The implementation of Knowledge Management Systems does not guarantee knowledge sharing within organizations because knowledge sharing cannot be mandated. Although previous investigations have attempted to identify the motivational factors that facilitate knowledge sharing, the results of these studies cannot be easily applied across organizations due to the highly context specific nature of knowledge sharing. Societal culture, as well as organizational culture, affects knowledge sharing behavior. This is why successful knowledge sharing initiatives in the United States, for example, may prove ineffective in another country with a very different culture like China. Therefore, it is clearly important to understand the effects of different societal cultures on individuals' knowledge sharing behaviors. The principal objective of this study is to deepen our understanding about the impact of national culture on an individual's knowledge sharing intention. In order to achieve this goal, field data was collected from 197 employees from a variety of companies and organizations in two countries-Sweden and China. In a collectivistic culture such as China, anticipated reciprocal relationships have been shown to directly affect individuals' attitudes toward knowledge sharing, and the organizational climate has also been shown to affect subjective norms to a significant degree. Subjective norms can influence intentions to share knowledge indirectly through attitudes. In the highly individualistic culture of Sweden, one's sense of self worth and anticipated reciprocal relationships have been shown to profoundly affect individuals' attitudes towards knowledge sharing. In both countries, anticipated extrinsic rewards have been shown to exert no detectable effects on respondents' knowledge sharing attitudes, and subjective norms and organizational climate have been determined not to affect knowledge sharing intentions directly. Rather, in both cases, knowledge sharing intentions have been shown to be directly affected by attitude.
Recently, a lot of research that applies data acquired from devices such as cameras and RFIDs to context aware services is being performed in the field on Life-Log and the sensor network. A variety of analytical techniques has been proposed to recognize various information from the raw data because video and audio data include a larger volume of information than other sensor data. However, manually watching a huge amount of media data again has been necessary to create supervised data for the update of a class or the addition of a new class because these techniques generally use supervised learning. Therefore, the problem was that applications were able to use only recognition function based on fixed supervised data in most cases. Then, we proposed a method of acquiring supervised data from a video sharing site where users give comments on any video scene because those sites are remarkably popular and, therefore, many comments are generated. In the first step of this method, words with a high utility value are extracted by filtering the comment about the video. Second, the set of feature data in the time series is calculated by applying functions, which extract various feature data, to media data. Finally, our learning system calculates the correlation coefficient by using the above-mentioned two kinds of data, and the correlation coefficient is stored in the DB of the system. Various other applications contain a recognition function that is used to generate collective intelligence based on Web comments, by applying this correlation coefficient to new media data. In addition, flexible recognition that adjusts to a new object becomes possible by regularly acquiring and learning both media data and comments from a video sharing site while reducing work by manual operation. As a result, recognition of not only the name of the seen object but also indirect information, e.g. the impression or the action toward the object, was enabled.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.4042-4061
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2022
Recently, various security threats such as data leakage and data forgery have been possible in the communication and storage of data shared in the cloud environment. This paper conducted a study on the CP-ABSC scheme to solve these security threats. In the existing CP-ABSC scheme, if the data is obtained by the unsigncryption of the data user incorrectly, the identity of the data owner who uploaded the ciphertext cannot be known. Also, when verifying the leaked secret key, the identity information of the data user who leaked the secret key cannot be known. In terms of efficiency, the number of attributes can affect the ciphertext. In addition, a large amount of computation is required for the user to unsigncrypt the ciphertext. In this paper, we propose ECP-ABSC that provides data user traceability, and use it in a cloud environment to provide an efficient and secure data sharing scheme. The proposed ECP-ABSC scheme can trace and verify the identity of the data owner who uploaded the ciphertext incorrectly and the data user who leaked the secret key for the first time. In addition, the ciphertext of a constant size is output and the efficiency of the user's unsigncryption computation were improved.
Purpose - This study aims to clarify through which process asset specificity and supplier development project (SDP) affect performance. Cooperation, partnership, the level of information exchange, and the importance of information sharing are considered significant variables as mediators related to the process. Finally, the performance formation model of the supply chain through asset specificity and supplier development project would be suggested as being a result of this study. Research design, data, and methodology - Data collection was as follows: questionnaires were distributed to 250 companies that have business ties with H Company. The empirical study to test our hypothesis was based on statistical analysis (using SPSS 19.0 and AMOS 19.0). The hypothesis of this paper is that the asset specificity and supplier development project variables have positive effects on the following variables: mediators such as cooperation and partnership (reliability and dependence); and the cooperation and partnership variables have a positive effect on the following variables: level of information sharing, the importance of information sharing, and level of information sharing; the importance of information sharing has a positive effect on supply chain performance. We tested our hypothesized model utilizing path analysis with latent variables. Results - First, it was found that asset specificity has significant positive effects on cooperation (H1), reliability (H2), and dependability (H3). Second, it was proved that the level of comprehension on the purpose of SDP has positive effects significantly on cooperation (H4), reliability (H5), and dependability (H6). Third, the hypotheses related to cooperation were all significantly accepted. The relationships of cooperation with the level (H7) and importance (H8) of information sharing were significant. Fourth, the hypotheses related to reliability were all significantly accepted. The relationships of reliability with the level (H9) and importance (H10) of information sharing were significant. In terms of dependability, however, the hypotheses were partially accepted. The effect of dependability was significant on the importance of information sharing (H12), but insignificant on the level of information sharing (H11). Finally, the causal relationships from the level of information sharing to SCM performance (H13) and from the importance of information sharing to SCM performance (H14) were both significantly accepted. Conclusion - First, with rapid changes in the business environment, enterprises should acquire the right information to properly implement SCM. For successful SCM, firms should understand the supplier development project. Second, asset specificity and the level of comprehension on SDP have significant effects both on cooperation and partnership (reliability and dependability). Third, mediators such as cooperation, reliability, and dependability significantly affect the level and importance of information sharing. Fourth, the level and importance of information sharing have significant impacts on SCM performance. This paper makes a meaningful contribution to further the understanding of how SDP affects SCM performance. Finally, successful SCM performance is achieved by information sharing through a collaborative environment and partnership (confidence & dependence) rather than by investing only in setting up an information system.
최근 연구 환경과 연구 패러다임이 데이터 중심(Data-Driven)으로 변화되고 있다. 특히, 공공 연구성과의 개방과 공유에 기반한 오픈 사이언스(Open Science)가 과학 연구의 글로벌 어젠다로 새롭게 부각되고 있다. 해외에서는 공적 지원에 의해 수행된 연구에서 생산되는 과학데이터의 공유 활용을 위한 정책이 적극적으로 시행되고 있어, 국내에서도 '오픈 연구데이터'를 위한 정책과 인프라 구축이 시급한 상황이다. 본 연구에서는 국내 과학기술 분야 연구기관의 과학데이터 생산, 관리, 활용 현황을 조사했다. 국가과학기술연구회 소속 22개 정부출연 연구기관과 국내 20개 대학의 연구자를 대상으로 과학데이터 생산, 관리, 활용현황, 과학데이터 공유 활용 참여 의지, 과학데이터 공유 활용 요구사항 등 5개 관점의 심층인터뷰를 실시했다. 이를 기반으로 과학데이터 공유 활용을 위한 시사점과 개선방향을 도출했다.
인공지능과 빅데이터의 기술혁신에도 인공지능과 빅데이터가 시장경쟁 영향에 대한 이론연구들은 아직 초기이다. 따라서 본 논문은 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유가 신규 진입기업에 미치는 영향을 게임이론을 활용하여 분석하였다. 먼저 기업의 경영환경을 내부와 외부로 구분하였다. 이후 인공지능 알고리즘을 (1) 고객마케팅, (2) 비용 절감, (3) 비용 절감을 위한 자동화 알고리즘으로 구분하였다. 또한 빅데이터를 외부 및 내부 데이터로 구분하였다. 분석 결과 외부 데이터의 공유는 기존 기업의 고객마케팅 알고리즘에는 영향이 없고 신규 기업의 진입장벽을 완화했다. 하지만 기존 기업의 비용 절감 알고리즘들과 내부 빅데이터의 개선은 신규기업의 시장진입 장벽이 될 수 있다. 이러한 시사점들은 (1) 인공지능, 빅데이터, 데이터 공유에 따른 시장구조, 경쟁, 기업행태 영향분석과 (2) 인공지능과 빅데이터 정책수립 시 이바지할 수 있다.
Today's manufacturing environment is becoming a distributed manufacturing process in which a unique and specialized technological background is required in specific domains rather than having a single company execute all the manufacturing processes. This phenomenon is especially true in the automotive industry, where the sharing of product data between companies is rampant; however, this kind of interoperability causes many problems. When each company has its own method of managing product data, the sharing of product data in a distributed environment is a major problem. A data translator module or a data mapping module had to be developed for the exchange of data in heterogeneous systems of product data management (PDM); moreover, this type of module must be continually changed and improved due to the fact that PDM systems change for many reasons. In addition, the growth in corporate partnerships deepens the burden of developing and maintaining this module and creates further data exchange problems due to the increasing complexity of the system. This paper introduces a way of exchanging product data among heterogeneous PDM systems through the use of OpenPDM, which is a kind of virtual data warehouse. The implementation of a PDM integrating system is also discussed with respect to the requirement for a logical integration of product data which are physically distributed.
The information system fields of spatial applications have rapidly grown during the last decade in Korea. Spatial data has been produced for a variety of systems without common standards until national GIS Committee defined the data exchange formats among spatial databases in the middle of 1990's. It aimed at promoting data sharing between the different systems in similar application fields. However, a considerable number of databases built prior to the introduction of the standards are not yet standard compliant but still play the roles of the main producers/consumers in the data collection field such as early developed huge AM/FM systems maintained by governmental organizations. The strong autonomy of these databases keeps their own data models, formats and descriptions from being standardized, which leads the sharing to a more difficult stage. Sharing is another way of data acquisition with least efforts and time away from direct collection. A data clearinghouse is the core module which directs users to the relevant data resources. The contents of datasets should be described with predefined metadata standards for precise indexing. Moreover, a number of technical problems have to be resolved for the common use of data between heterogeneous spatial database systems. However, the technical issues can be covered by the present information technologies. The difficulties persist in the political/institutional issues. Institutional issues are derived from the diverse sources such as political background, governmental policies, related laws and/or regulations. The paper will firstly make an analysis of current situation in terms of Korean policies, laws and regulations, secondly abstract the institutional issues from the situation analysis, lastly present guidelines for promoting spatial data sharing in Korea.
본 연구에서는 오픈사이언스 정책의 일환으로 학문분야별 연구데이터 공유 활용에 관한 인식을 비교분석하였다. 이를 기반으로 과학기술분야 정부출연연구기관 27개 기관 데이터 업무담당자를 대상으로 반구조화된 질문을 통하여 심층인터뷰를 실시하였다. 그 중 데이터 관리 면에서 우수기관 9개 기관을 선정하여 연구데이터 수집 및 관리현황 사례를 구체적으로 제시하였다. 결과 현재 출연연구기관의 연구데이터 수집 관리는 전반적으로 시범사업 단계이며, 데이터의 수집 구축 수준 또한 기관별로 상이하다. 기관별로 살펴보면 수집을 시작하는 단계(KIOM), 수집 관리가 고도화되고 있는 단계(KIST), 공유 활용을 시작하는 단계(KRIBB, KRICT) 등으로 구분된다.
2018년 미 국방부 국가안보전략에 포함된 다영역작전 수행을 위해서는 C4I 체계 간의 적시적인 데이터 공유가 선행되어야 가능하다는 것을 인식하고 문제 해결을 위해 노력하고 있다. 한국군도 수 차례 연구를 통해 C4I 체계간 데이터 연동과 표준화에 대한 문제가 제기 되었고, 이를 해결하기 위한 새로운 방안의 수립이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 미국방성이 2003년 데이터 전략 수립 후 이를 구현하기 위해 약 20여 년간 추진해온 사례 분석을 통해 문제 해결 방안을 도출하고, 한국군 C4I체계 운용환경에 적합한 데이터 전략 수립, 데이터 모델 개발, 데이터 공유를 위한 표준 선정, 그리고 공유 데이터 개발 절차를 제안함으로써, 한국군 C4I체계간 데이터 공유 능력을 향상시키고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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