The purpose of this study is to investigate the involvement strategies in presentation discourse of Korean native speakers and to compare strategies in presentation of Korean learners and international graduate students with that. For this study, the presentation discourse of 13 Korean undergraduates, 21 Korean graduate students, 6 Korean advanced learners, 8 international graduate students was analyzed. The results of the study showed that Korean native speakers used many types of involvement strategies such as conversing, expressing solidarity, expressing closeness. Asking questions to audience was a representative type of conversing. And expressing solidarity was divided using 'we' and sharing experience. expressing closeness was also divided insertion of personal cases and joking. On the other hand, Korean learners and international graduate students used simple types of involvement strategies. Based on these results, I have proposed a few teaching ways for involvement strategies.
Knowledge transfer among employees integrates individual knowledge scattered within a firm, thus increases organizational effectiveness. In particular, the role of knowledge broker, which enables knowledge sharing across multiple teams or subunits, is critical for the success of knowledge management. This study classified the types of knowledge broker that facilitates knowledge flows among team, and examined the influences of various intra- and inter-team social networks. Survey responses from 128 employees of four R&D teams were gathered and analyzed using partial least square structural equation modeling. The results of analysis showed that all types of inter-team networks(i.e., emotional closeness network, frequency of interaction network, and perceived expertise network) had significant influences on related knowledge brokerage behaviors. In case of intra-team networks, only the emotional closeness network showed significant influence. These results proved the necessity of managing various types of intra- and inter-team networks to encourage knowledge brokerage behaviors within a firm.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.1
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pp.47-54
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2022
We analyze and compare the structure of the networks of Netflix, Disney+, and OCN, which are forerunners in OTT market, on Twitter. This study employs NodeXL pro as a visualization software package for social network analysis. As a result of the comparison with values of Vertices, Connected Components, Average Geodesic Distance, Average Betweenness Centrality, and Average Closeness Centrality. Netflix has comparative advantages at Vertices, Connected Components, and Average Closeness Centrality, OCN at Average Geodesic Distance, and Disney+ at Average Betweenness Centrality. Netflix has a more appropriate social network for influencer marketing than Disney+ and OCN. Based on the analysis results, the purpose of this study is to explain the structural differences in the social networks of Netflix, Disney+, and OCN in terms of influencer marketing.
Driven by the vague assessment big data, a product service system (PSS) evaluation method is developed based on a hybrid model of multi-weight combination and improved TOPSIS by relative entropy. The index values of PSS alternatives are solved by the integration of the stakeholders' vague assessment comments presented in the form of trapezoidal fuzzy numbers. Multi-weight combination method is proposed for index weight solving of PSS evaluation decision-making. An improved TOPSIS by relative entropy (RE) is presented to overcome the shortcomings of traditional TOPSIS and related modified TOPSIS and then PSS alternatives are evaluated. A PSS evaluation case in a printer company is given to test and verify the proposed model. The RE closeness of seven PSS alternatives are 0.3940, 0.5147, 0.7913, 0.3719, 0.2403, 0.4959, and 0.6332 and the one with the highest RE closeness is selected as the best alternative. The results of comparison examples show that the presented model can compensate for the shortcomings of existing traditional methods.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.29
no.2
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pp.193-204
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2012
The characteristics of citation and centrality measures in citation networks can be identified using multiple linear regression analyses. In this study, we examine the relationships between bibliometric indices and centrality measures in an article-level co-citation network to determine whether the linear model is the best fitting model and to suggest the necessity of data transformation in the analysis. 703 highly cited articles in Physics published in 2004 were sampled, and four indicators were developed as variables in this study: citation counts, degree centrality, closeness centrality, and betweenness centrality in the co-citation network. As a result, the relationship pattern between citation counts and degree centrality in a co-citation network fits a non-linear rather than linear model. Also, the relationship between degree and closeness centrality measures, or that between degree and betweenness centrality measures, can be better explained by non-linear models than by a linear model. It may be controversial, however, to choose non-linear models as the best-fitting for the relationship between closeness and betweenness centrality measures, as this result implies that data transformation may be a necessary step for inferential statistics.
The purpose of this study is to propose the factors affecting collaboration between community nurses and social workers in Korea. Data that is used in this study, were collected from 295 provider respondents by questionnaire, additionally from telephone survey and secondary data review. This study focuses on the working relationship between professionals in the field of health and social care. Based on the literature review, this study proposes a conceptual framework for collaboration between nurses and social workers in community health and social care. The dependent variable in this study is collaboration. It reveals whether or not the inter-professional works and shows the level of collaboration. The independent variables are categorized in: the client characteristics (frailty of client, client-provider relationship); the provider characteristics (specialization, perception of interdependence, perception of the other professional); the organization characteristics (closeness of the other professional, autonomy, on-the-job training, evaluation-reward); and the community characteristics (urbanization, capacity of resources). Major findings are as follows: First, the factors that appear to have the strongest impact on whether or not inter-professional working of respondent sampled are: the perception of other professional; the perception of interdependence; closeness of, the, other professional; and the frailty of client. Secondly, the factors that found to have the most significant effect on level of cooperation are: the perception of, the other professional; on-the-job training; evaluation-reward; and the closeness of the other professional.
Kim, Jin-Wook;Yang, Tae-Hyeon;Kim, Dong-Myung;Yeo, Gi-Tae
Journal of Digital Convergence
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v.18
no.2
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pp.47-56
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2020
The purpose of this study was to identify the research trends and characteristics of existing research related to the AEO system. The methodology of the study was to utilize the Degree Centrality, Closeness Centrality and Betweenness Centrality presented by the Social Network Analysis (SNA). Keyword network analysis results showed that "MRA", "Logistics Security" were derived from the Degree Centrality results, "MRA", "Logistics Security" from the Closeness Centrality results, and, as a result of the Betweenness Centrality, "AEO Utilization Benefits" and "reliability" were derived from the top keyword results. The analysis of differences in centrality by period also confirmed that trends in research have changed based on specific time points. This study has implications for the study in that it presented worldwide research trends through keyword network analysis of the AEO system.
Kim, Young Min;Hong, Sungwon;Lee, Yu Seong;Oh, Ki Cheol;Kim, Gu Yeon;Joo, Gea-Jae
Korean Journal of Ecology and Environment
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v.50
no.4
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pp.478-482
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2017
In order to identify key nations and bird species of conservation concern we described multinational collaborations as defined using network analysis linked by birds that are found in all nations in the network. We used network analysis to assess the patterns in bird occurrence for 10,422 bird inventories from 244 countries and territories. Nations that are important in multinational collaborations for bird conservation were assessed using the centrality measures, closeness and betweenness centrality. Countries important for the multinational collaboration of bird conservation were examined based on their centrality measures, which included closeness and betweenness centralities. Comparatively, the co-occurrence network was divided into four groups that reveal different biogeographical structures. A group with higher closeness centrality included countries in southern Africa and had the potential to affect species in many other countries. Birds in countries in Asia, Australia and the South Pacific that are important to the cohesiveness of the global network had a higher score of betweenness centrality. Countries that had higher numbers of bird species and more extensively distributed bird species had higher centrality scores; in these countries, birds may act as excellent indicators of trends in the co-occurrence bird network. For effective bird conservation in the world, much stronger coordination among countries is required. Bird co-occurrence patterns can provide a suitable and powerful framework for understanding the complexity of co-occurrence patterns and consequences for multinational collaborations on bird conservation.
This study clarified the maintenance of relationship between children and teachers based on longitudinal data and explored the latent classes. It clarified the latent classes connection with the children's peer play interaction. The subjects of this study were 194 children (aged 3) who attended 11 different kindergartens and daycare centers. We collected data three times (once every 6 months) until they reached age 4. The results of this study were: first, closeness, conflict, and dependence of child-teacher relationship that showed a continuous short-term connection. Second, we classified the child-teacher relationship into three groups according to longitudinal data. Those groups were, 'low level maintenance group' which had the lowest conflict and dependence compared to the highest closeness with teacher, 'middle level maintenance group' which had the teacher relationship in the middle level of the sub element area, and 'high level maintenance group' which showed high conflict and dependence compared to low closeness with the teacher. Third, the group which maintains a longitudinal high conflict.dependence showed more interruption and disruption behavior than the group which maintained a low conflict and dependence. In conclusion, the child-teacher relationship seemed to be the steady characteristic because it showed the early formation of a stable relationship. It was possible to predict the child's peer interaction through an early child-teacher relationship. Teachers need to be educated by the kindergarten and daily care center because the early formation of a child-teacher relationship can be the foundation of child's later peer and teacher relationships.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.5
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pp.149-160
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2011
Technique based on the notions of anonymity is one of several ways to achieve the goal of privacy and it transforms the original data into the micro data by some group based methods. The first notion of group based method is ${\kappa}$-anonymity, and it is enhanced by the notions of ${\ell}$-diversity and t-closeness. Since there is the natural tradeoff between privacy and data utility, the development of practical anonymization algorithms is not a simple work and there is still no noticeable algorithm which achieves some combined anonymity conditions. In this paper, we provides a comparative analysis of previous anonymity and accuracy measures. Moreover we propose an algorithm to achieve ${\ell}$-diversity by the block merging method from a micro-data achieving ${\kappa}$-anonymity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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