The main objective of this research is to examine the spillover effects of technological knowledge from IT industry to other industrial sectors and, based on empirical findings, to draw policy implications and suggest policy directions. To this end, we divide IT industry into IT equipment and IT service, assuming that these two sub-sectors are considerably different each other in terms of technology knowledge flow. Other industries are classified into 17 different sectors based on the KSIC of 1990. As the proxy measure of technological knowledge, the notion of R&D stock is employed. The Input/output(I/O) Table is used to define the inter-industrial flow pattern and to draw the knowledge flow matrix. As the research methodology, cost function model is employed to gauge the spillover effects of technological knowledge of IT industry. Based on the results of analysis, it is found that the economic impact of technology diffusion also exhibits a different pattern between IT equipment and IT service. The diffusion of IT equipment tends to show labor-substitution effect whereas IT service displays labor-creation effect. This fact should be considered in devising industry, education, and labor policy. The expectations from this research are as follows. First, the sectoral pattern, difference between IT equipment and service in particular, identified from this research may shed light on the sector-specific policy direction. It is emphasized that a sector-specific approach, rather than an aggregate approach, is relevant for formulating IT policy. Second, it is expected that the importance of technology diffusion programs and policy measures are recognized among policy makers in IT industry.
As network systems are developed rapidly and network architectures are more complex than before, it needs to use PBNM(Policy-Based Network Management) in network system. Generally, architecture of the PBNM consists of two hierarchical layers: management layer and enforcement layer. A security policy server in the management layer should be able to generate new policy, delete, update the existing policy and decide the policy when security policy is requested. And the security policy server should be able to analyze and manage the alert messages received from Policy enforcement system in the enforcement layer for the available information. In this paper, we propose an alert analyzer using data mining. First, in the framework of the policy-based network security management, we design and implement an alert analyzes that analyzes alert data stored in DBMS. The alert analyzer is a helpful system to manage the fault users or hosts. Second, we implement a data mining system for analyzing alert data. The implemented mining system can support alert analyzer and the high level analyzer efficiently for the security policy management. Finally, the proposed system is evaluated with performance parameter, and is able to find out new alert sequences and similar alert patterns.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.4
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pp.141-149
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2002
Recently, a number of network systems are developed rapidly and network architectures are more complex than before, and a policy-based network management should be used in network system. Especially, a new paradigm that policy-based network management can be applied for the network security is raised. A security policy server in the management layer can generate new policy, delete. update the existing policy and decide the policy when security policy is requested. The security server needs to analyze and manage the alert message received from server Policy enforcement system in the enforcement layer for the available information. In this paper, we implement an alert analyzer that analyze the stored alert data for making of security policy efficiently in framework of the policy-based network security management. We also propose a data mining system for the analysis of alert data The implemented mining system supports alert analyzer and the high level analyzer efficiently for the security.
The Unified Modeling Language becomes popular to specify, visualize, construct, and document software-intensive systems, especially in supporting the design phase of software engineering. Most of designs in UML have focused on firm designing of software system structure. Recently, some researches have raised additional demands in many emerging complex software systems, such as aspect-oriented design. In this paper, we work on the dynamic aspect of policy-driven architecture. We present a UML-based high-level modeling of policy-driven management which is applicable in various application domains. In order to manage a number of activities of applications, dynamics and flexibility should be supported with policies consistently on different resources in the same context. Thus, a methodology of meta-modeling to represent dynamic aspects of policy-driven architecture is studied. Based on our methodology, we could achieve meta-modeling to develop a number of policy-driven management applications.
Background: The separation of pharmaceutical prescription and dispensing law was implemented in July 1st of 2000. This law was initiated by government without a through consensus among related stakeholders in the process of policy decision, eventually raising contention about decision making process rather than the performance of the policy. Methods: Therefore, this study tries to identify the accomplishment of the policy goals; based on the last decade's research we assessed inhibition of unnecessary prescription, drug misuse and overuse prevention, prevention of drug-related sentinel events, reducing unnecessary drug utilization, and reducing nation's medical cost. Results: Assessment results represent that government-suggested goal of the policy lacks sufficient evidence to evaluate accomplishment. Conclusion: Unlike other studies that evaluate problems regarding drug dispensing policy in the policy decision process, this study is meaningful in that it evaluated the policy goal based on the last ten years of related study results.
This paper reviews the emerging literature on innovation policy from a practitioner's perspective, reviews the policy implications of an evolutionary perspective in economics, and identifies newly emerging areas of innovation policy analysis. We show that an innovation system is a dominant policy discourse, that there are limits of policy implications from an evolutionary perspective, and that there is a need for explicitly policy motivated analysis grounded in a broad evolutionary perspective. Innovation policy studies are an area in pre-paradigmatic stages whose dynamism originates from the interaction of theory, policy, and policy learning. The limited usefulness of policy implications derived directly from either conceptual or empirical analysis requires more explicitly policy focused research.
Policy literacy plays a critical role in enhancing deliberative communication among the public, policymakers, and experts. It also helps develop a positive view of policy by the public, which facilitates public acceptance. Despite its importance, however, policy literacy has received little attention in energy policy practice. Therefore, this study explores factors affecting the public's understanding and knowledge (i.e., policy literacy) of nuclear and new-renewable energy policies. Accordingly, we analyzed data from an online survey of 790 laypeople in Korea. Specifically, we examined the effects of trust, transparency, and policy public relations (PR) on the policy literacy of the public regarding the two alternative energy sources. The analysis revealed that people showed higher policy literacy about the alternative sources when provided with more transparent information and exposed to more policy PR activities. However, we found that trust in energy plant operators played a negligible role in improving policy literacy for both energy sources. Based on these findings, we developed some policy suggestions to secure the energy policy literacy of the public.
The New IT industry based on Brain Science, a new industry combined with brain science and IT, will develop new IT services based on Brain Science. And this industry will become the new growth engine industry. This study examines the vision/strategies of policy for the New IT Convergence Industry based on Brain Science. Therefore this article's purposes are below; first, structuring the ecosystem for New IT industry based on Brain Science, second, classifying the service types of this industry, and last, suggesting of promotion policy for this industry.
The data grid computing provides geographically distributed storage resources to solve computational problems with large-scale data. Unlike cache replacement policies in virtual memory or web-caching replacement, an optimal file replacement policy for data grids is the one of the important problems by the fact that file size is very large. The traditional file replacement policies such as LRU(Least Recently Used) LCB-K(Least Cost Beneficial based on K), EBR(Economic-based cache replacement), LVCT(Least Value-based on Caching Time) have the problem that they have to predict requests or need additional resources to file replacement. To solve theses problems, this paper propose SBR-k(Sized-based replacement-k) that replaces files based on file size. The results of the simulation show that the proposed policy performs better than traditional policies.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.6
no.2
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pp.97-100
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2001
Home network can be recently communicated with many various devices. but It has complications of the communication of devices. So the methods that can manage the devic integrate them are being developed in home networking And. there are lacks of the consid to provide users with QoS in home networking. Therefore, this paper describes the middlew can integrate home network with policy-based network for the purpose of supporting QoS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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