This study empirically test the roles of network closure and structural hole on radical innovation in technological knowledge exchange network in Gumi cluster. In doing so, we build 2,550 firm network, transforming association*firm(2-mode) to firm*firm(1-mode) network data. In addition, in order to investigate firms' attributes, we conduct survey for 101 firms in Gumi cluster using random sampling, and finally collect 86 firm samples. For analysis, we use ridge regression since network density and efficiency, indices of network closure and structural hole respectively, has a high level of multicollinearity. The findings show that structural hole has a significant and positive impact on radical innovation, but network closure has a significant and negative impact on radical innovation. This study contributes to present an empirical evidence of debate on network closure and structural hole based on past conceptual discussions and literature review and further goes a long way towards strategy formulation to establish social capital in accomplishing radical innovation. Further research is required that pays closer attention to features of technological knowledge, innovation types and interaction between network closure and structural hole, directing efforts to structural characteristics of various networks.
This study reviewde various parametic and nonparametic method for forexasting hospital closures in Korea. We compared multivariate discriminant analysis, multivartiate logistic regression, classfication and regression tree, and neural network method based on hit ratio of each model for forecasting hospital closure. Like other studies in the literture, neural metwork analysis showed highest average hit ratio. For policy and business purposes, we combined the four analytical method and constructed a foreasting model that can be easily used to predict the probabolity of hospital closure given financial information of a hospital.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.41
no.3
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pp.289-308
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2024
This study investigates the collaboration networks in the field of AI-driven diagnostic medical imaging, focusing on the influence of two social capital concepts-network closure and structural holes-on research performance. The analysis reveals a highly fragmented network structure with one dominant component, while individual clusters exhibit strong internal cohesion. Both network closure, measured by density, and structural holes, assessed through efficiency, positively impact research performance, as demonstrated by QAP regression analysis. The findings highlight that, in the integration of AI into diagnostic medical imaging, robust connections among researchers are vital, and the presence of structural holes, which enable the assimilation of diverse knowledge, also significantly enhances research outcomes. This underscores the importance of fostering a well-balanced network to optimize collaboration and knowledge production in this emerging interdisciplinary field.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.1
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pp.218-226
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2017
In this paper, optical transport network in real time monitoring system using smart phone. The existing housing using monitoring was a smart phone of optical transport network access switch about an event with new installation of cognitive system in real time. This paper can this problem to be solved of the invention in real time maintenance using smart phone application and optical cable closure switch. If you want to find optical cable closure fault location, this smart phone web is very useful. Cable tie is isolation of fiber spare board from fiber switch tie occur push message. Housing and access, and an external failures otdr the measurement of the global positioning to be able to easily using the This paper can find event of optical cable closure unauthorized work and fault using smart phone OTDR function. the optical cable fault time reduction and network transport quality by managing real time optical cable section by using the smart phone can be maintained efficiently.
Numerical simulation is performed to evaluate the conditional moment closure (CMC) models for spray development, ignition, and turbulent combustion for the Engine Combustion Network (ECN) test cases. The CMC model is implemented in the open source code, OpenFOAM, to provide conditional flame structures through the solution of Eulerian as well as Lagrangian conditional transport equations. In spite of more accurate treatment of the convective term, Eulerian CMC provides similar ignition delays and lift-off lengths with Lagrangian CMC.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.1
no.3
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pp.380-390
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1994
In this paper, we propose an equal-cost bifurcated routing algorithm which may be useful in practical computer network design problem. The performance of the routing algorithm is evaluated using the conventional Monte Carlo simulation and a transient queueing approximation. The relative errors between the closure approximation and the Monte Carlo simulation was fairly small. The closure approximation may be used to evaluate the performance of the load splitting algorithms, which results in considerable execution time reduction. The performance of the proposed algorithm is compared to that of the known algorithms based on average packet delay. For networks that have many non-disjoint equal-paths, the proposed algorithm performed better than other algorithms.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.32A
no.4
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pp.15-23
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1995
In this paper, we evaluate the performance of a transient queueing approximation when it is applied to modeling computer communication networks. An operational computer network that uses the ISO IS-IS(Intermediate System-Intermediate System) routing protocol is modeled as a Jackson network. The primary goal of the approximation pursued in the study was to provide transient queue statistics comparable in accuracy to the results from conventional Monte Carlo simulations. A closure approximation of the M/M/1 queueing system was extended to the general Jackson network in order to obtain transient queue statistics. The performance of the approximation was compared to a discrete event simulation under nonstationary conditions. The transient results from the two simulations are compared on the basis of queue size and computer execution time. Under nonstationary conditions, the approximations for the mean and variance of the number of packets in the queue erer fairly close to the simulation values. The approximation offered substantial speed improvements over the discrete event simulation. The closure approximation provided a good alternative Monte Carlo simulation of the computer networks.
I investigated whether network structure of legislators affects legislative performance in a cosponsorship network. I presented the theoretical basis with network closure and structural holes, and analyzed the network in the 19th National Assembly of Republic of Korea. In the directed and weighted network, each tie means that cosponsors support the bill sponsors proposed. The performance was measured by the number of initiatives and the ratio of reflected legislation, and the network structure was measured by size, density, hierarchy, and constraint. I found that the legislators with brokerage structure have a lot of initiatives in making connection with many legislators in various groups and the legislators with hierarchical structure have the higher ratio of reflected legislation with the continuous and strong support from the members of their group. I also found that the network of ruling party lawmaker is more hierarchical than the network of opposition lawmaker.
Kim, Ki-Bok;Yoon, Dong-Jin;Jeong, Jung-Chae;Lee, Seung-Seok
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.22
no.5
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pp.532-538
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2002
This study was performed to classify the fatigue crack opening and closure for three kinds of aluminum alloy using principal component analysis (PCA). Fatigue cycle loading test was conducted to acquire AE signals which come from different source mechanisms such as crack opening and closure, rubbing, fretting etc. To extract the significant feature from AE signal, correlation analysis was performed. Over 94% of the variance of AE parameters could accounted for the first two principal components. The results of the PCA on AE parameters showed that the first principal component was associated with the size of AE signals and the second principal component was associated with the shape of AE signals. An artificial neural network (ANN) an analysis was successfully used to classify AE signals into six classes. The ANN classifier based on PCA appeared to be a promising tool to classify AE signals for fatigue crack opening and closure.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.7
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pp.592-602
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2013
The purpose of this study is to optical cable closure and fiber line monitoring system. The current optical cable closure cases have not had any systems that help the central control station recognize opening as well as closing the cases in real-time when opening B2B and B2C lines. to solve this problem, it is considered to create systems that go off alarms, real-time fault location immediately, set alarms for open and close monitoring optical cable closure, and inspect regularly whether optical cables are deficient when monitoring the optical line in real-time and cutting them, in this paper, the monitoring system whose the central control station finds an optical signal block immediately and goes off the alarms when line workers separate components like a connector or a tray from the optical cable closure through OTDR. this study can contribute to stabilize the network quality through the quick and effective operation of the cables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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