Journal of Information Technology Applications and Management
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제22권3호
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pp.83-103
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2015
The rapid development of internet technologies and social media over the last few years has generated a huge amount of unstructured text data, which contains a great deal of valuable information and issues. Therefore, text mining-extracting meaningful information from unstructured text data-has gained attention from many researchers in various fields. Topic analysis is a text mining application that is used to determine the main issues in a large volume of text documents. However, it is difficult to identify related issues or meaningful insights as the number of issues derived through topic analysis is too large. Furthermore, traditional issue-clustering methods can only be performed based on the co-occurrence frequency of issue keywords in many documents. Therefore, an association between issues that have a low co-occurrence frequency cannot be recognized using traditional issue-clustering methods, even if those issues are strongly related in other perspectives. Therefore, in this research, a methodology to reorganize social issues from a research and development (R&D) perspective using social network analysis is proposed. Using an R&D perspective lexicon, issues that consistently share the same R&D keywords can be further identified through social network analysis. In this study, the R&D keywords that are associated with a particular issue imply the key technology elements that are needed to solve a particular issue. Issue clustering can then be performed based on the analysis results. Furthermore, the relationship between issues that share the same R&D keywords can be reorganized more systematically, by grouping them into clusters according to the R&D perspective lexicon. We expect that our methodology will contribute to establishing efficient R&D investment policies at the national level by enhancing the reusability of R&D knowledge, based on issue clustering using the R&D perspective lexicon. In addition, business companies could also utilize the results by aligning the R&D with their business strategy plans, to help companies develop innovative products and new technologies that sustain innovative business models.
본 연구는 RFID(Radio Frequency Identification) 기반의 비즈니스 카드를 활용한 유비쿼터스 사회 연결망 서비스모델을 설계하고 분석한다. 웹 환경에서 제공되는 있는 사회 연결망 서비스는 인맥 관리, 고용관련 비즈니스 분야에서 새롭게 활용되고 있으나, 오프라인과 온라인의 이음매 없는 연결이 어렵고, 정보의 신뢰성이 부족하다는 점에 그 한계를 드러내고 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 사회적 제스처의 미디어 기능이 어떻게 변화할 것인지를 제시하고, 유비쿼터스 비즈니스 카드를 활용한 사회 연결망 서비스 모델을 설계한다. 이를 위하여 발생할 수 있는 시나리오를 제시하고, 서비스 모델 참여자들의 역할 및 제공 가치와 그들의 잠재적 이익을 검토한다. 그리고 본 연구에서 제안하고자 하는 'u-비즈니스 카드'를 활용한 서비스 모델과 관련 유사 연구 또는 제품들을 비교함으로써, 본 연구에서 제시하고자 하는 모델의 우수성을 입증하고자 한다.
본 연구의 목적은 네트워크 이론에 근거하여 기업인 네트워크 활동과 기업역량의 유형을 파악하고 이들 특성과 경영성과 사이의 영향 관계를 비교 분석하는 데 있다. 연구결과 기업인의 네트워크 빈도, 중요도, 신뢰도가 경영성과에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며, 이때 기업역량(산업정보역량, 기회포착역량, 전략적 유연성, 거래비용절감)의 매개효과가 나타났다. 본 연구는 기업역량을 기업인 네트워크 활동의 직접적인 성과변수로 포함하여 경영성과의 측정을 시도하였으며, 기업인 네트워크 활동의 성과를 높이기 위해 네트워크 범위를 넓히기보다는 가장 중요한 네트워크 원천과의 교류에 집중하는 것이 바람직하며, 네트워크 활동의 질적 특성을 강화하기 위한 노력이 필요하다는 결론을 도출한 데 연구의 시사점이 있다.
This article provides integrated neural network models for the interest rate forecasting using change-point detection. The model is composed of three phases. The first phase is to detect successive structural changes in interest rate dataset. The second phase is to forecast change-point group with data mining classifiers. The final phase is to forecast the interest rate with BPN. Based on this structure, we propose three integrated neural network models in terms of data mining classifier: (1) multivariate discriminant analysis (MDA)-supported neural network model, (2) case based reasoning (CBR)-supported neural network model and (3) backpropagation neural networks (BPN)-supported neural network model. Subsequently, we compare these models with a neural network model alone and, in addition, determine which of three classifiers (MDA, CBR and BPN) can perform better. For interest rate forecasting, this study then examines the predictability of integrated neural network models to represent the structural change.
This paper models knowledge diffusion on an inter-organizational network. Based on literatures related to knowledge diffusion, the model considers critical factors that affect diffusion behavior including nodal property, relational property, and environmental property. We examine the relationships among network structure, knowledge search, and diffusion performance. Through a massive simulation runs based on the agent-based model, we find that the average path length of a network decreases a firm's cumulative knowledge stock, whereas the clustering coefficient of a firm has no significant relationship with the firm's knowledge. We also find that there is an interaction effect of network structure and the range of knowledge search on knowledge diffusion. Specifically, in a network of a larger average path length (APL) the marginal effect of search conduct is significantly greater than in that of a smaller APL.
Social network service(SNS), provided by social network sites such as Facebook, Twitter and Cyworld is rapidly growing in online business. Furthermore, many companies have growing interests in finding effective ways to use SNSs for their innovations, marketing and advertisement. In fact, firms have recognized the utility value of the SNS for their business. In this aspect, this study attempts to identify key factors influencing the intention to continuous use of SNSs. Based on the UTAUT(the Unified Theory of Acceptance and Usage of Technology)model, this study proposes the research model, including the effects of social network service characteristics(social relationship support, information sharing, image expression) and individual characteristics(self-disclosure, extroversion, familiarity) on performance expectancy as well as the moderating effect of perceived information security among UTAUT variables. The 412T sets of data collected in a survey were tested against the modeling using SEM using SmartPLS. Results indicated that social network service and individual characteristics had significant effect on performance expectancy with exception of self-disclosure. In addition, the moderating effect of perceived information security had significant effect. The results had important implications for firms providing SNSs hoping to develop a successful business model.
Along with the growing popularity of 5G technology, providing flexible and personalized network services suitable for requirements of customers has also become a lucrative venture and business key for network service providers. Therefore, dynamic network provisioning is needed to help network service providers. Moreover, increasing user demand for network services meets specific requirements of users, including location, usage duration, and QoS. In this paper, a routing algorithm, which makes routing decisions using Reinforcement Learning (RL) based on the information about link stability, is proposed and called Link Stability aware Reinforcement Learning (LSRL) routing. To evaluate this algorithm, several mininet-based experiments with various network settings were conducted. As a result, it was observed that the proposed method accepts more requests through the evaluation than the past link annotated shorted path algorithm and it was demonstrated that the proposed approach is an appealing solution for dynamic network provisioning routing.
Agent technology has been widely applied in today's electronic business, such as mobile agents, multi-agent information systems, etc. In particular, multi-agent systems have been applied as powerful simulation tools to study complex business networks composed of various self-interested trading firms and/or human beings. In this paper, we build an integrated model that consists of a multi-agent B2C market model and a B2B trade network model, and incorporate more reality than much of prior work. Then with this model, we carry out experimental studies on two different strategies that are common in electronic business - 'loyal' strategy (retailers try to build stable cooperation with suppiers to ensure material supply) and 'cost-saving' strategy (retailers try to reduce cost by choosing suppliers with lower wholesale price).
Purpose - As ahigher-order ability, improvisational capability is often employed to help a firm cope with unexpected or unanticipated issues. In light of the severe global business challenges and turbulent environmental changes, this study aimed to explore whether home-based network ties could shape the influence of improvisational capability on international entrepreneurship, alongside investigating the boundary conditions of competitive turbulence in their moderating effects. Design/methodology - The sample for the international entrepreneurship sector was obtained from the Industry and Information Technology Department of Jiangsu. In September 2021, the questionnaires were sent to the targeted ventures and required the top managers to complete the survey by email or telephone. The final research sample comprised 113 international new ventures. To test the hypotheses, moderated hierarchical regression analysis was conducted. Findings - Our empirical results suggested that (1) unlike some previous literature, a positive effect of improvisational capability on the performance of international new ventures was not found; (2) home country-based networks (both political ties and business ties) are contingent factors that may partially stimulate the value creation of improvisational capability; and (3) in a highly competitive environment, the moderating role of business ties at home may become much stronger, however, the contingent role of political ties at home was not found. Originality/value - This study mainly concentrates on the two important types of home country-based networks, political and business ties at home, that may help international new ventures access strategic resources necessary for supporting the performance implications of improvisational capability. Thus, it extends the existing improvisational theory to encompass international entrepreneurship.
Recently, RFID technology has attracted considerable attention in many industry fields. The RFID environment requires a standard architecture for the smooth exchange of data between heterogeneous networks. The architecture should offer an efficient standard environment, such as a communication environment based on Web Services, PKI or Kerberos-based security, and abstract business processes which could be used in the diverse domains. Therefore, in this paper, we propose an Enterprise Application Framework (EAF) which includes a standard communication protocol, security functions, and abstract level business processes. The suggested architecture is expected to provide a more secure and flexible security management in the dynamic RFID application environments, and is expected to provide an abstract business event for the development of business processes which could apply RFID technology to the existing systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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