Developing Smart Port Readiness: The Roles of Workforce Competency, Training, and Inter-Organisational Collaboration

기술 요약: 스마트 항만 준비성 개발

문제 제기
산업 4.0 패러다임 하에서 항만 운영의 급격한 디지털화는 해사 교육의 성과와 스마트 항만이 요구하는 인력 요건 사이의 심각한 단절을 야기했다. 항만 기업들이 자동화, 디지털 트윈, 사이버 보안에 막대한 투자를 하고 있음에도 불구하고, 인적 자본 파이프라인은 파편화된 상태로 남아 있다. 기존 문헌들은 세 가지 주요 한계점을 지닌다: (1) 역량을 전이 가능한 기술(소프트 스킬)과 디지털-규제 역량으로 분리하여 고립된 상태로 연구함; (2) 잠재적 가능성을 입증 가능한 능력으로 전환하는 데 필요한 활성화 기제(특히 교육의 질)를 간과한 채, 역량에서 준비성으로 이어지는 선형적이고 직접적인 경로만을 가정함; (3) 산학 협력을 결과의 직접적인 예측 변수가 아닌, 역량 전이의 강도를 형성하는 조건부 요인으로 보지 않고 '선행 요인 오류(antecedent fallacy)'를 범함. 본 연구는 전이 가능한 기술과 디지털-규제 역량이 졸업생의 준비도에 어떻게 영향을 미치는지 조사하고, 특히 교육의 질의 매개 역할과 협력 강도의 조절 역할을 검증함으로써 이러한 격차를 해결하고자 한다.

연구 방법론
본 연구는 실증주의적 인식론에 기반하여 정량적, 횡단적 연구 설계를 채택하였다. 데이터는 학생, 항만 운영 인력, 관리자, 학계 전문가 및 다양한 조직 유형(항만 당국, 해운 기업, 교육 기관, 규제 기관)을 포함한 388명의 해사 이해관계자를 대상으로 설문을 통해 수집되었다. 표집 전략은 단일 출처 편향을 완화하기 위해 층화 목적 표집 후 눈덩이 표집(snowball sampling) 방식을 활용하였다.

분석에는 SmartPLS 4.0을 이용한 부분 최소 제곱 구조 방정식 모델링(PLS-SEM)이 사용되었다. 이 접근 방식은 예측 지향적이며, 비정규 데이터를 처리할 수 있고, 조절 및 매개가 포함된 복잡한 모델에 적합하기 때문에 선택되었다. 개념 모델은 인적 자본 이론, 동적 역량 이론, 사회 기술 시스템 이론을 통합한다. 본 모델은 다음과 같이 가정한다:

• 독립 변수: 전이 가능한 기술(TS) 및 디지털-규제 역량(DRC).
• 매개 변수: 산업 지향적 교육의 질(QIT).
• 조절 변수: 산학 협력 강도(IACI).
• 종속 변수: 스마트 항만 산업을 위한 졸업생 준비도(GRSPI).

강건성 검정에는 공통 방법 편향(Harman의 단일 요인 검정, 완전 공선성 검정, 마커 변수 검정), 판별 타당도(Fornell-Larcker, HTMT, 교차 적재량), 그리고 다중공선성(VIF) 평가가 포함되었다. 모델은 우수한 적합도(SRMR < 0.05)와 높은 예측 관련성($Q^2 > 0.70$)을 보였다.

주요 결과
구조 모델은 졸업생 준비도의 분산을 74.9% 설명하였다 ($R^2 = 0.749$). 연구 결과는 다음 가설들을 지지한다:

1. 직접 효과: 전이 가능한 기술($\beta=0.272, p<0.001$)과 디지털-규제 역량($\beta=0.201, p<0.001$) 모두 졸업생 준비도에 유의미하고 긍정적인 영향을 미친다. 특히, 전이 가능한 기술이 디지털-규제 역량보다 약간 더 강한 직접 효과를 보였다.
2. 매개 효과: 산업 지향적 교육의 질(QIT)은 유의미한 부분 매개 역할을 수행한다.
   • TS는 QIT에 긍정적인 영향을 미치며($\beta=0.636$), QIT는 다시 GRSPI에 영향을 미친다($\beta=0.313$). QIT를 통한 TS의 GRSPI에 대한 간접 효과는 0.199이다.
   • DRC는 QIT에 긍정적인 영향을 미치며($\beta=0.510$), 이는 GRSPI에 영향을 미친다. QIT를 통한 DRC의 GRSPI에 대한 간접 효과는 0.160이다.
   • 역량의 총 효과 중 약 42~44%가 교육의 질을 통해 매개된다.
3. 조절 효과: 산학 협력 강도(IACI)는 두 경로 모두에서 유의미하지만 완만한 긍정적 조절 작용을 한다.
   • IACI × TS의 상호작용은 GRSPI에 대해 유의미하며($\beta=0.088, p<0.001$), 작은 효과 크기($f^2=0.034$)를 갖는다.
   • IACI × DRC의 상호작용은 GRSPI에 대해 유의미하며($\beta=0.097, p<0.001$), 작은 효과 크기($f^2=0.040$)를 갖는다.
   • 이는 협력이 역량을 준비도로 전환하는 과정을 강화하기는 하지만, 직접적인 동인이기보다는 경계 조건으로서 작동하며, 높은 강도 수준에서 수확 체감의 법칙이 나타남을 시사한다.

의의 및 기여
본 논문은 해사 교육 연구 및 실무에 대해 세 가지 주요 기여를 주장한다:

1. 이론적 발전: 본 연구는 협력 강도가 직접적인 선행 요인이 아니라 경계 조건(조절 변수)임을 실증적으로 입증함으로써 "협력이 만병통치약"이라는 서사에 도전한다. 또한, 역량이 생산성 직접 동인으로 작용하기보다 교육의 질을 통해 활성화되어야 함을 검증함으로써 인적 자본 이론을 확장한다.
2. 경험적 참신성: 본 연구는 스마트 항만 준비도를 위한 단일 조절된 매개 모델 내에서 전이 가능한 기술과 디지털-규제 역량을 동시에 테스트한 첫 번째 연구이다. 본 연구는 전이 가능한 기술이 육상 스마트 항만 직무에서 디지털 역량만큼, 혹은 그보다 약간 더 중요함을 보여줌으로써 "디지털 우선" 서사를 넘어선다.
3. 실무적 시사점: 연구 결과는 자원의 전략적 재배치를 제안한다.
   • 교육자 대상: 커리큘럼은 소프트 스킬과 기술 교육의 균형을 맞춰야 하며, 단순히 협력 빈도를 높이는 것보다 산업 지향적 교육의 질(현실성, 관련성, 강사의 경험)에 집중해야 한다.
   • 정책 입안자 대상: 자금 지원은 협력 강도에 대한 규제적 목표(예: 모든 과정에 산업계 참여 의무화)보다는 공동 인증 프로그램 및 교육 인프라의 품질 표준을 우선시해야 한다. 이는 데이터가 중간 수준의 협력 이상의 단계에서는 수확 체감이 나타남을 시사하기 때문이다.
   • 고용주 대상: 채용 시 디지털 업스킬링을 사후에 제공하더라도, 전이 가능한 문제 해결 능력을 우선순위에 두어야 한다. 모델에 따르면 이러한 소프트 스킬이 더 큰 총 효과를 갖기 때문이다.

본 연구는 스마트 항만 준비성이 단순히 역량을 축적하거나 양해각서(MOU)를 체결함으로써 달성되는 것이 아니라, 전이 가능한 기술과 디지털-규제 역량을 고품질의 산업 지향적 교육을 통해 활성화함으로써 달성되며, 전략적 협력은 그 자체로 해결책이라기보다 촉매제로서 기능한다고 결론짓는다.