Metadata schemas are well recognized as one of the important technological components for archiving and preservation of digital resources. However, a single standard is not enough to cover the whole lifecycle for archiving and preserving digital resources. This means that we need to appropriately select metadata standards and combine them to develop metadata schemas to cover the whole lifecycle of resources (or records). Creating a unified framework to understand the features of metadata standards is necessary in order to improve metadata interoperability that covers the whole resource lifecycle. In this study, the author approached this issue from the task-centric view of metadata, proposing a Task model as a framework and analyzing the feature of archival metadata standards. The proposed model provides a new scheme to create metadata element mappings and to make metadata interoperable. From this study, the author found out that no single metadata standard can cover the whole lifecycle and also that an in-depth analysis of mappings between metadata standards in accordance with the lifecycle stages is required. The author also discovered that most metadata standards are primarily resource-centric and the different tasks in the resource lifecycle are not reflected in the design of metadata standard data models.
The entrepreneurial journey is not short of challenges, and about 90% + tech start-ups experience failure (Startup Genome, 2019). The magnitude of the challenges varies across the tech start-up lifecycle stages, namely emergence, stability, and growth. This opens the research question, do the profiles of a start-up and its co-founder impact start-up success or failure across its lifecycle stages? This study aims to understand and identify the profiles of tech start-ups and their co-founders. We gathered primary data from 151 start-ups (Status: 101 failed and 50 successful ones), and they are across different lifecycle stages and represent six major start-up hubs in India. The chi-square test on status and start-up's lifecycle stage indicates a noticeable correlation, and they are not independent. The Kruskal Wallis test was used to distinguish statistically significant profile attributes. The parameters distinguishing success and failure are identified, and the need to deliver customer experience is emphasized by the start-up profile attributes: Product/service, high-tech nature of a start-up, investor fund availed, co-founder experience, and employee count. The importance of entrepreneurial experience is ascertained with entrepreneur profile attributes: Entrepreneurial expertise, the number of prior and current start-ups, their willingness to start again in the event of failure, and age of co-founder, which is a proxy to learning and experience. This study has implications for entrepreneurs, investors, and policymakers.
Product lifecycle management (PLM) is a new business strategy for enterprise's product R&D. A PLM system holds and maintaining the integrity of the product data produced throughout its entire lifecycle. There is, therefore, a need to build a safe and effective product data model to support PLM system. The paper proposes a domain-based product data model for PLM. The domain modeling method is introduced, including the domain concept and its defining standard along the product evolution process. The product data model in every domain is explained, and the mapping rules among these models are discussed. Mapped successively among these models, product data can be successfully realized the dynamic evolution and the historical traceability in PLM system.
4차 산업혁명의 중요한 축이 되는 것이 스마트 팩토리이다. 스마트 팩토리는 사물인터넷과 지능형 감지시스템을 사용하여 생산의 효율성과 효과성을 최대한 유도하는 체제이다. 스마트 팩토리에서 소비자의 요구사항을 적극적으로 반영하고 소비자의 사후 관리까지의 전 과정을 관리할 수 있는 방법이 제품수명주기관리 기법이다. 제품수명주기 관리에 대한 연구는 많았으나, 4차 산업혁명 시대를 대비하여 제품수명주기관리 지식영역을 어떻게 구성해야 하는 지에 대한 연구는 부족했다. 본 연구는 제품수명주기관리의 측면에서 4차 산업혁명을 대비하는 전문가 그룹의 의견을 분석했다. 제품수명주기관리의 세부 지식영역에 대해서 향후 4차 산업혁명의 영향을 조사하였다. 제품수명주기관리의 변화되는 내용을 전문가 그룹을 대상으로 정성적 자료 분석(Qualitative Data Analysis) 기법을 이용하였다. 전문가의 의견을 기반으로 총 30개의 세부 지식영역으로 구성된 제품수명주기관리에 대해서 4차 산업혁명에 대비해 보완하거나 대비해야 하는 내용을 정리하였다. 본 연구의 시사점은 제품수명주기관리의 지식영역을 재정립하고 4차 산업혁명을 대비한 제품수명주기 관리 지식영역의 변화를 살펴보았다. 본 연구는 기존의 정의된 제품수명주기관리의 지식영역에 대하여 4차 산업혁명을 대비한 제품수명주기관리의 변화를 조사한 것이다. 향후 연구에서는 4차 산업혁명 시대에 맞는 제품수명주기관리의 지식영역을 다시 정의하고 전문가의 인식을 조사할 필요가 있다. 4차 산업혁명의 사회문화, 기술적인 변화 요인을 고려하여 제품수명주기관리의 영역, 범위를 새롭게 정의할 수 있을 것이다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제7권3호
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pp.52-64
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2019
This research was aimed at studying the situation, problems, and requirements for digital collection lifecycle management of Thai theses and dissertations. The mixed research method used was composed of: (1) Study of the problem and situation in which the qualitative method was applied. The research site covered 10 higher education institutions where the Thailand Digital Collection (TDC) project is operated. The informants were key administrative officers of the TDC project of each institution. In-depth and structured interviews were conducted on an individual basis to obtain the most accurate answers. (2) Study of requirements based on the quantitative research method to survey the requirements for the digital collection management system for Thai theses and dissertations from 84 purposively-selected TDC project officers and 527 end users selected by accidental sampling, totaling 611 samples. Research findings are as follow: (1) The study of the situation and problems of digital collection lifecycle management shows that Thai higher institutions systematically manage their digital collection. The management lifecycle is consistent with the Guidance documents for lifecycle management of ETDs, which included seven steps: program planning, creation, submission, and ingestion, access and retrieval of digital objects, archiving and preservation, evaluation and assessment, interoperation (creation of institutional collaboration), and development of link data. (2) The study of requirements for digital collection management of Thai theses and dissertations shows five system requirements: acquisition and gathering, digitization, metadata standards, management of rights, and storage and retrieval, all of which are at M (mandatory) and D (desirable) levels.
본 연구는 학문의 융복합이 강조되는 21세기 e-Science 환경에서 과학기술 R&D의 전주기를 도출하고 그 과정에서 특징적으로 나타나는 과학자들의 연구와 정보행동을 조사하는 목적으로 수행되었다. 질적연구방법을 적용하여 총 24명의 생명 및 나노과학기술자를 대상으로 심층인터뷰를 실시하였다. 연구 결과, 국내 과학기술 R&D 전주기 전 과정이 (1) 아이디어 생성 및 개발, (2) 연구지원비 확보, (3) 실험 및 분석, (4) 성과 창출, (5) 평가로 이어지는 총 5단계의 활동으로 규명되고 모형화되었고, 각 단계별 주요 연구활동과 특징적 정보행동이 파악되었다. 본 연구결과는 국내과학자의 연구와 정보활동에 대한 근본적 이해를 제공함으로써 정보지원기관의 시스템 개발과 서비스 수월성 제고에 활용될 수 있을 것이다.
The reliability of reinforced concrete structures is frequently compromised by the deterioration caused by reinforcement corrosion. Evaluating the effect caused by reinforcement corrosion on structural behaviour of corrosion damaged concrete structures is essential for effective and reliable infrastructure management. In lifecycle management of corrosion affected reinforced concrete structures, it is difficult to correctly assess the lifecycle performance due to the uncertainties associated with structural resistance deterioration. This paper presents a stochastic deterioration modelling approach to evaluate the performance deterioration of corroded concrete structures during their service life. The flexural strength deterioration is analytically predicted on the basis of bond strength evolution caused by reinforcement corrosion, which is examined by the experimental and field data available. An assessment criterion is defined to evaluate the flexural strength deterioration for the time-dependent reliability analysis. The results from the worked examples show that the proposed approach is capable of evaluating the structural reliability of corrosion damaged concrete structures.
This paper proposes a multi-level product modeling framework for long-term lifecycle products. The framework can help engineers to define product models and relate them to physical instances. The framework is defined in three levels; data, design model, modeling language. The data level represents real-world products, The model level describes design models of real-world products. The modeling language level defines concepts and relationships to describe product design models. The concepts and relationships in the modeling language level enable engineers to express the semantics of product models in an engineering-friendly way. The interactions between these three levels are explained to show how the framework can manage long-term lifecycle product information. A prototype system is provided for further understanding of the framework.
본 연구는 과학기술분야 R&D 라이프사이클 각 단계 세부연구 목표를 달성하는 과정에서 이루어지는 정보행동(정보요구, 정보검색, 정보도구, 정보채널, 정보장애)을 과학기술커뮤니티 환경의 맥락에서 분석하였다. 이 연구는 의미형성이론, 일상생활정보탐색이론, 활동이론에 근거하여 과학기술자를 대상으로 질적 인터뷰연구를 통해 이루어졌으며, 연구결과 과학기술분야 R&D 라이프사이클 5단계는 14개의 세부 정보행동 단계로 이루어짐을 밝혀내었다. 과학기술 R&D 연구 세부단계별로 문제상황 극복을 위한 정보행동 규명은 연구자와 연구환경의 변화를 이해할 뿐만 아니라 향후 도서관 및 정보서비스 기관에서 과학기술 전주기적 정보서비스 전략을 수립하는데 기초자료로 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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