개방형 혁신이 비즈니스 현장 및 학계의 관심을 받으면서, 개방형 혁신의 특성 을 파악하고 이를 효과적으로 수행하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔다. 특히 개방형 혁신 의 프로세스에서 매우 중요하게 다루어져 온 기존 연구는 협력대상자를 어떻게 선정하는가 하는 문제이다. 개방형 혁신에서 협력대상자를 탐색하기 위해서는 해당 기업/기관과 협력했 을 때 기업의 성과가 어느 정도로 향상되었는가를 파악하는 것이 필수적이기 때문에, 협력 대상자와의 협력 이후의 성과를 보다 체계적으로 측정하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 이러한 협력대상자 탐색을 효과적으로 지원하기 위해 Balanced ScoreCard (BSC)와 Analytic Hierarchy Process (AHP) 가 결합된 평가 프로세스를 제안하고자 한다. 즉 협력 대상자의 선정에 있어 협력 이후 기업의 성과를 가장 최대화할 수 있도록 협력대상자를 선 정하기 위해 BSC를 활용하며, BSC 프레임워크에서 활용된 구체적 평가기준들 간의 가중치를 산정하고 실제 협력대상자를 평가하는 데 있어서는 다기준 의사결정 방법인 AHP를 활 용한다.
With the drastic changes toward open innovation, there have been many studies focusing on analyzing the characteristics of open innovation and fostering the open innovation. The most prominent research in open innovation literature is related to the partner selection. In partner selection process, what is important is to identify the expected performance when conducting open innovation with this partner. Therefore, this study suggests an integrative framework of BSC-AHP to support the effective partner selection. The aim of this study is to select the most desirable partner which maximize the performance of the firm after conducing open innovation. This paper employs BSC framework to prepare and characterize relevant decision criteria for the partner selection, and employs AHP to evaluate the partner alternatives under the prepared decision criteria.