Purpose - A business ecosystem refers to mutually dependent systems interconnected by a loose foundation of various ecosystem members such as customers, suppliers, partners, and other stakeholders. The ecosystem-based strategy attempts to achieve competitive advantage for firms by enriching a business ecosystem or building a sustainable business ecosystem through the collaboration and co-evolution of its members. A sustainable business ecosystem is a source of competitiveness for firms anda manageable resource for gaining a competitive advantage. Customers represent the core membership of the business ecosystem and play a pivotal role in building a sustainable business ecosystem. This study examines the effects of customer participation on economic and social value in the business ecosystem and suggests a course of action for building a sustainable business ecosystem. Research design, data, and methodology - Two business cases of South Korea are selected from two different business types: business-to-business (B2B) and business-to-customer (B2C) firms. Business ecosystems for B2B and B2C firms reflect contrasting characteristics. Data was collected from in-depth interviews with four representatives of four firms. Results - The study suggested seven propositions for the relationships between customer participation and a sustainable business ecosystem through multiple case studies based on in-depth interviews. The results reveal the following four strategic actions for building sustainable business ecosystems based on the suggested propositions: alignment, systemization, socialization, and co-evolution. Alignment refers to achieving a harmonic balance or virtuous circle among the firm's mission, investment, and value creation. Systemization refers to building and implementing management and infrastructure systems rooted in the corporate culture. Socialization of customers in the business ecosystem reinforces the harmony or virtuous cycle. Finally, co-evolution is associated with the relationship between firms and customers as buyer firms in a restricted business ecosystem. Conclusions - This study considers multiple cases for the execution of a sustainable business ecosystem in collaboration with customers and suggests seven propositions and four strategic actions. The results are based on qualitative data from interviews with business associates from two firms in an open business ecosystem and two firms in a restricted business ecosystem, both in South Korea. Our research results regarding two contrasting business ecosystems shed light on business issues and policy making in Asian business environments, which are in the transition stages from a traditional conglomerate-driven to an inclusive growth-driven economy. The business ecosystem itself should be considered a manageable resource for firms' competitive positions in the market. A customer is a member of the business ecosystem and should thus be viewed not only as a purchasing entity and an object of relationship management but also as a co-creator of value. Therefore, firms should collaborate with customers to build sustainable business ecosystems. For this, firms must create social value, which cannot be created by customers alone, within the business ecosystem. Then, customers participate in a business ecosystem and build it to be favorable to them. Implications for academics and practitioners were suggested.
본 논문에서는 국내 하중저항계수설계법 개발의 일환으로 구조물기초설계기준에 적용된 항타강관말뚝의 두 정역학적 지지력공식에 대하여 대표적인 신뢰성분석기법인 일차신뢰도법(FORM)과 몬테카를로 시뮬레이션(MCS)을 이용한 강도 높은 신뢰성해석을 수행하고 그 신뢰성수준을 평가하였다. 두 정역학설계법에 대한 저항편향계수는 대표 측정지지력과 설계지지력을 비교함으로써 평가하였다. 국내 정재하시험 및 지반조사 자료를 수집하여 말뚝의 측정 극한지지력을 결정하였고, 정역학적 지지력공식과 Meyerhof 경험식을 이용하여 설계 극한지지력을 산정하였다. 정확하고 효율적인 신뢰성평가를 위해 일차신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션 기반의 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 저항편향계수의 통계치를 이용하여 명시적 형태의 간편법인 평균일계이차모멘트법(MVFOSM)과 개선된 방법인 일차신뢰도법 및 몬테카를로 시뮬레이션에 의한 신뢰성해석을 수행하여 그 결과를 비교하였다. 또한 신뢰성 분석에 대한 주요 확률변수의 영향정도와 민감도를 파악하기 위하여 매개변수연구를 수행하였다.
The interaction between ocean and ice shelf is a critical physical process in relation to water mass transformations and ice shelf melting/freezing at the ocean-ice interface. However, it remains challenging to thoroughly understand the process due to a lack of observational data with respect to ice shelf cavities. This is the first study to simulate the variability and circulation of water mass both overlying the continental shelf and underneath an ice shelf and an ice tongue in the Terra Nova Bay (TNB), East Antarctica. To explore the properties of water mass and circulation patterns in the TNB and the corresponding effects on sub ice shelf basal melting, we explicitly incorporate the dynamic-thermodynamic processes acting on the ice shelf in the Regional Ocean Modeling System. The simulated water mass formation and circulation in the TNB region agree well with previous studies. The model results show that the TNB circulation is dominated by the geostrophic currents driven by lateral density gradients induced by the releasing of brine or freshwater at the polynya of the TNB. Meanwhile, the circulation dynamics in the cavity under the Nansen Ice shelf (NIS) are different from those in the TNB. The gravity-driven bottom current induced by High Salinity Shelf Water (HSSW) formed at the TNB polynya flows towards the grounding line, and the buoyance-driven flow associated with glacial meltwater generated by the HSSW emerges from the cavity along the ice base. Both current systems compose the thermohaline overturning circulation in the NIS cavity. This study estimates the NIS basal melting rate to be 0.98 m/a, which is comparable to the previously observed melt rate. However, the melting rate shows a significant variation in space and time.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제9권3호
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pp.14-30
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2021
Data innovation is at the core of the Fourth Industrial Revolution. While the catastrophic COVID-19 pandemic has accelerated the societal shift toward a data-driven society, the direction of overall data regulation remains unclear and data policy experts have yet to reach a consensus. This study identifies and examines the ideal regulator models of data-policy experts and suggests an appropriate method for developing policy in the data economy. To identify different typologies of data regulation, this study used Q methodology with 42 data policy experts, including public officers, researchers, entrepreneurs, and professors, and additional focus group interviews (FGIs) with six data policy experts. Using a Q survey, this study discerns four types of data policy regulators: proactive activists, neutral conservatives, pro-protection idealists, and pro-protection pragmatists. Based on the results of the analysis and FGIs, this study suggests three practical policy implications for framing a nation's data policy. It also discusses possibilities for exploring diverse methods of data industry regulation, underscoring the value of identifying regulatory issues in the data industry from a social science perspective.
Abdalla, Hemn Barzan;Ahmed, Awder Mohammed;Al Sibahee, Mustafa A.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.1886-1908
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2020
With the technical advances, the amount of big data is increasing day-by-day such that the traditional software tools face a burden in handling them. Additionally, the presence of the imbalance data in big data is a massive concern to the research industry. In order to assure the effective management of big data and to deal with the imbalanced data, this paper proposes a new indexing algorithm for retrieving big data in the MapReduce framework. In mappers, the data clustering is done based on the Sparse Fuzzy-c-means (Sparse FCM) algorithm. The reducer combines the clusters generated by the mapper and again performs data clustering with the Sparse FCM algorithm. The two-level query matching is performed for determining the requested data. The first level query matching is performed for determining the cluster, and the second level query matching is done for accessing the requested data. The ranking of data is performed using the proposed Monarch chaotic whale optimization algorithm (M-CWOA), which is designed by combining Monarch butterfly optimization (MBO) [22] and chaotic whale optimization algorithm (CWOA) [21]. Here, the Parametric Enabled-Similarity Measure (PESM) is adapted for matching the similarities between two datasets. The proposed M-CWOA outperformed other methods with maximal precision of 0.9237, recall of 0.9371, F1-score of 0.9223, respectively.
This research conducted between March and December of 2005 has focused on analyzing a diverse range of educational services provided by English native-speaking instructors teaching in Korea. This study includes quantitative research findings from 238 university students. This dual-semester research study focuses on our most recent Korean EFL (English as a Foreign Language) programs provided for university students who wish to improve their English ability. Many students hope to partake in lectures taught by Native English Speaking teachers (hereafter NS teachers), and many universities are also willing to open additional courses for these students. However, in order for lectures to be most effective, NS instructors need to be appropriately trained or qualified teachers in order to successfully educate their students. Furthermore, NS teachers need to constantly review their teaching styles and strategies to allow for professional development and to ensure an improvement in their teaching methodology. Overall, this research provides whole English lecture views of NS teachers that is data-driven regarding designing, implementing, evaluating, and reforming the education of English taught by NS teachers working in Korea.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제6권3호
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pp.45-60
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2018
Research performance evaluation in Korean universities follows strict guidelines that specify scoring systems for publication venue categories and formulas for co-authorship credit allocation. To find out how the standards differ across universities and how they differ from bibliometric research evaluation measures, this study analyzed 25 standards from major Korean universities and rankings produced by applying standards and bibliometric measures such as publication and citation counts, normalized impact score, and h-index to the publication data of 195 tenure-track professors of library and information science departments in 35 Korean universities. The study also introduced a novel impact score normalization method to refine the methodology from prior studies. The results showed the university standards to be mostly similar to one another but quite different from citation-driven measures, which suggests the standards are not quite successful in quantifying the quality of research as originally intended.
Soleimani, Mohsen;Tabriz, Akbar Alem;Shavarini, Sohrab Khalili
Industrial Engineering and Management Systems
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제15권4호
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pp.298-306
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2016
The gap between universities, scientific centers and industrial-production units is one of higher education concerns. In academic entrepreneurship, the university work simultaneously in education, research and entrepreneurship. The universities play a key and important role in providing educational opportunities in economic development. This research aims to develop and expand science as well as help managers to explain the process of technology transfer in entrepreneurial university. This research is applied-developmental type and on the other hand, data driven theories have been used in this study. Current model is generally tried to meanwhile compensate previous shortcomings, include some strengths such as considering domestic factors of Iran as well as update effective factors on the process of technology transfer. Finally the suggested model has been compared with existing well-known models that each one of those models have some drawbacks which have been tried to be minimized in suggested model as much as possible.
Biases embedded in numerical weather precipitation forecasts by the RDAPS model was determined, quantified and corrected. The ultimate objective is to eventually enhance the reliability of reservoir operation by Korean Water Resources Corporation (KOWACO), which is based on precipitation-driven forecasts of stream flow. Statistical post-processing, so called MOS (Model Output Statistics) was applied to RDAPS to improve their performance. The Artificial Neural Nwetwork (ANN) model was applied for 4 cases of 'Probability of Precipitation (PoP) for wet and dry season' and 'Quantitative Precipitation Forecasts (QPF) for wet and dry season'. The reduction on the large systematic bias was especially remarkable. The performance of both networks may be improved by retraining, probably every month. In addition, it is expected that performance of the networks will improve once atmospheric profile data are incorporated in the analysis. The key to the optimal performance of ANN is to have a large data set relevant to the predictand variable. The more complex the process to be modeled by the ANN, the larger the data set needs to be.
The 610 m high Canton Tower (formerly named Guangzhou New Television Tower) is currently considered as a benchmark problem for structural health monitoring (SHM) of high-rise slender structures. In the benchmark study task I, a set of 24-hour ambient vibration measurement data has been available for the output-only system identification study. In this paper, the vector autoregressive models (ARV) method is adopted in the operational modal analysis (OMA) for this TV tower. The identified natural frequencies, damping ratios and mode shapes are presented and compared with the available results from some other research groups which used different methods, e.g., the data-driven stochastic subspace identification (SSI-DATA) method, the enhanced frequency domain decomposition (EFDD) algorithm, and an improved modal identification method based on NExT-ERA technique. Furthermore, the environmental effects on the estimated modal parameters are also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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