Amidst the growing uncertainty in external environments, securing and retaining superior human resources is becoming emphasized as a key means for organizations to achieve competitive advantages. Particularly, star employees-human resources that are characterized by their ability to create extraordinary performance relative to other peers-are increasingly gaining attention in both academia and industry because of its importance in knowledge-based industries. However, despite the prevailing recognition for star employees, few previous literature have attempted to empirically test the direct relationship between the ratio of star employees in an organization and organizational performance. Considering both the potential for positive and negative influence of star employees on organizations, the relationship between the ratio of star employees and organizational performance can not only be a simple linear relationship but can also exist in a curvilinear form. Building on the existing literature on star employees, this paper establishes competing hypotheses for the two possibilities of curvilinear relationship; as the ratio of star employees increases, marginal effects can either increase (i.e., U-shaped curvilinear relationship) or decrease (i.e., inverted U-shaped curvilinear relationship). Employing an unbalanced panel data of 35 Korean brokerage firms between years 2008 and 2013 with 134 observations, the relationship between the ratio of best analysts (i.e. star employees) as selected by Maeil Business Newspaper and financial performance (i.e. organizational performance) of corresponding brokerage firms is examined. Empirical results indicate that while organizational performance increases as the ratio of star employees increases, its positive effect diminishes over time which provides support for the curvilinear relationship with decreasing marginal effects. Our research findings imply that star employees create value in knowledge-based industries; at the same time, implications are given as results calls for caution for excessive dependence on star employees beyond a certain level.
As the complexity of business environment increases rapidly the use advanced information technology start to affect not only the business processes of individual companies but also the fundamental nature of business and industrial ecosystem. The changes observed at the level of business and industrial ecosystem encompasses a broad range of transformation. This unit of analysis is not sufficiently dealt with by existing information systems research. This research attempted to analyze the changes in business ecosystem caused by digital transformation using a relatively new approach called ecosystem mapping. We developed and suggested an ecosystem mapping methodology step by step and applied the methodology to film industry. The film industry is chosen because it is an industry very sensitive to the changes in technology and has gone through massive transformation during the last three decade by way of using modem information technology.
Park, Moonho;Cho, Hyunhak;Kim, Kwangbaek;Kim, Sungshin
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.1
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pp.58-63
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2014
Most of light duty AGVs(AGCs) using tape of magnetic for the guide path have digital guidance magnetic sensor. Digital guidance magnetic sensor using magnet-tape is on/off type and has positioning error of magnet-tape as 10~50 mm. AGC using this sensor doesn't induce accurate position of magnet-line which is magnet-tape because of magnetic field which motor in AGC creates, outer magnetic field, earth's magnetic field, etc. AGC when driving wobbles due to this error and this error can cause path deviation. In this paper, we propose fuzzy inference system for improvement of bipolar analog magnetic guidance sensor performance. Fuzzy is suitable in term of fault tolerance, uncertainty tolerance, real-time operation, and Nonlinearity as compared with other algorithms. In previous research, we produced bipolar magnetic guidance sensor and we set the threshold in order to calculate digital values of magnet position. Fuzzy inference system is designed using outputs of Analog hall sensors. Magnet position calculated by digital method is improved by outputs of this system. In result, proposed method was verified by improving performance of magnetic guidance sensor.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.14
no.6
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pp.1-13
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2015
Travellers consider extra travel time to be arriving their destination because of uncertainty of travel. So it is important to make predictable highway by providing information of travel time variability to traveller so as to enhance level of service at highway. In order to make predictable highway, it is necessary to develope measures of travel time variability that travellers can easily understand. Recently advanced country including the United States, travel time variability index are actively studied. In earlier study, 95percentile of travel time is considered to be most important calculation index of travel time variability. In this study, is has focused on the propriety analysis of 95percentile of travel time in domestic transportation environment. Result of analysis, All of measures(80percentile of travel time, 90percentile of travel time, 95percentile of travel time) show the tendency to increase when case of weather factor occur compare to normal condition under LOS A~D. Especially 95percentile of travel time increased sensitively.
The development of web 2.0 technologies created the popularization of social media. People use social media for information communication with many purposes. Under such an environment, this paper examines the acceptance of word-of-mouth information dissemination through social media. The determinants of acceptance and the effect of acceptance on purchase intention as the result of information on social media pertaining to overseas tourism are researched in detail. The consumer choice for international travel involves a decision making with high uncertainty and thus people are using the word of mouth information strongly. Empirical analysis using SPSS, AMOS analysis software was performed on sample data consisting of 385 collected surveys. This paper shows the neutrality of eWOM, the professionalism of senders, and that the practicability of eWOM significantly affects the acceptance of the information. In addition, the acceptance of eWOM information has a significant effect on the spread of eWOM and customers' purchase intention. The paper shows that the practicability of information and the professionalism of word-of-mouth information should be improved.
This paper is conducted to find out if the previous corporate internal reservation has a significant effect on current investment and dividend payments by using the dummy variables of each classified industry. The results of the research show that previous corporate internal reservation had a significant effect on current material investments in following fields - manufacturing industries, technical services, wholesale and retail industries, information services, construction and transportation industries - over two years. Especially, investments in tangible assets were more effective than those in development expenses. In human resource investment, previous corporate internal reservation had a significant effect on current human investments in fields of manufacturing, technical services, information services and transportation industries. Among them, investments in education training expense and welfare benefit expense were more effective than those in wages. In the dividend section, previous corporate internal reservation had a significant effect on current dividends in the fields of manufacturing, wholesale and retail, information services, transportation industries, and in other businesses. Among them, Expenditure on dividend amounts was found to be more effective than that on dividend ratio. This paper contributed to the field in a way of empirically demonstrating the effects of previous corporate internal reservation on current investments and dividends by using the method of industrial classification. On the other hand, it also has a limitation since collecting precise taxation data was practically difficult. Therefore, a further developed study is required to find out the standard which shows exactly how much the measured results of the regression analysis reflect the effects of the government policies. Moreover, it is considered necessary for the government to devise policies on vagueness and uncertainties in the domestic and overseas economic and business environments so that companies can conduct investment with confidence.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.6
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pp.651-656
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2014
Corrosion has a significant influence upon the reliability assessment and the maintenance planning of gas pipeline. Corrosion defects occurred on the underground pipeline can be obtained by conducting periodic in-line inspection (ILI). However, little study has been done for practical use of ILI data. This paper deals with remaining lifetime prediction of the gas pipeline in the presence of corrosion defects. Because a pipeline parameter includes uncertainty in its operation, a probabilistic approach is adopted in this paper. A pipeline fails when its operating pressure is larger than the pipe failure pressure. In order to estimate the failure probability, this paper uses First Order Reliability Method (FORM) which is popular in the field of structural engineering. A well-known Battelle code is chosen as the computational model for the pipe failure pressure. This paper develops a Matlab GUI for illustrating failure probability predictions Our result indicates that clustering of corrosion defects is helpful for improving a prediction accuracy and preventing an unnecessary maintenance.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.4
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pp.253-258
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2016
This paper proposes a method that utilizes optimization approach for localization of an indoor mobile robot. Bayesian filters which have been widely used for localization of a mobile robot use many control parameters to take the uncertainties in measurement and environment into account. The estimation performance depends on the selection of these parameter values. Also, the performance of the Bayesian filters deteriorate as the non-linearity of the motion and measurement increases. On the other hand, the optimization approach uses fewer control parameters and is less influenced by the non-linearity than the Bayesian methods. This paper compares the localization performance of the proposed method with the performance of the extended Kalman filter to verify the feasibility of the proposed method. Measurements of ranges from beacons of ultrasonic satellite to the robot are used for localization. Mahalanobis distance is used for detection and rejection of outlier in the measurements. The optimization method sets performance index as a function of the measured range values, and finds the optimized estimation of the location through iteration. The method can improve the localization performance and reduce the computation time in corporation with Bayesian filter which provides proper initial location for the iteration.
Based on a survey sample of farm households in three provinces of Korea, this article reports the perspectives of fuel-time farmers regarding trade liberalization, its effects on their lives, and the future of small-scale farming. While the agricultural sector is being transformed under neoliberal policies, farmers, with life or no preparation for a global market order, are forced to modernize their farming operations. The findings from the survey indicate that farmers accede to terms of global integration in principle while disapproving state rural policies in practice. The survey data also confirm that intra-regional differences in farmers'perceived satisfaction with living conditions, government farm policies, and socio-economic/labor issues. Disparities in the degree of discontent with government policies and socio-economic well-being are explicit between the relatively diversified region of Kyonggi Province and the farming-dependent regions of Chunbuk and Kyongbuk Provinces. The overall findings uphold that most farmers who have not been fully exposed to free market mechanisms are confronted by increased uncertainties and economic hardships. The findings propound that agricultural/rural policies need to reflect long-term, macroeconomic changes, and regionally/locally-based agricultural structure.
In the Internet environment many interactions between many users and unknown users take place and it is usually rare to have the trust information about others. Due to the lack of trust information, entities have to take some risks in transactions with others. In this perspective, it is crucial for the entities to be equipped with functionality to accumulate and manage the trust information on other entities in order to reduce risks and uncertainty in their transactions. This paper is concerned with a quantitative computational trust model which takes into account multiple evaluation criteria and uses the recommendation from others in order to get the trust for an entity. In the proposed trust model, the trust for an entity is defined as the expectation for the entity to yield satisfactory outcomes in the given situation. Once an interaction has been made with an entity, it is assumed that outcomes are observed with respect to evaluation criteria. When the trust information is needed, the satisfaction degree, which is the probability to generate satisfactory outcomes for each evaluation criterion, is computed based on the empirical outcome outcome distributions and the entity's preference degrees on the outcomes. Then, the satisfaction degrees for evaluation criteria are aggregated into a trust value. At that time, the reputation information is also incorporated into the trust value. This paper also shows that the model could help the entities effectively choose other entities for transactions with some experiments in e-commerce.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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