• Information Systems Review
• /
• v.12 no.2
• /
• pp.145-166
• /
• 2010

As the service industry is advancing, the meaning of service innovation has been evolved. Recently, service innovation embraces all creative activities about service offering or relevant to service offerings and emphasizes the importance of customers in innovation process as a key driver. The innovation in services is often the result from a collaborative process between KIBS firms and client firms. Many researchers have pointed out about how the KIBS firms drive the innovation through service. In spite of the importance of service innovation, previous studies did not address the questions about what kinds of factors affect service innovation in KIBS firms still remain, or what are the effects of different knowledge on the innovation process. Therefore, the purpose of this study is to investigate the effect of the interactivity that KIBS firms have with their customers on various types of innovations in KIBS firms. Interactivity has been touted to be the most important starting point for and the basis of service innovations. This study also examines the effect of knowledge types (tacit or explicit) on the relationship between interactivity and service innovation. To test the proposed hypotheses, we developed measurement items and distributed survey questionnaires to domestic companies. 230 survey questionnaires were distributed and 81 were returned among which 76 were usable. The results of this study show that interactivity may be a significant indicator of innovation within KIBS firms. It also represents that the effect of knowledge types on the relationship between interactivity and innovation. These results indicate that KIBS firms need to improve the various activities of interaction with customers for innovation. This study provides a blueprint to further investigation of the critical role of service in service science perspectives.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• v.30 no.4
• /
• pp.758-784
• /
• 2020

In today's dynamic and hypercompetitive business environment, knowledge and innovation have emerged as bases for sustained competitive advantage. This paper addresses two specific research questions. First, we ask, "What is the effect that firm interactivity has on various types of innovation?" As we address this question, we explain that interactivity helps firms create knowledge, which then promotes and enables innovation. Second, we ask, "How do the various types of innovation impact firm performance?" We develop a research model and a set of hypotheses from the basis of organizational knowledge creation theory and the knowledge-based view of the firm. We test this model using survey data, and find that interactivity is positively associated with innovation. We also find that several types of innovation, including service innovation, process innovation, and organizational innovation have a positive impact on firm performance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06c
• /
• pp.285-288
• /
• 2008

최근의 구문분석 연구는 컴퓨터 성능 향상과 사용 가능한 대량의 구문분석 말뭉치 증가, 견고한 기계학습 기법 개발 등에 힘입어 통계적인 모델 연구가 꾸준히 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존에 개발된 다양한 기계학습 기법 중 ME(Maximum Entropy) 모델과 SVM(Support vector machine) 모델을 이용한 한국어 구문분석 방법을 제안한다. 국어정보베이스(KIBS) 구문분석 말뭉치를 가지고 실험한 결과 SVM 모델을 이용한 한국어 구문분석기가 기존의 확률 기반 통계적 한국어 구문분석기의 성능보다도 최대 1.84% 높은 87.46%의 의존관계 결정 정확률을 보였다. 추후 언어지식을 반영한 다양한 자질들을 이용할 경우 성능 향상이 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2010.10a
• /
• pp.202-206
• /
• 2010

이 논문에서는 한국어 형태소 분석기 KMM(Korean Malaga Morphology)을 소개하고자 한다. KMM의 개발 동기는 이후 자연언어 처리 단계의 기반으로 사용될 수 있을 뿐 아니라 이론 형태론 연구의 도구로도 사용될 수 있도록 상세한 형태 동사 의미 정보를 제공하는 것이었다. 이론적 틀은 좌연접 문법(Left-Associative Grammar)에 기초한 LA-MORPH이며, 좌연접 기반 문법 개발 도구인 MALAGA로 구현되었다. LA-MORPH에 기반한 KMM은 분석 실행중이 아닐 때에는 사전의 규모를 최소한으로 유지하다가 분석에 필요할 때에만 분석용 사전을 자동으로 생성한다. 형태소 분석은 분석용 사전에 근거하여, 매칭과 결합이라는 단순한 알고리즘만을 사용한다. KMM의 분석은 동사 어절의 경우, 시제, 서법, 문형, 대우법, 명사 어절의 경우 격정보, 수사 결합어절의 경우 추출된 수랑 정보 등과 같은 상세한 정보를 제시한다. 세종 말뭉치와 KIBS 말뭉치를 KMM 을 이용해서 분석한 결과 각각의 94.96%와 94.59%의 분석률과 88.4%와 90.7%의 정확도를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2010.06c
• /
• pp.299-304
• /
• 2010

본 논문에서는 온라인 학습을 이용한 한국어 의존구문분석 방법을 제안한다. CoNLL-X에서 1위를 차지한 그래프 기반 의존구문분석 방법을 한국어에 맞게 변형하고, 한국어의 교착어적 특성을 고려해 한국어에 적합한 자질 집합을 제시하였다. 특히 의존트리의 에지(edge)를 단어와 단어간의 의존관계가 아닌 부분트리(partial tree)와 부분트리의 의존관계로 바라보기 위해 부분트리가 공유하고 있는 기능어 정보를 추가 자질로 사용하였다. 또한 한국어의 지배소 후위(head-final) 언어 특성과 투사성(projectivity)을 이용하여 Eisner(1996) 알고리즘을 사용하지 않고도 O($n^3$)의 CYK알고리즘을 사용할 수 있었고, 이를 이용해 최적의 전역해(global optimum)를 찾을 수 있었다. 각 자질을 위한 최적의 가중치 벡터는 온라인 학습방법 중 하나인 Collins(2002)의 averaged perceptron 알고리즘을 사용함으로써 빠르게 모델을 학습할 수 있었다. 제안 모델을 국어정보베이스(KIBS) 말뭉치에 적용한 결과 어절 단위 정확률 88.42%의 높은 성능을 얻을 수 있었다.