This paper suggested a geometry learning model which relates an exploratory learning model with GSP applications, Such a model adopts GSP's capability of visualizing dynamic geometric figures and exploratory learning method's advantages of discovering properties and relations of geometric problem proving and concepts associated with geometric inferencing of students. The research was conducted for 3 middle school students by applying the proposed model for 6times at computer laboratory. The overall procedure was videotaped so that the collected data was later analyzed by qualitative methodology. The analysis indicated that the students with less than van Hiele 4 level took advantages of adoption our proposed model to gain concrete understandings of geometric principles and concepts with GSP. One of the lessons learned from this study suggested that the roles of students and a teacher who want to employ the proposed model need to change their roles respectively.
In acquiring and transferring a superior knowledge assesing the intermediate result value of a competitive R&D project is very important for a firm engaging in R&D. Most existing literatures on R&D evaluation are concerned with project selection and resource allocation. In this paper the stage of an R&D project is classified into research, exploratory development, and development. And a model is suggested which evaluates the intermediate result value before completion of development stage under duopoly and oligopolistic competition. Assessed value of the intermediate result transferred to the next tier company can be used as a minimum acceptable price to the inventor when more advanced knowledge acquired through R&D is transferred to the next tier one. The model suggested is composed of structural variables including research cost, success rates, potential profits, discount rate degree of competition. By using exponential distribution for invertion process time in each stage, we derive a formula that can assess the value of the intermediate result, and we demonstrate how the model can be applied to a competitive R&D situation through an example.
To facilitate a better understanding of the benefits, problems, and issues associated with the use of Internet and (World Wide) Web in business, we conducted an exploratory study on the use of Internet and Web by Small and Medium Enterprise(SME) using the Action-Audience Model. The Action-Audience model categorizes business use of the Web: to provide information (Informational Web), to carry out business transactions (Transactional Web), and to support business activities (Operational Web). The model also recognizes different audiences of the Web. The study shows that SMEs are in the early stage of Web use.
Purpose: The purpose of this study is to set up an anomaly detection criteria for sensor data coming from a motorcycle. Methods: Five sensor values for accelerator pedal, engine rpm, transmission rpm, gear and speed are obtained every 0.02 second from a motorcycle. Exploratory data analysis is used to find any pattern in the data. Traditional process control methods such as X control chart and time series models are fitted to find any anomaly behavior in the data. Finally unsupervised learning algorithm such as k-means clustering is used to find any anomaly spot in the sensor data. Results: According to exploratory data analysis, the distribution of accelerator pedal sensor values is very much skewed to the left. The motorcycle seemed to have been driven in a city at speed less than 45 kilometers per hour. Traditional process control charts such as X control chart fail due to severe autocorrelation in each sensor data. However, ARIMA model found three abnormal points where they are beyond 2 sigma limits in the control chart. We applied a copula based Markov chain to perform statistical process control for correlated observations. Copula based Markov model found anomaly behavior in the similar places as ARIMA model. In an unsupervised learning algorithm, large sensor values get subdivided into two, three, and four disjoint regions. So extreme sensor values are the ones that need to be tracked down for any sign of anomaly behavior in the sensor values. Conclusion: Exploratory data analysis is useful to find any pattern in the sensor data. Process control chart using ARIMA and Joe's copula based Markov model also give warnings near similar places in the data. Unsupervised learning algorithm shows us that the extreme sensor values are the ones that need to be tracked down for any sign of anomaly behavior.
Small business have very different characteristics from large business; notable, small business suffer from resource and capacity poverty. Without knowing the relative importance of limited resources and capacity in small business, it have limited practical contribution to e-business implementation success. This paper develops an exploratory resource-based model of e-business implementation for small business with 42 sample companies. The results show that three types of resource factors; IS/IT vender supports, the level of IS/IT knowledge, and financial support. The implication for research is that the resource-based view of the firm and the test an exploratory framework of resource factors are useful theories to ground future work on e-business implementation in small business.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.1
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pp.203-214
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2024
This study seeks to provide implications for domestic-related policies through exploratory analysis research to support AI-based policy decision-making. The following should be considered when establishing an AI-based decision-making model in Korea. First, we need to understand the impact that the use of AI will have on policy and the service sector. The positive and negative impacts of AI use need to be better understood, guided by a public value perspective, and take into account the existence of different levels of governance and interests across public policy and service sectors. Second, reliability is essential for implementing innovative AI systems. In most organizations today, comprehensive AI model frameworks to enable and operationalize trust, accountability, and transparency are often insufficient or absent, with limited access to effective guidance, key practices, or government regulations. Third, the AI system is accountable. The OECD AI Principles set out five value-based principles for responsible management of trustworthy AI: inclusive growth, sustainable development and wellbeing, human-centered values and fairness values and fairness, transparency and explainability, robustness, security and safety, and accountability. Based on this, we need to build an AI-based decision-making system in Korea, and efforts should be made to build a system that can support policies by reflecting this. The limiting factor of this study is that it is an exploratory study of existing research data, and we would like to suggest future research plans by collecting opinions from experts in related fields. The expected effect of this study is analytical research on artificial intelligence-based decision-making systems, which will contribute to policy establishment and research in related fields.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.8
no.4
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pp.205-215
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2012
Due to a rapid change of business environment, many firms are eager to find the competitiveness by information technology adoption and diffusion. In this exploratory study, we examined the applicability of a previously proposed model to evaluate IT competitiveness based on the innovativeness and verified it's propriety with empirical data. As suggested by previous studies, the proposed model considers a variety of corporate and market characteristics concerned with IT adoption, and it consists of several internal and external impacting factors, which have influence on technology diffusion and its performance. For the empirical analysis, the survey data of domestic ERP adoption cases were adopted from 128 small and medium-sized enterprises(: SMEs) in IT and electrical engineering industry, and analyzed by partial least squares(: PLS) - a popular structural modeling and multivariate projection technique to latent variables. The results indicated positive supports for the research model of external and internal IT adoption factors' influences on innovativeness' performances. However, there are a couple of limitations not to show the reliability of selected measurement items and the generality of model proposed in this exploratory study.
Young-Jin Jung;Ji-Soo Hong;Sol-Ip Kim;Sung-Woo Kang
Journal of the Korea Safety Management & Science
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v.26
no.2
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pp.23-31
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2024
In the military, ammunition and explosives stored and managed can cause serious damage if mishandled, thus securing safety through the utilization of ammunition reliability data is necessary. In this study, exploratory data analysis of ammunition inspection records data is conducted to extract reliability information of stored ammunition and to predict the ammunition condition code, which represents the lifespan information of the ammunition. This study consists of three stages: ammunition inspection record data collection and preprocessing, exploratory data analysis, and classification of ammunition condition codes. For the classification of ammunition condition codes, five models based on boosting algorithms are employed (AdaBoost, GBM, XGBoost, LightGBM, CatBoost). The most superior model is selected based on the performance metrics of the model, including Accuracy, Precision, Recall, and F1-score. The ammunition in this study was primarily produced from the 1980s to the 1990s, with a trend of increased inspection volume in the early stages of production and around 30 years after production. Pre-issue inspections (PII) were predominantly conducted, and there was a tendency for the grade of ammunition condition codes to decrease as the storage period increased. The classification of ammunition condition codes showed that the CatBoost model exhibited the most superior performance, with an Accuracy of 93% and an F1-score of 93%. This study emphasizes the safety and reliability of ammunition and proposes a model for classifying ammunition condition codes by analyzing ammunition inspection record data. This model can serve as a tool to assist ammunition inspectors and is expected to enhance not only the safety of ammunition but also the efficiency of ammunition storage management.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.11a
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pp.99-102
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2003
While information technology has been advanced impressively, the issue of system underutilization has continued. Although TAM provides a theoretical and empirical model for explaining information technology acceptance, there exist some issues: lack of focusing task and organization. The present study examines the motivational factors influencing the beliefs about the system, in terms or the extended TTF (task-technology fit) model, to address the issues. For this purpose, an exploratory case study was conducted based on the data gathered from a Web-based survey. The present research proposes five propositions, based on the results of the case study and prior study findings, which can be used as a starting point fur future research.
In spite of the importance of group decision making in corporations and recent active research efforts in group decision support systems in the US., few studies have been done in the area of group decision making in Korea. There is an urgent need to understand the behavior and peculiar characteristics of group decision making in Korea before we initiate any research in developing computer systems to help group decision making. This study proposes a model for group decision making based on the literature survey and empirical studies have been conducted using the model Although this study is exploratory in nature, tentative hypotheses are given for future research in group decision making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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