Journal of Information Science Theory and Practice
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v.9
no.3
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pp.42-55
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2021
Knowledge and technology resources are the most crucial sources for the achievement of sustainable development in competitive advantage. Meanwhile, few empirical studies have clarified the types of knowledge and technology resources that nonprofit organizations (NPOs) use and develop. This study aims to categorize knowledge and technology resources in NPOs that both researchers and practitioners can use to develop the nonprofit sector further. A qualitative research method was used for the study. Data were collected from 31 interviews with senior and founding members of NPOs in Thailand. Analysis of qualitative data identified five critical categories of knowledge resources: human resources, organizational practices, partnership or stakeholder involvement, operational practices, and other resources. This study also illustrates both internal and external technology resources, which are used in sample organizations. The study's findings contribute to developing a body of knowledge management literature related to the knowledge and technology resources of NPOs.
Although the problem of personal data leakage is reported to be serious, there has been no research that tries to excavate out that real cause of the leakage in scientific prospective. Although this topic is considered to be crucial, there have been no literatures relevant to the topic, and the reason for this limitation is that scientific approach to this problem was not feasible. In this respect, in this paper a model for such scientific analysis and a methodology of analysis have been devised. Results show that the degree of rigidity turns out be the determinant that vindicates the degree of leakage. The notion of data rigidity is revealed to be very strongly correlated to the number of hacking incidents in each country. The notion of resident data freedom was then deployed in this paper to determine the world-wide ranking for a slew of different countries. The United Kingdom and the Republic of Korea turned out to be the two extreme countries that lie in the spectrum of the scale, with UK the most flexible and ROK one of the most rigid.
Many Applications of scientific research have coupled with functional data signal clustering techniques to discover novel characteristics that can be used for the diagnoses of several issues. In this article we present an interpretable multi-scale cluster hierarchy framework for clustering functional data using its multi-aspect frequency information. The suggested method focuses on how to effectively select transformed features/variables in unsupervised manner so that finally reduce the data dimension and achieve the multi-purposed clustering. Specially, we apply our suggested method to mutual fund returns and make superior-performing funds group based on different aspects such as global patterns, seasonal variations, levels of noise, and their combinations. To promise our method producing a quality cluster hierarchy, we give some empirical results under the simulation study and a set of real life data. This research will contribute to financial market analysis and flexibly fit to other research fields with clustering purposes.
Purpose: This study measures the influence of facilitating conditions on employees' attitudes towards the adoption of big data analytics by selected medical aid organizations in Durban. In the health care sector, there are various sources of big data such as patients' medical records, medical examination results, and pharmacy prescriptions. Several organizations take the benefits of big data to improve their performance and productivity. Research design, data, and methodology: A survey research strategy was conducted on some selected medical aid organizations. A non-probability sampling and the purposive sampling technique were adopted in this study. The collected data was analysed using version 23 of Statistical Package for Social Science (SPSS) Results: the results show that the "facilitating conditions" have a positive influence on employees' attitudes in the adoption of big data analytics Conclusions: The findings of this study provide empirical and scientific contributions of the facilitating conditions issues regarding employee attitudes toward big data analytics adoption. The findings of this study will add to the body of knowledge in this field and raise awareness, which will spur further research, particularly in developing countries.
High-resolution satellites capable of observing the Earth periodically enhance applicability of remote sensing in the field of national disaster management from national disaster pre-monitoring to rapid recovery planning. The National Disaster Management Research Institute (NDMI) has been developed various satellite-based disaster management technologies and applied to disaster site operations related to typhoons and storms, droughts, heavy snowfall, ground displacement, heat wave, and heavy rainfall. Although the limitation of timely imaging of satellite is a challenging issue in emergent disaster situation, it can be solved through international cooperation to cope with global disasters led by domestic and international space development agencies and disaster organizations. This article of special issue deals with the scientific disaster management technologies using remote sensing and advanced equipments of NDMI in order to detect and monitor national disasters occurred by global abnormal climate change around the Korean Peninsula: satellite-based disaster monitoring technologies which can detect and monitor disaster in early stage and advanced investigation equipments which can collect high-quality geo-information data at disaster site.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2006.11a
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pp.205-210
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2006
Nowaday manufacture technology and manufacture environment are changing rapidly. By development of computer and enlargement of technique, most of manufacture field are computerized. It is measured automatically do much quality characteristics thereby and great many data happen in a day. corporations is important if have gotten fast information that are useful from wide data to go first in international competition according to these change. Statistical process control(SPC) techniques are used as a problem solution tool at manufacturing process until present. However, this statistical methods is not applied more extensively because have much restrictions in realistic problem. In this paper, wish to develop more realistic and scientific new statistical design techniques doing to integrate data mining(DM) and statistical methods by the alternative to cope these problem. First step selects significant factor using DM techniques from datas of manufacturing process including much factors and second step wish to find optimum of process after get the estimated response function through response surf ace methodology(RSM) that is statistical techniques.
Predictive analysis in the hardware industry can be performed at an appropriate point in time to prevent failure of production facilities and reduce management costs. This helps to perform more efficient and scientific maintenance through automation of failure analysis. Among them, predictive management aims to prevent the occurrence of anomalous state by identifying and improving the abnormal state based on the gathering, analysis, and scientific data management of facilities using information technology and constructing prediction model do. In this study, we made a fault tree through the Relex tool and analyzed the error code of the hardware to study the safety.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.754-762
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2021
Seamless wireless communication network access technology enables users to guarantee service continuity. Hence, it is necessary for disaster situations in which network service may be interrupted. The Multi-path router is a technology to improve network stability and strengthen field operability, particularly in a disaster environment where network failure can occur by providing high-performance data transmission using multi-communication networks and network security by VPN-based wireless IP. In this paper, a prototype system for an MPR-based wireless communication network was proposed to improve the operation performance for disaster field investigation applications. A comparative experiment was performed on various data transmission performances with the existing single wireless communication network. In addition, another experiment was conducted by measuring the data packet transmission and receiving performance in the existing/new wireless communication system first and then assessing the UDP transmission performance in a single router environment to understand the transmission capability of the new MPR. The experimental results showed that the sending and receiving performance was improved by approximately double that of the existing single wireless communication system. The proposed prototype system is expected to allow users to share and disseminate collected on-site data more quickly and efficiently during a disaster site investigation.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.24
no.3
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pp.179-200
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2007
This study identifies the interdisciplinary structures of 8 scientific disciplines in science and technology using the data from journal citations and web links, and compares the interdisciplinarity among these scientific disciplines. The interdisciplinarity refers to interdisciplinary connections among scientific fields and the degree of interdisciplinarity is measured by the number of associated fields and the rate of self-citation. A re-arranged classification scheme for science and technology was adopted to identify subject categories of journals and web pages. Web link analysis revealed a few additional interdisciplinary connections that were not identified by the journal citation analysis, thus demonstrating that it is useful means of investigating the interdisciplinarity of scientific fields. Besides, in most of the cases the interdisciplinarity of the engineering fields were found greater than that of the fields in natural sciences in both analyses.
The global occurrence of myriad natural disasters and incidents, catalyzed by climate change and extreme meteorological conditions, has engendered substantial human and material losses. International organizations such as the International Charter have established an enduring collaborative framework for real-time coordination to provide high-resolution satellite imagery and geospatial information. These resources are instrumental in the management of large-scale disaster scenarios and the expeditious execution of recovery operations. At the national level, the operational deployment of advanced National Earth Observation Satellites, controlled by National Geographic Information Institute, has not only catalyzed the advancement of geospatial data but has also contributed to the provisioning of damage analysis data for significant domestic and international disaster events. This special edition of the National Disaster Management Research Institute delineates the contemporary landscape of major disaster incidents in the year 2023 and elucidates the strategic blueprint of the government's national disaster safety system reform. Additionally, it encapsulates the most recent research accomplishments in the domains of artificial satellite systems, information and communication technology, and spatial information utilization, which are paramount in the institution's disaster situation management and analysis efforts. Furthermore, the publication encompasses the most recent research findings relevant to data collection, processing, and analysis pertaining to disaster cause and damage extent. These findings are especially pertinent to the institute's on-site investigation initiatives and are informed by cutting-edge technologies, including drone-based mapping and LiDAR observation, as evidenced by a case study involving the 2023 landslide damage resulting from concentrated heavy rainfall.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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