Job is a basic factor which ties individual employee and organization, and it affects employee satisfaction and organizational effectiveness. It is usually found that the relationship between individual and organizational interests does not coincide each other in short-term. When job is being performed, it is important to have a job which satisfies individual interest and maximizes organizational goals in order to have an organizational effectiveness. The purposes of the study were designed to investigate the variations of the job characteristics and job attitude across technological classification, to examine the relationship of job attitude to the job characteristics employed by both socio-technological and job design approaches to organizational change, to find the job characteristics which characterized technological classification, and to test the moderating effects of demographic characteristics in korea organizations.
The paper establishes a policy classification system in order to classify and evaluate the science and technological innovation policies in Korea. We rebuild an innovation system model based on the national innovation system(NIS) concept. The model consists of human capital infrastructure(HCI), institutional infrastructure(II), technological infrastructure(TI), technology market(TM), industrial organization(IO), and innovation networks(IN). We give these 6 components of the modified system 1-digit number, respectively. Then we build the sub-systems according to these components, classify the policy categories in more detail, and finally complete the 3-digit policy classification table. This policy classification table may be useful in studying the science and technological innovation policy in both theoretical and empirical aspects. For example, the table can be the tool to examine the program portfolio profile(PPP) or to implement the questionary survey on the actual policies.
This study was intended to make an analysis of the classification of Internet consumer information provided on the Internet and its realities with a focus on the realities of information characteristics and technological level to provide systematized consumer information for consumers. As a result, the following findings were obtained: First, it was found that information on consumer panel research, anti-site and consumerism is lacking in terms of the type of information currently provided in the Internet consumer information classification. Second, it was found that up-to-datensess, communically and connectivity were high in the level of Internet consumer information characteristics. Third, it was found that publicity was realities well carried out in terms of the technological level of Internet consumer information but that the realities of publicity was still tacking. Fourth, it is thought that it is necessary to construct the Internet consumer information provision site through several eve-level programs for elementary, middle and high school students in a systematic fashion in order to provide diverse consumers with Internet consumer information at several levels.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.364-380
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2016
The most popular approach in object classification is based on the bag of visual-words model, which has several fundamental problems that restricting the performance of this method, such as low time efficiency, the synonym and polysemy of visual words, and the lack of spatial information between visual words. In view of this, an object classification based on weakly supervised E2LSH and saliency map weighting is proposed. Firstly, E2LSH (Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing) is employed to generate a group of weakly randomized visual dictionary by clustering SIFT features of the training dataset, and the selecting process of hash functions is effectively supervised inspired by the random forest ideas to reduce the randomcity of E2LSH. Secondly, graph-based visual saliency (GBVS) algorithm is applied to detect the saliency map of different images and weight the visual words according to the saliency prior. Finally, saliency map weighted visual language model is carried out to accomplish object classification. Experimental results datasets of Pascal 2007 and Caltech-256 indicate that the distinguishability of objects is effectively improved and our method is superior to the state-of-the-art object classification methods.
A primary concern of national R&D plans is to encourage technological development in private firms and research institutes. For effective R&D planning and program support, it is necessary to assess technological impacts that may exist both directly and indirectly among technology areas within the whole technology system; however, previous studies analyze only direct impacts among technologies, failing to capture both direct and indirect impacts. Therefore, this study proposes an approach based on decision-making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) to identifying specific characteristics of technology areas, such as technological impact and degree of cause or effect (DCE). The method employs patent co-classification analysis to construct a technological knowledge flow matrix. Next, to capture both direct and indirect effects among technology areas, it incorporates the modified DEMATEL process into patent analysis. The method helps analysts assess the technological impact and DCE of technology areas, and observe their evolving trajectories over time, thereby identifying relevant technological implications. This study presents a case study using Korean patents registered during 2003-2012. We expect our analysis results to be helpful input for R&D planning, as well as the suggested approach to be incorporated into processes for formulating national R&D plans.
This study suggests new approach to identify core technologies through patent analysis. Specially, the approach applied data mining technique and multi-criteria decision making method to the co-classification information of registered patents. First, technological interrelationship matrices of intensity, relatedness, and cross-impact perspectives are constructed with support, lift and confidence values calculated by conducting an association rule mining on the co-classification information of patent data. Second, the analytic network process is applied to the constructed technological interrelationship matrices in order to produce the importance values of technologies from each perspective. Finally, data envelopment analysis is employed to the derived importance values in order to identify priorities of technologies, putting three perspectives together. It is expected that suggested approach could help technology planners to formulate strategy and policy for technological innovation.
Kang, Ji Ho;Kim, Jong Chan;Lee, Jun Hyuck;Park, Sang Sung;Jang, Dong Sik
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.25
no.3
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pp.306-311
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2015
This study aims at analyzing the convergence of Internet-of-Things and wearables technologies using cooperative patent classification(CPC). CPC, introduced to an increasing number of technological fields of Korean patents, is expected to be widely used in Patent Informatics because the classification codes in CPC are more specific than those of IPC, which reflect the characteristics of technologies in detail with accuracy. CPC has seldom been used up to date and most of the previous researches on technological convergence used IPC. As a pre-analysis step for analyzing the trend of technological convergence of IoT and wearables, CPC and IPC codes assigned to each patent were compared. By applying association rule mining to the analysis of CPC codes, we identified the technological fields where convergence frequently takes place and examined the trend of technological convergence over time.
In recent innovation trends, one notable feature is the merging and overlapping of technologies: in other words, technological convergence. A key technological convergence is the fusion of biotechnology (BT) and information technology (IT). Major IT advances have led to innovative devices that allow us to advance BT. However, the lack of data on IT-BT convergence is a major impediment: relatively little research has analyzed the inter-disciplinary relationship of different industries. We propose a systematic approach to analyzing the technological convergence of BT and IT. Patent analysis, including citation and co-classification analyses, was adopted as a main method to measure the convergence intensity and coverage, and two portfolio matrices were developed to manage the technological convergence. The contribution of this paper is that it provides practical evidences for IT-BT convergence, based on quantitative data and systematic processes. This has managerial implications for each sector of IT and BT.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.4
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pp.1442-1462
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2014
Packet classification is a key technology of the Internet for routers to classify the arriving packets into different flows according to the predefined rulesets. Previous packet classification algorithms have mainly focused on search speed and memory usage, while overlooking update performance. In this paper, we propose PreCuts, which can drastically improve the update speed. According to the characteristics of IP field, we implement three heuristics to build a 3-layer decision tree. In the first layer, we group the rules with the same highest byte of source and destination IP addresses. For the second layer, we cluster the rules which share the same IP prefix length. Finally, we use the heuristic of information entropy-based bit partition to choose some specific bits of IP prefix to split the ruleset into subsets. The heuristics of PreCuts will not introduce rule duplication and incremental update will not reduce the time and space performance. Using ClassBench, it is shown that compared with BRPS and EffiCuts, the proposed algorithm not only improves the time and space performance, but also greatly increases the update speed.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.7
no.2
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pp.27-41
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1981
The purpose of this study is to extract and classify the general patterns on scientific and technological development by quantitative approaches. Indicators used for this pattern classification amounted to a total of 39. what is more, these indicators were set up with the recent data for the first half of the 1970's mainly, and 141 nations were selected as the sample of the analysis. 7 aspects which prescribe the scentific and technological activities were established, and so 3 patterns of the S & T development were extrected by means of a "two-dimensional cross section" among them. (1) A pattern showing the trend of the exponential curve from the point over a certain level (in this study, it is defined as "Threshold Valued"). (2) A pattern in which elasticity of the exponential curve is gradually reduced from the point over the threshold value. (3) A pattern not showing any trend, but forming a large variance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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