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건설·IT 융합 프로젝트에서 애자일과 TMS를 최적화시킨 하이브리드 프로젝트관리 프레임워크 구축 및 검증

  • 박선용 (아주대학교 일반대학원)

초록/요약

본 연구는 건설·IT 융합 프로젝트의 복잡성과 기술 변동성 환경에서 하이브리드 프로젝트 관리와 트랜잭티브 메모리 시스템을 결합한 협업 기반 지식 선순환 프레임워크를 개발하고 실증적으로 검증하였다. 연구는 세 단계의 순차적 접근법으로 구성되었다. Study 1 에서는 Google Trends, SCOPUS, CHAOS Report 의 2001 년부터 2024 년까지 시계열 데이터를 통합 분석하여 하이브리드 프로젝트 관리와 트랜잭티브 메모리 시스템의 확산 경로 및 구조적 전환점을 규명하였다. 2015 년 디지털 전환과 2020 년 팬데믹 충격이 주요 변곡점으로 식별되었으며, 두 개념 간 동시 확산 수준이 높음을 확인하였다(r = 0.93). Study 2 에서는 체계적 문헌고찰과 메타분석을 수행하여 77 개 연구와 10,129 명의 표본을 분석하였다. 하이브리드 프로젝트 관리가 트랜잭티브 메모리 시스템에 미치는 평균 효과크기는 0.38 이었으며, 트랜잭티브 메모리 시스템이 프로젝트 성과에 미치는 효과크기는 0.43 으로 나타났다. 특히 Post-COVID 집단에서 효과크기가 0.47 로 유의하게 증가함을 확인하였다. Study 3 에서는 12 명의 전문가 인터뷰와 패널 데이터를 활용한 이중차분 회귀분석을 실시하였다. 전문가 인터뷰의 코더 간 신뢰도는 κ = 0.79 로 양호하였으며, 분석 결과 하이브리드 프로젝트 관리가 트랜잭티브 메모리 시스템 활성화를 촉진하고(β = 0.71, p = 0.039), 트랜잭티브 메모리 시스템이 프로젝트 성공(β = 1.02, p = 0.031)과 지식 재사용(β = 4.24, p < 0.001)에 긍정적 영향을 미침을 입증하였다. 세 연구를 통합한 결과, 하이브리드 프로젝트 관리가 트랜잭티브 메모리 시스템의 전문화, 신뢰성, 조정성을 강화하고, 이는 전통적 성과 지표인 비용, 일정, 품질과 현대적 성과 지표인 이해관계자 만족도 및 지식 재사용으로 이어지는 선순환 메커니즘을 형성함을 확인하였다. 또한 COVID-19 상황, 프로젝트 복잡성, 기술 변동성이 이러한 개념 간 연결 관계의 강도에 영향을 미치는 맥락적 요인임을 확인하여 실무 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구는 하이브리드 프로젝트 관리와 트랜잭티브 메모리 시스템 간 선순환 구조의 실증적 검증, 연구와 실무 격차 해소를 위한 통합 프레임워크 제공, 프로젝트 기반 조직의 지속 가능한 지식 생태계 구축 가이드라인 제시 측면에서 학술적 및 실무적 기여를 갖는다. 주제어: 하이브리드 프로젝트 관리, 트랜잭티브 메모리 시스템, 프로젝트 성과, 지식 재사용, 단일 프로젝트 수행조직

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초록/요약

This dissertation develops and validates a collaboration-driven knowledge-reinforcing framework linking Hybrid Project Management, Transactive Memory System, project performance, and knowledge reuse in construction-IT convergence projects characterized by high complexity and technological turbulence. The research comprises three sequential studies employing a mixed-methods approach. Study 1 integrated time-series data from Google Trends, SCOPUS, and CHAOS Report spanning 2001 to 2024 to trace the diffusion paths of Hybrid Project Management and Transactive Memory System. The analysis identified structural break points in 2015 during digital transformation and 2020 amid the COVID-19 shock, revealing high simultaneity between the two concepts (r = 0.93). Study 2 conducted a systematic literature review and meta-analysis encompassing 77 studies with 10,129 participants. The analysis revealed a medium positive effect of Hybrid Project Management on Transactive Memory System (r = 0.38) and a medium-to-large positive effect of Transactive Memory System on project performance (r = 0.43). Notably, the effect size strengthened significantly in the post-COVID cohort (r = 0.47). Study 3 employed a convergent mixed-methods design combining 12 expert interviews with satisfactory inter-coder reliability (κ = 0.79) and Difference-in-Differences panel regression analysis. The findings demonstrated that Hybrid Project Management adoption enhances Transactive Memory System activation (β = 0.71, p = 0.039), and that Transactive Memory System positively affects project success (β = 1.02, p = 0.031) and knowledge reuse (β = 4.24, p < 0.001). Synthesizing the findings across three studies confirms that Hybrid Project Management strengthens the specialization, credibility, and coordination dimensions of Transactive Memory System, which subsequently drive both traditional performance outcomes including cost, schedule, and quality, and modern performance outcomes encompassing stakeholder satisfaction and knowledge reuse. This creates a virtuous cycle mechanism. External contextual factors such as COVID-19, project complexity, and technological turbulence influence the strength of these conceptual connections, underscoring the robustness and contextual applicability of the proposed framework. The dissertation contributes to the field by empirically substantiating the virtuous cycle among Hybrid Project Management, Transactive Memory System, performance outcomes, and knowledge reuse. It bridges the research-practice gap through an integrated evidence-based framework and offers practical guidelines for building sustainable knowledge ecosystems in project-based organizations. Keywords: Hybrid Project Management, Transactive Memory System, Project Performance, Knowledge Reuse, Single Project Execution Organization

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목차

1. 서론 1
1.1. 연구 배경 및 필요성 1
1.2. 연구 목적 2
1.3. 핵심 개념 정의 3
1.4. 연구 질문 4
1.5. 연구 프레임워크 개요 5
1.6. 연구 범위 및 제한조건 7
1.7. 논문 구성 9
2. 이론적 배경과 연구 격차 11
2.1. 단일 프로젝트 수행조직 11
2.2. 하이브리드 프로젝트 관리 11
2.2.1. 정의 및 도입 배경 11
2.2.2. 핵심 혼합 유형 12
2.3. 트랜잭티브 메모리 시스템 13
2.4. 프로젝트 성과의 다차원 구조 14
2.5. 지식 관리 시스템과 지식 재사용 16
2.5.1. SECI 모델을 통한 지식 흐름 17
2.5.2. 지식 재사용의 전략적 중요성 18
2.5.3. 본 연구에서의 적용 맥락 19
2.6. 상황학습 이론 20
2.6.1. 프로젝트 기반 조직에서의 상황학습 층위 20
2.6.2.지식 재사용 선순환 구조와 상황학습 연계 20
2.7. 복잡성·기술 변동성·COVID-19 영향 23
2.7.1. 프로젝트 복잡성의 다차원성 23
2.7.2. 기술 변동성 23
2.7.3. COVID-19 팬데믹의 외생적 충격 24
2.7.4. 통합 시사점 25
2.8. 연구 격차 요약 26
2.9. 소결 27
3. STUDY 1: 탐색적 문헌동향 분석 28
3.1. 서론 28
3.2. Study 1 을 위한 이론적 배경 29
3.2.1. 혁신 확산 이론 29
3.2.2. 급증 연도의 통계적 정의 30
3.2.3. 구조변화(Breakpoint) 모형 30
3.2.4. 공출현 단어 네트워크 분석 30
3.2.5. 연구와 실무 간 괴리 프레임워크 30
3.2.6. 통합 분석 프레임워크 31
3.3. 연구 방법 31
3.3.1. 연구 설계 개요 31
3.3.2. 데이터 수집 및 정제 33
3.3.3. 주요 분석 지표 및 측정 방법 35
3.4. 분석 결과 37
3.4.1. 키워드 검색 관심도 시계열 분석 37
3.4.2. 기간별 성장률 비교 38
3.4.3. 급증 시점 분석 41
3.4.4. 키워드 분석 결과 종합 43
3.4.5. 연구와 실무 간 괴리 분석 45
3.4.6. 키워드 공출현 네트워크 47
3.4.7. 키워드별 검색 관심도 시계열 분석 49
3.4.8. 학문 분야별 연구 동향 분석 50
3.5. 논의 52
3.6. 결론 55
4. STUDY 2: 체계적 문헌고찰 57
4.1. 서론 57
4.2. Study 2 를 위한 이론적 배경 58
4.2.1. 체계적 문헌고찰 58
4.2.2. 메타분석과 무작위효과 모형 59
4.2.3. 이질성 평가와 I² 통계량 59
4.2.4. 코딩 일치도 검증 59
4.2.5. 하위집단 분석과 메타회귀 60
4.2.6. 출판 편향 진단 60
4.2.7. 개념 관계의 시각화 61
4.2.8. 선행연구 동향 61
4.3. 통합 연구 프레임워크 및 명제 62
4.3.1. 통합 연구 프레임워크 62
4.3.2. 메타 분석 설계 및 검증 방법 63
4.3.3 연구 명제 및 분석 방향 64
4.4. 연구 방법 65
4.4.1. SLR 설계 및 PRISMA 절차 65
4.4.2. 검색 전략 66
4.4.3. 문헌 선정 및 배제 기준 67
4.4.4. 코드북 개발 69
4.4.5. 신뢰도 확보 70
4.4.6. 샘플 특성 요약 72
4.5. 분석 결과 74
4.5.1. 통합 효과크기 분석 74
4.5.2. 효과크기 이질성 분석 76
4.5.3. 조절효과 분석 78
4.5.4. 출판 편향 진단 80
4.5.5. 메타패턴 시각화 결과 83
4.6. 논의 85
4.7. 결론 88
5. STUDY 3: 전문가 인터뷰 실증연구 89
5.1. 서론 89
5.2. 이론적 배경 90
5.2.1. 스코핑 리뷰를 통한 개념 구조화 90
5.2.2. 혼합연구방법론의 이론적 근거 91
5.2.3. 설명적 순차형 연구 설계 91
5.2.4. 이중차분법 회귀 분석 92
5.3. 연구방법 93
5.3.1. 혼합연구 설계 및 삼각검증 93
5.3.2. 데이터 구성 및 샘플링 94
5.3.3. 주요 개념의 조작적 정의 및 측정 97
5.3.4. 분석 절차 및 통합 전략 98
5.3.5. 신뢰도 및 타당도 확보 방안 101
5.4. 분석 결과 103
5.4.1. 정성 분석 결과 요약 103
5.4.2. 정량 분석 결과 요약 107
5.4.3. 정성과 정량 통합 및 프레임워크 검증 109
5.5. 논의 111
5.6. 결론 114
6. 통합 논의 116
6.1. Study 1~3 통합 해석 116
6.2. 연구 질문 통합 해석 및 답변 117
6.2.1. RQ1: HPM 이 TMS 활성화에 기여하는가 117
6.2.2. RQ2: TMS 는 프로젝트 성과에 어떤 영향을 미치는가 118
6.2.3. RQ3: 프로젝트 성과는 지식 재사용 선순환 구조를 형성하는가 119
6.3. 최종 통합 프레임워크 도출 121
6.3.1. 통합 프레임워크 구조 121
6.3.2. 통합 프레임워크의 차별성 122
6.4. 이론적 함의 123
6.5. 실무적 함의 124
6.6. 통합 프레임워크 현장 적용 가이드라인 124
6.6.1. 프레임워크 적용 요건 125
6.6.2. 성과 평가 및 개선 방안 126
7. 연구 종합 결론 및 제언 128
7.1. 종합 연구 요약 128
7.2. 연구의 시사점 및 제언 129
7.3. 연구의 한계 131
7.4. 향후 연구 방향 131
8. 참고문헌 133
9. 부록 138
Abstract 151

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