The purpose of this study is to classify the types of local market knowledge and knowledge sources in reverse knowledge transfer and analyze their relevance. To do so, first, we searched for papers related to the types of local knowledge published in 9 international business academic journals between 1988 and 2020, and derived four types of local market knowledge. Second, in order to classify the source of knowledge, we searched for papers related to network types published in 9 international business academic journals between 1988 and 2020, and divided them into 4 types to derive characteristics. Third, by examining the types of local market knowledge that can be obtained according to network types, a conceptual model was developed between them, and the suitability between local market knowledge and sources of knowledge was revealed through empirical analysis. Through empirical research on what kind of knowledge can be obtained depending on the knowledge sources, various business and academic implications can be provided to many companies.
The emergence of business-to-business e-marketplace spanning both vertical and horizontal markets has relandscaped the competitive playing field in nearly every industry over the past few years by aggregating scale and spends, increasing market and value chain transparency, automating transactions along the value chain. The traits uncovered in business-to-business e-marketplaces are the taking initiative of leading companies in e-marketplace, value chain composing of promoting commerces etc, wide alliance network, and B2B in relation to B2C etc.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.5
no.4
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pp.302-309
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2005
We have studied a model and application that evolves the behavioral knowledge of a virtual robot. The knowledge is represented in classification rules and a neural network, and is learned by a genetic algorithm. The model consists of a virtual robot with behavior knowledge, an environment that it moves in, and an evolution performer that includes a genetic algorithm. We have also applied our model to an environment where the robots gather food into a nest. When comparing our model with the conventional method on various test cases, our model showed superior overall learning.
The study sets out to examine the relationship between the effects of government support, network capability, and knowledge sharing on the effects of innovative behavior on innovation performance. As digital-based networks and knowledge sharing activities are rapidly becoming common in the era of the spread of Covid-19, 357 questionnaires were analyzed for incumbent employees and the research hypotheses are verified using SPSS 24 and smart PLS 3 to prove the relationships between variables. As a result of the study, it is found that innovation performance increased when government support, network capability, and knowledge sharing increased. Innovative behavior is found to significantly mediate the relationship between network capability, knowledge sharing, and innovation performance, and government support was found to have a significant effect on network capabiltiy. Therefore, in order to induce innovative actions that are important in creating innovative results, various programs to enhance the network capabilities of entrepreneurs and promote knowledge sharing should be required as government support policies. This will serve as a driving force for entrepreneurs to voluntarily develop and implement ideas more flexibly and freely, thereby enhancing competitiveness through innovative growth of companies and industries. In other words, this study verified the effectiveness of government support in the network capability to help create innovative results by inducing innovative behavior along with knowledge sharing activities, and comprehensively demonstrated the relationship between factors in the overall structure.
We explore the impact of individuals'network position toward knowledge sharing intention. In order to identify network positions, we utilize three centrality measures (degree/closeness/betweenness) of individual network participants. The research findings show that the individual network positions significantly affect knowledge sharing intentions. Since an individual with high degree centrality might be the leader or the hub, one makes considerable effort to maintain the network position by actively participating in intra-team and inter-team knowledge sharing, A participant who can quickly interact with many other participants within a team (high closeness centrality) is more interested in intra-team knowledge sharing than inter-team knowledge sharing. Unlike degree centrality and closeness centrality, the betweenness centrality provides a participant with diverse resources located in multiple sub-groups. Although an individual with high betweenness centrality is not at the center of the networks, one plays a crucial role in disseminating and regulating information. Therefore, the individual is likely to have more positive intention toward inter-team knowledge sharing than intra-team knowledge sharing.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.4
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pp.33-40
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2017
Internet of Vehicles (IoV) is a subset of Internet of Things (IoT) and it is an infrastructure for vehicles. Therefore, IoV consists of three main network including inter-vehicle network, intra-vehicle network, and vehicular mobile internet. IoV mainly used in urban traffic environment to provide network access for drivers, passengers and traffic management. Accordingly, many research works have focused on network technology. But, recent concerted efforts in academia and industry point to paradigm shift in IoV system. In this paper, we proposed a knowledge base for intelligence service in IoV. A detailed design and implementation of the proposed knowledged base is illustrated. We hope this work will show power of IoV as a disruptive technology.
This study examined the cause-and-effect relationships among developmental network characteristics, developmental functions, and career identity. The study analyzed the data of employees with more than two years of experience and a college degree or over qualifications, from domestic companies. For analysis, the structural equation model was applied. Most of all, it was substantiated that the structural relationships among the developmental network characteristics, developmental functions, and career identity. The specific results were as follows. First, tie strength had a positive effect on all of developmental functions but psychosocial support mediated the relationship between the tie strength and career identity. Second, an indirect relationship between indicators of network diversity and identity was not found or the indirect relationship was very weak.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.8
no.2
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pp.23-36
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2018
Institutional repositories (IR) are promising to be extremely advantageous to scholars especially in developing countries. IR initiatives started in India during the late nineties and the popularity of this concept is growing rapidly in the higher educational and research institutions to disseminate newly emerging knowledge and expertise. The purpose of this paper is to critically analyze the network links of IR websites among four IITs that are registered in open DOAR (Directory of Open Access Repositories) web portal. The Institutional Repositories chosen for the study are IIT Delhi, IIT Hyderabad, IIT Bombay, and IIT Kanpur. The analysis of the study focused on standard graph and network cohesion metrics, such as density, diameter, eccentricity and distances, and clustering coefficient; for an even more detailed analysis advanced centrality measures and fast algorithms such as clique census are used.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.14
no.2
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pp.133-141
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2018
The purpose of this study was to propose a model of knowledge transfer in IT outsourcing. In this study, structural holes were chosen as antecedent factors, and job performance as a consequence factor. We conducted a survey in which we collected data from 42 respondents working in one of the leading IT companies in Seoul, South Korea. The data were analyzed using UCINET 6 and SmartPLS 2.0. The antecedent factors (structural holes in closeness network and in professional network) turned out to be statistically significant. Knowledge transfer considerably influenced job performance. Lastly, implications and limitations of these findings were discussed, and directions for future research were suggested.
Kim, Sun-Duck;Sin, Cheol;Jung, Hyung-Ki;Lee, Man-Hyung
Korean System Dynamics Review
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v.17
no.3
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pp.31-50
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2016
This study examines the basic conditions of joint authorship research activities in the Korean System Dynamics Review and points out the structural co-author network characteristics among co-authored papers based on the social network analysis(SNA) techniques. In specific, this study identifies the cooperative relationship of research papers in the Korean System Dynamics Review, knowledge formation, and knowledge propagation paths. The study results imply that Korean System Dynamics Review has exhibited the typical 'Steven's power law,' which is repeatedly observed among complex systems, and that knowledge structure centered upon and propagated around couples of researchers. Additionally, the study results present that there have been active personal exchanges among major researchers. In contrast, personal contacts among research groups and within groups seem relatively weak.
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