인간중심 컨셉 발굴 조사의 체계적 설계 원리 및 지침 개발 연구

Abstract

본 연구는 인간중심 컨셉 발굴 조사를 위한 체계적 설계 원리와 지침 개발을 목적으로 하는 연구다. 설계 원리는 조사 과정의 모호성을 해소하고 조사설계의 방향을 제시하는 역할을 하며, 설계 지침은 이러한 원리를 구체적으로 실행하는 방법을 제공한다. 특히 신제품 개발(NPD: New Product Development) 프로세스의 초기 혁신이전 단계(FEI: Front End of Innovation)에서 발생하는 불확실성과 모호성의 체계적 관리 방안을 제시하고자 한다. FEI 단계는 NPD 프로세스에서 가장 큰 불확실성을 지닌 시기로, 전체 프로세스의 성공을 좌우하는 핵심 단계이다. 하지만 현재까지 이를 체계적으로 관리할 수 있는 방법론이 충분히 개발되지 않았다. 또한 조사 산업계에서는 FEI 단계의 모호성을 해소하는 주요 수단인 인간중심 컨셉 발굴 조사에 대한 체계적 연구와 실용적 지침이 부족한 실정이다. 이런 문제의 해결을 위해2000년부터 2023년까지 조사 산업계와 소비자 통찰 전문가들이 수행한 인간중심 신규 컨셉 발굴 조사 성공사례(163건)를 전문가 심층 인터뷰(23인)로 수집해 분석하였다. 분석 체계는 조사 설계와 프로세스 구성요소, 전문가 인식 성공요인, 비즈니스 성장 기여 수준으로 구분하였으며, 연구 유형은 형성적, 생성적, 평가적 3가지 분류체계를 적용하였다. 이와 함께 컨셉 발굴 12단계와 V.J. KUMAR의 7모드를 조사 이해를 위한 분석 틀로 활용하였다. 주요 조사 방법으로 심층 인터뷰(84건), 문헌 조사(69건), 좌담회(61건), 홈 비지팅(58건)을 상호 보완적으로 사용하였다. 163개 사례 분석 결과 형성적 연구, 생성적 연구, 평가적 연구가 순환적이고 반복적으로 연결되는 특성이 드러났다. 이러한 다차원적 분류를 통해 연구 목표와 구성요소가 서로 강화되는 방식과 서로 다른 방법론적 범주에 걸쳐 재귀적 관계를 가지고 있음이 규명되었다. 결국 인간중심 컨셉 발굴 조사는 연구 목표와 방법론적 접근 사이에서 역동적인 시너지를 만들어냈다. 이러한 성공사례들을 기반으로 하여 인간중심 접근방식이 FEI 단계의 모호성과 불확실성 해소에 기여할 수 있음을 실증하였다. 또한 본 연구를 통해 FEI 단계의 모호성 해소를 위한 세 가지 핵심 원리가 도출되었다. 첫째, 조사 목표 명확성으로, 조사 목적과 문제의 명확한 사전 정의 및 단계적 목표 설정이다. 둘째, 조사 방법론 적합성으로, 검증된 조사 방법과 분석 항목의 적용을 통한 명확한 설계와 분석 방향 수립이다. 셋째, 조사 객관성 확보로, 체계적 검증과 지속적 모니터링을 통한 결과의 신뢰성과 실행 가능성 확보이다. 이러한 세 가지 원리는 나침반(Compass), 렌즈(Lens), 지도(Map), 불꽃(Spark), 항해 여정(Voyage)이라는 5단계 모듈로 구체화되어 SJ Signify-Journey 융합모델로 발전되었다. 주목할 만한 점은 각 모듈별로 성공사례에서 도출된 5가지 조사 성공 동인(킥오프 미팅 브리프, 조사가설 프레임워크, 경험가치 테마 위계 구조, 컨셉 검증 POC, 리뷰)이 추가되어 모듈 단계별 실행력을 높이고 성과를 극대화할 수 있다는 것이다. 각 모듈은 모듈 목적, 조사방법, 분석내용, 세부 항목, 프로세스 툴, 비즈니스 기여도, 혁신 수준, 성공요인, 모호성 해소 특성 등을 포함하고 있다. SJ 융합모델의 유효성은 163개 성공사례의 구성요소 특성과 맵핑을 통해 실증되었다. 검증 결과, SJ 융합모델은 FEI 단계의 모호성과 불확실성을 효과적으로 해소하고 비즈니스 성장에 기여할 수 있는 것으로 확인 되었다. 단계별 모듈 구조를 통해 체계적 조사프로세스를 통한 복잡성 관리와 반복적, 비선형적 유연성 확보가 가능하다. 또한 데이터 기반의 의사결정 지원과 혁신 수준 관리 가능성도 확인되었다. 본 연구의 학문적 의의는 FEI 단계의 모호성 관리를 위한 체계적 접근법을 제시하고, 이론과 실무를 연계하는 지식 체계를 구축했다는 점이다. 실무적으로는 인간중심 컨셉 발굴 조사를 위한 구체적 실행 지침을 제공함으로써 효과적 관리를 가능하게 한다. 향후 연구과제로는 SJ Signify-Journey 융합모델 적용 효과 검증, 다양한 산업 분야에서의 적용 가능성 탐색, 그리고 AI 시대에 부합하는 발전 방향 모색이 필요하다.;This dissertation addresses the challenge of managing uncertainty and ambiguity in the Front End of Innovation (FEI) phase of New Product Development (NPD) by developing systematic design principles and guidelines for Human-Centered Concept Discovery Research (HCDCR). Recognizing the FEI's critical role in NPD success and the lack of structured HCDCR methodologies, this research establishes a robust theory-practice framework. A comprehensive analysis of 163 successful HCDCR cases (2000–2023), identified through expert retrospective analysis and tacit knowledge from cases contributing to business growth, provided the empirical foundation. This was complemented by in-depth interviews with 23 industry experts, including research specialists (15+ years at leading firms) and consumer insight experts (20+ years in major tech companies), ensuring rich data informed by practice and expertise. The research framework integrated research design components, expert-identified success factors, and business growth elements. Analyzing the 163 cases revealed interconnected research approaches with multiple methodological alignments, reflecting HCDCR's iterative nature. These approaches encompassed formative, generative, and evaluative research, with mutually reinforcing objectives and components creating synergies. Two complementary frameworks were employed: a 12-stage concept discovery process and V.J. Kumar’s 7 Modes of Innovation. The 12-stage process provided granular process clarity for incremental exploration, while Kumar’s 7 Modes offered a holistic perspective bridging ideation and market implementation, ensuring broad innovation alignment. This dual approach provided both micro and macro perspectives. Research methods included in-depth interviews (84), literature reviews (69), focus groups (61), and home visits (58), often using multiple methods, emphasizing methodological triangulation. This analysis identified three core principles for mitigating FEI ambiguity: (a) research objective clarity, (b) methodology appropriateness, and (c) objectivity assurance. These principles were synthesized into the Signify-Journey model, a five-stage sequential framework: Compass (direction), Lens (focus), Map (navigation), Spark (ideas), and Voyage (implementation). The model incorporates five success drivers: kick-off brief, research hypothesis framework, experience-value theme hierarchy, concept verification (Proof of Concept), and continuous review. The model's effectiveness in managing FEI ambiguity and driving business growth was validated through systematic attribute mapping, assessing correlations between research objectives and outcomes across methodology fit, stakeholder engagement, and innovation impact. Its modular structure facilitated complexity management through structured yet flexible iterative approaches. It also supported data-driven decision-making and demonstrated significant innovation potential. This dissertation contributes theoretically by providing a systematic approach to FEI ambiguity management and establishing a robust theory-practice framework for HCDCR. Practically, it offers concrete implementation guidelines for improved FEI uncertainty management. Future research should validate the model’s applications across diverse contexts, explore cross-industry applicability, and examine its alignment with digital transformation trends.