• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 2010.11a
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• pp.465-466
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• 2010

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.1 no.1
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• pp.1-27
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• 1996

본 연구는 혁신도입에 관련된 선행연구를 바탕으로 정보시스템 개발팀의 소프트웨어 개발기법 도입현상을 혁신결정설계와 지식장애가설을 이용하여 분석하였다. 동일한 혁신도 도입하는 조직에 따라 다르게 인식되며 그 인식의 차이를 선행연구에서 사용되던 속성들이 아닌 지식차이로 측정하여 도입에 미치는 영향을 조직변수와 함께 규명하고자 하였다. 설문대상은 종업원 1000명 이상의 제조업체로 한정하였고, 자료는 설문 컴퓨터 프로그램을 개발하여 수집하였으며 분석에는 판별분석과 경로분석을 활용하였다. 연구결과를 살펴보면 지식장애가 개발기법의 도입에 영향을 미치기는 하나 도입현상을 전부설명하지는 못하는 것으로 나타났다. 조직변수로는 집권화가 교육훈련투자가 개발기법 도입에 영향을 미치는 거승로 분석되었다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.3
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• pp.1815-1823
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• 2015

This research empirically analyzed the effect of introduction factors of knowledge management system on organization performance with companies and agencies introducing and operating knowledge management system. As a result of analysis: first, it showed that CEO support among the sub-variables of organization factors affected organization performance; second, quality, reliability and convenience in use of knowledge information, sub-variables of knowledge information factors, had a significant influence; and vision and goal among sub-variables of organization factors, didn't have an influence on organization performance. These research results were identical with those of precedent studies. But we found out that vision and goal assessed by core strategy and establishment of vision, clarity and concreteness of vision and strategy, necessity of knowledge management, and regularization of core knowledge were analyzed as the variables having no positive effect on organization performance and analyzed differently from the precedent studies' results.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.138-143
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• 2008

지식경영을 위한 기업의 투자는 지속되고 있다. 그러나 기업의 규모, 업종, 시스템에 대한 이해도 등 여러 가지 분류에 따라 도입 방법, 규모가 상이하다. 지식경영에 대한 이해는 경제의 권력이 지식인에게 소유될 것이라는 피터 드럭커의 주장과 함께 관심이 극대화되었다. 그러나 지식경영이 경영성과와 상관성이 높지 않다는 연구결과도 있다. 본 연구는 이러한 현상을 실증적으로 분석하기 위해 한국의 중부권 내 제조업 중심으로 지식경영실천유형의 부호화 및 개인화의 수준을 분석하고 이러한 유형이 경영성과와 어떤 상관성이 있는지 평균분석, 상관분석을 통해 연구하였다. 경영성과의 측정 변수는 BSC의 재무적 관점, 고객 관점, 직무 관점, 학습 및 성장관점의 측정 변수를 활용하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.9 no.5
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• pp.1446-1452
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• 2008

Recently many Company are investing time and money in the implementation of the Knowledge Management System (KMS). The scales and methodologies of their investment fur KMS has various appearances according to company-size and also level of understanding about KMS systems. The interest in KMS is increased with the P. Druckers assertion that the economic power shifts to the person who can manage the "Knowledge". But there is also mistrust about ROI of KMS related with the management performances. In this paper The level of Codification and Personalization of Practice Types of KMS will be analyzed in order to make an empirical analysis about the Irrelevance between KMS-Investment and corporate performances. To complete this study, correlation- and average analysis will be performed. As the measurement parameters for the corporate performances, we use the 4 categories, Financial, Customer, Process and Education-Growth Aspect, of BSC (Balanced ScoreCard) concept.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.85-94
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• 1999

지식경영을 효과적으로 수행하기 위해서 기업은 지식경영을 구성하고 있는 요소를 정확히 이해할 필요가 있고, 이러한 중요 요소에 따라 투자가 이루어져야 한다. 본 연구는 지식경영의 중요 요소들을 제시함으로써, 앞으로 지식경영을 계획하고 있는 기업이 효과적으로 지식경영을 추진할 수 있는 활동 지침 및 투자 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 각종 국내외 지식경영 관련 문헌에서 논의된 사항을 중심으로, 지식경영을 구성하는 30개의 중요요소를 추출하고, 분석계층도(AHP)를 이용하여 지식경영을 달성하기 위한 요소들을 위계적 구조로 정리하고, 최종단계에서 238개의 지식경영 구현의 평가기준을 마련하였다. 또한 실제로 지식경영 구현 요소들의 상대적 중요성을 파악하기 위해, 먼저 국내에서 지식경영을 추진하고 있거나 관심을 보이고 있는 48개 기업의 담당자 및 관련 부서원을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 동시에 지식경영을 실제로 수행하고 있는 13개 기업의 담당자를 대상으로 각 기업에서 추진하고 있는 지식경영의 현황 파악을 위해 지식경영 실천의 평가기준에 대한 설문을 실시하였다. 이 두 가지 설문 조사 결과를 종합해 볼 때, 기업에서는 지식경영 구현 요소 중에서 인프라 내의 프로세스와 프로세스를 구성하는 지식의 활용과 전파 등이 중요하다고 인식하고 있는 반면, 실제로는 인프라 내의 정보기술과 프로세스를 구성하는 다른 한 축인 지식의 창출과 축적 면에 투자가 이루어진 것으로 나타났다. 이 외에도 지식화, 성과와 가치의 연계 그리고 지식의 가시화 등의 요소들은 상대적 중요도 인식과는 반대로 지식경영 추진에 있어 외면당하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 지식 경영의 이러한 불균형을 시정할 수 있는 방향으로 앞으로의 투자가 수행되어야 할 것을 제안하고 있다. 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.(ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic evaluation model of the HAN projects including scientific and technological effects. Since the HAN projects consists of 18 subprograms, it is difficult In evaluate all the subprograms

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.18 no.1
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• pp.115-135
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• 2015

In the glocalization a common phenomenon of several nations reveals knowledge innovation and growth by the important subject of region and state and is studied at theory and practice. the successful cases of regional development in an advanced country have leading innovation through regional innovation system and cluster. therefore we are necessary to analyse how the knowledge spillovers in innovative cluster as the reduced model of regional innovation system guide firm innovation and region growth. this article reviews theories and empirical studies of the knowledge spillovers in the regional innovation system and innovative cluster of innovative geography and proposes a new research issues for further explorations of the knowledge spillovers. Previous studies assist that knowledge spillovers exist in knowledge-based industries of specific local area and local innovation accomplishes through pure knowledge spillover. but limits of these studies include narrow region and technological area, few analytical variable and exclusion of rent knowledge spillover. therefore new research topics related with that exemplifies geographical dimension(concentration and decentralization), technological dimension(knowledge based industry), category of analytic variables(previous indicators, time, and social capital), conceptualization(appropriation means, markets for technology) etc.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.16 no.3
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• pp.77-97
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• 2010

Market timing is an investment strategy which is used for obtaining excessive return from financial market. In general, detection of market timing means determining when to buy and sell to get excess return from trading. In many market timing systems, trading rules have been used as an engine to generate signals for trade. On the other hand, some researchers proposed the rough set analysis as a proper tool for market timing because it does not generate a signal for trade when the pattern of the market is uncertain by using the control function. The data for the rough set analysis should be discretized of numeric value because the rough set only accepts categorical data for analysis. Discretization searches for proper "cuts" for numeric data that determine intervals. All values that lie within each interval are transformed into same value. In general, there are four methods for data discretization in rough set analysis including equal frequency scaling, expert's knowledge-based discretization, minimum entropy scaling, and na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning-based discretization. Equal frequency scaling fixes a number of intervals and examines the histogram of each variable, then determines cuts so that approximately the same number of samples fall into each of the intervals. Expert's knowledge-based discretization determines cuts according to knowledge of domain experts through literature review or interview with experts. Minimum entropy scaling implements the algorithm based on recursively partitioning the value set of each variable so that a local measure of entropy is optimized. Na$\ddot{i}$ve and Booleanreasoning-based discretization searches categorical values by using Na$\ddot{i}$ve scaling the data, then finds the optimized dicretization thresholds through Boolean reasoning. Although the rough set analysis is promising for market timing, there is little research on the impact of the various data discretization methods on performance from trading using the rough set analysis. In this study, we compare stock market timing models using rough set analysis with various data discretization methods. The research data used in this study are the KOSPI 200 from May 1996 to October 1998. KOSPI 200 is the underlying index of the KOSPI 200 futures which is the first derivative instrument in the Korean stock market. The KOSPI 200 is a market value weighted index which consists of 200 stocks selected by criteria on liquidity and their status in corresponding industry including manufacturing, construction, communication, electricity and gas, distribution and services, and financing. The total number of samples is 660 trading days. In addition, this study uses popular technical indicators as independent variables. The experimental results show that the most profitable method for the training sample is the na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning but the expert's knowledge-based discretization is the most profitable method for the validation sample. In addition, the expert's knowledge-based discretization produced robust performance for both of training and validation sample. We also compared rough set analysis and decision tree. This study experimented C4.5 for the comparison purpose. The results show that rough set analysis with expert's knowledge-based discretization produced more profitable rules than C4.5.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.12 no.1
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• pp.48-57
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• 1995

연삭가공중에 발생하는 트러블의 인식과 처리는 공학적 원리에 입각한 방법과 현장 숙련기술자의 경험적 지식을 바탕으로한 방법이있다. 그러나, 연삭가공은 관계되는 가공변수가 많아, 이들 상호간의 관계를 정량적으로 규명할 수 없어 대부분이 숙련자의 지식에 의존하는 것이 현실정이다. 본 논문은 이와같은 점에 착안하여 원통연삭을 대상으로 현장숙련자가 갖고 있는 경험적이고도 정성적인 지식의 호과적인 활용을 위해 계층분석으로 도입하여 이들이 갖고 있는 노하우를 정량화하고, 아울러 공학적원리를 가미한 연삭가공을 트러블 진단. 처리 시스템을 구축하였다. 또한 시스템 구성에 신뢰성을 높이기 위해 폴트 진단 모델을 도입하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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• 1993.04b
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• pp.289-293
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• 1993

연소가공은 가공에 관계하는 변수가 많기 때문에 트라블 요인을 쉽게 파악하기 힘들다. 트라블의 원인을 탐색해서 처리하는 경우에도 정량적으로 정확한 값을 User에게 제공하기는 어렵다. 따라서 대부분 생산시스템에 활용할때 숙련자가 행하는 것 같이하기 위한 유용한 수단이 엑스퍼트 시스템( Expert System)이다. 본 연구는 연삭가공의 Burning과 Chatter vibration의 진단 . 처리에 대하여 폴트 진단모델 과 계층분석법을 이용하여 Prototype적인 시스템을 구축하였다. 또한, 각 노드에 대한 데이타 분석에 있어, 계층분석법을 이용함으로써 정량적이고 애매한 지식을 객관적으로 처리 하였으며, 각각의 노드에 대하여 중요도를 부여함으로써 데이타 베이스와 추론시간의 성력화를 도모하였다.