Journal of Information Science Theory and Practice
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제12권1호
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pp.1-20
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2024
This research aims to study and confirm enabling factors affecting the knowledge transfer and business process of community enterprise groups in Pattani province, Thailand. Key informants were community enterprise entrepreneurs; 30 people were selected purposively with criteria. This study used a mixed-methods approach and conducted semi-structured interviews to collect data. Qualitative data were analyzed using content analysis and classification, while quantitative data were analyzed using descriptive statistics with frequency, percentage, mean, and standard deviation. Moreover, inferential statistics chi-square value, Phi Cramer's V, and multiple regression analysis with the R program for statistical computing were employed to analyze the relationship between the variables, test the research hypothesis, and create forecasting equations. The research results revealed that the overview of enabling factors had a very high relationship (Cramer's V=0.965). Regarding community enterprise, it was found that enabling factors related to the knowledge transfer and business process consisted of four factors: regulations and administrative guidelines, business plan, reinforcement, and brainstorming. Reinforcement was the factor with the highest degree of correlation (Cramer's V=0.873) and predictor of influence on the knowledge transfer and business process (R2=0.670, p<0.05). This study's findings can lead to the developing of guidelines for promoting community enterprises properly and timely. These guidelines are expected to be used to develop knowledge about business models for community enterprises, which will help to improve their competency and competitiveness.
Zhang, Jing;Pan, Jianhan;Cai, Zhicheng;Li, Min;Cui, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권1호
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pp.77-92
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2020
When automatic speech recognition (ASR) is provided as a cloud service, it is easy to collect voice and application domain data from users. Harnessing these data will facilitate the provision of more personalized services. In this paper, we demonstrate our transfer learning-based knowledge service that built with the user-generated data collected through our novel system that deliveries personalized ASR service. First, we discuss the motivation, challenges, and prospects of building up such a knowledge-based service-oriented system. Second, we present a Quadruple Transfer Learning (QTL) method that can learn a classification model from a source domain and transfer it to a target domain. Third, we provide an overview architecture of our novel system that collects voice data from mobile users, labels the data via crowdsourcing, utilises these collected user-generated data to train different machine learning models, and delivers the personalised real-time cloud services. Finally, we use the E-Book data collected from our system to train classification models and apply them in the smart TV domain, and the experimental results show that our QTL method is effective in two classification tasks, which confirms that the knowledge transfer provides a value-added service for the upper-layer mobile applications in different domains.
본 논문에서는 대학 기술이전의 상당한 비중을 차지하는 노하우 기술이전에 대하여 기술료에 영향을 미치는 대내외적 결정 요인을 통계적으로 분석하였다. 특히, 대학교수가 실제로 행한 노하우 기술이전 시장데이터를 확보하여 각 기술거래건별로 통계적으로 분석해 봄으로서 실제적으로 유의미한 결론을 얻고자 하였다. 노하우 기술이전은 특허 등의 유형화된 기술이전과는 달리 암묵적 지식을 포함해 그 범위가 명확하지 않고 공동 발명자수, 공동 출원인수, 평균 청구항수, 연구비 규모 등 그동안 기존의 통계분석에서 유의미하게 활용되던 수치정보를 활용할 수 없는바, 연구자 자체의 특성을 설명변수로 고려하였으며, 그 외 노하우 기술특성과 기술수요기업의 기업특성을 추가로 고려하였다. 통계분석 결과, 대학 연구자의 임용연도 부터 계약이 있기까지의 기간으로 대변되는 노하우 성숙도는 기술료에 유의미한 정(Positive)의 영향을 미치는 것이 확인되었으나, 연구자의 산업체 경험 기간 및 특허 활동성은 통계적으로 유의미하지 않았다. 또한, 노하우 기술이전의 형태 및 기술수요기업의 위치에 따라 기술료의 평균에 차이가 나타났으나, 노하우가 속한 기술분야 및 기술수요기업의 규모에는 유의미한 차이를 보이지 않았다.
The purpose of this study was to propose a model of knowledge transfer in IT outsourcing. In this study, structural holes were chosen as antecedent factors, and job performance as a consequence factor. We conducted a survey in which we collected data from 42 respondents working in one of the leading IT companies in Seoul, South Korea. The data were analyzed using UCINET 6 and SmartPLS 2.0. The antecedent factors (structural holes in closeness network and in professional network) turned out to be statistically significant. Knowledge transfer considerably influenced job performance. Lastly, implications and limitations of these findings were discussed, and directions for future research were suggested.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.111-120
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1999
Although the concept of viewing knowledge as a critical resource has been widely accepted in prior studies, it is not fully understood how to acquire available knowledge in order to improve organizational effectiveness. However, it si sure that organizational knowledge management should pursuit the achievement of the business goal by delivering relevant and useful information to the right person at the right time. Group Support System (GSS) can play an important role to transfer scatter information into meaningful business knowledge for supporting strategic corporate decision-making. This study proposes a fuzzy GSS framework for acquiring workgroup knowledge from individual memory and aggregating workgroup knowledge to organizational knowledge. This study also proposes an architecture to support the fuzzy GSS framework. The architecture consists of user agents, information management agents, and a fuzzy model manager. To illustrate how the fuzzy GSS framework can be used to support the whole process of organization knowledge acquisition, an Internet-based GSS was developed and applied in a marketing decision process. It showed that the framework was effective for acquiring organizational knowledge.
This study investigated the degrees of knowledge management processes according to the levels of social capital(i.e., inter-departmental communication, trust, cooperation and integration) as well as information technology(IT) infrastructure(i.e., knowledge storage and transfer IT, and knowledge search IT) in Korean manufacturing firms. We also demonstrated the differences in organizational performance under various degrees of knowledge management processes. Through cluster analysis with social capital variables, we classified sample firms into five groups; 'the highest firms', 'higher firms', 'middle firms', 'lower firms', and 'the lowest firms'. It was also observed that the degrees of knowledge management processes and organizational performance in 'the highest firms' is the highest. With a structural equation modeling technique, the causal relationships among social capital, IT infrastructure, knowledge management processes, and organizational performance were confirmed. Hence, it is concluded that social capital and IT infrastructure have direct effects on knowledge management processes, and indirectly influence organizational performance through the degrees of knowledge management processes.
최근 지식을 관리하는 방법으로서 경험이나 사례로부터 도출된 여러 가지 방법이 제안되고 있다. 그러나 이들 방법의 대부분은 성공 사례만 보고되고 있을 뿐 그 효과는 정량적으로 실증되지 않고 있다. 논문에서는 집단 내에서 지식 전수의 방법을 제안함으로써 지식 관리의 효과를 검토하고자 하며, 집단 내에서 지식이 전수되어 가고 있는 모습을 다수 대리인 시뮬레이션에 의하여 표현한다. 시뮬레이션 결과 지식 데이터베이스와 지식 관리를 도입함으로써 집단 전체의 실적이 향상되는 것이 확인되었다. 한, 본 방법을 이용하여 사회적 쟁점을 표현한 결과, 집단 전체의 경험 지식을 잃게 되는 것을 확인하였다. 대책으로서 지식 데이터베이스의 도입, 지식 관리자의 도입, 정년의 연장, 중도 채용을 증가시킨 결과, 그 중에서 지식 데이터베이스와 지식 관리자를 도입하는 것이 효과적이라는 것이 확인되었다.
본 연구는 우리나라 기업의 프로젝트조직 중심으로 기업조직이 보유한 조직지식의 특성이 조직 내 지식이전 및 활용과 경영 성과에 어떠한 영향을 주는지를 알아보고자 하는 실증연구이다. 이를 위해 본 연구에서는 구조방정식을 이용하여 국내기업들의 기업 지식 특성의 내부요인들이 지식의 이전, 활용과 경영성과에 어떠한 유의한 영향을 미치는지 실증분석을 통하여 알아보고자 한다.
Cross-domain recommender system transfers knowledge across different domains to improve the recommendation performance in a target domain that has a relatively sparse model. However, they suffer from the "negative transfer" in which transferred knowledge operates as noise. This paper proposes a novel Multiple Fusion-based Deep Cross-Domain Recommendation named MFDCR. We exploit Doc2Vec, one of the famous word embedding techniques, to fuse data user-wise and transfer knowledge across multi-domains. It alleviates the "negative transfer" problem. Additionally, we introduce a simple multi-layer perception to learn the user-item interactions and predict the possibility of preferring items by users. Extensive experiments with three domain datasets from one of the most famous services Amazon demonstrate that MFDCR outperforms recent single and cross-domain recommendation algorithms. Furthermore, experimental results show that MFDCR can address the problem of "negative transfer" and improve recommendation performance for multiple domains simultaneously. In addition, we show that our approach is efficient in extending toward more domains.
Knowledge sharing is safe to say that we have already embarked on knowledge-based global economy where knowledge is a decisive factor in global competition for corporations. So in the age of knowledge-based management, it is how we use knowledge that decides success or failure for corporations and the competitiveness of their countries at large as well. We did this research with the help of those who were working in ICT industry including manufacturing, tourism, and others. In this research, we looked into how project participants, organizational characteristic, and relational characteristic affect knowledge sharing and utilization, and what are the factors that have positive effects on corporate success. And all the factors presented in the research are found to have positive effects on the knowledge sharing and utilization. The factors appeared to have positive effects starting with project at first and then on corporate success at large.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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