With the progress of IT, the strategic use of information systems have been applied to the interorganizatonal business areas, that is called Interorganizational Systems (IOS). Previous IT diffusion researches or IT adoption researches have been focused to newly emerged IT but confined into one organization. However, IOS such as internet or EDI relate with between organizations. In this sense, this research has analyzed the IT diffusion factors affected by IOS based on the previous studies of IT adoption. This study designed a research model using the factors of adopting IOS, and conducted an empirical research with questionnaires with top domestic 80 firms. And the finding is that the factors of the CIO support, business partners and an industry community have significance but other factors such as the size of firm, the degree of IS maturity, the degree of firm centrality, the complexity or suitability of IOS are not.
In this work, we analyze the relationship between the accumulated mileage of hybrid electric vehicle(HEV) and the data provided from vehicle parts. Data were collected while traveling over 70,000 Km in various paths. The data collected in seconds are aggregated for 10 minutes and characterized in terms of centrality, variability, normality, and so on. We examined whether the statistical properties of vehicle parts are different for each cumulative mileage interval of a hybrid car. When the cumulative mileage interval is categorized into =< 30,000, <= 50,000, and >50,000, the statistical properties are classified by the mileage interval as 82.3% accuracy. This indicates that if the data of the vehicle parts is collected by operating the hybrid vehicle for 10 minutes, the cumulative mileage interval of the vehicle can be estimated. This makes it possible to detect the abnormality of the vehicle part relative to the accumulated mileage. It can be used to detect abnormal aging of vehicle parts and to inform maintenance necessity.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권2호
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pp.63-77
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2005
With the progress of IT, the strategic use of information systems (IS) has been applied to the inter-organization business areas, that is called Inter-organization Systems (IOS). Previous IT diffusion researches or IT adoption researches have been focused to newly emerged IT but confined into individual organization. However, IOS such as internet relates with between organizations. In this sense, this research has analysed the IT diffusion factors affected by IOS based on the previous studies of IT adoption. This study employed a research model using the factors of adopting IOS in organization, and conducted an empirical research with questionaries with top domestic 80 firms. And the finding is that the factors of the CIO support, business partners and an industry community have significance but other factors such as the size of firm, the degree of IS maturity, the degree of firm centrality, the complexity or suitability of IOS does not.
과학 기술의 발전은 사회를 급격하게 변화시켜 왔다. 특허 자료 분석은 현대 과학 기술의 흐름을 이해하고 미래 유망기술을 예측할 수 있게 한다. 본 연구에서는 기술의 동향을 파악하고자 1985년과 2012년 사이에 미국 특허청에 등록된 특허를 중심으로 특허 인용 네트워크를 분석한다. 주요 기술군을 파악하기 위해 PageRank 알고리즘 외에 다양한 중심성 지표를 이용하고, 통계적 네트워크 모형을 통해 유사한 기술들의 군집을 찾아내고자 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권4호
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pp.397-412
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2020
In this paper, a notion of data depth is used to propose nonparametric multivariate two sample tests for difference between scale parameters. Data depth can be used to measure the centrality or outlying-ness of the multivariate data point relative to data cloud. A difference in the scale parameters indicates the difference in the depth values of a multivariate data point. By observing this fact on a depth vs depth plot (DD-plot), we propose nonparametric multivariate two sample tests for scale parameters of multivariate distributions. The p-values of these proposed tests are obtained by using Fisher's permutation approach. The power performance of these proposed tests has been reported for few symmetric and skewed multivariate distributions with the existing tests. Illustration with real-life data is also provided.
The purpose of this study is to extract the key words from the list of research subjects related to 'hotel workers' published in recent 10 years(2009~2018) by using the language network analysis method and to confirm the relation between the key words. In this paper, we propose a semantic network analysis that can overcome limitations of longitudinal study, analyze the recent research trends, and widely use as a research model. The results of this study are as follows ; First, in analyzing major key words in the title of 'Hotel Employer' in recent 10 years, the major keyword of job satisfaction(40), special grade(26), organizational commitment(20), emotional labor(19), service(12), restaurant(10), and turnover intention(9). Second, we analyzed the relation of language network among major key words extracted from the study title of 'hotel workers'. Such a research process is expected to grasp the trends of research related to 'hotel workers' and give implications for the future direction of related research.
With the rapid increase of information on the World Wide Web, finding useful information on the internet has become a major problem. The recommendation system helps users make decisions in complex data areas where the amount of data available is large. There are many methods that have been proposed in the recommender system. Collaborative filtering is a popular method widely used in the recommendation system. However, collaborative filtering methods still have some problems, namely cold-start problem. In this paper, we propose a movie recommendation system by using social network analysis and collaborative filtering to solve this problem associated with collaborative filtering methods. We applied personal propensity of users such as age, gender, and occupation to make relationship matrix between users, and the relationship matrix is applied to cluster user by using community detection based on edge betweenness centrality. Then the recommended system will suggest movies which were previously interested by users in the group to new users. We show shown that the proposed method is a very efficient method using mean absolute error.
The purpose of this study was to compare the Starbucks in South Korea with Starbucks in U.S.A through the semantic network analysis of big data by collecting online data with SCTM(Smart Crawling & Text Mining) program which was developed by big data research institute at Kyungsung University, a data collecting and processing program. The data collection period was from January 1st 2014 to December 7th 2017, and packaged Netdraw along with UCINET 6.0 were utilized for data analysis and visualization. After performing CONCOR(convergence of iterated correlation) analysis and centrality analysis, this study illustrated the current characteristics of Starbucks for Korea and U.S.A reflected by the social network and the differences between Korea and U.S.A. Since the Starbucks was greatly developed, especially in Korea. this study also was supposed to provide significant and social-network oriented suggestions for Starbucks USA, Starbucks Korea and also the whole coffee industry. Also this study revealed that big data analytics can generate new insights into variables that have been extensively studied in existing hospitality literature. In addition, implications for theory and practice as well as directions for future research are discussed.
The purposes of this study are to explore the effect of the network characteristics of Healthy Family Support Center on its performance, and also to investigate the mediating effect of the organizational properties on the performance. We used the data from 148 healthy family support centers in National Survey in Korea. The analytic sample for this study consists of 102 responses.(response rate=68.9%) Multivariate regression model estimated the effects of the network's structural, interactive and functional characteristics and the interaction between the network's characteristics and organizational properties on the performance The findings of this study demonstrate that healthy family support centers with higher closeness centrality and with better functional characteristics reported more performances. Moreover, Centers that are more independent in organizational properties showed higher performances. However, the findings did not show that the interaction between the network's characteristics and organizational properties mediates on the performance.
Purpose: The purpose of this study was to use the social network analysis to verify the relationship between the interpersonal disposition and interactive characteristics of nursing college students. Five classes, a total of 117 nursing students were included in the study. Methods: The study interaction network centralization, density and in-degree & out-degree centrality were used as indicators for measuring students' study interaction. Also, the students' interpersonal disposition was measured using verified tool. Results: The results indicated that the ordinary type which gave and took the information generally showed the highest proportions in the study interaction network. Also, the empathic-acceptable tendency of social relation domain showed the highest proportions in the interpersonal disposition. Moreover, the students who play the isolate and the carrier role in the study interaction network had no relation with the expression tendency, and the transmitter role play students had no relation with the role tendency. Conclusion: Based on the results, the tutors should consider the students' interpersonal relationship disposition when implementing the instructional strategy in PBL curriculum.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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