This study identified the appropriateness of acceptance models of smart clothing and differences in the hypothesis of the path to clothing acceptance by classifying consumers depending on the level of technology innovation and fashion innovation through the extended TAM (Technology Acceptance Model) presented by Chae (2009). 815 copies of data were collected from adults over twenty living in major South Korean cities and analyzed them using a SPSS 15.0 and AMOS 5.0 package. Based on the average value of technology innovation and fashion innovation, the respondents were classified into: Group 1 with high technology innovation and fashion innovation, Group 2 with high technology innovation but low fashion innovation, Group 3 with low technology innovation but high fashion innovation, and Group 4 with low technology innovation and fashion innovation. The appropriateness of models for the four classified groups was verified. The analysis proved that an extended TAM for each classified group explains the acceptance process of smart clothing; especially the appropriateness of model of Group 1 and Group 4 was comparatively higher than other groups. Perceived usefulness was revealed as the key variable that affects consumer attitudes to accept smart clothing. Perceived ease of use has indirect positive effects on consumer attitudes passing through perceived usefulness and clothing involvement partly exerted impacts on consumer attitudes and the intention of acceptance. The mediating role of attitudes to explain the intention of the acceptance of smart clothing is high and suggests that it is necessary to take a positive role to help the consumer perceive the functional and useful aspects of the clothing.
The Technology Acceptance Model (TAM) presented by Davis (1989) has been regarded as highly explanatory as well as the clearest model in explaining consumers' adoption of innovative technology or products. Existing studies have expanded the model by adding related external variables to improve the explanation depending on the type of innovative technology. This study expanded TAM by adding two more variables, namely consumers' technology innovation and clothing involvement considering the feature of smart clothing. The objectives of this study are as follows: 1. to suggest the extended TAM in explaining the adoption process of smart clothing, 2. to verify the differences in the path hypotheses according to the type of smart clothing. A total of 815 effective samples were collected from adults over 20 years old, and AMOS 5.0 package was employed for data analysis. As a result, it was proved that the extended TAM was appropriate for explaining the process of adopting smart clothing according to the path hypotheses of smart clothing types. Technology innovation and clothing involvement were confirmed as antecedent variables in affecting TAM. The perceived usefulness appeared to be a more crucial variable than the perceived ease of use and attitude was found to be an important parameter in adopting smart clothing. Considering the path hypotheses of MP3 playing clothes, perceived usefulness had a direct influence on acceptance intention unlike other types of smart clothing. As for photonic clothes, the influence of perceived ease of use on attitude was supported while it was rejected in the case of MP3 playing clothes and sensing sportswear.
The new Laplace autoregressive model of order 2-NLAR92) studied by Dewald and Lewis (1985) is extended to the p-th order model-NLAR(p). A necessary and sufficient condition for the existence of an innovation sequence and a stationary ergodic NLAR(p) model is obtained. It is shown that the distribution of the innovation sequence is given by the probabilistic mixture of independent Laplace distributions and a degenrate distribution.
This paper presents a technique, which identifies both process noise covariance and sensor noise covariance by using innovation correlation test. A correlation test, which checks whether the square root Kalman filter is workingly optimal or not, is given. The system is stochastic autoregressive moving-average model with auxiliary white noise Input. The linear quadratic Gaussian control is used for minimizing stochastic cost function. This paper indentifies Q, R, and estimates parametric matrics $A(q^{-1}),B(q^{-1}),C(q^{-1})$ by means of extended recursive least squares and model reference control. And The proposed technique has been validated in simulation results on the fourth order system.
기술혁신을 포함한 기업의 혁신이 기업과 산업의 성장 및 경쟁우위에 기여한다는 연구는 많으나, 주로 연구개발 집약도 또는 특허로 측정되는 기술적 혁신의 성과 검증에 집중되어왔다. 또한 혁신의 단계 또는 프로세스에 관한 기존 모형들은 대부분 기술 혁신을 대상으로 아이디어 창출-기술개발-혁신성과 도출의 과정을 설명하고 있지만, 이러한 모형들은 지식의 창출과정을 설명하는 모형이거나 기술적인 혁신에 국한된 지식의 변환구조에 초점이 맞추어져있다. 본 연구는 기존의 혁신 모형을 확장하여 혁신 활동부터 기업의 운영성과와 재무적 성과까지를 포괄하는 모형을 설정하고, 이들 간의 경로들이 실제로 존재하는지를 규명하는 인과적인 경로분석을 수행하였다. 분석결과 첫째, 혁신활동이 늘어나면 신제품 출시, 공정혁신, 특허출원과 같은 혁신의 성과가 늘어나고, 혁신성과는 기업의 운영성과를 높이며, 운영성과는 매출성장률을 향상시키는 경로가 검증되었다. 둘째, 종속변수가 혁신성과, 기업운영성과, 재무적 성과의 방향으로 혁신의 직접적인 성과로부터 거리가 멀어질수록 혁신활동의 영향력이 점차 감소함을 확인하였다. 셋째, 혁신성과가 매출성장률에 미치는 효과는 소기업이 중기업보다 높으며, 중기업의 경우 혁신성과는 매출성장률에 긍정적인 영향이 있을 뿐만 아니라 영업이익률에 미치는 효과가 존재함을 검증하였다. 그러나 대기업의 경우 혁신성과가 재무적 성과에 미치는 직접 및 간접 효과는 확인되지 않았다. 넷째, 혁신의 전유성은 혁신성과, 특허출원건수, 기업운영성과에 모두 긍정적인 영향을 미치고 있음을 실증하였다.
This study explains the consumer acceptance of smart clothing using the extended Technology Acceptance Model (TAM); in addition, it compares the difference in the path hypotheses of the perceived group and nonperceived group from the aspect of the extended TAM. A total of 815 copies of questionnaire were collected from a web-based survey in March 2009. Structural equation modeling was used to examine the entire pattern of intercorrelations among the constructs and to test related propositions using an AMOS 5.0 package. The fitness of the extended TAM explains the process of the adaptation of smart clothing. Technology Innovation (TI) and Clothing Involvement (CI) were confirmed as antecedent variables to affect TAM. In the perceived group, Technology Innovation (TI) and Clothing Involvement (CI) showed significant impacts on the Perceived Ease of Use (PEOU) and Perceived Usefulness (PU) while Technology Innovation (TI) did not influence the Perceived Ease of Use (PEOU) in the non-perceived group. Perceived Ease of Use (PEOU) influenced the Perceived Usefulness (PU) and indirectly influenced Attitude (A) through the Perceived Usefulness (PU) in both groups. In addition, Perceived Usefulness (PU) did not influence Acceptance Intention (AI) but indirectly affected Acceptance Intention (AI) through Attitude (A). Therefore, Attitude (A) was found to be an important parameter in the adaptation of smart clothing in both groups. This finding implies that consumers first perceive the usefulness of smart clothing, then take favorable attitudes towards the smart clothing, and finally have the intention to adopt it. Strategies for publishing and informing consumers of the functions of smart clothing and usefulness in life are necessary; in addition, understanding what useful values they expect from the clothing is also crucial.
그간 진화경제학적 관점에서 산업 고유의 특성에 따라 발생하는 기술혁신 패턴을 고찰하고자 하는 시도가 있어왔다. 본 연구는 국내 제조업을 기술집약도에 따라 고기술산업과 저기술산업으로 구분하고 제품혁신 패턴 및 혁신 성과 결정요인의 산업별 차이를 확인하였다. 기존 연구들은 연구개발 수행에 대한 기업의 의사결정 과정에서 연구개발을 수행하도록 만드는 결정요인을 분석에 반영하지 못했다는 지적이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해서 Heckman 표본선택모형과 허들모형을 대안으로 제시하고, "2014년 중소기업기술통계조사" 자료의 1,637개 기업에 대해 분석을 실시했다. 분석 결과 제조업의 중소기업이 수행하는 제품혁신 패턴과 제품혁신 성과에 영향을 미치는 결정요인들에 있어 고기술산업과 저기술산업 간 뚜렷한 차이가 있다는 것을 확인 할 수 있었다. 또한, 기존 연구의 한계점을 극복하기 위해 채택한 연구모형의 확장을 통해서 중소기업 연구개발 수행에 대한 의사결정 과정에서 표본선택편의 문제와 허들로 표현되는 문지방이 있다는 것을 발견할 수 있었다. 본 연구는 산업별 제품혁신 패턴의 특징과 제품혁신 성과 결정요인을 다각적으로 살펴보았고, 중소기업의 연구개발 수행에 대한 의사결정 과정을 더 깊이 이해할 수 있었다는 점에서 학술적 의의가 있다.
본 연구는 제조기업의 디지털 전환(DX)을 위한 실행모형을 개발하기 위해 진행하였다. 이를 위하여 경영혁신과 디지털전환 과정에 대한 선행연구를 검토하였다. 인터넷 비즈니스의 혁신과정에서 적용된 NEBIC이론과 혁신이론을 기반으로 DX과정모형을 도출하였다. 여기에 최고경영층(TMT)의 추진의지 요인을 포함한 연구모형을 구축하고 이를 검증하기 위해 험자료를 통해 확인하였다. 디지털 전환을 추진하고 있는 중견 제조기업의 구성원을 대상으로 수집된 자료를 기반으로 연구가설을 검증하였다. 회귀분석을 통해 연구모형(기술지식 → 기회인지 → 기대성과 → 실행의지)의 각 단계의 영향관계를 확인하였다. DX과정에 최고경영층의 DX추진의지에 대한 구성원의 인식의 매개효과를 파악하기 위해 위계적 회귀분석을 실시였다. Sobel test 확인결과, 각 단계별 관계에 경영층의 DX추진에 대한 인식이 부분적으로 매개하는 사실을 확인하였다. 본 연구는 중견 제조업의 디지털 전환에 적용 가능한 모형을 제시했다는 점에서 의미가 있다. 또한 혁신연구 및 NEBIC 확장에 대한 경험적 근거를 제공한 것에 가치를 지닌다. 동적특성을 지닌 과정모형에 대한 실증자료의 한계를 극복하기 위해서 종단연구가 필요하며 연구결과의 일반화를 위해 제조업 이외 다양한 분야에서 확장된 실증연구가 요구된다.
The Markov Chain approach is used to develop an economic adjustment model of a process whose quality can be affected by a single special cause, resulting in changes of the process mean by incorrect adjustment of the process when it is operating according to its capability. The $\bar{X}$ control chart is thus used to signal the special cause. It is demonstrated that the expressions for the expected cycle time and the expected cycle cost are easier to obtain by the proposed approach than by adopting that in Collani, Saniga and Weigang (1994). Furthermore, this approach would be easily extended to derive the expected cycle cost and the expected cycle time for the case of multiple special causes or multiple control charts. A numerical example illustrates the proposed method and its application.
For a nonlinear control system, there are many uncertainties, such as the structural model, controlled parameters and external loads. Although the significant progress has been achieved on the robust control of nonlinear systems through some researches on this issue, there are still some limitations, for instance, the complicated solving process, weak conservatism of system, involuted structures and high order of controllers. In this study, the computational structural mechanics and optimal control theory are adopted to address above problems. The induced norm is the eigenvalue problem in structural mechanics, i.e., the elastic stable Euler critical force or eigenfrequency of structural system. The segment mixed energy is introduced with a precise integration and an extended Wittrick-Williams (W-W) induced norm calculation method. This is then incorporated in the market-based control (MBC) theory and combined with the force analogy method (FAM) to solve the MBC robust strategy (R-MBC) of nonlinear systems. Finally, a single-degree-of-freedom (SDOF) system and a 9-stories steel frame structure are analyzed. The results are compared with those calculated by the $H{\infty}$-robust (R-$H{\infty}$) algorithm, and show the induced norm leads to the infinite control output as soon as it reaches the critical value. The R-MBC strategy has a better control effect than the R-$H{\infty}$ algorithm and has the advantage of strong strain capacity and short online computation time. Thus, it can be applied to large complex structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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