The purpose of this paper is to propose measures to respond to NK's nuclear threat by applying the concept of offset strategy in the US and the fourth industrial revolution technology innovation. Through this study, the concept, technology, and organization were examined to find measures to counter the NK's nuclear threat. The concept was to review the US offset strategy and consider the strategy of paralyzing the enemy's center as an operational concept. And the technologies that can support the 4th Industrial revolution and the 3rd US offset strategy. The organization analyzed the implications for the reform of the National Defense Reform 2.0 and the reorganization of the acquisition of the US DoD. Through the US offset strategy review, it is necessary to reconcile the strategic concepts of Korea and the US, and the interoperability of technologies and the cooperation fields of the ROK-US alliance. In addition, it is necessary to strengthen the capability of responding to NK's nuclear threat in connection with the 4th Industrial Revolution and the National Defense Reform 2.0 promotion. It is necessary to develop the concept of operational performance applying the new paradigm for the NK's nuclear issue and to apply advanced science and technology. And that it is necessary to organize effectively in conjunction with the National Defense Reform 2.0.
Journal of the Korean Institute of Traditional Landscape Architecture
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v.37
no.1
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pp.68-75
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2019
This study aims to look at the application methods of landscape architecture in response to the 4th Industrial Revolution. The results of the analysis of trends in the 4th Industrial Revolution and the subsequent search for application methods to the field of landscape architecture are as follows. First, the 4th Industrial Revolution means innovative change based on digital technology and seeks to create value based on intelligent information technology, and continuous growth is being made through innovation. This requires expertise to collect large amounts of information and creatively rework it, and a strategy to flexibly cope with changes in the times. Second, the status of technological use in response to the 4th Industrial Revolution in the field of landscape architecture is generalizing the establishment of precise analysis results such as survey technology and global mapping using drones, three-dimensional design simulation, and VR. In the field of traditional landscape architecture, efforts are made to obtain accurate fact-finding data on landscape site components. Third, the application methods in the field of landscape science according to the 4th Industrial Revolution in the future are required to supply precision technology and supply programs in the technology sector, and to provide a shared platform. In addition, a systemically standardized process will need to be established for this. In addition, educational efforts should be continued to professional manpower training and provide economic support for the development of technologies.
The Fourth Industrial Revolution brought the quantitative value of data across the industry and entered the era of 'Big Data'. This is due to both the rapid development of information & communication technology and the diversity & complexity of customer purchasing tendencies. An enterprise's core competence in the Big Data Era is to analyze and utilize the data to make strategic decisions for enterprise. However, most of traditional studies on Big Data have focused on technical issues and future potential values. In addition, these studies lacked interest in managing the quality and utilization levels of internal & external customer Big Data held by the entity. To overcome these shortages, this study attempted to derive influential factors by recognizing the quality management information systems and quality management of the internal & external Big Data. First of all, we conducted a survey of 204 executives & employees to determine whether Big Data quality management, Big Data utilization, and level management have a significant impact on corporate work efficiency & corporate management performance. For the study for this purpose, hypotheses were established, and their verifications were carried out. As a result of these studies, we found that the reasons that significantly affect corporate management performance are support from the management class, individual innovation, changes in the management environment, Big Data quality utilization metrics, and Big Data governance system.
As the importance of R&D increases amid the paradigm of technology hegemony competition, countries around the world are increasing investment in R&D, at the same time, making effrots to portect R&D. Centering to technology-leading countries, such as Korea, the United States and Japan, they reorganize research security regulations to protect national R&D; however, the burden of compliance for researcher and research institutes is still high. Korea enacted the National R&D Innovation Act and the Enforcement Decree of the same Act to establish an integrated and systematic research security support system, but research institutes and researchers still lack understanding and practice of research security. In order to strengthen researcher's research security compliance, this study organized information requirements for each security management area through domestic and foreign research security laws and prior research analysis, and designed research security information requirements items centered on researchers. The designed information requirements are meaningful in that they were designed by considering both the management area and the stage of R&D, focusing on researchers performing R&D in the field. Based on the designed information requirements items, it is expected that systematic security management will be possible at the research site, which will ease the security burden of researchers and improve research security compliance at the research and development site.
The COVID-19 pandemic has accelerated digital transformation across all industries and daily life. Edutech is spreading in the education field, also bringing changes in university education. Non-face-to-face online-only classes at universities have spread after the COVID-19 pandemic physical distancing started. Online-only or real-time online classes showed diverse educational imitations. 'Metaverse' started to attract attention as a learning space and community activity support platform that may solve the limitations of online education and communication. It is time to prepare an introduction strategy for the actual application of education using metaverse. This study, first, by examining previous studies and cases of metaverse application, and second, establishing a metaverse introduction framework based on the technology lifecycle model and the innovation diffusion theory. Finally, we provide an introduction strategy in steps, a specialized introduction plan according to the main users is established and presented as a scenario. We expect that this study will provide the theoretical background of the new technology introduction and the spread of metaverse research. Also, we present an efficient introduction strategy, the basis for a service model, and a practical basis for the university's value-added strategy.
As the social acceptance of artificial intelligence increases, the number of cases of applying machine learning methods to companies is also increasing. Technical factors such as accuracy and interpretability have been the main criteria for selecting machine learning methods. However, the success of implementing machine learning also affects management factors such as IT departments, operation departments, leadership, and organizational culture. Unfortunately, there are few integrated studies that understand the success factors of machine learning selection in which technical and management factors are considered together. Therefore, the purpose of this paper is to propose and empirically analyze a technology-management integrated model that combines task-tech fit, IS Success Model theory, and John Rice's algorithm selection process model to understand machine learning selection within the company. As a result of a survey of 240 companies that implemented machine learning, it was found that the higher the algorithm quality and data quality, the higher the algorithm-problem fit was perceived. It was also verified that algorithm-problem fit had a significant impact on the organization's innovation and productivity. In addition, it was confirmed that outsourcing and management support had a positive impact on the quality of the machine learning system and organizational cultural factors such as data-driven management and motivation. Data-driven management and motivation were highly perceived in companies' performance.
The introduction of Smart technologies such as Artificial Intelligence(AI) systems are have a powerful impact in a variety of industry fields. Some experts predict that smart technology will completely change people's daily life and work styles, causing technological innovation, productivity improvement, and discovery and emergence of new fields. On the one hand, this vision cannot ignore negative views and concerns. Despite many social debates about employment, such as job loss and rising unemployment, there have not been many studies based on employee experience that provide a fundamental solution to the conflict between AI and employment. Therefore, this study finds out the effects and related factors of AI concierge robots for hotel employees, focusing on the hotel industry, and how employees' perceptions of AI concierge robots affect user resistance and turnover intention. This study, conducted a questionnaire survey of 322 hotel employees who had experience working with AI concierge robots in China, and used SPSS and SmartPLS statistical analysis programs to draw conclusions. We found that hotel employees' perceptions of AI concierge robots were significantly related to user resistance and turnover intention, and this association was related to employee self-efficacy, perceived organizational support, quality of AI services and new tasks. In addition, it was found that the quality of AI concierge robots directly or indirectly had the greatest influence on user resistance and turnover intention. The findings of this study provide theoretical implications for academia and practical implications for industry practitioners.
The advancement of digital technology and the impact of COVID-19 have brought about changes in corporate innovation and organizational culture, thereby highlighting the significance of Smart Learning in the field of HRD (Human Resource Development). This trend has led to an increased interest in personalized Smart Learning among employees due to the growth of hybrid work and the widespread adoption of smart work practices. This study aimed to illuminate the relative importance of the factors that constitute Smart Learning from the perspective of HRD practitioners. Through a review of prior literature, Smart Learning hierarchy and factors most fitting to the current context were identified, and their relative importance was determined using the AHP method. Consequently, in the first-tier factors, importance was confirmed in the order of 'Learning Activities', 'Teaching Activities', 'Learning Content', 'Assessment and Evaluations', and 'Learning Time and Space'. At the second-tier encompassing all factors, 'Pedagogical Strategy', 'Learning Results', 'Learning Tasks', 'Learning Goal', and 'Learning Support' emerged within the top five factors. These findings are significant in that they redefine the concept of smart learning and propose an academic framework for future research. Additionally, from a practical perspective, it is anticipated that this study will contribute valuable insights for HRD practitioners, aiding them in focusing on which factors to prioritize for enhancing and advancing Smart Learning initiatives.
Mindfulness is the process of actively noticing new things. Today, companies have introduced and run mindfulness programs because the mindfulness has possible applications of productivity and innovation in corporation. However, role of mindfulness has not been clearly investigated in behavior research of Information System. The purpose of this study is to confirm the effects of mindfulness on technology acceptance process. Based on UTAUT Model, we examined how mindfulness in technology acceptance process moderate antecedent factors of acceptance intentions and use behavior. For empirical research, we conducted a survey on acceptance of smart watch of internet of things for employees of companies applying the mindfulness programs. then, we analyzed survey sample in empirical methodologies. Based on the empirical analysis, cognizance of alternative technologies in mindfulness factors increased the impact of performance expectancy on acceptance intention. Novelty seeking in mindfulness factors increased the impact of effort expectancy on acceptance intention. Awareness of local context in mindfulness factors decreased the impact of social influence on acceptance intention. engagement with technology in mindfulness factors increased the impact of facilitating conditions on use behavior. This study suggests academic implications and practical implications based on the results of the research. The implications will help to support and extend the theory of technology acceptance model while providing practical insights for IT acceptance by suggesting ways to utilize mindfulness in corporation.
In response to the era of transformation necessitating the introduction of Artificial Intelligence (AI) and digital technologies, educational innovation is undertaken with the implementation of AI digital textbooks in Mathematics, English, and Information subjects by 2025 in Korea. Within this context, this study analyzed the perceptions and needs of elementary school teachers regarding mathematics AI digital textbook. Based on a survey conducted in November 2023, involving 132 elementary school teachers across the country, the analysis revealed that the majority of elementary school teachers had a low perception of the introduction and need for mathematics AI digital textbooks. However, some recognized the potential for personalized learning and effective teaching support. Furthermore, among the core technologies of the AI digital textbook, teachers highly valued the necessity of learning diagnostics and teacher reconfiguration functions and had the most positive perception of their usefulness in math lessons, while their perception of interactivity was relatively low. These findings suggest the need for changing teachers' perceptions through professional development and information provision to ensure the successful adoption and use of mathematics AI digital textbooks. Specifically, providing concrete and practical ways to use the AI digital textbook, exploring alternatives to digital overload, and continuing development and research on core technologies.
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