Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.11
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pp.269-276
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2020
Recently some researchers have challenged the truism by arguing that ethical leadership evokes followers' engagement in unethical behavior when that is benefit for organization(unethical pro-organizational behavior, called UPB). In this paper, I propose the relationships among the ethical leadership, affective commitment, and UPB based on social exchange theory and social identity theory. Using survey data from 10 companies 90 employees, the regressing analysis results indicate that there is positive and significant direct relationship between ethical leadership and UPB, and affective commitment paly as a partial mediator role among ethical leadership and UPB. Some implications, future research directions, and study limitations were discussed.
Black and white TV design process at early electronics industry can help greatly in strategy of forward product development or production and marketing. Because, there is history about existed all product to precess that progress. Past information make good use that estimate of new design. According to character of product, advertisement and business strategies are available some extension of life cycle or preservation. But, it is need the data accumulated with correct analysis for ability that competitive power of the product. Data of Past information take advantage of well information is essential. Information about past products arranged pamphlet and newspaper advertisement. At this study emphasized on console model TV and portable style TV design change process of technology ability from 1960s to 1980s about product selling point. Creation and extinction about products can get into iteration to other household electric appliance. Design process of past product design has a history with our international location or influence power of household electric appliance. Therefore, such past flowing can important role as basis of forward product design.
Nowadays various new items are available, but limitation of searching effort makes it difficult for customers to search new items which they want to purchase. Therefore new item providers and customers need recommendation systems which recommend right items for right customers. In this research, we focus on the new item recommendation issue, and suggest preference boundary- based procedures which extend traditional content-based algorithm. We introduce the concept of preference boundary in a feature space to recommend new items. To find the preference boundary of a target customer, we suggest heuristic algorithms to find the centroid and the radius of preference boundary. To evaluate the performance of suggested procedures, we have conducted several experiments using real mobile transaction data and analyzed their results. Some discussions about our experimental results are also given with a further research area.
In the recent years, the companies have manually recorded a production status in a work diary or have mainly used a bar code in order to collect each process's progress status, production performance and quality information in the production and logistics process in real time. But, it requires an additional work because the worker's record must be daily checked or the worker must read it with the bar code scanner. At this time, data's accuracy is decreased owing to the worker's intention or mistake, and it causes the problem of the system's reliability. Accordingly, in order to solve such problem, the companies have introduced RFID which comes into the spotlight in the latest automatic identification field. RFID is an automatic identification technology by radio communication technology that allows us to identify or record information without contacting the corresponding object, and as Gen2 and EPCIS, EPCglobal's standard tag for RFID, have recently been established, it will be introduced to the whole computation industry. This study suggests RFID type Modeling Notation for analyzing logistics flow to improve MES focusing on extended model of EPCIS, and EPCISEvent Template in manufacturing industry.
Agricultural sector in Korea faces the threat of aging farmers and many other difficulties. Because agriculture is a very less-competitive industry in Korea and many solutions to improve the competitiveness of Korean agriculture should be studied. The advent of Internet of things(IoT) technology makes possible many new industries and business models in the current society. The adoption of this new technology in agriculture can bring about innovations in agricultural production and distribution as $6^{th}$ industry. This paper summarizes the opportunities in IoT and smart farm. The major benefits and obstacles in introducing smart farms are reviewed and the cases of two successful smart farms in Korea are analyzed. Through these case studies, we can recognize the current status and future strategies in Korean smart farms.
With the advent of the Fourth Industrial Revolution, companies pursue innovation and opportunities, and corporate performance is also newly defined. As a result, the demand for new leadership is stronger. This paper conducted an empirical analysis to examine the role of team efficacy between entrepreneurial leadership and team performance. Using the SPSS 21.0 and AMOS 20.0 Statistics Package, 530 members in 79 work teams in China collected data was analyzed. The results showed that entrepreneurial leadership has a positive (+) effect on team performance, and team efficacy has a partial mediating effect between entrepreneurial leadership and team performance. This study deepened the understanding of entrepreneurial leadership and revealed the importance of entrepreneurial leadership in organizations. Future research can focus on multi-level research involving self-efficacy and individual entrepreneurial intent.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.15
no.4
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pp.197-212
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2019
The purpose of this study is to identify the maturity stages of venture firms through classification analysis, which is widely used as a big data technique. Venture companies should develop a competitive advantage in the market. And the maturity stage of a company can be classified into five stages. I will analyze a difference in the growth stage of venture firms between the survey response and the statistical classification methods. The firm growth level distinguished five stages and was divided into the period of start-up and declines. A classification method of big data uses popularly k-mean cluster analysis, hierarchical cluster analysis, artificial neural network, and decision tree analysis. I used variables that asset increase, capital increase, sales increase, operating profit increase, R&D investment increase, operation period and retirement number. The research results, each big data analysis technique showed a large difference of samples sized in the group. In particular, the decision tree and neural networks' methods were classified as three groups rather than five groups. The groups size of all classification analysis was all different by the big data analysis methods. Furthermore, according to the variables' selection and the sample size may be dissimilar results. Also, each classed group showed a number of competitive differences. The research implication is that an analysts need to interpret statistics through management theory in order to interpret classification of big data results correctly. In addition, the choice of classification analysis should be determined by considering not only management theory but also practical experience. Finally, the growth of venture firms needs to be examined by time-series analysis and closely monitored by individual firms. And, future research will need to include significant variables of the company's maturity stages.
In this paper, we analyze the modulation scheme for high speed transmission in visible light communication system, and study non-orthogonal multiplexing, dimming level and transmission power ratio. Conventional visible light communication has a disadvantage in that it is difficult to multi-transmit to increase the transmission speed. Multi-transmission technique is necessary for high-speed transmission at the transmitter. Since general visible light communication has a limitation in multiple transmission, various researches for high-speed transmission have been conducted. In order to solve this problem, this paper proposes a multiple modulation scheme for high-speed visible light communication using non-orthogonal multiplex transmission scheme and a future research direction.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.3
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pp.176-185
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2018
With the recent development of manufacturing technology and the diversification of consumer needs, not only the process and quality control of production have become more complicated but also the kinds of information that manufacturing facilities provide the user about process have been diversified. Therefore the importance of big data analysis also has been raised. However, most small and medium enterprises (SMEs) lack the systematic infrastructure of big data management and analysis. In particular, due to the nature of domestic manufacturing companies that rely on foreign manufacturers for most of their manufacturing facilities, the need for their own data analysis and manufacturing support applications is increasing and research has been conducted in Korea. This study proposes integrated analysis platform for process and quality analysis, considering manufacturing big data database (DB) and data characteristics. The platform is implemented in two versions, Web and C/S, to enhance accessibility which perform template based quality analysis and real-time monitoring. The user can upload data from their local PC or DB and run analysis by combining single analysis module in template in a way they want since the platform is not optimized for a particular manufacturing process. Also Java and R are used as the development language for ease of system supplementation. It is expected that the platform will be available at a low price and evolve the ability of quality analysis in SMEs.
Lots of application systems are developed for applying business GIS in marketing or strategic planning of the company, recently. Almost of the systems require statistics for some areas(trade areas or sales areas) as the important information of decision support. As far as now, trade areas are defined for individual stores using know-how of the specialists, but there is no well-defined method for defining of trade areas of the specific business domains or trade areas of the customers. In this study, we have applied the spatial data mining methods to the point features in GIS, evaluated the results of each methods, and discussed the feasibility of defining of trade areas. From the results of this study, we have concluded that the defining of trade areas from point features, such as franchisees of credit card company or memberships of retail chain store, and that the DENCLUE(DENsity-based CLUstEring) method is the best suitable spatial data mining algorithm for this purpose.
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