Hyun Mo Kang;Il Young Choi;Jae Kyeong Kim;Hyun Joo Shin
Asia pacific journal of information systems
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제31권3호
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pp.358-377
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2021
Knowledge drives business innovation. However, even if companies have the same knowledge element in the business ecosystem, innovation performance varies depending on the structural position of the technical knowledge network. This study investigated whether there is a difference in exploitative innovation according to the structural position of the AI technical knowledge network. We collected patents from the top 100 digital companies registered with the US Patent Office from 2015 to 2019 and classified the companies into knowledge producer-based brokers, knowledge absorber-based brokers, knowledge absorbers, and knowledge producers from the perspective of knowledge creation and flow. The analysis results are as follows. First, a few of the top 100 digital companies disseminate, absorb, and mediate knowledge, while the majority do not. Second, exploitative innovation is the largest, in the order of knowledge producer, knowledge absorber-based broker, knowledge absorber, and knowledge producer-based broker. Finally, patents for industrial intelligence occupy a large proportion, and knowledge producers are leading exploitative innovation. Therefore, latecomers need to expand their resources and capabilities by citing patents owned by leading companies and converge with existing industries into AI-based industries.
Business environment is shifting from industrial economy to knowledge based economy. Enterprises go through numerous trials for successful management in changing environment. Along with trial tests, research area has been growing simultaneously. Unlike initial research which focused on basic concepts such as: form of business model and success points. Current research emphasizes on actualization of business that enterprises plan, which brought academic research with perplex form of knowledge structure. On the other hand, there is limitation in understanding business model systematically due to preceding research primarily centered on analyzing definition and case study. In order to analyze knowledge structure, this study utilized social network analysis based on "relationship". For the analysis, 13,412 keywords were extracted from 36years worth of article or research related to business model stored in SCOPUS database. From the analysis, it was shown core research subject was INNOVATION and the number of co-authors has increased due to the academic diversity. Business model research is divided into five sub-categories (E-commerce, SMEs, sustainability, open-source, and e-book). Through cognitive map analysis on each of research characteristics of sub-category, it has shown that E-commerce, SMEs, sustainability, and open-source are core categories.
Purpose: This study was done to explore the knowledge structure of Korean Nursing Science. Methods: The main variables were key words from the research papers that were presented in the Journal of Korean Academy of Nursing and journals of the seven branches of the Korean Academy of Nursing. English titles and abstracts of the papers (n=5,936) published from 1995 through 2009 were included. Noun phrases were extracted from the corpora using an in-house program (BiKE Text Analyzer), and their co-occurrence networks were generated via a cosine similarity measure, and then the networks were analyzed and visualized using Pajek, a Social Network Analysis program. Results: With the hub and authority measures, the most important research topics in Korean Nursing Science were identified. Newly emerging topics by three-year period units were observed as research trends. Conclusion: This study provides a systematic overview on the knowledge structure of Korean Nursing Science. The Social Network Analysis for this study will be useful for identifying the knowledge structure in Nursing Science.
The purpose of this study is to investigate the effects of employees who attend graduate school on the expansion of the knowledge sharing network in their company. For this purpose, the researchers chose 10 worker-graduate students and 75 members of company 'A' that they belong to and 107 members of university 'B' that they belong to, 172 members in total. 10 overlapped employee-students were excluded. The results of this study are summarized as follow: First, the personal relations of the employee-students enhanced after they have entered the graduate school. The score for the question was 3.85 out of 5 points. Second, the employee-students played the role of the knowledge bridge between company's co-worker network and graduate school's classmate network. It was confirmed that the density of the company's network was higher than the density of the connected network of the company and the graduate school. The analysis result confirmed that the difference of the two groups was significant. This means that the company carried out exchange with more members and therefore gained various kinds of knowledge. Also, in all types of network, the structural hole of the company network was lower than that of the connected network of the company and graduate school. The ANOVA test using QAP procedure confirmed that the difference of two groups was significant (friendship network F=1.2856, p<0.05; information network F=1.278, p<0.05; and trust network F=1.23, p<0.05). It means that the company not only gained the newly acquired knowledge by the knowledge bridge of the employee-students, but also was able to share it more effectively with members. Third and lastly, the employee-students share various information related to the organization, duties and roles rest in the company throughout break time, working hours and direct inquiries. This means that the employee-students contributed to the innovation of knowledge sharing in the company by sharing knowledge that they gained from the graduate school within the company.
This paper is concerned with a conceptual design of a knowledge-based modeler for network analysis. The "knowledge-based modeler" approach is suggested as a method for incorporating the user's qualitative knowledge and subjective decison in the course of the mathematical modeling and the subsequent solution procedure. The submodules of the proposed modeler such as database, model/algorithm base and functional knowledge bases are identified and the flows of information between the submodules are sequentially defined. A prototype system is implemented for experimental purpose by using the application software GURU.ware GURU.
This paper analyzes the characteristics of embodied technological knowledge structure of Korean manufacturing in dynamic perspective. In doing that, the concept of the embodied knowledge network is introduced which is defined as a set of industries and their interactions(embodied knowledge flow) or linkages. The analysis of the inter-industrial embodied knowledge flows is conducted by using such methodologies as input-output technique, network analysis, indicator analysis and correlation analysis for a set of empirical data with reference period of 1983-1990. The main findings are as follow. First, as a whole, the structure of embodied knowledge flow can be classified into knowledge outflow sectors, inflow sectors and intermediary sectors. Second, outflow sectors exhibit a multi-central structure whereas inflow sectors form a dualistic structure. These idiosyncratic characteristics should be addressed in developing industrial policy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1442-1453
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2016
Now, there are prodigiously expanding worldwide economic networks in the information society, which require their social structural changes through technology innovations. This paper so tries to formally define a process-centered knowledge model to be used to analyze policy-making procedures on technology innovations. The eventual goal of the proposed knowledge model is to apply itself to analyze a topic network based upon composite keywords from a document written in a natural language format during the technology innovation procedures. Knowledge model is created to topic network that compositing driven keyword through text mining from natural language in document. And we show that the way of analyzing knowledge model and automatically generating feature keyword and relation properties into topic networks.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제8권2호
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pp.23-36
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2018
Institutional repositories (IR) are promising to be extremely advantageous to scholars especially in developing countries. IR initiatives started in India during the late nineties and the popularity of this concept is growing rapidly in the higher educational and research institutions to disseminate newly emerging knowledge and expertise. The purpose of this paper is to critically analyze the network links of IR websites among four IITs that are registered in open DOAR (Directory of Open Access Repositories) web portal. The Institutional Repositories chosen for the study are IIT Delhi, IIT Hyderabad, IIT Bombay, and IIT Kanpur. The analysis of the study focused on standard graph and network cohesion metrics, such as density, diameter, eccentricity and distances, and clustering coefficient; for an even more detailed analysis advanced centrality measures and fast algorithms such as clique census are used.
Unlike the traditional belief that knowledge flows along the formal reporting procedures, recent social network research has reported the importance of informal social networks which may play a critical role as the real knowledge conduits. In fact, as a complementary approach of utilizing knowledge management systems (KMSs), many firms have focused on managing informal knowledge flow through which to acquire and transfer valuable knowledge in a fast and effective way. In a case of global companies that have newly developed foreign branches or subsidiaries, due to cultural or institutional differences and lack of understanding of knowledge management and its benefits, they often have difficulties in activating knowledge sharing in local branches. In these situations, diagnosing organizational knowledge flow through SNA can be a first step to solve the problems. Therefore, in this paper, I report on the result of case study on a foreign branch of "A" global company by identifying organizational knowledge paths. Based on the results of the diagnosis, some implications and insights for building knowledge management (KM) strategy specified for a newly developed foreign branch will also be discussed.
본 연구는 기술지식의 융 복합화로 인해 특정 산업에서 다른 부분으로 영역이 확장되는 양상을 확인하는 것으로, 비수도권 농촌 지역인 전라북도 순창군의 장류산업을 중심으로 분석하였다. 이를 위해 특허출원 자료를 이용하여 기술융합분석과 지식네트워크분석을 실시하였다. 분석 결과, 국내 장류산업은 단순 식품, 식료품 제조 기술에서 기계 기기나 의약품 및 화장품 관련 기술로 폭넓게 융합이 이루어지는 반면 순창군의 장류산업은 발효미생물 관련 기술 방향으로 특화되고 있다. 이는 산업 전체의 융합 경향을 따라 여러 기술 분야로 확장하기 보다는 순창이 갖는 지역자산과 인력에 맞추어 지역산업을 특화시킨 결과라고 판단된다. 순창군 장류산업의 지식네트워크는 지방정부와 대학, 진흥원 등 공공부문이 주도적인 역할을 하고 있고, 최근 조합법인 형태의 출원자와 공공부문의 협력을 통해 지역 내 기술 공유와 확산을 가져오는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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