결과 차이를 추론하여 know-why를 구성하게 된다. 그리고 이를 통해 필요한 정보를 파악하여 know-what을 변경할 수도 있고, 새로운 절차나 기존 절차를 수정하여 know-how를 변경할 수도 있다. 이와 같이 지식과 경험, 그리고 정보 간에는 밀접한 연관관계가 존재하며, 시간에 따라 변화하는 동태적 특성을 지니게 된다. 따라서 정보기술을 활용한 학습조직의 구축과정에서 이러한 동태적 특성을 파악하고, 이를 반영할 수 있는 모형의 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 학습조직 구축 과정에서 나타나는 동태적 특성을 고려할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다.

셋째, 기존 지식경영 방법론들은 암묵적/명시적 지식간의 전환 모드를 바탕으로 분류할 수 있다. 우선, 암묵적 지식에서 암묵적 지식으로의 전환 모드인 사회화에는 BP(British Petroleum)의 가상 팀워크 프로그램, 기업내 tea-time 회의, 경쟁적 벤치마킹 등이 제시된 바 있다. 다음으로 암묵적 지식에서 명시적 지식으로의 전환 모드인 외부화에는 기존의 문서관리시스템, 데이터베이스시스템의 활용 등이 제시된 바 있다. 그리고 명시적 지식에서 암묵적 지식으로의 전환 모드인 내부화에는 교육이 제시되었으며, 명시적 지식에서 명시적 지식으로의 전환 모드인 복합화에는 문서관리/데이터베이스시스템의 활용 또는 데이터마이닝이나 인공신경망과 같은 전문가시스템 기술이 제시되었다. 이외에도 지식의 위치를 관리하는 지식맵이 제시되기도 했다. 이와 같이 기존의 지식경영 방법론들은 지식의 획득 및 관리에 초점을 맞춘 반면, 실제 경영업무와 관련한 의사결정이나 문제해결과정에 지식경영의 개념을 직접적으로 활용하여 조직 성과와의 연계방안을 모색한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 조직이 당면한 문제의 해결과 전략적 의사결정을 지원하기 위한 패러다임으로서의 지식경영에 초점을 맞추고, 조직의 지식경영활동이 조직의 성과로 어떻게 구조적으로 연계되는지를 파악할 수 있는 지식경영의 가치사슬 모형을 구축하고자 한다. 이를 위해 최근 전략적 성과측정시스템으로 많은 연구가 진행되고 있는 BSC를 도입하여 성과지표 간의 역학적인 관계를 파악하여 지표 간 상호영향을 측정할 수 있고 새로운 경영정책과 변화 수용이 미치는 영향을 동적으로 파악할 수 있는 시스템 다이내믹스의 개념을 본 모형에 통합한다.

넷째, 지식경영의 동태적 가치사슬 모형의 개념적 틀이 완성되면 이를 실제 사례에 적용하여 본 연구에서 제시한 모형의 타당성을 검증하게 된다. 타당성 검증에는 모형 자체에 대한 타당성뿐만 아니라 시스템의 동적 요소들이 제대로 모형에 포함되었는가도 함께 검증된다. 구체적으로, 지식경영의 도입으로 인해 유도된 조직의 성과라는 단순한 선형적 분석이 아닌 조직에서 발생할 수 있는 다양한 상황에 대한 성과의 변화를 추적하기 위한 시뮬레이션, 다양한 변수들에 대한 민감도 분석 등을 함께 수행한다.

Ⅲ. 연구의 방법

본 연구에서는 앞서 기술한 연구내용을 효과적으로 수행하기 위해 이론적 배경에서 고찰한 균형성과표와 시스템 다이내믹스 개념을 통합하여 문제에 접근하고자 한다.

3.1 균형성과표

본 연구에서는 조직의 성과를 균형 잡힌 시각에서 파악하고, 지식경영역량과 지식경영활동이 이끌어낸 기업의 성과를 모니터링하며, 이를 통해 조직의 경영이론과 전략을 수정할 수 있는 프레임워크로서 BSC를 도입하고자 한다. 한편, 위와 같은 유용성에도 불구하고 BSC는 이론적 배경에서 기술한 바와 같이 지표들 간 인과관계의 일방향성과 경직성, 그리고 정적 특성 때문에 역학적인 관계를 반영하기 힘들고 이에 따라 지표 간 상호영향을 측정하는데도 한계를 나타내고 있어 새로운 경영정책의 도입이나 환경변화 수용에 소요되는 지연된 피드백 계산이나 민감도 및 시나리오 분석을 수행하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 시스템 다이내믹스와 이에 근거한 시뮬레이션 방법을 도입한다.

3.2 시스템 다이내믹스

시스템 다이내믹스(system dynamics)는 피드백의 원리와 동적 역학, 그리고 시뮬레이션을 이용하여 시스템과 조직 전체의 관점에서 조직의 문제를 다루는 분야로서 동적인 행위가 일어나거나 시스템의 반응에 피드백이 중요한 영향을 미치는 복잡한 문제들을 해결하는데 유용한 방법론이다(Sterman, 2000). 본 연구에서 시스템 다이내믹스는 지식경영 구성요소들 간의 관계를 구조화하여 지식경영의 영향요인이 기업성과에 미치는 영향을 동태적으로 분석하는 역할을 한다.

시스템 다이내믹스는 기본적으로 시스템, 피드백, 수준, 그리고 변화율이라는 네 가지 개념으로 구성되어 있다(Kirwood, 1998).

첫째, 시스템이란 “특정 목표를 공유하는 상호 작용하는 요소들의 집합”으로 정의되는데, 시스템의 가장 큰 특징은 시스템 내의 요소들이 서로 밀접하게 연결되어 있고, 그 요소들이 시간의 흐름에 따라 동적으로 변화한다는 것으로 시스템 구성 요소들은 공동 그리고 개별적 목표를 수행하기 위해 서로 교류하며, 이러한 요소들과 그들 간의 교류관계가 시스템 구조를 형성한다. 따라서 시스템을 개념화하기 위해서는 시스템을 구성하는 요소들과 그들 간의 교류관계를 분석하고 모델링해야 하며, 피드백 개념을 도입하여 요소들 간의 양 또는 음의 피드백 관계를 파악할 수 있어야 한다.

둘째, 피드백이란 한 요소의 변화가 다른 관련된 요소에 미치는 영향을 의미한다. 시스템 내부의 피드백 관계를 모형화하기 위해서는 인과관계 다이어그램을 활용할 수 있는데, 인과관계 다이어그램은 개인 또는 팀의 인지 모델을 추출하고 요소들 간의 동태적 가설을 표현하기 위해 사용되어온 도구이다. 시스템 내부의 관련된 요소들 간의 피드백 관계를 표현하기 위해서는 인과관계의 극성(+,-)을 인과관계 다이어그램에 추가로 표시하는데, 양의 관계일 경우에는 ‘+’를, 음의 관계일 경우에는 ‘-’를 피드백 화살표 위에 표시한다. <그림 1>은 이러한 피드백 관계를 나타내는 피드백 고리의 예로서, 시스템의 동적인 움직임을 보여주고 있다.

<그림 > 인과관계 다이어그램

셋째, 인과관계 다이어그램은 그 단순성으로 인해 사용자들 간의 의사소통 및 이해에 유용한 반면, 대상 시스템을 테스트하기 위한 모든 요소들을 반영하지 못하는 한계가 있다. 따라서 피드백 루프 내의 요소들을 시뮬레이션 테스트 모델로 표현하기 위해서는 수준과 변화율이라는 두 종류의 변수가 필요하다. 여기서 수준이란 특정 시간에서 시스템의 상황을 나타내주는 요소로서 2007년도 판매량, 2008년도 6월 재고량, 현재 직원 수 등을 예로 들 수 있으며, 변화율이란 시스템의 활동을 반영하는 것으로 일일 생산량, 시간당 판매량 등이 그 예가 된다. 수준은 그 단위가 금액, 재고량, 수 등 시간이 반영되지 않은 단위인 반면 변화율은 단위시간 당 양의 변화로 정의된다.

수준과 변화율을 바탕으로 한 시뮬레이션 테스트 모델링은 <그림 2>와 같은 수준-변화율 다이어그램을 통해 수행할 수 있는데, 수준은 사각형으로 표시되며, 변화율은 사각형의 왼쪽과 오른쪽에 연결된 화살표 상의 변수로 표시된다.

<그림 > 수준-변화율 다이어그램

시스템 다이내믹스를 구성하는 수준과 변화율 변수의 수학적 알고리즘을 기술하면 다음과 같다.

함수 :

수준과 변화율 변수 :

여기서, L은 수준변수, Rate는 변화율 변수(비율 변수), IR은 유입, OR은 유출, t는 시간(t 시점), 그리고 0은 초기시간을 의미한다.

위의 적분 식을 시간 t 에 대해 미분하면, 시간 t에서의 수준변수의 값 L(t)는 식(1)과 같이 구해질 수 있다.

	식 (1)

다음으로 이러한 시스템 다이내믹스의 구성 개념을 이용하여 실제 문제에 적용하는 과정은 크게 개념화, 공식화, 테스팅, 제안 등의 네 단계로 구분된다.

첫째, 개념화 단계는 해결하고자 하는 문제의 설정부터 시작된다. 이를 바탕으로 시스템 영역이 선정되면 시스템 구성요소들과 그들 간의 관계, 그리고 동태적 가설을 설정하게 된다. 이 동태적 가설은 피드백 고리로 그 관계를 표현할 수 있는데, 이를 위해 인과관계 다이어그램을 사용한다.

둘째, 공식화 단계에서는 개념화 단계에서 설정한 인과관계 다이어그램을 바탕으로 시뮬레이션이 가능하도록 수준-변화율 다이어그램을 작성하게 된다. 이때 추가적으로 필요한 변수들을 다이어그램에 반영하며, 시뮬레이션에 필요한 기본 자료들을 수집한다.

셋째, 테스팅 단계는 개발된 수준-변화율 다이어그램이 대상 시스템을 제대로 반영했는지를 확인하는 단계이다. 이 단계에서는 먼저 개념화 단계에서 고려했던 동태적 가설들이 제대로 모형화 되었는지 확인해야 하며, 모형 자체에 대한 타당성 검증도 이루어져야 한다.

넷째, 제안 단계에서는 검증된 모형을 바탕으로 의사결정대안들에 대한 비교 테스트를 수행하거나 과학적 기법을 이용하여 선택된 의사결정변수들의 최적값을 도출하기도 한다. 그리고 도출된 최적값이 현실적으로 적용 가능한지에 대한 판단을 내린 후 최종적인 의사결정대안을 선택한다.

요약하면 시스템 다이내믹스의 기본적인 시각은 사회의 모든 현상을 피드백 시스템의 관점에서 이해한다는 것으로, 어떤 변수의 동적인 변화를 다른 변수와의 복잡한 인과관계의 연결고리 속에서 야기되는 역동적인 쌍방향의 상호작용 또는 피드백에 의하여 일어나는 것으로 파악한다는 점이다. 즉, 시스템 다이내믹스의 핵심은 어떤 현상의 복잡한 구조에 감추어져 있는 일관된 움직임들을 포착하고 이를 유형화하는데 있으며, 시스템 이론은 시간에 따른 전체적인 관계성을 모형화 하고, 연구하고, 통합하는 방법을 제공한다. 따라서 시스템 이론은 상이한 현상들을 서로 분리시켜서 보는 것이 아니라 어떻게 상이한 현상들이 상호 연결되어 있는가를 인지하고 이해할 수 있게 하고, 그 변화와 유형의 과정들을 시각화하여 볼 수 있게 도와준다.

이상과 같이 시스템 다이내믹스는 문제와 관련된 시스템을 이해하고, 이를 통해 복잡한 피드백 관계를 모형에 반영함으로써 각각의 피드백들이 동적인 시간의 흐름상에서 어떻게 시스템에 영향을 미치는지를 파악할 수 있게 해주기 때문에 본 연구에서 제시하고자 하는 지식경영의 동태적 가치사슬 모형의 구현 방법으로 유용한 역할을 수행할 것으로 기대한다.

3.3 균형성과표와 시스템 다이내믹스의 통합

과거에는 문제 해결을 위하여 조직이 당면한 문제 상황을 동적이라기보다는 정적인 시스템으로 단순화하였으며, 시스템 구성요소들 간에도 한정적인 피드백 관계만을 고려하여 조직의 의사결정이 시스템 구성요소들 간의 선형적 관계에 주로 기반을 두어 왔다. 그러나 비즈니스를 포함한 모든 시스템은 정적이라기보다는 시간의 흐름에 따라 변화하는 동적인 특성을 가지고 있으며, 수많은 요소들 간에도 시간의 흐름에 따라 그 강도가 달라지는 피드백 관계를 가지게 되어, 시스템 구성요소들 간의 관계는 선형 관계가 아닌 비선형 관계로 보다 적절히 표현할 수 있다. 즉, 과거의 경영기법들은 시스템의 부분적인 이해를 통해 정책 결정을 유도하고자 하였으나 이러한 부분적 이해영역 밖의 다른 요소가 시스템의 성과에 생각지 못한 영향을 빈번히 미치게 되는 것이다.

이러한 단점을 극복하고자 본 연구에서는 지식경영의 가치사슬(value chain) 모형 구축을 위하여 비즈니스 시스템의 동적 특성을 반영하는 시스템 다이내믹스의 개념을 전략적 성과측정시스템인 균형성과표(BSC)와 결합하여 통합모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 통합모형은 정적 지표와 동적 지표를 모두 고려할 수 있는데, 예를 들어, 현재의 고객 수와 같은 수준 변수는 물론 고객의 증감과 같은 변화율 변수도 함께 나타내 줄 수 있게 된다. 이러한 통합모형은 BSC의 주요 단점, 즉 정적 성과지표인 수준 변수에 근간하고 있어 동적 지표를 고려할 수 있는 장치가 미흡하다는 점을 극복할 수 있을 뿐만 아니라 특히 본 연구에서 다루고자 하는 지식경영의 가치사슬 분석이 시스템 구성요소들 간의 상호 영향과 시간 지연 효과를 고려해야 하는 특성을 갖고 있어 지식경영의 미래성과 추이를 적절히 예측할 수 있는 모형으로서의 타당성을 인정받을 수 있다.

본 연구에서 구축하고자 하는 동적 균형성과표(dynamic balanced scorecard: DBSC)는 기존 균형성과표의 구조에 시스템 다이내믹스의 개념을 접목하여 구축한 시뮬레이션 모형으로 기업의 미래 성과 예측과 시나리오 분석(scenario analysis)을 통한 기업의 정책 방향 설정을 주목적으로 한다. 본 연구에서는 이러한 목적에 사용될 수 있는 컴퓨터 프로그램으로 그래픽 기능이 우수하고 변수 조절에 따른 결과 비교가 용이한 ithink(ver. 9.0.3)을 사용하였다.

ithink는 High Performance System사에서 개발한 시스템 다이내믹스 프로그램이다. 이것은 기존의 프로그램들과는 달리 시각적인 모델링을 강조하여 초보자도 쉽게 모델링을 수행할 수 있도록 하는 특징을 지닌다. 이러한 장점은 시스템 다이내믹스의 적용을 크게 활성화시키는 데 도움을 주었으며, 시스템 다이내믹스를 활용하여 개인의 의사결정 방식 및 시스템에 대한 학습을 향상시키기 위한 컴퓨터-인간 게임에 관한 학문적, 교육적 연구가 활성화 될 수 있었다.

ithink를 이용하여 DBSC를 구축하는 과정을 단계별로 기술하면 다음과 같다. 첫째, 기업이 필요로 하는 주요 성과 지표들을 BSC의 네 가지 성과관점(재무, 고객, 내부 프로세스, 학습 및 성장 관점)에 따라 균형 있게 선정한다. 둘째, 선정된 각각의 지표들의 관계식을 정의하고 시스템 다이내믹스 개념에 따른 상관관계를 분석한다. 이때 상관관계는 경험 또는 연구를 통하여 증명 가능한 부분과 심층 면접 또는 설문지 방식을 통해 수집된 기업의 기대사항들에 대한 표현으로 이루어진다. 셋째, 정의된 관계식과 분석된 상관관계에 따라 시뮬레이션을 수행할 수 있는 DBSC 모형을 구축하고 민감도 분석 및 극한값 분석을 통하여 모형의 구조 타당성을 검증한다. 넷째, 구축된 DBSC 모형에 수집된 자료를 대입하고 이로부터 결과를 도출하고 분석한다. 다섯째, 결과분석에 따라 주요 정책 변수를 발견하고 다양한 상황을 시나리오별로 시뮬레이션 함으로써 향후 정책방향을 모색한다.

Ⅳ. 적용 사례

본 연구에서는 전략적 학습을 위한 동적 균형성과표의 구축 과정과 시뮬레이션을 통한 미래 성과의 예측, 그리고 시나리오 분석의 예를 보여주기 위하여 유한킴벌리 및 대구은행을 사례기업으로 하여 제조업 및 서비스업에 공통적으로 적용될 수 있는 균형성과표 모형을 구축하였다.

본 연구자는 유한킴벌리 및 대구은행을 대상으로 지식경영 활동 및 성과에 대한 실증분석을 수행한 바 있으며, 이 연구결과는 이미 다른 학술지에 게재되었거나 또는 심사 중임을 밝힌다.

4.1 동적 균형성과표의 구축

<그림 3>은 시스템 다이내믹스를 이용하여 구축된 동적 균형성과표(DBSC) 모형으로, 네 가지 성과 영역별 성과지표들의 피드백 관계를 표현해주는 시뮬레이션 모형이다.

앞서 <그림 1>과 같은 인과관계 다이어그램의 경우는 몇 가지 단순한 규칙을 이용하여 연구자가 자유롭게 작성할 수 있지만 시뮬레이션 프로그램의 경우에는 시스템 다이내믹스 방법론에서 규정하는 엄밀한 규칙을 따라야 한다. 예를 들어, 시스템 다이내믹스 모형에서는 수준 변수와 함께 변화율 변수는 물론 보조 변수까지 구분하고 있는데, 시스템 다이내믹스 모형에서는 이러한 차이점을 표현하기 위해 나름대로의 도식체계를 갖고 있다. 본 연구에서 사용한 ithink의 주요 모형화 객체에 관해 설명하면 다음과 같다.

우선, 사각형()은 수준 변수를 나타내며, 원형()은 보조 변수 혹은 상수를 나타낸다. 그리고 원 내부에 물결모양을 갖고 있는 객체()는 그래프 함수로 표시되는 보조 변수를 나타내며, 원 위에 꼭지가 달린 객체()는 변화율 변수를 나타낸다. 한편, 두꺼운 화살표()는 물질의 흐름을 나타내는 반면, 얇은 화살표()는 정보의 흐름, 즉 인과관계 구조를 나타낸다. 그리고 풍차모양의 객체()는 물질 흐름의 기점과 종점을 나타낸다.

그래프 함수란 두 변수간의 관계가 실제로는 연속함수이지만 그것을 수식으로 표현하기 어려울 때 특정 구간 내에서 두 변수간의 데이터 쌍으로 구성된 이산적인 관계로 이를 단순화시켜 연속적인 곡선으로 나타내는 것을 말한다. 이런 방법을 사용하게 되면 종속변수의 범위를 정하는 효과를 나타낼 수 있다. 즉, 독립변수의 값이 그래프에 정의되어 있는 값 이상(하)일 경우, 종속변수는 그래프 함수에 기록된 마지막 값(첫 번째 값)을 부여받게 된다. 또한 독립 변수의 값이 그래프 함수에 기록된 크기대로 변화하지 않는 경우, 그래프 함수는 기록되어 있는 값을 선형방정식으로 변화시켜 이에 대응하는 값을 산출하게 된다. 즉, 종속변수의 변동폭을 지정해주고 그 안에서는 일정한 함수관계에 따라 움직이게 된다.

<그림 3> 동적 균형성과표 모형

이러한 주요 모델링 객체를 사용하여 구축한 <그림 3>의 동적 균형성과표가 나타내는 동태적 가설을 설명하면 다음과 같다.

동태적 가설은 본 연구자가 앞서 수행한 다양한 실증분석 결과를 토대로 작성된 것임.

먼저 학습 및 성장 관점이다. 조직의 지식은 직원의 교육을 통해 증가하게 되며, 직원의 역량에 따라 조직의 평균적인 지식수준이 결정된다(<그림 4> 참조).

<그림 4> 학습 및 성장 관점

<그림 5> 내부 프로세스 관점

다음으로 내부 프로세스 관점이다. 조직의 평균적인 지식수준에 따라 서비스 품질, 생산성 등이 결정되며, 프로세스의 탁월성은 지속적인 개선이 없을 경우 퇴화된다고 가정한다(<그림 5> 참조).

세 번째로 고객 관점이다. 업무 프로세스에서 서비스 품질에 따라 고객만족에 차이가 발생하며, 특히 사후 서비스에 따라 고객만족의 정도가 달라진다(<그림 6> 참조).

<그림 6> 고객 관점

마지막으로 재무 관점이다. 생산성 및 고객만족도 향상에 따라 재무성과도 향상된다(<그림 7> 참조).

<그림 7> 재무 관점

4.2 시뮬레이션 결과

<그림 8>은 <그림 3>의 동적 균형성과표 모형을 이용하여 시뮬레이션을 수행한 결과로서, 학습 및 성장 관점에서의 ‘조직지식', 내부 프로세스 관점에서의 ‘탁월성', 고객 관점에서의 ‘고객만족도', 그리고 재무 관점에서의 ‘재무성과’라는 네 가지 핵심 수준 변수의 추이를 한 달 단위로 60개월 동안 시뮬레이션 한 결과이다.

<그림 8>의 가로축은 기간을 나타내며, 세로축은 각 저량 변수에 대한 수치를 스케일에 따라 조정하여 나타낸 것이다. 1번으로 표시된 것이 조직 지식을 나타내며, 2번이 탁월성, 3번은 고객 만족, 4번은 재무성과를 나타낸다. 기간에 따른 그래프의 추이를 보면, 모든 지표가 전반적으로 상승하는 추세를 나타내며, 탁월성은 18개월부터는 상승, 하강을 반복하는 형태를 보이고 있다. 그리고 조직 지식은 가시적인 성과가 다른 지표들에 비해 약간 늦게 나타나는 것을 알 수 있었다. 고객만족이나 기업 가치, 두 지표는 대체로 비슷하게 움직이며, 조직 지식 지표가 어느 정도 증가하면, 즉, 어느 정도 조직 내에 지식기반이 갖추어지면 탁월성 지표가 급격하게 상승하는 패턴을 보이고 있다.

<그림 8> 전체 변수 시뮬레이션 결과

구체적으로, 학습 및 성장 관점의 핵심 저량 변수인 조직 지식에 대한 시뮬레이션 수행결과를 살펴보면 10개월이 지나서 비로소 조직지식 측면의 개선이 두드러지며, 20개월 정도를 거치면서 약간의 조정기를 거치지만 30개월이 지나면서 다시 전반적인 증가세를 나타내고 있다. 이후로는 거의 평행의 상태를 유지함을 볼 수 있다. 이는 조직 지식이라는 지표의 특징상 다른 지표들처럼 바로 개선되는 효과를 나타내지는 않고 천천히 증가하다가 일정 기간이 흐른 후 학습 조직의 기반이 갖추어지게 되면서 급격히 상승하게 되며, 이후로는 다시 안정화 추세를 보이는 것을 의미한다.

다음으로 내부 프로세스 관점의 핵심 저량 변수인 탁월성에 대한 시뮬레이션 수행결과를 살펴보면 7개월 정도까지는 거의 개선을 보이지 않다가 그 이후 17, 8개월까지 가파른 증가세를 보이고, 다시 급격히 감소하다가 25개월 정도부터 다시 급격한 증가세를 보이며, 그 이후로는 약 15개월을 주기로 증감을 반복하는 추세를 나타내고 있다. 이는 생산성 지표의 특성상 효과성을 나타내는 지표들에 비해 지속적인 향상을 나타내기보다는 직원의 역량이나 조직내 지식수준의 증감에 따라 효율/비효율의 반복적인 사이클을 이루기 때문인 것으로 판단된다. 또한 직원 역량이라는 학습 및 성장 관점에서의 지표가 탁월성의 감소에 직접적으로 영향을 미치고 동시에 생산성과 서비스 품질에 간접적으로 영향을 미치는데, 이 두 가지 방향에서의 작용이 그 증감의 원인이 된다고도 볼 수 있을 것이다.

마지막으로 고객 관점의 핵심 저량 변수인 고객만족도와 재무 관점의 핵심 저량 변수인 재무성과에 대한 시뮬레이션 수행 결과를 살펴보면 고객만족도와 재무성과에 대한 시뮬레이션 그래프 모두 기간이 지남에 따라 전체적으로 상승하는 추세를 나타내며 대체로 유사한 형태로 움직이고 있음을 알 수 있다.

4.3 시나리오 분석

동적 균형성과표의 시뮬레이션 결과는 기업으로 하여금 다양한 전략을 생각할 수 있게 하는 유용성이 있다. 즉, 기업은 <그림 3>과 같은 동적 균형성과표 모형을 이용하여 모형내의 조절 가능한 정책지표들을 관리하여 상황을 호전시키기 위한 노력을 할 수 있을 뿐만 아니라 이러한 전략적 대응이 어떠한 결과를 나타낼 것인지에 대한 예측이 가능하다. 이러한 시나리오 분석(scenario analysis)을 위해 본 연구에서는 교육훈련에 대한 투자를 늘릴 경우, 활동적인 직원의 초기 지식수준을 변화시킬 경우, 그리고 조직 지식의 진부화 비율을 조정할 경우에 대한 시나리오 분석을 수행하였다.

<그림 9>는 세 가지 정책지표에 따른 조직 지식, 탁월성, 고객 만족 그리고 재무성과의 변화를 다각도로 파악할 수 있도록 하기 위해 ithink를 이용하여 만든 시나리오 분석용 템플릿이다. <그림 9>에서 교육훈련에 대한 투자, 활동적인 직원의 초기 지식수준, 그리고 조직 지식의 진부화 비율이라는 세 가지 정책지표들은 슬라이드 객체를 이용하여 조정할 수 있도록 하였고, 시뮬레이션 실행버튼을 누르면 그래프 객체에서 네 가지 성과지표의 변화를 파악할 수 있도록 구성하였다.

<그림 9> 동적 균형성과표의 시나리오 분석을 위한 템플릿

우선 세 가지 정책지표들이 초기값(교육훈련 투자 5, 직원 지식수준 40, 진부화 비율 0.1)을 가진 상태에서 시뮬레이션을 실행하면 <그림 10>과 같다.

<그림 10> 초기상태에서의 시뮬레이션 결과

<그림 10>의 결과는 정책지표의 변화가 없는 상태에서 시뮬레이션을 수행한 결과이므로 앞서 <그림 8>에 나타낸 전체변수 시뮬레이션 결과와 동일함을 알 수 있다.

4.3.1 교육훈련비의 변화

우선, 교육훈련비 투자를 5단위 증가시켰을 때 핵심 저량 변수들의 변화에 대한 시뮬레이션을 수행한 결과는 <그림 11>과 같다. <그림 11>의 결과를 원래 모형의 시뮬레이션 결과인 <그림 10>과 비교하면, 조직 지식은 보다 급격한 상승세를 보이고 이에 따라 고객 만족도도 높아지지만, 탁월성의 변화폭이 상하로 더 커지는 것을 발견할 수 있다.

구체적으로, 교육훈련비의 5단위 증가가 초기 조직지식 수준의 가파른 증가를 가져오기는 하지만, 조직의 탁월성을 이전보다 더 급격히 감소시키며, 조직 전체적으로는 바람직한 효과와 바람직하지 못한 효과를 동시에 가져옴을 알 수 있다. 따라서 이와 같은 시뮬레이션은 사전에 조절 변수의 효과를 예측할 수 있도록 함으로써 교육훈련비 투자확대가 조직 전체에 도움이 되는 것인지의 여부를 결정하고, 투자 여부에 대한 정책적인 결정을 할 수 있도록 하는 유용성이 있다.

한편, <그림 12>는 교육훈련비를 10단위 증가시킨 경우의 시뮬레이션 결과이다. 조직지식은 큰 폭으로 증가하지만 그 과정에서 증감의 구분도 확연해지고 있으며, 탁월성에서의 증감 폭도 매우 커지고 기업 가치도 상승과 하강을 반복하는 양상을 보임을 알 수 있다. 이는 결국 과도한 교육훈련비 투자로 인한 조직지식의 상승과 직원 역량개선이 서비스 품질 향상이나 생산성 제고에 영향을 주기보다는 사후 서비스에 집중 사용되는 상황을 가져오게 되면서 오히려 탁월성의 변동을 크게 가져오고 궁극적으로는 재무성과를 다소 악화시키는 결과를 가져온 것으로 분석된다. 이와 같이 모형에 설정된 각각의 지표를 필요에 따라 조절 변수와 매개 변수로 활용할 수 있는 것도 시스템 다이내믹스 기법의 장점 중의 하나이다.

<그림 11> 교육훈련비 5단위 증가시의 성과지표 변화

<그림 12> 교육훈련비 10단위 증가시의 시나리오 분석

4.3.2 직원 지식수준의 변화

활동적인 직원의 지식수준은 조직 지식에 유입되는 요소로 설계되어 있으며, 초기값은 40으로 설정되어 있다. 직원의 지식수준을 조절변수로 선택하여 그 초기값을 20으로 감소시킨 경우와 60으로 증가시킨 경우의 시뮬레이션 결과는 각각 <그림 13> 및 <그림 14>와 같다.

<그림 13>에서 보는 바와 같이 활동적인 직원이 보유한 지식수준의 초기값을 20으로 가정한 경우는 전체적으로 원래의 결과보다 좋지 못한 결과를 나타내고 있다. 구체적으로, <그림 10>과 비교해 볼 때 전체적인 추세는 비슷하지만, 조직지식 측면이 급격히 떨어지게 되며, 다른 지표들은 상대적으로 작은 폭이기는 하나 하락하는 추세를 보이는 것을 알 수 있다.

<그림 13> 활동적인 직원의 지식수준을 60으로 증가시킨 경우

반면, <그림 14>와 같이 활동적인 직원이 보유한 지식수준의 초기값을 60으로 가정한 경우는 <그림 10>과 비교해 볼 때, 조직지식 측면이 급격히 증가하고 나머지 지표들도 전보다 다소 상승하는 결과를 확인할 수 있다.

<그림 14> 활동적인 직원의 지식수준을 20으로 감소시킨 경우

즉, 활동적인 직원의 지식수준을 낮게 설정하거나 높게 설정할 경우, 자연스럽게 조직의 지식이 감소하거나 증가하게 되며, 이는 다른 지표들을 동일한 방향으로 이끌 것이라는 직관적인 예상과 거의 일치하는 결과를 보이는 것이다. 결론적으로 자기계발에 보다 적극적인 직원, 그리고 이러한 직원이 보유한 잠재능력이 우수한 기업의 경우 기업가치에 실제로 긍정적인 영향을 줄 수 있다는 것을 보여주는 것으로 해석된다.

4.3.3 직원 지식 진부화 비율의 변화

기본 모형에서 직원 지식 진부화 비율의 초기값은 0.1로 설정되어 있다. 직원 지식 진부화 비율은 정성적인 성격을 갖고 있기 때문에 그 값의 선정에 매우 어려움이 있으나 균형성과표는 기본적으로 조직의 계속적인 발전을 전제로 하고 있는 바, 진부화 비율을 0.1 이하로 설정할 경우 재무적 관점의 가치가 보다 하락하는 결과를 가져오는 것으로 사전 분석에서 판명되어 본 연구에서는 초기값을 0.1로 설정하였다. 이러한 과정은 결국 시스템 다이내믹스를 균형성과표 설계 단계에서부터 활용해야 하는 당위성을 부여하는 것으로, 정성적인 지표에 대한 계량 수치가 필요할 때, 시스템 다이내믹스 기법을 이용하면 그 결과를 미리 예측할 수 있으므로 정성적인 지표에 대한 적절한 값을 설정할 수 있는 유용성이 있다.

<그림 15>는 직원 지식의 진부화 비율을 0.15(월단위)로 증가시켰을 경우의 시뮬레이션 결과이다. <그림 10>과 비교할 때 조직지식과 고객만족도는 크게 감소하는 결과를 보여 주고 있다. 그러나 재무적 가치의 하락폭은 이보다는 작으며, 탁월성 측면은 오히려 상승하는 것으로 나타났다. 이는 어느 정도의 직원 지식 진부화는 조직에서 매우 자연스러운 것이며, 오히려 적절한 지식 진부화를 인정하지 않을 경우 비현실적인 분석결과를 가져올 수도 있음을 시사하는 것이다. 결국 직원의 지식퇴보는 직원 능력에 부(-)의 영향을 미치게 되고, 이러한 영향이 조직지식에 전이됨으로써 내부 프로세스 관점의 여러 지표들에게 복합적으로 작용하게 되고, 이를 통해 자연스러운 성과의 변화를 가져오게 됨을 의미한다.

<그림 15> 지식 진부화 비율을 0.15로 증가시 시뮬레이션 결과

4.3.4 시나리오 분석 결과의 요약

시나리오 분석은 정책 결정의 객관화를 위한 유용한 도구이다. 본 연구에서는 시나리오 분석의 예로서 세 가지 정책변수를 선정하여 변수 값의 변화에 따른 주요 성과지표의 수준의 변화 추이를 살펴보았다.

우선, 교육훈련비의 5단위 증가는 기본 모형의 시뮬레이션 결과보다 초기 조직지식 수준을 가파르게 증가시키기는 하지만, 조직의 탁월성은 이전보다 더 급격히 감소시키며, 조직 전체적으로는 바람직한 효과와 바람직하지 못한 효과를 동시에 가져옴을 볼 수 있었다. 한편, 교육훈련비를 10단위 증가시켰을 때에는 조직지식은 큰 폭으로 증가하지만 그 과정에서 증감의 구분이 확연해짐을 볼 수 있었으며, 탁월성에서의 증감 폭도 매우 커지고 기업 가치는 오히려 하락하는 결과도 가져옴을 알 수 있었다. 이러한 결과는 과도한 교육훈련비 투자로 인한 조직지식의 상승과 직원 능력 개선이 서비스 품질 개선이나 생산성 향상에 영향을 주기보다는 사후 서비스와 같은 활동에 집중적으로 사용됨으로써 오히려 탁월성의 변동을 크게 가져오고 궁극적으로는 기업 가치를 악화시키는 결과를 가져온 것으로 해석된다. 이러한 시뮬레이션 결과는 사전에 교육훈련비 증가의 효과를 예측해 보도록 함으로써 연구개발에 대한 투자확대가 조직 전체에 도움이 되는 것인지의 여부를 판단할 수 있는 근거를 제시하여 투자확대에 대한 기업의 정책적인 결정에 도움을 줄 수 있을 것이다.

다음으로 활동적인 직원의 지식수준을 낮게 가정하거나 높게 가정한 경우에는 자연스럽게 조직의 지식이 감소하거나 증가하게 되며, 이는 다른 지표들도 동일한 방향으로 이끌게 될 것이라는 직관적인 예상과 거의 일치하는 결과를 보이고 있다. 즉, 자기계발에 보다 적극적인 직원, 그리고 이러한 직원이 보유한 잠재능력이 우수한 기업의 경우 기업 가치에 실제로 긍정적인 영향을 줄 수 있다는 것을 보여주는 것으로 해석된다.

직원 지식의 진부화 비율을 조정한 경우의 결과를 보면, 직원의 지식 진부화는 직원 능력에 부(-)의 영향을 미치게 되고, 이러한 영향이 조직지식에 전이됨으로써 내부 프로세스 관점의 여러 지표들에게 복합적으로 작용하게 되고, 이를 통해 자연스러운 성과의 변화를 가져오는 현상을 볼 수 있었다.

물론, 이러한 시나리오 분석결과는 모형에 사용된 변수들의 값과 피드백 관계가 어떻게 설정되었는가에 따라 달라질 수 있다. 본 연구에서 예로 보여준 이러한 모형의 분석 결과는 그 결과 자체에 의미가 있기보다는 동적 균형성과표의 활용을 통해 기업의 주요 성과지표들이 시간의 흐름에 따라 어떠한 변화 추이를 보이는 지를 파악할 수 있으며, 다양한 정책지표(조절변수)의 값을 변화시켜 시나리오 분석을 수행함으로써 정책지표의 변화가 기업에 미치는 영향을 사전에 예견하고 이를 정책적인 의사결정에 활용할 수 있다는데 더 큰 의미가 있다. 특히 시나리오 기법을 균형성과표의 설계 단계에서 사용한다면 각 성과영역 및 지표간의 가중치 선정이나 바람직한 인과관계를 파악하는 데에도 유용하게 쓰일 수 있음을 확인할 수 있었다.

Ⅴ. 결 론

기존의 지식경영은 업무수행과 관련하여 개별적 지식의 파악 및 관리 그리고 조직내 확산에 그 목적을 두었다. 그리고 이를 위해 벤치마킹, 영상회의, 전자문서관리시스템, 인공지능 기법 등의 활용 방안이 제시되어 왔다. 그러나 기존 연구는 지식의 관리에 너무 치중한 나머지 경영업무의 핵심이자 조직의 성과와 직결되는 전략적 의사결정 측면에서의 지식의 활용방안에 대한 연구로는 미흡하였다. 본 연구에서 제시하고자 하는 지식경영의 동태적 가치사슬 모형은 조직의 의사결정에 영향을 주는 개별적, 암묵적, 명시적 지식들을 통합함으로써 조직의 의미 있는 자산으로 변환시키는 과정을 제시할 수 있을 뿐만 아니라 조직의 지식경영역량, 지식경영활동, 그리고 조직 성과와의 관계를 구체적인 전략지도로 연계함으로써 동태적인 측면에서 의사결정대안 및 정책변화에 따른 성과의 민감도 분석을 가능하게 해주어 조직의 경쟁력 제고를 위한 핵심 동인을 판별할 수 있도록 할 것이다.

또한 많은 기업들이 최근 들어 자신들의 성과를 종합적으로 측정하고 평가하는 일에 비상한 관심을 갖고 있다. 지식경영을 도입한 조직에서 동적 균형성과표와 같은 효과적인 가치사슬 모형을 도입하여 성공적으로 실행하는 일은 조직으로 하여금 자신들의 지식경영 현황을 파악하여 반성하게 하고, 설정한 비전과 전략의 이행 정도를 주기적으로 파악하여 변화와 진보의 추이를 제시할 수 있도록 할 뿐만 아니라, 조직의 지식경영 목표와 방향을 내부 구성원들에게 효과적으로 의사소통하여 그들에게 공동체의 일원이라는 의식을 고취시킴과 동시에 그들의 이해와 참여를 구할 수 있으며, 벤치마킹의 근거를 제시하고, 후속적인 의사결정을 위한 의미 있는 정보를 제공하는 효과가 있다.

그러나 균형성과표는 이러한 장점에도 불구하고 성과지표들 간 인과관계의 선형성과 정적 특성 때문에 균형성과표 자체만을 가지고는 성과지표들 간의 역학적인 피드백 관계를 고려하여 미래 성과를 예측하는데 한계가 있으며, 새로운 정책 변화가 가져오는 여러 가지 성과 변화 및 변화에 소요되는 지연된 시간을 파악하기 힘들다는 한계를 지니고 있어 기업의 전략적 학습 도구로서 활용되는데 어려움을 갖고 있다. 이러한 균형성과표의 한계점을 해결하고자 본 연구에서는 쌍방향의 인과관계와 시간의 변화에 따른 피드백의 영향에 중점을 둔 시스템 다이내믹스의 개념을 균형성과표와 결합하여 조직의 전략적 의사결정에 도움을 줄 수 있는 동적 균형성과표 모형을 제안하고 적용사례를 통해 그 유용성을 검증하였다. 연구 결과, 동적 균형성과표는 기업의 성과를 시스템적 관점에서 파악할 수 있도록 하고, 시간의 변화에 따른 시스템 요소들 간의 동적 인과관계 분석과 시나리오 분석을 가능하게 하기 때문에 시간의 흐름에 따른 다양한 성과 변수의 변화 과정을 좀 더 세밀히 관찰할 수 있게 해 줄 뿐만 아니라 정책 변수의 조절이 가져오는 효과를 사전에 예측할 수 있도록 하여 기업의 의사소통과 전략적 학습을 촉진할 수 있는 매개체로서의 역할을 할 수 있음을 확인할 수 있었다.

한편, 본 연구에서는 제조업 및 서비스업체에 공통적으로 적용할 수 있는 균형성과표를 구축하였으나, 대부분 정성적인 자료를 이용한 것이기 때문에 정교한 분석에는 한계가 있다. 향후 일반 제조업 및 서비스 기업의 실제 사례에 대한 적용 연구를 통해 보완해야 할 것이다. 일반 제조업 및 서비스 기업을 대상으로 적용 실시할 경우 고객 관점과 관련한 다양한 시나리오 분석이 가능할 것이다. 예를 들어, 마케팅 투자나 구전효과 등에 대한 시나리오 분석도 흥미로울 것이며, 보다 동적으로 움직이는 시장환경과 경쟁환경 내에서의 다양한 조절변수의 선택과 이들 변수의 변화에 따른 효과 분석도 가능할 것이다.

참고문헌

민재형․이영찬․하창훈, “전략적 학습의 촉진을 위한 균형 성과측정시스템의 개발”, 한국경영과학회지, 제27권, 제3호, 2002, pp. 93-114.

박상현․연승준․김동호․김상욱, “전략적 지식경영을 위한 시스템 다이내믹스 모델 구축 사례 연구”, Information Systems Review, Vol. 7, No. 2, 2005, pp. 101-115.

유성호, “조직의 지식경영 동인과 성과의 연계에 관한 연구,” KAIST 박사학위논문, 2003.

조현웅․연승준․김상욱, “BSC의 한계 극복을 위한 시스템 다이내믹스의 활용”, 한국 시스템 다이내믹스 연구, 제8권, 제1호, 2007, pp. 211-227.

Alavi, M. and Leidner, D. E., “Review: Knowledge Management and Knowledge Management Systems: Conceptual Foundations and Research Issues,” MIS Quarterly, Vol. 25, No. 1, 2001, pp. 107-136.

Alavi, M., Kayworth, T. R. and Leidner, D. E., “An Empirical Examination of the Influence of Organizational Culture on Knowledge Management Practices,” Journal of Management Information Systems, Vol. 22, No. 3, 2006, pp. 191-224.

Arora, R., “Implementing Knowledge Management- A Balanced Scorecard Approach,” Journal of Knowledge Management, Vol. 6, No. 2, 2002, pp. 240-249.

Aydin, A., “An Exploratory Investigation of the Self-Assessment Implementation Process Using the EFQM Excellence Model,” unpublished Ph.D. thesis, University of East Anglia, Norwich, 2006.

Bock, G.-W., Zmud, R. W., Kim, Y.-G. and Lee, J.-N., “Behavioral Intention Formation in Knowledge Sharing: Examining the Roles of Extrinsic motivators, Social-psychological Forces, and Organizational Climate,” MIS Quarterly, Vol. 29, No. 1, 2005, pp. 87-111.

Davenport, T. H., “Knowledge Management and the Broader Firm: Strategy, Advantage, and Performance,” In J. Liebowitz (ed.), Knowledge Management Handbook, Boca Raton, FL: CRC Press, 1999, pp. 2-1-2-11.

Demarest, M., “Understanding Knowledge Management,” Long Range Planning, Vol. 30, No. 3, 1997, pp. 374-384.

Drury, C. and El-Sishini, S., Divisional Performance Measurement: An Examination of the Potential Explanatory Factors, Research Report, CIMA, London, 2005.

Elenkov, D. S., “Effects of Leadership on Organizational Performance in Russian Companies,” Journal of Business Research, Vol. 55, No. 6, 2002, pp. 467-480.

Gold, A. H., Malhotra, A., and Segars, A. H., “Knowledge Management: An Organizational Capabilities Perspective,” Journal of Management Information Systems, Vol. 18, No. 1, 2001, pp. 185-214.

Gooijer, F. D., “Designing a Knowledge Management Performance Framework,” Journal of Knowledge Management, Vol. 4, No. 4, 2000, pp. 303-310.

Hudson, M., Smart, A., and Bourne, M., “Theory and Practice in SME Performance Measurement Systems,” International Journal of Operations and Production Management, Vol. 21, 2001, pp. 1096-1115.

Jasimuddin, S. M., Klein, J. H., and Connell, C. “The Paradox of Using Tacit and Explicit Knowledge: Strategies to Face Dilemmas,” Management Decision, Vol. 43, No. 1, 2005, pp. 102-112.

Kaplan, R. and Norton, D., The Balanced Scorecard : Translating Strategy into Action, Harvard Business School Press, 1996.

Kaplan, R. and Norton, D., The Strategy-Focused Organization, Harvard Business School Press, 2001.

Keskin, H., “The Relationships Between Explicit and Tacit Oriented KM Strategy, and Firm Performance,” The Journal of American Academy of Business, Cambridge, Vol. 7, No. 1, 2005, pp. 169-175.

Kirkwood, C. W., System Dynamics Methods: A Quick Introduction, System Dynamics Resource Page, Arizona State University, 1998.

Lawrie, G. and Cobbold, I., “Development of the 3rd Generation Balanced Scorecard,” Working Paper, 2GC Active Management, 2004, pp. 1-15.

Lee, H. and Choi, B., “Knowledge Management Enablers, Processes, and Organizational Performance: An Integrative View and Empirical Examination,” Journal of Management Information Systems, Vol. 20, No. 1, 2003, pp. 179-228.

Mackay, A., “A Practitioner’'s Guide to the Balanced Scorecard,” Research Report, CIMA, London, 2005.

Mooray, S., Oyon, D., and Hostettler, D., “The Balance Scorecard: A Necessary Good of and Unnecessary Evil,” European Management Journal, Vol. 17, 1999, pp. 481-491.

Nørreklit, H., “The Balance on the Balanced Scorecard - A Critical Analysis of Some of its Assumptions,” Management Accounting Research, Vol. 11, 2000, pp. 65-88.

O'Dell, C. and Grayson, J., “Knowledge Transfer: Discover Your Value Proposition,” Strategy & Leadership, Vol. 27, No. 2, 1999, pp. 10-15.

Sarvary, M. “Knowledge Management and Competition in the Consulting Industry,” California Management Review, Vol. 41, No. 2, 1999, pp. 95-107.

Simonin, B., “The Importance of Collaborative Know-How: An Empirical Test of the Learning Organization,” Academy of Management Journal, Vol. 40, No. 5, 1997, pp. 509-533.

Soo, C. W., Midgley, D. F. and Devinney, T. M., “Knowledge Creation in Organizations: A Multiple Study Overview,” in Davis, J., Subrahmanian, E. and Westerberg, A. (eds.) Knowledge Management: Organizational and Technological Dimensions, NewYork: Springer-Verlag, 2005.

Spek, R. and Spijkervet, A., “Knowledge Management: Dealing Intelligently with Knowledge,” In J. Liebowitz, and L. Wilcox (eds.), Knowledge Management and Its Integrative Elements, Boca Raton, FL: CRC Press, 1997, pp. 31-59.

Sterman, J. D., Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World, Irwin/McGraw-Hill, 2000.

Stonehouse, G. H. and J. D. Pemberton, “Learning and Knowledge Management in the Intelligent Organization,” Participation & Empowerment: An International Journal, Vol. 7, No. 5, 1999, pp. 131-139.

Warren, K. and Langley, P., “The Effective Communication of System Dynamics to Improve Insight and Learning in Management Education,” Journal of the Operational Research Society, Vol. 50, 1999, pp. 396-404.

Witcher, B. J. and Chau, V. S., “Balanced Scorecard and Hoshin Kanri: Dynamic Capabilities for Managing Strategic Fit,” Management Decision, Vol. 45 No. 3, 2007, pp. 518-538

Yip, G. S., “Using Strategy to Change Your Business Model,” Business Strategy Review, Vol. 15 No. 2, 2004, pp. 17-24.

<부록> 수식

Customer Perspective

Customer_Satisfaction(t) = Customer_Satisfaction(t - dt) + (satisfaction_accumulation - losing_satisfaction) * dt

INIT Customer_Satisfaction = 0

INFLOWS:

satisfaction_accumulation = after_service * reduction_rate

OUTFLOWS:

losing_satisfaction = Customer_Satisfaction * loss_fraction1

loss_fraction1 = GRAPH(Excellence_recovering_time)

(0.00, 0.02), (0.3, 0.033), (0.6, 0.051), (0.9, 0.064), (1.20, 0.072), (1.50, 0.085), (1.80, 0.097), (2.10, 0.109), (2.40, 0.129), (2.70, 0.153), (3.00, 0.173)

reduction_rate = GRAPH(service_quality)

(0.00, 0.6), (10.0, 0.58), (20.0, 0.56), (30.0, 0.53), (40.0, 0.5), (50.0, 0.48), (60.0, 0.45), (70.0, 0.42), (80.0, 0.39), (90.0, 0.35), (100, 0.3)

Financial Perspective

Financial_Performance(t) = Financial_Performance(t - dt) + (FP_accumulation - losing_FP) * dt

INIT Financial_Performance = 0

INFLOWS:

FP_accumulation = SQRT(Customer_Satisfaction * productivity)

OUTFLOWS:

losing_FP = Financial_Performance * loss_fraction2

loss_fraction2 = GRAPH(losing_satisfaction)

(0.00, 0.02), (4.00, 0.033), (8.00, 0.051), (12.0, 0.064), (16.0, 0.072), (20.0, 0.085), (24.0, 0.097), (28.0, 0.109), (32.0, 0.129), (36.0, 0.153), (40.0, 0.173)

Internal Process Perspective

Excellence(t) = Excellence(t - dt) + (Excellence_accumulation - obsolescence_of_Excellence) * dt

INIT Excellence = 0

INFLOWS:

Excellence_accumulation = productivity * service_quality + Customer_Satisfaction

OUTFLOWS:

obsolescence_of_Excellence = Capability_of_Employee * after_service

Excellence_recovering_time = Excellence / obsolescence_of_Excellence

after_service = GRAPH(average_knowledge_level)

(0.00, 20.0), (10.0, 25.0), (20.0, 30.0), (30.0, 35.0), (40.0, 40.0), (50.0, 45.0), (60.0, 55.0), (70.0, 75.0), (80.0, 85.0), (90.0, 95.0), (100, 100)

productivity = GRAPH(average_knowledge_level)

(0.00, 20.0), (10.0, 30.0), (20.0, 35.0), (30.0, 40.0), (40.0, 50.0), (50.0, 60.0), (60.0, 70.0), (70.0, 80.0), (80.0, 90.0), (90.0, 95.0), (100, 100)

service_quality = GRAPH(average_knowledge_level)

(0.00, 20.0), (10.0, 22.5), (20.0, 25.0), (30.0, 27.5), (40.0, 30.0), (50.0, 32.5), (60.0, 35.0), (70.0, 40.0), (80.0, 50.0), (90.0, 60.0), (100, 60.0)

Learning and Growth Perspective

Capability_of_Employee(t) = Capability_of_Employee(t - dt) + (activation_or_deactivation - obsolescence) * dt

INIT Capability_of_Employee = 50

INFLOWS:

activation_or_deactivation = Capability_of_Employee * activation_fraction

OUTFLOWS:

obsolescence = Capability_of_Employee * obsolescence_rate

Organizational_Knowledge(t) = Organizational_Knowledge(t - dt) + (knowledge_accumulation + learning_through_training - losing_knowledge) * dt

INIT Organizational_Knowledge = 0

INFLOWS:

knowledge_accumulation = activation_or_deactivation * knowledge_level_of_activated_employees

learning_through_training = investing_in_training * knowledge_units_per_investing

OUTFLOWS:

losing_knowledge = knowledge_level_of_obsolete_employees * (obsolescence - MIN(activation_or_deactivation, 0))

UNATTACHED:

investing_in_training = 5

average_knowledge_level = Organizational_Knowledge / Capability_of_Employee

knowledge_level_of_activated_employees = 40

knowledge_level_of_obsolete_employees = average_knowledge_level

obsolescence_rate = 0.1

activation_fraction = GRAPH(Excellence_recovering_time)

(0.00, 0.00), (0.3, 0.00), (0.6, 0.02), (0.9, 0.0575), (1.20, 0.0725), (1.50, 0.085), (1.80, 0.123), (2.10, 0.183), (2.40, 0.25), (2.70, 0.34), (3.00, 0.493)

knowledge_units_per_investing = GRAPH(average_knowledge_level)

(0.00, 8.00), (10.0, 8.00), (20.0, 8.00), (30.0, 8.00), (40.0, 8.00), (50.0, 8.00), (60.0, 7.80), (70.0, 7.50), (80.0, 7.10), (90.0, 5.80), (100, 0.00)

이영찬(Young-Chan Lee)

서강대학교 경영학과, 동 대학원에서 경영학 석사 및 박사학위를 취득하였다. 현재 동국대학교 경주캠퍼스 경상학부 교수로 재직하고 있으며, The Open Operational Research Journal의 Editorial Board, 한국정보시스템학회, 한국지식경영학회, 그리고 한국문화산업학회 편집위원으로 활동 중이다. 서강대학교 경영학과 대우교수, 서강대학교 경영학연구원 상임연구원을 역임하였으며, 주요 관심 분야는 지식경영, 기업성과측정, 데이터마이닝, 복잡계 이론, 다기준의사결정 등이다.

<Abstract>

Dynamic Value Chain Modeling of

Knowledge Management

Young-Chan Lee

This study suggests the dynamic value chain model, that will be able to not only show changing processes to organization's significant capital by integrating an individual, implicit, and explicit knowledge which affect organizational decision making, but also distinguish the key driver for raising organizational competitive power because it makes possible to analyze sensitivity of performance along with decision making alternatives and policy changes from dynamic view by connecting knowledge management capability, knowledge management activity, and relations with organizational performance with specific strategic map.

Recently, a lot of organizations show interest in measuring and evaluating their performance synthetically. In organizations taking knowledge management, they introduce effective value chain model like a dynamic balanced scorecard (DBSC), and therefore they can reflect their knowledge management condition as well as show their changes by checking performance of established vision and strategy periodically. Furthermore, they can ask for their inner members' understanding and participation by communicating with and inspiring their members with awareness that members are one of their group, present a base of benchmarking, and offer significant information for later decision making.

The BSC has been a successful framework for measuring an organization's performance in various perspectives through translating an organization's vision and strategy into an interrelated set of key performance indicators and specific actions. The BSC, while having significant strengths over traditional performance measurement methods, however, has its own limitations, due to its static nature, such as overlooking two-way causation between performance indicators and neglecting the impact of delayed feedback flowing from the adoption of new strategies or policy changes. To overcome these limitations, this study employs SD, a methodology for understanding complex systems where dynamic feedback among the interrelated system components significantly impact on the system outcomes. The SD simulation model in the form of DBSC would serve as a useful strategic learning tool for facilitating an organization's communication process through various scenario analyses as well as predicting the dynamic behavior pattern of their key performance measures over a future time frame. For the demonstration purpose, this study applied the DBSC model to Prototype of Korea manufacturing and service firm.

Keywords: Balanced Scorecard (BSC), Dynamic Balanced Scorecard (DBSC), System Dynamics, Scenario Analysis, Value Chain

* 이 논문은 2008년 7월 24일 접수하여 2차 수정을 거쳐 2008년 8월 26일 게재 확정되었습니다.