There are very few studies on governance structure for the collaboration between HEIs and science and technology parks until today. Major activities between science parks and HEIs are R&D activities, collaborative researches, technology transfer, space provision for BIs and Technology BIs in the science parks, provision of technical, legal and financial services for start-ups and venture firms. Governance structure for the collaboration of high education institutes with science and technology parks is the handling of complexity and management of dynamic flows of collaboration between two groups. Three models on the governance structure for the collaboration are suggested in this study. The first model is a governance structure that links R&D system such as universities, public research institutes and private research institutes with industrial production cluster such as a group of companies and industrial parks. The second model is a governance structure that has four layers of hierarchy. This hierarchical governance model is composed of four levels of organizations such as central government, three actors, one center for collaboration and many individual research performers. The third model is a governance structure that networks all the stakeholders horizontally. Under this structure, governance is conducted by the network members with no separate and unique governance entity.
Mobile ad-hoc networks (MANETs) have attracted great research interest in recent years. Among many issues, lack of motivation for participating nodes to collaborate forms a major obstacle to the adoption of MANETs. Many contemporary collaboration enforcement techniques employ reputation mechanisms for nodes to avoid and penalize malicious participants. Reputation information is propagated among participants and updated based on complicated trust relationships to thwart false accusation of benign nodes. The aforementioned strategy suffers from low scalability and is likely to be exploited by adversaries. In this paper, we propose a novel approach to address these problems. With the proposed technique, no reputation information is propagated in the network and malicious nodes cannot cause false penalty to benign hosts. Nodes classify their one-hop neighbors through direct observation and misbehaving nodes are penalized within their localities. Data packets are dynamically rerouted to circumvent selfish nodes. As a result, overall network performance is greatly enhanced. This approach significantly simplifies the collaboration enforcement process, incurs low overhead, and is robust against various malicious behaviors. Simulation results based on different system configurations indicate that the proposed technique can significantly improve network performance with very low communication cost.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.33
no.1
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pp.53-84
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2016
This study clarified the intellectual structure of international collaboration in psychiatry based on analyzing networks in order to vitalize for international collaboration in psychiatry in South Korea. The data set was collected from Web of Science citation database during the period from 2009 to 2013. SU="psychiatry" search formulary (means field of psychiatric medical research) was used through advanced retrieval function and a total of 18,590 articles were selected among international collaborations. A total of 85 different keywords were selected from the 18,590 articles, and the results of analysis were as follows. First, this study examined 8 sub-subject areas focusing on disorders, and found that major subject areas could be divided into a total of 8 sub-subject areas. Second, this study examined 6 keywords that have a strong impact, and extend subject areas by promoting intermediation between other keywords Third, this study examined sub-subject areas by using the Knowledge Classification Scheme of the National Research Foundation of Korea through community analysis, and found a total of 15 clusters and a total of 12 sub-subject areas.
In this study, we introduce a loosely coupled relative position estimation method that utilizes a decentralized ultrawideband (UWB), Global Navigation Support System and inertial navigation system for flight controllers (FCs). Key obstacles to multidrone collaboration include relative position errors and the absence of communication devices. To address this, we provide an extended Kalman filter-based algorithm and module that correct distance errors by fusing UWB data acquired through random communications. Via simulations, we confirm the feasibility of the algorithm and verify its distance error correction performance according to the amount of communications. Real-world tests confirm the algorithm's effectiveness on FCs and the potential for multidrone collaboration in real environments. This method can be used to correct relative multidrone positions during collaborative transportation and simultaneous localization and mapping applications.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.2
no.2
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pp.45-50
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2006
Tilting technology is to tilt the train on the curve in order to minimize centrifugal force to passengers and to improve the speed within the limits of passenger's comfort and safety. According to reports from other countries, there is 15~30% speed improvement compared to the conventional trains. Recently, the advent of World-Wide-Web(WWW) and the explosive popularity of the Internet gave birth to collaborative applications which were enabled by computers and networks as their primary media. The progress of 3D computer graphics enabled collaborative applications with 3D virtual environments or distributed virtual environments. In this paper, we explain our implementation of the Share collaboration engine which is for collaboration applications based on a distributed virtual environment. The Share collaboration engine proposes a new Share network architecture for management of participants, and it provides some synchronization methods for 3D objects in virtual collaboration. TTX_PDM is an experimental application that tries to prevent wastes of human, material and time resources in networked virtual collaboration.
The study investigates the co-authorship networks of MIS Quarterly as one of the leading journals in IS field and examines patterns of collaboration networks of the intellectuals. These issues are addressed through a systematic Social Network Analysis (SNA) of 242 articles published from 1996 to 2004 in MIS Quarterly. Results of co-authorship network analysis indicate that the whole incomplete network has a low degree of density. Thus, we analyzed three biggest sub-networks to find out who the key players of each sub-network are. Then, following the keyword classification scheme, relevant data from the articles were collected and coded to analyze three major co-authorship networks of MIS Quarterly community. Some implications are drawn from different research keywords of each sub-network.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.30
no.2
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pp.182-191
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2024
Purpose: The purpose of this study was to explore the characteristics of social networks among registered nurses in acute nursing care units. Methods: This study used a survey design. Four nursing units from two acute hospitals were selected using a convenience method, and 83 nurses from those nursing units participated in the study in July 2022. The positive influences among nurses included friendship, collaboration, advice, and referent networks, and the negative influences included avoidance and bullying networks. Using the NetMiner program, the k-means clustering technique was applied to create groups of nodes with similar characteristics. The general characteristics of the participants were analyzed by mean, standard deviation, frequency, and ANOVA or chi-squared test. Results: As a result of dividing the 83 nurse participants into four clusters, positive influencers, silent peers, unwelcome peers, and active bullies were identified. Positive influence group nurses were frequently mentioned in the friendship, collaboration, advice, and referent networks. On the other hand, nurses in the unwelcome group and the active bullying group were frequently mentioned in the avoidance and bullying networks. Conclusion: Social networks that have a positive or negative impact on nursing performance are created through different relationships between nurses. Nurse managers can use the findings to create a more supportive and collaborative environment. Further research is needed to develop intervention programs to improve interactions and relationships between fellow nurses.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.268-271
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2000
Based on the rapid development of information technology (IT) including networks, manufacturing environment faces more customer engagement, global collaboration, greater emphasis on agility, increasing reach and connectivity through world-wide web, and micro transaction tracking and intelligence to name a few. The new ideas of manufacturing concept, eManufacturing is discussed in view of IT. In specific, a framework to identify. IT application in the product realization process and collaboration and coordination to implement eManufacturing is proposed.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.38
no.1
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pp.53-69
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2021
This study aims to understand the research landscape of South Korea using the data of 2020 Google Scholar Metrics. To achieve the goal, we constructed and analyzed four types of networks including the university collaboration network, the keyword co-occurrence network, the journal citation network, and the discipline citation network. Through the analysis of the university collaboration network, we found major universities such as Seoul National University, Keimyung University, and Sungkyunkwan University that have led collaborative research. Job related keywords such as job change intention and job satisfaction have been frequently studied with other keywords. Through the analysis of the journal citation network, we found multiple journals such as The Journal of the Korea Contents Association, Korean Journal of Sociology, and Korean Journal of Culture and Social Issues that have been widely cited by the other journals and influenced them. Finally, Education, Business administration, and Social welfare were identified as the top influential disciplines that have influenced other disciplines through the knowledge diffusion. The study is the first of its kind to use the data of Google Scholar Metrics and conduct a stepwise network analysis (e.g., keyword, journal, and discipline) to broadly understand the research landscape of South Korea. Our results can be used by government agencies and universities to develop effective strategies of promoting university collaboration and interdisciplinary research.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.55
no.4
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pp.141-157
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2021
In this study, we aimed to understand research trends of domestic artificial intelligence research. To achieve the goal, we applied network analysis and dynamic topic modeling to domestic research papers on artificial intelligence. Among the papers that have been indexed in KCI (Korean Journal of Citation Index) by 2020, metadata and abstracts of 2,552 papers where the titles or indexed keywords include 'artificial intelligence' both in Korean and English were collected. Keyword, affiliation, subject field, and abstract were extracted and preprocessed for further analyses. We identified main keywords in the field by analyzing keyword co-occurrence networks as well as the degree and characteristics of research collaboration between domestic and foreign institutions and between industry and university by analyzing institutional collaboration networks. Dynamic topic modeling was performed on 1845 abstracts written in Korean, and 13 topics were obtained from the labeling process. This study broadens the understanding of domestic artificial intelligence research by identifying research trends through dynamic topic modeling from abstracts as well as the degree and characteristics of research collaboration through institutional collaboration networks from author affiliation information. In addition, the results of this study can be used by governmental institutions for making policies in accordance with artificial intelligence era.
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