The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.5
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pp.597-603
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2023
The paradigm of military operations has evolved from platform-centric warfare to network-centric warfare and further to information-centric warfare, driven by advancements in information technology. In recent years, with the development of cutting-edge technologies such as big data, artificial intelligence, and the Internet of Things (IoT), military operations are transitioning towards knowledge-centric warfare (KCW), based on artificial intelligence. Consequently, the military places significant emphasis on integrating advanced information and communication technologies (ICT) to establish reliable C4I (Command, Control, Communication, Computer, Intelligence) systems. This research emphasizes the need to apply data mining techniques to analyze and evaluate various aspects of C4I systems, including enhancing combat capabilities, optimizing utilization in network-based environments, efficiently distributing information flow, facilitating smooth communication, and effectively implementing knowledge sharing. Data mining serves as a fundamental technology in modern big data analysis, and this study utilizes it to analyze real-world cases and propose practical strategies to maximize the efficiency of military command and control systems. The research outcomes are expected to provide valuable insights into the performance of C4I systems and reinforce knowledge-centric warfare in contemporary military operations.
In this paper, we designed and implemented KOIN(Korean medicine 人, http://www.koin.re.kr), a Korean medicine knowledge portal. While there were several portals in the Korean medicine field, they provided technical contents and communities for doctors and researchers of Korean medicine. The usual portals such as naver provide the contents which the general public can understand, but their consistency and reliability are deficient. In this paper, first of all, requirements for the Korean medicine portal have been surveyed to supply contents and services for the general public. The requirements were reflected to the functions of our portal and the construction of Korean medicine knowledge for the general public. In future, we will continue to add the useful health knowledge in Korean medicine as well as actively operate Korean medicine communities so that users can obtain Korean medicine knowledge easily.
As systematic information protection and management is recognized as an organization's core value, organizations are pursuing a shift from an individual-centered information management method to an organization-oriented information management method. The Enterprise content management system(ECMS) is a solution that supports document security and information sharing by insiders and is being introduced by many organizations due to recent technological developments. The purpose of this study is to present a method of improving performance through continuous use of the ECMS from the user's point of view and also suggest a method to improve the intention of continuous use through the expansion of the technology acceptance model. This study surveyed the employees of organizations that adopted the ECMS and verified the research hypothesis derived from previous studies through structural equation modeling. As a result of the analysis, usefulness, and ease of use affected on the intention of continuous use of the ECMS, and the knowledge sharing culture and the ECMS quality factors affected the technology acceptance model factors. The results of this study have academic and practical significance in terms of suggesting a plan to increase the usability of the ECMS from the user's point of view.
Increasing concerns regarding personal data privacy have complicated the acquisition of customer data through online marketing. This study investigates factors influencing customers' willingness to disclose information via a generative AI-based chatbot. Drawing on privacy calculus theory and regulatory focus theory, we explore how customer regulatory focus and familiarity with the generative AI-based chatbot shape disclosure intentions. Our study, involving 473 participants, reveals that low familiarity with the chatbot leads individuals with a prevention focus to perceive higher privacy risks and lower perceived usefulness compared to those with a promotion focus. However, with high familiarity, these differences diminish. Moreover, individuals with a promotion focus show a greater inclination to disclose information when familiarity with the generative AI-based chatbot is low, whereas this regulatory focus does not significantly impact disclosure intentions when familiarity is high. Perceived privacy risks mediate these relationships, underscoring the importance of understanding familiarity with the generative AI-based chatbot in facilitating personal information disclosure.
Kim, Dong-Hyun;Seo, Hyun-Shik;Kim, Hyung-Joon;Lee, Bong-Gyou
The KIPS Transactions:PartD
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v.18D
no.4
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pp.275-286
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2011
The purpose of this study is to find the beneficial plan for business success by the advantage of social media service in the business organization. There is few research for applying social media on a variety of fields in business organization although many companies are trying to find the way for its application. Hence, this study identifies the possibility for the utilization of social media services, and it also finds the plan for their effective application. The social relationship is created by increasing communications between users of social media service. The research model is established on the basis of the hypothesis that the social relationship affects knowledge share, pursuit of ego, social participation, amusement. To maximize the impact of results, the research was conducted on the basis of the target on two groups including the business men and non-business men who use social media services. As results of the research, the business men tend to appeal their impression based on sharing knowledge with anonymous people. Also, it is necessary to make a social participation to a management participation, and to utilize the social media in the organization by including amusement to its function. This research is expected to have significant implication to companies which wants to apply social media services in the future.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.07a
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pp.403-404
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2014
원 업무 효율성을 높이기 위해 최근 다양한 병원 정보 시스템들이 도입되어 왔다. 이러한 시스템들을 통해 병원에서는 다양한 데이터를 전자적인 형태로 기록하고 공유하고 있으나, 이러한 데이터들은 일반적으로 간단한 통계량을 집계하는 데에만 사용되고 있어, 보다 체계적인 방법으로 병원 운영 관리에 유용한 숨겨진 지식이나 패턴을 추출하는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존 병원 정보 시스템들에 의해 축적되어진 환자 이력 데이터를 분석하여 임상 서비스 프로세스 모형을 추출하는 방법을 제안한다. 환자 이력 데이터는 검사나 처방 등을 실시한 기록을 포함하는데, 일반적으로 구조가 복잡하고 데이터 소스가 분산되어 있어 단순한 방법으로 분석하는 것이 까다롭다. 따라서, 본 논문에서는 먼저 단순한 형태의 프로세스 모형을 생성하고 이를 확장해나가는 단계적인 분석 방법을 소개한다. 이러한 목적을 위해 적절한 데이터 전처리, 데이터 마이닝, 프로세스 마이닝 기법 등이 활용되었으며, 제안하는 방법을 실제 류머티스과 환자 이력 데이터에 적용하여 임상 서비스 프로세스 모형을 추출할 수 있었다.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.21
no.1
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pp.193-209
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2010
It is library service innovation that leading change as cultural leader in advance of original technology of knowledge information, sharing and forming a new system, creating a new knowledge in feedback relationship, and constructing a specified unique library in active interaction. The purpose of this study is to provide public library a new vision based on pubic library 2.0 service model through library service innovation in digital knowledge information age. This study aims to improvement community knowledge information system of conceptual design based on public library 2.0. It is summarized as follows: First, library 2.0 service model is proposed with library 2.0 definition, principle and essential factor through literal and e-journal search. Second, application case is searched centering around library 2.0 cooperating technology of blogs, wiki, instant messaging, podcast, social networking, flickr. Third, public library new vision is proposed by definition and principle of public library 2.0. This study is conceptual design for next generation public library and is needed follow research for system implementation and test.
This paper investigates what kind of technological partner firms want to cooperate with in terms of partner location. Two geographical factors are considered. One is geographical proximity, given the tradeoff between the effectiveness of knowledge spillovers in proximity and diverse knowledge absorption from geographically distant partners. The other is how many other firms are co-located with potential partners because it is known that clustering regions can create more technological outputs. Analysis on 2008 Korea Innovation Survey data finds that partner proximity is the single most important factor in choosing a cooperation partner. While firms that are located in a region crowded with related industries prefer proximate partners, others that are surrounded by unrelated industries are more likely to cooperate with distant partners. The findings suggest that geographical proximity matters in partner selection because it not only stimulates knowledge spillovers but also reduces costs involving R&D cooperation such as monitoring costs and information costs. Moreover, firms take into consideration both the benefits and risks of clustering regions. If there are so many unrelated firms that they create agglomeration diseconomies such as congestion costs and unintentional knowledge leakages, firms are more likely to try to find their cooperation partners in other regions.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.1
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pp.19-30
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2012
Based on the internet-based infrastructures such as various information devices, social network systems and cloud computing environments, distributed and sharable data are growing explosively. Recently, as a data analysis and mining technique for extracting, analyzing and classifying the inherent and useful knowledge and information, Formal Concept Analysis on binary or many-valued data has been successfully applied in many diverse fields. However, in formal concept analysis, there has been little research conducted on analyzing interval data whose attributes have some interval values. In this paper, we propose a new approach for classification of interval data based on the formal concept analysis. We present the development of a supporting tool(iFCA) that provides the proposed approach for the binarization of interval data table, concept extraction and construction of concept hierarchies. Finally, with some experiments over real-world data sets, we demonstrate that our approach provides some useful and effective ways for analyzing and mining interval data.
To survive in the ever-changing environment, organizations need to improve or innovate their business processes. As a result, to attain this objective, BPM (Business Process Management) concept is widely adopted in modern enterprises. BPM life cycle consists of diagnosis, design, implementation and enactment. Conventionally, diagnosis of business process within the BPM life cycle is usually conducted by manual methods such as interviews, questionnaires and direct observations of process. And (re)designing business processes is also usually done manually under supervision of business experts from scratch. It is time-consuming and error-prone tasks. The objective of this research is to integrate the diagnosis and (re)design phase of BPM life cycle by sharing automatically generated process model and basic statistics in the diagnosis phase based on the process mining method. Eventually, this approach will lead to automate the tasks of diagnosis and design of business process. To implement and to show the usefulness of the proposed framework, two case studies were conducted in this research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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