The knowledge management is increasingly an important strategic weapon for sustaining competitive advantage of firms. Firms are undertaking knowledge management initiatives and making significant investments. However, there is relatively little empirical support for the impact of knowledge management on performance of firms. Understanding of the impact of knowledge management, this paper explores how knowledge management strategy influences firms' market value. We examine this issue using event study methodology and evaluate the cumulative abnormal returns for knowledge management strategy announced by firms from 1998 to 2002. The results show that firms' announcements of knowledge management strategy are positively related with firms' market value. Specially, dynamic style-which emphasizes both (i) knowledge reusability through information technologies and (ii) knowledge sharing through informal discussions among employees-has higher performance. This outcome presents empirical support to argument that the emphasis on both tacit and explicit knowledge results in better market value.
The rapid growth of blog has caused information overload where bloggers in the virtual community space are no longer able to effectively choose the blogs they are exposed to. Recommender systems have been widely advocated as a way of coping with the problem of information overload in e-business environment. Collaborative Filtering (CF) is the most successful recommendation method to date and used in many of the recommender systems. Therefore, we propose a CF-based recommender system for bloggers in the virtual community space. Our proposed methodology consists of three main phases: In the first phase, we apply the "Interest Value" to a recommender system. The Interest Value is a quantity value about user preference in virtual community, and can measure the opinion of users accurately. Next phase, we generate the neighborhood group based on the Interest Value. In the final phase, we use the Community Likeness Score (CLS) to generate the top-n recommendation list. The methodology is explained step by step with an illustrative example and is verified with real data of a blog service provider.
In Korea, Resource-Based Relative Value Scale(RBRVS) is suggesting to the alternative of Korean Medical Fee Schedule. This study developed to methodology of RBRVS applicable to Korean situation and applied to services of internal medicine and general surgery. Our methodology of RBRVS is basically same to Hsiao's. But there are some differences between our method and H냐매's because Korean medical situation differs to American. The first difference is method of measurement of work. The Unit of work in our study is total work including intra-servic work and pre-/post-service work. Secondly, in extrapolation, we use primary data gathered to small group of physician. Tertially, in measurement of practice cost, we directly survey to budget data of hosptials and analyse practice costs by service. Some results are presented in a companion article.
In this paper, we presents a new methodology for face recognition after analysing conventional ICA(Independent Component Analysis) based approach. In the literature we found that ICA based methods have followed the same procedure without any exception, first PCA(Principal Component Analysis) has been used for feature extraction, next ICA learning method has been applied for feature enhancement in the reduced dimension. However, it is contradiction that features are extracted using higher order moments depend on variance, the second order statistics. It is not considered that a necessary component can be located in the discarded feature space. In the new methodology, features are extracted using the magnitude of kurtosis(4-th order central moment or cumulant). This corresponds to the PCA based feature extraction using eigenvalue(2nd order central moment or variance). The synergy effect of PCA and ICA can be achieved if PCA is used for noise reduction filter. ICA methodology is analysed using SVD(Singular Value Decomposition). PCA does whitening and noise reduction. ICA performs the feature extraction. Simulation results show the effectiveness of the methodology compared to the conventional ICA approach.
Investment process on startup companies faces several difficulties based on the characteristics of this type of companies, such as lack of historical data, current operating losses and absence of comparable companies. In this paper we focus in a new methodology based on ordered weighted averaging (OWA) operators. OWA operators are useful instruments that enable the aggregation of information; in other words, from a data set we are able to obtain a single representative value of that set. The investment methodology presented consists on the application of OWA operators to the targeted startup companies based on the capacity of cash-flow generation and also on the planned scenario of future growth for each company. This paper shows that the methodology proposed can serve as a valuable tool, complementing the qualitative criteria (which, obviously, should not be ignored) for assessing and selecting a start-up investment.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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제24권E2호
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pp.83-91
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2008
This work investigated the methodology to simultaneously optimize the ozone and relative humidity composition for the $NO_x$ degradation using soil biofilter. Experiments were made as a function of inlet ozone concentration ($0{\sim}1,770\;ppb$) and relative humidity ($38{\sim}81%$). Factorial design ($2^2+3$) and response surface methodology by central composite designs were used to examine the role of two factors and optimal response condition on $NO_x$ degradation. It was found that a second-order response surface model can properly interpret the experimental data with an $R^2$-value of 0.9730 and F-value of 71.83, based on which the maximum $NO_x$ degradation was predicted up to 92.8% within our experimental conditions.
Today many corporations converge clients' needs and IT technology, and then they are developing new service model in order to survive global situation. The changes of manufacturing industry from simple manufacture to industry for focus on services is getting speeded up, because not only growth of service part but also enlargement in creating value in services is expected. And services through collaboration with knowledge based service and only manufacturing industry is important. In this situation, this thesis is willing to propose methodology for Inter-Industry Collaboration Service Model. The proposed methodology includes procedures which develops service model, plans for Inter-Industry Collaboration Service Model and evaluating framework. Also, this applied case studies. I look forward to offering useful guideline on the proposed methodology in this study to corporations that try to create new service model through Inter-Industry Collaboration Service Model.
The Best Estimate Plus Uncertainty (BEPU) method has been widely used to evaluate the uncertainty of a best-estimate thermal hydraulic system code against a figure of merit. This uncertainty is typically evaluated based on the physical model's uncertainties determined by expert judgment. This paper introduces the application of data assimilation methodology to determine the uncertainty bands of the physical models, e.g., the mean value and standard deviation of the parameters, based upon the statistical approach rather than expert judgment. Data assimilation suggests a mathematical methodology for the best estimate bias and the uncertainties of the physical models which optimize the system response following the calibration of model parameters and responses. The mathematical approaches include deterministic and probabilistic methods of data assimilation to solve both linear and nonlinear problems with the a posteriori distribution of parameters derived based on Bayes' theorem. The inverse problem was solved analytically to obtain the mean value and standard deviation of the parameters assuming Gaussian distributions for the parameters and responses, and a sampling method was utilized to illustrate the non-Gaussian a posteriori distributions of parameters. SPACE is used to demonstrate the data assimilation method by determining the bias and the uncertainty bands of the physical models employing Bennett's heated tube test data and Becker's post critical heat flux experimental data. Based on the results of the data assimilation process, the major sources of the modeling uncertainties were identified for further model development.
Case-based reasoning is emerging as a leading methodology for the application of artificial intelligence. CBR is a reasoning methodology that exploits similar experienced solutions, in the form of past cases, to solve new problems. Hybrid model achieves some convergence of the wide proliferation of credit evaluation modeling. As a result, Hybrid model showed that proposed methodology classify more accurately than any of techniques individually do. It is confirmed that proposed methodology predicts significantly better than individual techniques and the other combining methodologies. The objective of the proposed approach is to determines a set of weighting values that can best formalize the match between the input case and the previously stored cases and integrates fuzzy sit concepts into the case indexing and retrieval process. The GA is used to search for the best set of weighting values that are able to promote the association consistency among the cases. The fitness value in this study is defined as the number of old cases whose solutions match the input cases solution. In order to obtain the fitness value, many procedures have to be executed beforehand. Also this study tries to transform financial values into category ones using fuzzy logic approach fur performance of credit evaluation. Fuzzy set theory allows numerical features to be converted into fuzzy terms to simplify the matching process, and allows greater flexibility in the retrieval of candidate cases. Our proposed model is to apply an intelligent system for bankruptcy prediction.
Purpose - This study deals with a strategic plan for meeting the value added criteria effectively, which is one of the methods of determining origin used in preferential trade such as FTA. Automobile products, one of the major Korean export items, were selected to give a practical use against the FTA requirements. Design/methodology - This study is based on the value-added criteria of the Korea-US and Korea-EU FTAs that apply various value-added criteria. The Korea-US FTA adopts the RVC method based on the integration, deduction and net cost methods, while the MC method is employed in the Korea-EU FTA. The methodology used in this work is an extended literature review, analysis of the value-added criteria applied to automobile products under Korea-US and Korea-EU FTA with some secondary statistics. Findings - Based on in - depth analysis of the value - added criteria requirements for automobile products stipulated in the Korea - US FTA and the Korea - EU FTA, two strategic considerations are suggested. First is 'appropriate value-added strategy' and the second is 'strategy of changing production and trade structure'. The second strategy is a bit used in Korea but this is not considered best if the first strategy is ignored or forgotten. The second one is meaningful when this becomes inevitable. Research limitations/implications - This study is primarily designed to assist Korean auto mobile industry players exporting to EU and USA but this may help to auto part or material producers in FTA counter party territories being EU or USA as the preferential tariffs are applied on a inter region basis. A further research other than auto mobiles using other major FTAs might be followed later. Originality/value - There has been so far little research on strategic factors to meet the value-added origin requirements. This study, therefore, is expected to contribute facilitating the decision of FTA origin and to improve the utilization of FTA by allowing exporting companies using value added criterion to more smoothly meet origin requirements. This will also enable the tax authorities to utilize the value-added criterion to validate effectively the origin of imports where preferential tariffs are applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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