This paper examines the change of innovation practices in the Korean industry which is entering into the 'post catching-up regime'. In catching-up regime, the technological loaming practices of Korean firms could be characterized as the assimilation and improvement of foreign technologies through crisis construction and time pressure. Crisis construction and time pressure were the important factors enhancing the intensity of technological teaming and shaping the way of doing imitative innovation. But the innovation patterns of firm are changing. The new ways of doing innovation are emerging in Korean mobile phone industry which is becoming a world leader: the emphasis on the importance of technological planning, the enhancement of collaborative networks among related firms, the toleration on the failure and the effort to acquire core technologies. Though Korean firms have not developed enough capabilities to create basic core technologies, they can develop their competitiveness through creative combination of technologies and are approaching the world frontier.
As global competition has become more intense in recent years, collaborative cooperation and shared growth between large and small enterprises for enhancing competitiveness of enterprises have become an important social concern. In the long run, collaborative cooperation between large and small enterprises is becoming more important not only in terms of enhancing corporate competitiveness but also in terms of CSR and CSV. In fact, many large companies are strengthening collaborative cooperation. This study compares and analyzes collaborative cooperation cases of major Chaebol companies including Samsung Electronics, and derive implications for collaborative cooperation plan of large companies.
Despite the importance of knowledge complementarities (KC) to firm performance, very little is known about exactly what constitutes KC and how synergistic knowledge is created in KC. This research looks into the dimensionality of KC and how synergistic knowledge as an essential component of KC is generated in a process innovation (PI) project. We propose that KC consists of potential complementary knowledge, collaborative elaboration (CE) process, and synergistic knowledge. The model is investigated quantitatively, using a sample of 26 matched-pairs of client and consultant who participated in a PI project, and then qualitatively using interviews of a sub-sample of 7 matched-pairs of client and consultant. Data were collected in a longitudinal way at four different points during the four month project period. Results show that consultant's learning about the client's business occurs first and then client learning about IT capabilities follows through CE. With this enhanced clients' knowledge about IT capabilities, clients play an initiative role in designing the To-Be business processes, while consultants play a supporting role by introducing best practices or making suggestions based on their experiences. Future research implications as well as practical implications are also discussed.
This paper focuses on the relationship between the characteristics of network and the productivity of scientists, which is rarely examined in previous studies. Utilizing a unique dataset from the Korean Citation Index (KCI), we examine the overall characteristics of the research network (e.g. distribution of nodes, density and mean distance), and analyze whether the network centrality is related to the scientific productivity. According to the results, firstly we have found that the collaborative research network of the Korean academics in the field of statistics and computer science is a scale-free network. Secondly, these research networks show a disciplinary difference. The network of statisticians is denser than that of computer scientists. In addition, computer scientists are located in a fragmented network compared to statisticians. Thirdly, with regard to the relationship between the researchers' network position and scientific productivity, a significant relation and their disciplinary difference have been observed. In particular, the degree centrality is the strongest predictor for the scientists' productivity. Based on these findings, some policy implications are put forward.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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1997.12a
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pp.104-130
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1997
This study empirically examined different patterns of collaborative R&D project with their key success factors(KSFs), using data from 80 projects in the Korean electronic parts industry The patterns in this study were categorized into 4 types by two criteria : product types(off-the-shelf/unique) and project initiator (focal/partner). The bivariate relationships revealed that project characteristics (technological complexity, demand certainty), partner characteristics(the number of partners, precious experience), process characteristics (participation in the project formulation, specificity of the collaboration process and outcomes) appear to be different among four types of collaboration. Furthermore, this study found that each type of collaborative R&D projects has different KSFs for their commercial success. The KSFs of type 1 (off-the-shelf product and focal organization initiation), for instance, include the strategic importance of the project, the problem solving performance of the focal organization while those of type 4(unique product and partner initiation) are technological complexity, demand certainty, reliability of partner relationship, specificity of the goals, specificity of the process and outcomes, information sharing. Finally, based on this empirical results, managerial, policy, and theoretical implications of the study were discussed.
This paper introduces two platforms created by the development team at CORE studio, Thornton Tomasetti's global innovation studio. Collaborative platforms change the way that parties communicate and develop projects. Wikipedia is one of many great examples for a platform that supports collaborative development of a product - the world's largest encyclopedia. In the AEC industry, no such platform exists that can be used for collaborative development of a building project, and hence, information exchange between the parties involved, and modeling programs used in a project is slow and opaque. The platforms introduced in this paper allow for much greater transparency at all stages of the building design process, and hence improve the flow of information between parties involved in the process, both firm-internal and external. While traditionally, the use of a large number of different modeling and analysis platforms is hard to manage by a project team; this paper introduces methods that strengthen the design process by using a multitude of programs needed in the different building design phases.
The existing innovation policies and strategies mainly focused on the influencing factors for improvement of innovation outcome. However, these strategies were not always successful in driving innovative activities that make technology innovation disseminated. In this regard, innovation ecosystems approach has recently been coming to the force to establish a successful innovation strategy. The innovation ecosystems concept describes that innovation processes are evolved through collaborative networks of economic actors. In an innovation ecosystem, different organizations collaborate for technology development and its use. They interact for value co-creation by sharing mutual resources. The organizational networks are re-organized by dynamic changes of actors' interactions, which drive innovation mechanism of the networks. Recent studies on innovation ecosystems mostly have paid attention on developing theoretical frameworks to describe dynamics of an innovation ecosystem. There have hardly been empirical tests on the theoretical ecosystem models. In this vein, we investigated dynamics of an innovation ecosystem by analyzing structural characteristics of a collaborative network among organizations which are involved in the use of innovative technologies. Particularly, we examined the longitudinal changes of the interaction patterns among the organizations. This test was performed by an analysis of structural equivalence on the network dataset transformed from the organizational interactions. This result provides a guideline for an organization in developing an innovation strategy under a systemic perspective.
Cyberinfrastructure is a research infrastructure that provides an environment in which research communities can get access to distributed resources and collaborate at unprecedented levels of computation, storage, and network capacity. The Worldwide LHC Computing Grid (WLCG) is a global collaborative project of computing or data centers that enables access to scientific data generated by the Large Hadron Collider (LHC) experiments at CERN. This case study analyzes the WLCG as a model of cyberinfrastructure in research collaboration. WLCG provides a useful case of how cyberinfrastructure can work in providing an infrastructure for collaborative researches under data-intensive paradigm. Cyberinfrastructure plays the critical role of facilitating collaboration of diverse and widely separated communities of researchers. Data-intensive science requires new strategies for research support and significant development of cyberinfrastructure. The sustainability of WLCG depends on the resources of partner organizations and virtual organizations at international levels, essential for research collaboration.
Because, next generation web, semantic web consists of documents with semantic information, it enables computer interpret the contents of the documents, so that the information retrieval, interpretation and integration can be automated. The web documents with the semantic information may be made in ontology. In this paper, collaborative approach among the ontology design techniques is more excellent than the other techniques because it design the ontology through continuous evaluations and modification in terms of multiple views. So, we propose the process of designing and implementing the ontology for specific domain, which is Yeomigi tour place. Delphi technique, that is a kind of collaborative approach, is used when the ontology is designed.
The adsorption of uranium (VI) by calcium alginate beads was examined by batch experiments. The effects of environmental conditions on U (VI) adsorption were studied, including contact time, pH, initial concentration of U (VI), and temperature. The alginate beads were characterized by using scanning electron microscopy, transmission electron microscopy, X-ray photoelectron spectroscopy, and Fourier transform infrared spectroscopy. Fourier transform infrared spectra indicated that hydroxyl and alkoxy groups are present at the surface of the beads. The experimental results showed that the adsorption of U (VI) by alginate beads was strongly dependent on pH, the adsorption increased at pH 3~7, then decreased at pH 7~9. The adsorption reached equilibrium within 2 minutes. The adsorption kinetics of U (VI) onto alginate beads can be described by a pseudo first-order kinetic model. The adsorption isotherm can be described by the Redlich-Peterson model, and the maximum adsorption capacity was 237.15 mg/g. The sorption process is spontaneous and has an exothermic reaction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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