품질경영에 있어 리더십은 조직의 목표 설정과 자원 배분을 통해 실질적인 성과로 이어지게 하는 성장 동력이면서 도전적인 품질 문화를 조성하는 핵심 동인으로 정의된다. 특히 방위산업 분야는 고신뢰성을 요구하는 산업으로, 일반 제조업보다 최고경영자의 강력한 의지와 지원이 더욱 더 요구된다. M.A. Ahmed & N.M. Sajid(2023)의 연구에서 ‘조직 구성원들에게 비전을 제시하고 동기를 부여하여 목표 달성을 이끌어내는 능력’이라고 정의된 리더십은 조직의 품질과 우수성을 달성하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 개발 및 혁신을 육성하는데 크게 기여한다는 것을 확인하였다. 김영현 등(2018)은 소규모 방산업체는 품질관리 시스템의 성숙도가 낮을 수 있으므로, 리더십 개발 및 지원이 반드시 필요하다는 것을 확인하였다. 업체규모가 작은 기업에서 품질경영시스템의 정착과 안정적 실행을 위해서는 인적, 물적 자원의 투자뿐만 아니라 최고경영자가 품질경영시스템을 통한 조직의 성과 및 품질 개선을 이루고자 하는 의지가 반드시 선행되어야 한다는 것이다. 정영권(2019)의 국내 방위산업체 176개사를 대상으로 한국방품질경영지수(DQMI) 연구에서도 리더십은 품질성과와 사업성과에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 리더십이 인적·물적 자원의 효율적 배분을 통해 프로세스 품질을 높이는 촉진제 역할을 하기 때문으로 분석되었다.

지식기반사회에서 기업의 성장은 기업이 보유하고 있는 창의적 조직문화와 학습역량, 독창적인 마케팅 역량 등과 같은 차별화된 핵심역량이 동력으로 작용한다(노정란, 2010). Lewin(1951)은 시간의 흐름에 따라 변화를 바라는 압력과 이에 저항하려는 요소들 사이에 복잡한 균형관계가 형성되며, 이들 균형관계의 조정 정도에 따라 변화가 이루어진다고 주장하였는데, ERP 시스템을 도입한 197개 기업을 대상으로 실증연구한 박창기 외(2014)에 따르면 최고 경영층의 지원은 새로운 시스템에 직면한 구성원의 심리적 저항을 약화시키는데 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.

최고경영자의 리더십은 조직의 변화관리활동 정착과 품질중시의 조직문화를 안정적으로 구축하는데 가장 큰 요인으로 작용할 것으로 판단된다. 이러한 선행연구를 토대로 본 연구에서는 리더십을 단순한 관리 행위를 넘어, 국방품질경영시스템(DQMS)의 구축과 전개를 위한 필요자원의 지원과 변화관리, 품질문화의 구축을 위한 최고경영층의 총체적 노력으로 정의한다.

오늘날 4차 산업혁명 기술이 제조 현장에 적용되면서 품질경영은 품질 4.0이라는 새로운 패러다임으로 진화하고 있다. 2017년 Dan Jacob이 처음 언급한 품질 4.0은 품질경영에 4차 산업혁명 기술을 적용한 것으로서, “공정을 디지털화하여 자동화, 연결성, 지능화 수준을 높여 더 나은 의사결정을 가능하게 해주는 새로운 품질 패러다임” 즉 품질경영의 디지털화로 정의된다(서호진 외, 2021). 이와 같은 개념을 국방분야에 적용한 장봉기(2023)는 국방품질 4.0을 제시하면서 데이터의 정확성 확보와 획득의 신속성, 데이터 분석 기반의 강화가 무엇보다 필요함을 주장하였다. AHP분석법을 적용하여 데이터 품질관리의 중요요인을 도출하고 우선순위를 분석한 김형섭(2020)에 따르면 데이터의 정확성(accuracy), 일관성(consistency), 보안성(security), 완전성(completeness), 준비성(readiness)의 순으로 중요하게 나타났다. 정부 기관의 책임성과 대응성, 신뢰성을 높이고 국민 삶의 질 향상을 실현하기 위해 데이터 기반 행정이 반드시 필요하다고 주장하는 윤건 외(2022)의 연구에서도 데이터의 기획, 수집, 분석, 표현 등을 수행할 수 있는 데이터 역량이 필수적이라고 하였다.

국내외 70% 이상의 기업에서 데이터 품질관리가 체계적으로 이루어지지 못함에 따른 낮은 데이터 품질로 인해 총수익의 15~25%가 비용으로 발생한다(Redman, 2017). 이러한 데이터 품질 저하는 금전적 손실 이상으로 직원들의 의사 결정에 대한 신뢰도 저하, 고객 만족도 및 브랜드 이미지 손상, 생산성 손실 등과 같은 심각한 결과를 초래할 수 있다. 안희정·김현수(2015)에 의한 연구에 따르면, 데이터 품질관리가 잘 이루어질수록 데이터에 대한 신뢰도가 높아져 업무 처리나 전략적 의사결정에 데이터를 더 많이 활용하는 것으로 나타났다. 기업의 데이터 활용역량 향상과 데이터 품질관리의 강화는 고객지향성을 높이고 경영성과에 긍정적인 영향을 미치게 되는데, 특히 데이터 활용 품질관리에 높은 상관관계를 가지고 유의한 영향을 미치고 있는 ‘경영층의 지원’이라는 요인에 주목해야 한다고 주장하였다. 이것은 ‘경영층 지원’이 모든 데이터 품질관리 활동에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 파악한 안희정(2015)의 연구와도 일치한다.

방위산업에서는 무기체계의 복잡성이 증대됨에 따라, 개발 단계부터 양산, 운영 유지에 이르는 전 수명주기 데이터의 통합 관리가 필수적이다. 이러한 점을 고려하여 본 연구에서는 데이터 품질관리를 데이터 품질관리방안 수립 및 데이터의 품질(정확성, 일관성, 완전성 등) 확보, 데이터 분석 도구의 활용과 의사결정, 지속적 개선으로 연계하는 조직의 역량으로 정의한다.

국방분야에서 형상관리는 방위력 개선뿐만 아니라 전력지원 체계의 기술자료에 대한 관리도구로 그 중요성이 날로 증대되고 있으며, 우수한 무기체계의 획득을 위하여 개발초기부터 형상관리 업무를 제대로 수행하는 것이 필요하다(정현우 외, 2020, 손혜경 외, 2022). 군수품은 수명주기가 길고 개발-양산-운영유지 단계가 복잡하게 연결되어 있으므로 총 수명주기 동안 요구조건, 제품, 제품정보(도면, 규격서 등) 간의 일치성 유지와 변경 사항의 추적성 확보가 절대적으로 요구된다. 군수품의 설계품질 보증은 체계적, 조직적인 형상관리(Configuration Management) 절차를 통해 구현된다. 형상관리는 “제품의 물리적·기능적 특성을 식별하여 문서화하고, 설계 변경을 통제하며, 요구사항과의 일치 여부를 확인(Audit)하는 일련의 활동”인데, 방위사업법 및 동법 시행령, 국방규격(KDS)에서는 군수품의 호환성과 신뢰성 보장을 위한 엄격한 형상관리 절차를 법적으로 의무화하고 있다. 형상관리는 형상 식별(Identification), 형상 통제(Control), 형상 확인(Verification) 및 형상 자료유지(Status Accounting)와 같은 4가지 기능으로 구성된다(이병헌 외, 2016).

• 형상 식별 (Identification): 모든 품목의 기능적·물리적 특성을 식별하여 기술문서(형상식별서)로 작성하고 고유 식별자를 할당하는 활동

• 형상 통제 (Control): 형상식별서 승인 후 변경, 규격완화 및 면제 등이 필요할 때 이를 평가, 조정, 승인/기각하고 이행하는 프로세스. 무분별한 형상 변경을 막고 변경에 따른 영향(비용, 일정 등)을 분석하는 가장 중요한 요소

• 형상 확인 (Verification): 제품이 설계된 대로 물리적 형상 및 기능을 만족하는지 확인(감사)하는 과정

• 형상 자료 유지 (Status Accounting): 승인된 형상, 변경 제안 및 이행 현황 등 필요한 정보를 기록하고 유지하여 데이터의 최신성을 보장하는 활동

체계적인 설계검증과 형상관리는 개발 단계의 오류를 최소화할 뿐만 아니라, 양산 단계에서의 부적합 발생을 억제하고 공급망 내의 불확실성을 줄이는 데 기여한다. 본 연구의 형상관리 변수는 단순한 도면 작성을 넘어, 형상 식별 및 통제, 확인을 포함하는 포괄적인 기술관리 활동을 의미한다.

CFSI(Counterfeit, Fraudulent and Suspect Items)는 위조, 변조, 또는 그 의심이 되는 품목을 통칭하는 용어로, 방위산업 및 원자력 등 고위험 산업군에서 심각한 공급망 리스크로 인식하고 있다. 국제원자력기구(IAEA), 미국 원자력규제위원회(NRC) 등은 CFSI가 시스템의 치명적 고장을 유발할 수 있음을 경고하며, 공급망의 투명성 확보와 검증 절차 강화를 권고하고 있다. 한국수력원자력(주)에서는 구매품목의 특성을 고려하여 CFSI 검증과 CFSI 확인필증 제출, CFSI 예방관리 활동으로서의 품질보증감사(Audit), 품질감독(Surveillance), 감시(Monitoring) 또는 불시점검, 교육 등을 요구하며, CFSI 식별 및 보고 등에 대한 세부요건을 규정, 적용하고 있다. 이외에도 CFSI 예방 세미나 및 교육, 주기적인 CFSI 운영수준 진단 등을 진행하고 있다.

미국 회계감사원(GAO)의 국방무기체계 부품공급망 내 위조부품의 위험성을 제기한 후 국방부(DoD)는 국방수권법(NDAA)에 ‘위조전자부품 식별 및 회피 조항’ 반영, 국방획득규정(DFAR)개정 등으로 연계함으로써 국가 안보를 위협하는 위변조 부품 문제를 심각하게 다루고 있으며(박상건 외, 2020), 최근에는 방산 공급망에 참여하는 모든 기업에 대해 사이버보안 역량을 의무화하는 CMMC(Cybersecurity Maturity Model Certification)를 도입하였다(김신형 외, 2025). 우리나라는 2024년 7월 방위사업법 개정을 통해 위조부품 등의 정의 및 취급 금지(제28조의2)를 명확히 하였으며, 생산, 가공, 수입, 판매 및 사용에 대한 벌칙(제62조, 10년 이하의 징역이나 금고 또는 1억 원 이하의 벌금)을 강화하였다. 국방기술품질원은 위변조 방지 가이드라인을 통해 공급업체 관리와 시험성적서 위조 여부 검증을 요구하고 있다. 박경화 등(2025)은 방산업계의 중요한 과제인 무기체계 위조부품 유입방지를 위해 부품특성과 구매경로에 따른 리스크 등급(High, Medium, Low)을 분류하여 차별화된 검사관리를 적용함으로써 위조부품이 무기체계의 생산과정에 유입되는 것을 방지하는 방안을 제시하였으며, 차중혁 외(2024)는 방위산업과 같은 높은 수준의 보안성이 필요한 환경에서 국방시험평가서 위변조 방지를 위한 하이브리드 블록체인을 제안하고 있다.

본 연구에서는 위변조 부품은 방위산업의 공급망을 파고드는 암적인 존재이며, 이에 대한 효과적인 대응은 국가 안보를 위한 필수과제로 인식하고, CFSI 관리를 검증 프로세스의 운영과 관련서류의 확인, 예방활동의 실행 등을 포함하는 활동으로 정의한다.

본 연구는 이론적 배경과 선행연구를 바탕으로 리더십이 CFSI 관리에 어떠한 영향을 미치는지 파악하고자 그림 1과 같은 연구모형을 설정하였다. 이 과정에서 5개의 주요 가설과 데이터 관리와 형상관리가 매개역할을 하는지 살펴보기 위한 2가지의 매개효과 가설을 설정하였다.

가설 1: 리더십은 데이터 관리에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

가설 2: 리더십은 형상관리에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

가설 3: 리더십은 CFSI 관리에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

가설 4: 데이터 관리는 CFSI 관리에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

가설 5: 형상관리는 CFSI 관리에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

가설 6: 데이터 관리는 리더십과 CFSI 관리 사이에서 매개역할을 할 것이다.

가설 7: 형상관리는 리더십과 CFSI 관리 사이에서 매개역할을 할 것이다.

본 연구는 국방기술품질원에서 진행한 군수품 생산업체 품질수준 진단 결과를 기본자료로 활용하였다. 2025년 진단 대상기업으로 선정된 200개 기업을 대상으로 6월 ~ 9월까지 10인의 진단위원이 기업을 방문하여 직접 평가하였으며, 본 연구를 위해서 중소기업 규모에 해당하는 기업 172개사의 진단 데이터를 활용하였다. 영남권(56.4%)에 가장 많은 기업이 위치하고 있으며, 50인 미만(44.2%), 기동화력체계에 속하는 기업(41.3%)이 가장 많았다.

본 연구에서는 수집된 자료는 통계프로그램인 SPSS Statistics 18을 이용하여 분석하였으며, 탐색적 요인분석을 실시한 후 측정 모델의 타당성과 신뢰성을 검증하였다.

먼저, 구성된 요인의 추출을 위해 주성분 분석과 직교회전방식(Varimax)을 선택하여 요인분석을 실시한 결과 요인부하량(factor loading)이 0.5 이상, 고유값(Eigen value)이 1 이상인 요인은 총 4개로 추출되었다. 표준형성 적절성의 Kaiser-Meyer-Olkin 측도는 0.856로 기준치(0.50 이상)를 상회했으며, Bartlett의 구형성 검정 결과 p=0.000으로 유의한 것으로 나타나 변수선정이 타당한 것으로 분석되었다. 이때 설명된 총분산은 70.974%로 만족스러운 수준으로 파악되었다. 추출된 4개 변수에 대한 신뢰성분석을 실시한 결과 Cronbach’s Alpha는 0.8 이상으로 높은 수준의 내적일관성을 지닌 것으로 분석되었다. 평균분산추출(AVE) 값은 모두 기준치인 0.5를 상회하여 집중타당성(Convergent Validity)이 확보되었으며, 개념신뢰도(CR) 또한 기준치인 0.7을 모두 상회하였다.

본 연구에서 사용된 주요 변수들의 평균과 표준편차, 그리고 Pearson 상관분석 결과, 모든 변수 간의 상관관계는 통계적으로 유의한 것으로 파악되었다. 잠재변수의 AVE 제곱근과 상관계수값의 비교를 통해 평가할 수 있는 판별타당성(discriminant validity)은 어떤 하나의 측정 변수가 해당 잠재변수에 대한 요인적재치가 다른 잠재변수에 대한 요인적재치보다 높으면 확보된 것으로 판단한다. 표 3에서 대각선상 제시한 잠재변수의 AVE 제곱근 값이 상관계수값들보다 큰 값을 가지므로 본 연구에서 설정한 측정 모형의 판별타당성은 확보되었음을 확인할 수 있다.

본 연구에서 제안한 연구 모형의 적합도를 검증하기 위해 AMOS 18.0을 이용하여 확인적 요인분석을 실시하였다. 분석 결과, 카이제곱 통계량은 212.507(df=99, p=.000)이었으며, 표본 크기에 민감한 카이제곱 값을 보정한 CMIN/DF 값은 2.147로 나타나 권장 기준인 3.0 이하를 충족하여 양호한 것으로 판단되었다. 또한 모형의 적합성을 판단하는 주요 지표인 CFI(Comparative Fit Index)는 0.924, TLI(Tucker-Lewis Index)는 0.908, IFI(Incremental Fit Index)는 0.926으로 모두 0.9 이상을 상회하여 모형이 자료를 잘 설명하고 있는 것으로 확인되었다. 오차항의 평균을 나타내는 RMSEA(Root Mean Square Error of Approximation) 값은 0.082로 나타나 수용 가능한 수준의 적합도를 보였다. 이상을 정리하면 표 4와 같다.

연구 가설을 검증하기 위해 변수 간의 표준화 경로계수, 표준오차(S.E.), 결정계수(C.R.), 유의확률(p-value)을 산출하였으며, 분석 결과는 다음과 같다.

리더십이 데이터 관리에 유의한 영향을 미친다고 설정한 가설 1에 대한 검증 결과, 표준화 경로계수 0.576 (C.R.=6.022, p<.001)으로 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 파악되어 가설 1은 채택되었다. 즉, 조직의 리더십 역량이 뛰어날수록 데이터 관리를 위한 체계나 활동 수준이 높아질 수 있음이 확인되었다.

리더십이 형상관리에 유의한 영향을 미칠 것이라고 설정한 가설 2에 대한 검증 결과, 표준화 경로계수 0.485 (C.R.=5.435, p<.001)로 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 파악되어 가설 2는 채택되었다. 즉 조직의 리더십 역량이 확고할수록 형상관리의 효율성이나 성과도 제고될 수 있을 것임을 짐작하게 한다.

가설 3은 리더십이 CFSI 관리에 직접적으로 유의한 영향을 미칠 것이라는 가설로서 검증 결과 표준화 경로계수 0.216 (C.R.=1.964, p=.049)으로 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 파악되어 가설 3은 채택되었다. 즉, 리더십은 매개변수를 거치지 않고도 CFSI 관리 및 대응능력이나 성과에도 유의한 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.

데이터 관리가 CFSI 관리에 유의한 영향을 미칠 것이라는 가설 4에 대한 검증 결과, 표준화 경로계수 0.282 (C.R.=2.954, p=.003)로 유의한 정(+)의 영향을 미쳐 가설 4는 채택되었다. 즉, 데이터 관리가 체계적일수록 CFSI 관리도 효과적으로 진행될 수 있음을 의미한다.

형상관리가 CFSI 관리에 유의한 영향을 미칠 것이라는 가설 5에 대한 검증 결과, 표준화 경로계수 0.294 (C.R.=3.508, p<.001)로 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미쳐 가설 5는 채택되었다. 즉 형상관리가 잘 이루어질수록 CFSI 관련 문제의 해결이나 예방성과가 높아질 것임을 짐작하게 한다.

본 연구에서는 리더십이 CFSI 관리에 미치는 영향 관계에서 '데이터 관리'와 '형상관리' 역량의 매개효과 통계적 유의성을 검증하기 위해 Sobel Test를 실시하였다.

먼저, 조직의 리더십은 데이터 관리역량을 향상시킴으로써 간접적으로 CFSI 관리 성과를 제고할 것이라는 가설 6에 대한 검증 결과, 리더십이 데이터 운영활용을 거쳐 CFSI 관리 성과에 이르는 경로의 Z값은 2.649 (p<.01)로 나타나 매개효과가 통계적으로 유의한 것으로 확인되었다. 또한, 리더십이 형상관리를 거쳐 CFSI 관리 성과에 이르는 경로의 Z값은 2.961 (p<.01)로 나타나 역시 매개효과가 통계적으로 유의함을 확인하였다. 결과적으로 리더십이 CFSI 관리 성과에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라, 데이터 관리와 형상관리라는 실무 프로세스 역량을 강화함으로써 간접적으로도 성과를 높이는데 기여함을 시사한다.

본 연구 모형의 타당성을 확보하기 위해 주요 내생변수들의 다중상관자승( Squared Multiple Correlations) 값을 확인하였다. R²값은 선행 변수들이 해당 내생변수의 분산을 설명하는 비율을 의미하며, 이를 통해 모형의 예측력을 가늠할 수 있다. 본 연구 모형의 내생변수에 대한 설명력(R²)을 살펴본 결과, 리더십은 ‘데이터 관리’ 변수의 분산을 33.2%(R²=.332) 설명하고 있으며, ‘형상관리’ 변수의 분산을 23.5%(R²=.235) 설명하는 것으로 나타났다. 최종 종속 변수인 ‘CFSI 관리’에 대해서는 선행 변수들이 전체 분산의 39.0%(R²=.390)를 설명하는 것으로 분석되었다. 일반적으로 사회과학 분야에서 R²값이 .26 이상일 때 설명력이 ‘상(Large)’ 수준으로 평가됨(Cohen, 1988)을 고려할 때, 본 연구 모형은 CFSI 관리 성과를 예측하는 데 있어 충분한 설명력을 확보한 것으로 판단된다.