With the rapid development of Internet of Things (IoT) and big data technology, a large amount of data will be generated during the operation of related industries. How to classify the generated data accurately has become the core of research on data mining and processing in IoT industry chain. This study constructs a classification model of IoT industry chain based on improved random forest algorithm and text analysis, aiming to achieve efficient and accurate classification of IoT industry chain big data by improving traditional algorithms. The accuracy, precision, recall, and AUC value size of the traditional Random Forest algorithm and the algorithm used in the paper are compared on different datasets. The experimental results show that the algorithm model used in this paper has better performance on different datasets, and the accuracy and recall performance on four datasets are better than the traditional algorithm, and the accuracy performance on two datasets, P-I Diabetes and Loan Default, is better than the random forest model, and its final data classification results are better. Through the construction of this model, we can accurately classify the massive data generated in the IoT industry chain, thus providing more research value for the data mining and processing technology of the IoT industry chain.
Translational research (TR) as high quality research can accelerate collaboration strongly between biotechnology-based researchers and clinical-research experts for overcoming diseases. TR facilitates basic science translated to clinical efficacy and effectiveness from bench (basic science) to bedside (clinical practice) for the enhancement of human health. Disease-oriented TR programs were defined as unilateral, bilateral and multilateral TR in this patent performance analysis. Patent performance was measured in a R&D project on Health and Medical Technology to enhance the productivity of R&D investment on disease-oriented TR in Health Technology (HT). Patent Map (PM) analysis and Bibliometrics were conducted to collect information for the assessment of research patents of TR programs. Futhermore, PIAS (Patent Information Analysis System) and Thinklear programs were applied for quantitative and qualitative analysis successfully. These indicate that multi-dimensional analysis of patent performance for disease-oriented TR could promote the connection of R&D-IP (Research and Development-Intellectural Property) and R&BD (Research and Business Development) supporting system significantly.
기업의 경영 활동과 사회적 요구를 결합하여, 기업의 지속가능 성장과 사회 문제를 동시에 해결할 수 있는 공유가치창출(Creating Shared Value, CSV)이 주목 받고 있다. 이에 따라, 공유가치 창출 방안과 성과 측정방안에 대한 연구 필요성이 제기되고 있다. 그러나 최근 논의들은 기존 비즈니스 모델에 단순히 CSV 개념을 적용하거나 공유가치를 경제적 이익만으로 측정하려는 경향이 있다. 즉, CSV 적용 적합성에 대한 검토나, 산업 특성을 반영한 성과 측정에 대한 논의는 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 CSV 적용 시, 가장 큰 가치창출이 예상되는 산업을 선정하고 해당 산업에서의 공유가치 성과 측정방안을 제안하였다. 전문가 인터뷰를 통하여 한국의 10대 전통 주력 산업 중, IT를 접목할 경우 사회적 요구 해결과 기존 산업에 새로운 가치를 창출할 수 있을 것으로 판단되는 산업을 도출하였다. 적합한 산업으로는 최근 스마트 환경에서 산업 성장 정체를 경험하고 있으며, 에너지 절감 및 환경 문제 등에 직면하고 있는 전통 가전 산업이 선정되었다. 그 중 친환경 가전을 중심으로 마이클포터의 CSV 전략 3단계에 따라 가치 창출 과정에서의 측정변수와 성과변수를 제시 적용하였다. 본 연구는 실증적 차원에서 한계점이 존재한다. 그러나 CSV에 대한 관심이 높아지고 있는 현 시점에, 산업 특성을 반영한 CSV 전략 활동과 성과 측정방안을 제시하였다는데 의의가 있다.
중소기업이 글로벌 경쟁력을 확보하고 장기적인 경쟁우위를 확보하기 최선의 전략은 기업자원 및 역량을 활용한 혁신을 통해 급변하는 환경변화에 적응하는 것이다. 따라서 본 연구에서는 제조업에 속하는 중기업을 대상으로 산업·조직특성 및 기업혁신과 기업성과간의 직접적인 연관관계뿐만 아니라 산업환경과 조직특성인 지식의 수준이 기업혁신과 성과간의 관계에 미치는 간접적인 영향을 분석하고자 횡단면분석을 수행하였다. 연구결과, 중기업의 지식자산과 교육투자, 산업의 역동성은 기업혁신과 정의 관련성이 있는 것으로 나타났는데, 이는 중기업이 연구개발 집약적인 산업에 속하고, 석사이상의 고급인력 보유 비율이 높고, 교육에 대한 투자가 많을수록 혁신활동비율이 더 커진다는 것을 의미한다. 그러나 기업혁신과 성과간의 관계에 관한 분석에서는 기업혁신 뿐만 아니라 산업역동성 및 기업의 지식수준과 혁신간의 상호작용 모두 기업성과에 유의한 관련성이 없는 것으로 나타났으며, 고기술과 저기술 기업으로 나눈 추가 분석에서도 유사한 결과가 나타났다. 이러한 결과는 단기적으로 기업의 지식자산 및 교육에 대한 투자가 혁신 및 기업성과간의 관계에 유의한 영향을 미치지 않으며 산업환경에 따라 뚜렷한 차이가 없음을 의미한다.
Project Management Information System (PMIS) is a special purpose information system that is created to provide useful information for project managers and participants to make effective and efficient decision making during projects. The use of PMIS is increasing in project based industries such as construction, defense, manufacturing, software development, telecommunication, etc. It is generally known that PMIS helps to improve the quality of decision making in project management, and consequently improves the project management performance. However, it is unclear what are the difference of PMIS impacts between industries, and still need to be studied further. The purpose of this study is to compare the impact of PMIS on project management performance between industries. We assume that the effects of PMIS will be different depending on the industry types. Five hypotheses are established and tested by using statistical methods. Data were collected by using a survey questionnaire from those people who had experience of using PMIS in various project related industries such as construction, defense, manufacturing, software development and telecommunication. The survey questionnaire consists of 5 point scale items and were distributed through e-mails and google drive network. A total of 181 responses were collected, and 137 were used for analysis after excluding those responses with missing items. Statistical techniques such as factor analysis and multiple regression are used to analyze the data. Summarizing the results, it is found that the impacts of PMIS quality on the PM performance are different depending on the industry types where PMIS is used. System quality seems to be more important for improving the PM performance in construction industry while information quality seems more important for manufacturing industry. As for the ICT and R&D industries, PMIS seems to have relatively lesser impact compared to construction and manufacturing industries.
기업의 사회적 책임 (CSR)을 위한 관행은 비즈니스 세계에서 경쟁우위의 원천이 되었습니다. 이에 따라 호텔 산업에서 이러한 관행의 계속적으로 증가하고 있지만, 이러한 관행과 기업의 재무적 성과 간의 관계에 관한 실증적 연구는 아직 많이 부족한 실정입니다. 따라서 이 연구의 목적은 미국 호텔 산업에서 기업의 사회적 책임의 다양한 차원의 영향이 미국 호텔산업의 재무적 성과에 미치는 영향을 확인하는데 있습니다. 이를 검증하기 위해서 본 연구는 KLD 통계 및 1991-2015년 SIC 코드를 사용하여 얻은 COMPUSTAT 데이터를 이용합니다. STATA를 이용한 OLS 회귀분석방법은 호텔의 사회적 책임이 호텔의 재무적 성과에 유의한 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 본 연구의 연구결과는 호텔산업의 사회적 책임에 관한 마케팅활동에 활용할 수 있는 유용한 정보를 제공하는데 의의가 있습니다.
The main objective of this study is to examine the mediating effect of 'international entrepreneurship' on the relationship between the determinants related to export and export performance. Data was collected from a survey of 200 exporting firms in Gwangju, Korea. The results of the study are as follows ; First, 'international entrepreneurship' are produced a mediating effect when the determinants affect export performance. Second, Resource-based factors and Industry organization factors have a positive impacts on export performance. However, relationship factor as a determinant does not have statistically significant correlation to export performance. Accordingly, in orer to enhance export performance, exporting firms in Korea should try more to prepare for resource-based factors and industry organization factors as determinants. In addition to these, if CEOs of exporting firms are equipped with international entrepreneurship spirits, they can increase the performance of their exporting firms. So they have to manage their exporting firms very strategically so that they can make their firms' export performance better and better.
한국에서는 석유화학 산업의 역사가 30년 이상이 되어 시설이 노후화되기 시작하여 잠재적인 사고의 위험 가능성이 높아지고 있다. 지금까지의 석유화학 산업에서의 전통적인 위험성 평가와 시스템의 제어는 기계적인 결함에만 중점을 두었기 때문에 인간의 행동을 제어하는 것은 간과하여 왔다. 자동화 기술과 제어기술의 발전도 필요하지만 인간의 의사 결정 요소가 석유화학산업에서 사고를 예방하는데 필수적이다. 거의 모든 심각한 사고는 인간 행동과 안전 장비의 기계적인 결함이 동시에 부적당할 때 발생한다. 진보적인 인간의 신뢰성 분석 소프트웨어는 실패 데이터를 수집하고, 한국의 화학 산업에서 인간의 오류 확률을 분석하기 위해 개발되었다. 이 논문에서는 Root cause Analysis를 통한 결과와 PIF(Performance Influencing Factor) 평가 결과를 보여준다.
The economic effects of informatization are differently occurred according to industry types. Thus an evaluation methodology which reflects the industry type characteristics of informatization is needed. In this paper, we develop and analyze the indices for evaluating economic effects through informatization according to industry types, such as manufacturing, construction, financial services and marketing services. The factors related to performance of enterprise informatization can be defined as cost factors, effect factors, risk factors and influence factors. Effect factors are defined as quantitative or qualitative performance of informatization and classified into operational effect factors and strategic effect factors. The influence factor is defined as characteristics of informatization for industry types, that is, value chain of business and business products or services. Economic effect indices are classified according to the activity of business value chain. Economic effects indices of this research can be expected to play a role of general and standardized factors for economic evaluation of industry informatization.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제19권2호
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pp.117-134
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2012
Cluster industries are geographically concentrated and inter-connected by the flow of goods and services, which is stronger than the flow linking them to the rest of the economy. Photonics industries are one of the fastest growing high-tech industries in the world today. Especially, the city of Gwangju(South Korea) industrial cluster, a specialized complex in photonics industry, produced remarkable results in developing high-quality technologies since it launched the cluster program in 2005. Gwangju photonics industrial cluster will be ranked top level of the world photonics industry. In this sense, this study is aimed at proposing a new research model in which corporate performance influence factors of photonics industrial cluster (i.e., business environment, cooperative relationship, and industry-university-research institute partnership) affect absorptive capacity positively, leading to corporate performance eventually. This study developed a research model to explain the Korean photonics industrial cluster effects, and collected 91 survey responses from photonics based company managers in industrial cluster complex. To prove the validity of the proposed research model, PLS analysis is applied with valid 91 questionnaires. By employing PLS technique, the measurement reliability and validity of research variables are tested and the path analysis is conducted to do the hypothesis testing. In brief, the finding of this study suggests that corporate performance influence factors of photonics industrial cluster affect absorptive capacity positively, and corporate performance as well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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