본 논문은 조직원의 지식을 종합화하는 프로세스를 고찰한다. 이전의 관련 연구는 관리적, 사회적 관점에서 프로세스의 부분에 국한하거나 정성적 분석에 초점을 맞추었다. 본 연구는 프로세스를 통합적이고 계량적으로 살펴보는 엔지니어링 접근법을 제안한다. 이를 위해서 대기네트워크 이론을 도입하여 지식종합화 환경의 구성요소들 간의 상호작용을 포착하는 모델과 적용 방법론을 기술한다. 이를 통해서 지식종합화 프로세스의 성과지표를 도출할 수 있고, 이러한 지표는 지식종합화 프로세스를 개선하기 위한 계획이나 통제에 효과적으로 사용이 될 수 있을 것이다.
High-tech industry has been the principal economic source for Taiwan in recent years. The characteristics of high-tech industries in Taiwan are changeable product markets, short product life cycles and high company attrition rate. In the globalization trend, the high-tech industry has gradually increased corporate competitiveness and reached the goal of sustainable operations through knowledge management, knowledge sharing and new product research and development. Firms have aggressively strengthened and integrated their internal and external resources and enhanced knowledge sharing to increase industry operational performance. Effectively strengthening the knowledge management operation and performance evaluation of knowledge sharing in Taiwan's high-tech industry has become a critical issue. In the selection of knowledge sharing Key Performance Indicators (KPI), this research divided the knowledge sharing indicators into representative strategic indicators such as organizational knowledge learning, organizational knowledge resources, organizational information capacity and organizational knowledge performance through screening using Factor Analysis. The characteristics of the constructs were interdependent. This research calculated and adjusted the correlation among the key performance knowledge sharing indicators using ANP and determined the relative weight of knowledge sharing.
Niklas Luhmann은 다른 학문 분야에도 막강한 영향력을 끼치고 있는 사회학자이다. 따라서 Luhmann의 이론이 후속 연구자들에게 어떤 영향력을 끼쳤는지를 검토할 필요가 있다. 이 연구는 Niklas Luhmann의 이론을 연구하는 후속연구자들의 지식 네트워크를 분석하였고, 분석 방법은 서지결합과 동시인용을 사용하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 서지결합분석을 통해서는 남미·스페인어권, 서유럽·영미권, 동·북유럽 및 기타 어권으로 클러스터가 나뉘었다. 둘째, 서지결합 노드 단위 분석에서는 주로 Luhmann의 핵심 저작을 인용한 경우, Luhmann의 주변 저작들을 인용한 경우로 나뉘었다. 셋째, 동시인용분석을 통해서는 Luhmann의 저작 중 반복적으로 인용되는 핵심 저작군이 있는 것으로 나타났다. 넷째, 동시인용 네트워크의 노드 단위 분석에서는 12개의 핵심 저작이 도출되었고, 핵심 저작들은 주제에 따라 4개의 저작군으로 나타났다.
Tissue microarry is one of the high throughput technologies in the post-genomic era. Using tissue microarray, the researchers are able to investigate large amount of gene expressions at the level of DNA, RNA, and protein The important aspect of tissue microarry is its ability to assess a lot of biomarkers which have been used in clinical practice. To manipulate the categorical data of tissue microarray, we applied Bayesian network classifier algorithm. We identified that Bayesian network classifier algorithm could analyze tissue microarray data and integrating prior knowledge about gastric cancer could achieve better performance result. The results showed that relevant integration of prior knowledge promote the prediction accuracy of survival status of the immunohistochemical tissue microarray data of 18 tumor suppressor genes. In conclusion, the application of Bayesian network classifier seemed appropriate for the analysis of the tissue microarray data with clinical information.
This paper compared four knowledge acquisition methods (namely, neural network, case-based reasoning, discriminant analysis, and covariance structure modeling) for allergic rhinitis. The data were collected from 444 patients with suspected allergic rhinitis who visited the Otorlaryngology Deduring 1991-1993. Among four knowledge acquisition methods, the discriminant model had the best overall diagnostic capability (78%) and the neural network had slightly lower rate(76%). This may be explained by the fact that neural network is essentially non-linear discriminant model. The discriminant model was also most accurate in predicting allergic rhinitis (88%). On the other hand, the CSM had the lowest overall accuracy rate (44%) perhaps due to smaller input data set. However, it was most accuate in predicting non-allergic rhinitis (82%).
As the knowledge is recognized as a core factor of organization's competitiveness and creation of value added, the importance of knowledge management is also increased. To achieve the successful knowledge management, it is important to establish strategy that consider essential purpose of knowledge management such as creating and sharing of knowledge resource, improving performance, and continuing organizational innovation within the organization and influence factor inside and outside of organization. Until now, however, the research for knowledge management strategy was mostly limited to the statistical analysis based on the unilinear causality model, and systematic access and analysis that consider interaction and feedback structure between factors. In this paper, we developed the novel decision-making framework for successful strategy establishment by applying the analytic network process(ANP). Specifically. we derive clusters and components to decide the interaction and feedback structure between the elements of knowledge management by literature studies. And we produced relative importance and preference of clusters, components and alternatives dealing with feedback structure through the survey of experts in the field or related one of knowledge management. In result of this study, we expect that it will help the knowledge officer to decide establishing knowledge management strategy.
본 연구는 한국 다문화 지식체계의 구조를 분석하는데 목적을 두고, 2005년부터 2010년까지 발행된 등재(후보) 학술지에 수록된 다문화분야의 논문에서 저자가 부여한 키워드를 중심으로 동시단어 네트워크를 생성하고 k-core분석을 수행한다. 먼저, 2010년까지 주요 학술지에 게재된 논문들을 중심으로 한국의 다문화 연구의 현황을 살펴보고, 다문화분야의 핵심 연구주제를 추출한다. 둘째, 다문화연구가 집중적으로 생산되기 시작한 2005년부터 2010년까지의 연구 논문을 대상으로 연도별 다문화 지식구조의 변화 추이를 분석한다. 셋째, 2005년부터 2010년까지 다문화연구가 활성화된 학문분야를 중심으로 분야별 핵심 주제와 다문화 지식구조의 특성을 비교분석한다.
Objectives : This study aims to record and conserve oral traditional knowledge of medicinal animals from the indigenous people living in the local communities of Songnisan National Park, Korea. Methods : Data was collected by participatory observations and in-depth interviews with semi-structured questionnaires. Quantitative comparative analyses were accomplished through data received from the following three methods: informant consensus factor (ICF), fidelity level (FL), and network analysis. Results : The investigation reveals that the indigenous people have used 49 species of medicinal animals distributed within 45 genera, belonging to 39 families with 336 different usages. According to the distribution of recorded families, the most representative families were Scolpendridae and Phasianidae, which were utilized 36 times each (10.71 % each). The category with the highest degree of consensus from informants was disorders related to the nervous system (0.97). 16 species were classified with a fidelity level of 100 %. The network analysis revealed that a lack of vigor was related to 23 species, including Agkistrodon blomhoffii, Gallus domesticus, and Canis familiaris, among the total 49 species investigated. Conclusions : This documentation can help preserve the traditional knowledge and local health traditions of Korea that are disappearing due to rapid industrialization, urbanization, and death of the elderly with traditional knowledge. Additionally, the animals investigated in this study can be developed into medicinal food and drug for treating specific health conditions through further research.
This research focus on the effect of developers' participation structure in knowledge creation and knowledge sharing activities in open source software development projects. Based on preferential selection theory, hypotheses of relationship between a developers' concentration of knowledge creation/sharing activities and collaboration performance was derived. To verify the hypotheses, we use the Gini coefficient in the commit contribution of the developers (knowledge creation) and the centralization index in the repository issue network (knowledge sharing network). Using social network analysis, this paper calculates centralization index from developers in the issue boards in each repository based on data from 837 repositories in GitHub, a leading open source software development platform. As a result, instead of all developers creating and sharing knowledge equally, only a few of developers creating and sharing knowledge intensively further improve the performance of the open collaboration. In other words, a few developers predominantly providing commit and actively responding to issues raised from other developers enhance the project performance. The results of this study are expected to be used by developers who manage open source software project as a governance strategy, which could improve the performance of open collaboration.
본 연구의 목적은 IMF 외환위기 기간(1996-2001)동안의 지역 자료를 활용하여, 지식기반경제에 있어서 지역의 지식연계망 기능을 분석하는데 있다. 특히, 지역혁신과 관련하여 지역간 지식연계망에 관한 다음과 같은 사항을 구명하고자 하였다. 첫째, 지역에서 지역간 지식연계망을 어떻게 구별할 수 있는가? 둘째, 실물 경제와 지역간 지식 연계망의 관계는 무엇인가? 이러한 의문 사항을 해결하기 위하여, 본 연구에서는 실물 경제의 변화와 지역간 지식연계망 간의 관계를 분석하기 위해서 사회 연계망 분석법을 활용하였으며, 실증분석을 위해서 1996년부터 2001 년까지의 16개 시도의 지역 고용 자료를 사용하였다. 주요 분석 결과로는 먼저 지역간 지식연계망의 집중도와 실물 경제의 경제성장률과는 양의 상관관계를 갖고 있는 것으로 나타났으며, 또한 지역간 지식연계망의 밀도와 표준편차는 실물 경제의 경제성장률과는 음의 상관관계를 갖고 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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