Without exception, diverse LULU(Locally Unwanted Land Use) facilities have been under the location conflict, especially between the public government units and local residents. In spite of repeated trials-and-errors, literally, the location conflict has shown no sign of improvement over time in Korea. As practical means to tackle these issues, this study focuses on divulging explicit and implicit relationships among key factors derived from the location conflict on the LULU facilities. Here, major research variables cover residents' agreement, residents' perception, compensation expectation, and public opinion. As the location conflict on the LULU facilities could be strengthened or resolved by the dynamic feedback system, it applies basic tools geared toward causal loop diagramming. After repeated experiments, the study highlights the fact that the residents' perception, compensation expectation, and public opinion, individually and collectively, exert significant impact on the residents' agreement ratio.
There are two types of organizational knowledge in terms of its creation process: experiential and analytical knowledge. The experiential knowledge is created by repetitive experiences of an individual or team through task execution, while the analytical knowledge is acquired by analyzing accumulated data or information in the organization. The experiential knowledge often remains tacit or implicit in the organization because it is primarily acquired at an individual or team level. Therefore, the issue on the experiential knowledge is to share it actively within the organization. On the other hand, the analytical knowledge is explicit in its nature since it is extracted from data or information. Thus, it is important to guide a systematic creation of the analytical knowledge rather than encourage to share it. The current trend of "knowledge management" mainly focuses on the experiential knowledge - know-how, idea, case, etc - and neglects another important knowledge in the organization. i. e., analytical knowledge. This paper tries to shed a new light on the "knowledge management" arena by introducing rather new perspective in the concept of knowledge. The purpose of this study is to identify the factors affecting the analytical knowledge creation in the organization. We conducted an exploratory case study of three companies with a previously defined research framework and found some critical factors for the analytical knowledge creation. They are "organizational resource", "effectiveness of feedback process", "data source management", and "experimental mind set". Finally, we proposed research model and propositions regarding the analytical knowledge creation in the organization.
This study suggests the dynamic value chain model, that will be able to not only show changing processes to organization's significant capital by integrating an individual, implicit, and explicit knowledge which affect organizational decision making, but also distinguish the key driver for raising organizational competitive power because it makes possible to analyze sensitivity of performance along with decision making alternatives and policy changes from dynamic view by connecting knowledge management capability, knowledge management activity, and relations with organizational performance with specific strategic map. Recently, a lot of organizations show interest in measuring and evaluating their performance synthetically. In organizations taking knowledge management, they introduce effective value chain model like a dynamic balanced scorecard (DBSC), and therefore they can reflect their knowledge management condition as well as show their changes by checking performance of established vision and strategy periodically. Furthermore, they can ask for their inner members' understanding and participation by communicating with and inspiring their members with awareness that members are one of their group, present a base of benchmarking, and offer significant information for later decision making. The BSC has been a successful framework for measuring an organization's performance in various perspectives through translating an organization's vision and strategy into an interrelated set of key performance indicators and specific actions. The BSC, while having significant strengths over traditional performance measurement methods, however, has its own limitations, due to its static nature, such as overlooking two-way causation between performance indicators and neglecting the impact of delayed feedback flowing from the adoption of new strategies or policy changes. To overcome these limitations, this study employs SD, a methodology for understanding complex systems where dynamic feedback among the interrelated system components significantly impact on the system outcomes. The SD simulation model in the form of DBSC would serve as a useful strategic teaming tool for facilitating an organization's communication process through various scenario analyses as well as predicting the dynamic behavior pattern of their key performance measures over a future time frame. For the demonstration purpose, this study applied the DBSC model to Prototype of Korea manufacturing and service firm.
Since Traditional Korean medicine (TKM) doctors use various knowledge systems during treatment, diagnosis results may differ for each TKM doctor. However, it is difficult to explain all the reasons for the diagnosis because TKM doctors use both explicit and implicit knowledge. In this study, an upgraded random forest (RF)-based evaluation tool was proposed to extract clinical knowledge of TKM doctors. Also, it was confirmed to what extent the professor's clinical knowledge was delivered to the trainees by using the evaluation tool. The data used to construct the evaluation tool were targeted at 106 people who visited the Sasang Constitutional Department at Kyung Hee University Korean Medicine Hospital at Gangdong. For explicit knowledge extraction, four TKM doctors were asked to express the importance of symptoms as scores. In addition, for implicit knowledge extraction, importance score was confirmed in the RF model that learned the patient's symptoms and the TKM doctor's constitutional determination results. In order to confirm the delivery of clinical knowledge, the similarity of symptoms that professors and trainees consider important when discriminating constitution was calculated using the Jaccard coefficient. As a result of the study, our proposed tool was able to successfully evaluate the clinical knowledge of TKM doctors. Also, it was confirmed that the professor's clinical knowledge was delivered to the trainee. Our tool can be used in various fields such as providing feedback on treatment, education of training TKM doctors, and development of AI in TKM.
Nursing Intervention Classification(NIC) includes the 433 intervention lists to standardize the nursing language. Efforts to standardize and classify nursing care are important because they make explicit what has previously been implicit, assumed and unknown. NIC is a standardized language of both nurse-initiated and physician-initiated nursing treatments. Each of the 433 interventions has a label, definition and set of activities that a nurse does to carry it out. It defines the interventions performed by all nurses no matter what their setting or specialty. Principles of label, definition and activity construction were established so there is consistency across the classification. NIC was developed for following reasons; 1. Standandization of the nomen clature of nursing treatments. 2. Expansion of nursing knowledge about the links between diagnoses, treatments and outcomes. 3. Devlopment of nursing and health care information systems. 4. Teaching decision making to nursing students. 5. Determination of the costs of service provided by nurses. 6. Planning for resources needed in nursing practice settings. 7. Language to communicate the unigue function of nursing. 8. Articulation with the classification systems of other health care providers. The process of NIC development ; 1. Develop implement and evaluate an expert review process to evaluate feedback on specific interventions in NIC and to refine the interventions and classification as feedback indicates. 2. Define and validate indirect care interventions. 3. Refine, validate and publish the taxonomic grouping for the interventions. 4. Translate the classification into a coding system that can be used for computerization for articulation with other classifications and for reimbursement. 5. Construct an electronic version of NIC to help agencies in corporate the classifiaction into nursing information systems. 6. Implement and evaluate the use of the classification in a nursing information system in five different agencies. 7. Establish mechanisms to build nursing knowledge through the analysis of electronically retrievable clinical data. 8. Publish a second edition of the nursing interventions classification with taxonomic groupings and results of field testing. It is suggested that the following researches are needed to develp NIC in Korea. 1. To idenilfy the intervention lists in Korea. 2. Nursing resources to perform the nursing interventions. 3. Comparative study between Korea and U.S.A. on NIC. 4. Linkage among nursing diagnosis, nursing interventions and nursing outcomes. 5. Linkage between NIC and other health care information systems. 6. determine nursing costs on NIC.
본 연구는 2020년에 독일식 평화통일이 된다는 가정을 가지고, 사회통합에 돌봄 서비스가 어떠한 역할을 할 것인지 그리고 어떠한 정책적 전략이 필요한지에 대해서 분석하고자 한다. 최근의 통일 논의들이 정치 및 경제적 차원에서의 전략이나 북한이탈주민에 대한 생활상에 초점이 있는데 비해 통일 이후 사회통합을 어떻게 달성할 것인지에 대한 연구는 매우 드물다. 이러한 맥락에서 본 연구는 통일 이후 사회통합에 있어서 돌봄 서비스의 직간접적 역할에 대해 종합적으로 검토하고자 한다. 본 연구는 불확실한 미래 상황에 대한 유의미한 검토를 하기 위해서 시나리오 방법론인 TAIDA 분석을 도입하여 적용하였다. 우선, 문헌연구를 통해서 남북한 지난 20년 경험과 독일의 선제적 통일 경험을 통해서 피드백과 피드포워드를 진행하였으며, 통일과 돌봄 서비스에 전문적 지식을 가지고 있는 전문가들에게 통일 이후 일어날 상황들과 돌봄 서비스의 영향력 그리고 정책적 이슈를 구체적으로 물음으로 미래에 예상 가능한 시나리오와 목표 시나리오를 도출하였다. 이러한 세 가지 흐름의 연구와 분석을 바탕으로 정책전략을 도출하였으며, 세부적 정책방안은 추후 연구로 남겨두었다. 이러한 분석을 통해 본 연구는 선제적 투자로서 돌봄 서비스가 통일 이후 상당한 중요성을 가질 수 있음을 주장하며, 동시에 추후 연구과제들을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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