Yamane, Yasuo;Takahashi, Katsuhiko;Hamada, Kunihiro;Morikawa, Katsumi;Bahagia, Senator Nur;Diawati, Lucia;Cakravastia, Andi
Industrial Engineering and Management Systems
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v.10
no.2
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pp.97-103
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2011
This paper develops a technology level quantification (TLQ) model by utilizing a learning curve. Original learning curve shows the relationship between cumulative number of units and the required time for the unit. On the other hand, in our developed model, the technology level, such as speed of production and quality of the produced items, is expressed as a function of not cumulative number of units but time, for increasing generality. Furthermore, for expressing each learning that consists of conceptual learning and operational learning, S-curve is utilized in our developed model. By fitting the S-curve and/or decomposing into some activities, our TQL model can be applied to approximate organizational and complicated process. Some variations in time and levels, parameters of our developed model are shown. By using the parameters, the procedure to identify our developed model is proposed. Also, the influential factors for the parameters of our developed model are discussed with classifying the factors into technoware, infoware, humanware, and orgaware. The expected technology level is utilized for expecting the capacity of production system, and the expected capacity can be utilized in predicting various changes in the organization and deciding managerial decision about TT. A case study in manufacturing industry shows the effectiveness of the developed model.
With the development of network technologies, the security to protect organizational resources from internal and external intrusions and threats becomes more important. Therefore in recent years, the anomaly detection algorithm that detects and prevents security threats with respect to various security log events has been actively studied. Security anomaly detection algorithms that have been developed based on rule-based or statistical learning in the past are gradually evolving into modeling based on machine learning and deep learning. In this study, we propose a deep-autoencoder model that transforms LSTM-autoencoder as an optimal algorithm to detect insider threats in advance using various machine learning analysis methodologies. This study has academic significance in that it improved the possibility of adaptive security through the development of an anomaly detection algorithm based on unsupervised learning, and reduced the false positive rate compared to the existing algorithm through supervised true positive labeling.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.11
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pp.4310-4319
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2010
In 21th century moving rapidly up to the knowledge and information society, creative problem-solving abilities are preferentially required to engineers. Though there may be various approaches to develop such abilities, PBL instruction method can be an effective alternative to develop such abilities. Recognizing this, one 'JPBL' model was constructed and introduced in this study. The model was developed independently based general existing PBL models and applied to university students to analyze its effectiveness in the aspect of class satisfaction and organizational commitment. Based on results, the meaning and limitation of the model development were discussed.
The background of this study is that machine learning administrative services are recently attracting attention as a major policy tool for non-face-to-face administrative services in the post-corona era. This study investigated the types of work expected to be effective when introducing machine learning administrative services for Seoul Metropolitan Government officials who are piloting machine learning administrative services. The research method is a machine that can be introduced by organizational unit by distributing and collecting questionnaires for Seoul administrative organizations that have performed machine learning-based administrative services for one month in July 2020 targeting Seoul public officials using machine learning-based administrative services. By analyzing the learning administration service and application service, the business characteristics of each machine learning administration service type such as supervised learning work type, unsupervised learning work type, and reinforced learning work type were analyzed. As a result of the research analysis, it was found that there were significant differences in the characteristics of administrative tasks by supervised and unsupervised learning areas. In particular, it was found that the reinforcement learning domain contains the most appropriate business characteristics for machine learning administrative services. Implications were drawn. The results of this study can be provided as a reference material to practitioners who want to introduce machine learning administration services, and can be used as basic data for research to researchers who want to study machine learning administration services in the future.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.54
no.4
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pp.335-358
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2023
This study analyzed the characteristics of the learning organization according to its characteristics, the operation method and size of each public library. In addition, the service quality of public libraries was investigated so that it was also analyzed the correlation between the characteristics of the learning organization and the quality of the service. To achieve the research objectives, 83 librarians and 343 users across seven public libraries in South Korea's metropolitan areas were surveyed. The investigation covered various dimensions of learning organizations: creating continuous learning opportunities, promoting inquiry and dialogue, encouraging collaboration and team learning, creating systems to capture and share learning, empowering people toward a collective vision, connecting the organization to its environment, and providing strategic leadership for learning. Also it was investigated aspects of service quality: affect of service, information control, and library as place. As a result of the study, for the learning organization characteristics, more than 3.4 out of 5 were qualified to have foundation of learning organizations. One attempted to categorize according to its operational method and size and compare learning organization differences between public libraries, however it was not easy to see the clear differences. Therefore it was judged that there might be another unidentified factor which gives an affect on learning organization. Furthermore, it was found that there was a positive correlation between learning organization traits and service quality. This study might signify by looking into how the learning organization, which is one of the post-bureaucratic organizational traits, appears in public libraries.
The purpose of this study is to examine the structural relationships of empowerment, continuous learning activities, and collaboration in the effects of person-organization fit and person-job fit on task performance among employees of early-stage startups with less than 7 years of experience that have an agile organizational culture. To achieve this purpose, we developed a research model and established hypotheses based on theoretical review and the results of prior research. Data were collected from employees working in startups with less than 7 years of experience that have an agile organizational culture, and a total of 204 responses were utilized for the final analysis. Before hypothesis testing, we examined the characteristics of the sample, conducted confirmatory factor analysis to assess measurement model fit, tested convergent and discriminant validity and analyzed reliability. After confirming the goodness of fit of the structural equation model, it tested the hypotheses, including mediating effects, based on the results of the structural equation model analysis. The results show that person-organization fit has a significant positive effect on empowerment, continuous learning activities, and collaboration. Similarly, person-job fit was found to have a significant positive effect on empowerment, continuous learning activities, and collaboration. However, it was found that empowerment did not have a statistically significant effect on task performance, while continuous learning activities had a significant and negative effect on task performance. Finally, collaboration was found to have a significant positive effect on task performance, and the mediation analysis results indicated that collaboration had a mediating effect on the relationship between person-job fit and task performance. Based on the findings of this study, it discussed the significance of the study and theoretical and practical implications. It also discussed limitations of the research and suggested directions for future research.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.17
no.2
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pp.195-205
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2022
This study aims to investigate the relationship between Corporate Venture Capital(CVC) investments and firm innovation, exploring the moderating effect of corporate ESG risk on this relationship. First, adopting the organizational learning theory, I theorize a process in which a firm's relationship with a venture through CVC investments acts as an external innovation source for learning and ultimately short-term innovation. Also, based on the discussion of the stakeholder theory, I argue that when a firm is evaluated as having high ESG risk externally, this may have a negative moderating effect that weakens the relationship between CVC investments and innovative performance. In order to verify these hypotheses, panel data analysis was performed using CVC investments data, patent application data, and ESG risk scores of US high-tech firms from 1993 to 2018. As a result of the analysis, as expected, it was found that the more the firm invests in ventures through CVC, the more the firm's innovative performance increases. In addition, the social aspect of ESG risk of a firm, related to the local community and employees, were found to weaken the association between CVC investments and innovative performance. This study expands the understanding of existing research on CVC investments as a vehicle for learning and innovation. Focusing on the importance of relationship with ventures rather than the size of CVC investments, I empirically examined that the formation of CVC relationships with ventures is directly related to the short-term innovation of investing firms. Additionally, this study contributes to the CVC literature by including stakeholders in the current discussion in addition to investing firms and portfolio ventures. Finally, this study investigated how ESG issues, which are attracting attention as playing an important role in firm activities, are related to CVC investments.
Many methods had been developed to improve the accuracy of extracting information from a vast amount of data. This paper combined a number of natural language processing methods such as NER (named entity recognition), sentence extraction, and part of speech tagging to carry out text analysis. The data source is comprised of texts obtained from the web using a domain-specific data extraction agent. A framework for the extraction of information from unstructured data was developed using the aforementioned natural language processing methods. We simulated the performance of our work in the extraction and analysis of texts for the detection of organizational structures. Simulation shows that our study outperformed other NER classifiers such as MUC and CoNLL on information extraction.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.8
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pp.151-156
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2018
As the globalization of the global economy accelerates, entrepreneurs are increasingly interested in knowledge management processes such as sharing, utilizing, and learning within organizations to create and scale new knowledge to achieve sustainable growth and differentiated competitive advantage. Recently, domestic construction companies have been facing difficulties due to many unstable factors including domestic and foreign factors due to technological power enhancement and the decline of the construction industry due to the government's real estate regulation policy and the ongoing recession. The purpose of this paper is to investigate the effect of knowledge sharing and utilization on the performance of knowledge sharing and utilization in the field organization of domestic construction companies in this market situation. In this study, the structural equation model was used for empirical analysis. As a result of this study, it was confirmed that all variables except for the relationship between organizational culture and knowledge sharing and utilization had a positive effect.
This research was an attempt to restructure the curriculum of pediatric clinical education on the base of the analysis of the pediatric clnical experience of nursing students acquired according to the traditional hospital-based pediatric clinical education and the evaluation of its results. As the focus of health care changes, pediatric clinical education the future necessitates changes in the traditional clinical experince at all levels. The traditional concentration of clinical experience within an acute care setting must be restructured to include the expanding future roles of the nurse and the changes in the health care structure. In order to meet the need for restructuring, it is inevitably necessary to adopt an organizational design for pediatric clinical experience that is not all traditional. The additional experiences and variety of settings will enhance the quality of pediatric clinical experience. And as a matter of course this organizational change will enhance the student learning experience by giving them the opportunity to observe normal growth and development, preventive health care measures, and the role of the nurse outside the acute care setting. As the nursing's focus changes to meet the challenges of the future the faculty must apply themselves to these changes to prepare students for the future. Students must be ready to fill the many roles that nurses will hold in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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