Purpose Corporate technology leakage is not only monetary loss, but also has a negative impact on the corporate image and further deteriorates sustainable growth. In particular, since SMEs are highly dependent on core technologies compared to large corporations, loss of technology leakage threatens corporate survival. Therefore, it is important for SMEs to "prevent and protect technology leakage". With the recent development of data analysis technology and the opening of public data, it has become possible to discover and proactively detect companies with a high probability of technology leakage based on actual company data. In this study, we try to construct profiles of enterprises with and without technology leakage experience through profiling analysis using data mining techniques. Furthermore, based on this, we propose a classification model that distinguishes companies that are likely to leak technology. Design/methodology/approach This study tries to develop the empirical model for prevention and protection of technology leakage through profiling method which analyzes each SME from the viewpoint of individual. Based on the previous research, we tried to classify many characteristics of SMEs into six categories and to identify the factors influencing the technology leakage of SMEs from the enterprise point of view. Specifically, we divided the 29 SME characteristics into the following six categories: 'firm characteristics', 'organizational characteristics', 'technical characteristics', 'relational characteristics', 'financial characteristics', and 'enterprise core competencies'. Each characteristic was extracted from the questionnaire data of 'Survey of Small and Medium Enterprises Technology' carried out annually by the Government of the Republic of Korea. Since the number of SMEs with experience of technology leakage in questionnaire data was significantly smaller than the other, we made a 1: 1 correspondence with each sample through mixed sampling. We conducted profiling of companies with and without technology leakage experience using decision-tree technique for research data, and derived meaningful variables that can distinguish the two. Then, empirical model for prevention and protection of technology leakage was developed through discriminant analysis and logistic regression analysis. Findings Profiling analysis shows that technology novelty, enterprise technology group, number of intellectual property registrations, product life cycle, technology development infrastructure level(absence of dedicated organization), enterprise core competency(design) and enterprise core competency(process design) help us find SME's technology leakage. We developed the two empirical model for prevention and protection of technology leakage in SMEs using discriminant analysis and logistic regression analysis, and each hit ratio is 65%(discriminant analysis) and 67%(logistic regression analysis).
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.15
no.3
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pp.233-242
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2020
This empirical study was designed to identify the key factors that affect entrepreneurial orientation of university students. An exploratory model was suggested to verify the relationship among the research variables including entrepreneurship education, entrepreneurial self-efficacy, and entrepreneurial orientation(Innovativeness, Proactiveness, Risk-Taking Propensity) in order to attain the purpose of the study. This paper also aimed at investigating the possible difference between Korea and China in entrepreneurial process within this research framework. Total 440 university students participated in this study from both countries; Korea(n=224) and China(n=216). The hierarchical multiple regression was employed for estimating technique by using IBM SPSS statistics Version 23. The findings showed that entrepreneurship education works as a key predictor of entrepreneurial orien- tation and entrepreneurial self-efficacy as well. Also, entrepreneurial self-efficacy has a positive and significant mediating effect and goes on to further impact entrepreneurial orientation. So, entrepreneurship education should be enhanced extensively in order to promote entrepreneurship of young people. The theoretical and practical implication were presented.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.16
no.3
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pp.91-100
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2015
An increase in energy such as natural gas, coal, oil, has occurred to a large amounts of environment impact emissions, it is necessary to reduce in the construction industry for the energy consumption. To encourage remodeling project in developed countries of the majority, on the basis of this, remodeling project in the construction industry has grown to a large amount. Results of analysis of the research related to the advanced remodeling, analysis of the economic validity in accordance with the production and process and building elapsed years of selection alternative of remodeling there has been a problem that has not been properly reflected. In this study, a decision support model that can simultaneously choose the most cost-effective and energy-efficiency alternative. Developed process model, generates a "Remodeling Solution" that combines the renewable energy equipment and envelope system, energy performance evaluation of the application of international standards(ISO-13790, DIN V 18599), perform the economic evaluation through LCCA(Life Cycle Cost Analysis) technique, circulated evaluation and configured to output the optimal Remodeling Solution. The results of applying the model developed in the case, it was confirmed that it is possible to select a choice of cost-effective energy-saving alternative. Then, developed model through this study, it is expected to be able to help highly effective remodeling alternative to selecting by decision-makers.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.1
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pp.335-340
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2010
In accordance with the increasing possibility that the new and reoccurring epidemics continuously appearing abroad flow into Korea, it is very important to evaluate the efficiency of quarantine management projects of National Quarantine Station. This study adopted the pairwise comparison approach using the analytical hierarchy process(AHP) that has been recognized with its scientific adequacy for allocating the weight, the relative importance of evaluation components. AHP technique is evaluated to be distinguished in measuring the impact by making hierarchy of, simplifying and systemizing the complicated multi-criteria decision making problems. The weights by evaluation indexes were 0.2 in the organization evaluation field and 0.8 in the service and program field. The quarantine business showed the highest value, 0.45, in the service and program field. The indexes were classified into the upper category (organization evaluation field, service and program evaluation field) and lower category (input/process/result/quarantine field, inspection field, hygiene management field, pathogenic organ investigation and monitoring field, epidemics prevention promotion/education field). The evaluation indexes that were finally selected were applied to the actual businesses in National Quarantine Station. Next, the minimum evaluation indexes were selected and so the evaluation system on the businesses in National Quarantine Station was more systemized.
Speculative execution for improving instruction-level parallelism is widely used in high-performance processors. In the speculative execution technique, the most important factor is the accuracy of branch predictor. Unfortunately, complex branch predictors for improving the accuracy can cause serious thermal problems in 3D multicore processors. Thermal problems have negative impact on the processor performance. This paper analyzes two methods to solve the thermal problems in the branch predictor of 3D multi-core processors. First method is dynamic thermal management which turns off the execution of the branch predictor when the temperature of the branch predictor exceeds the threshold. Second method is thermal-aware branch predictor placement policy by considering each layer's temperature in 3D multi-core processors. According to our evaluation, the branch predictor placement policy shows that average temperature is $87.69^{\circ}C$, and average maximum temperature gradient is $11.17^{\circ}C$. And, dynamic thermal management shows that average temperature is $89.64^{\circ}C$ and average maximum temperature gradient is $17.62^{\circ}C$. Proposed branch predictor placement policy has superior thermal efficiency than the dynamic thermal management. In the perspective of performance, the proposed branch predictor placement policy degrades the performance by 3.61%, while the dynamic thermal management degrades the performance by 27.66%.
There is an increasing need to improve the air quality over South Korea to protect public health from local and remote anthropogenic pollutant emissions that are in an increasing trend. Here, we evaluate the performance of the WRF-Chem (Weather Research and Forecasting-Chemistry) model in simulating near-surface air quality of major Korean cities, and investigate the impacts of time-varying chemical initial and lateral boundary conditions (IC/BCs) on the air quality simulation using a chemical downscaling technique. The model domain was configured over the East Asian region and anthropogenic MICS-Asia 2010 emissions and biogenic MEGAN-2 emissions were applied with RACM gaseous chemistry and MADE/SORGAM aerosol mechanism. Two simulations were conducted for a 30-days period on April 2010 with chemical IC/BCs from the WRF-Chem default chemical species profiles ('WRF experiment') and the MOZART-4 (Model for OZone And Related chemical Tracers version 4) ('WRF_MOZART experiment'), respectively. The WRF_MOZART experiment has showed a better performance to predict near-surface CO, $NO_2$, $SO_2$, and $O_3$ mixing ratios at 7 major Korean cities than the WRF experiment, showing lower mean bias error (MBE) and higher index of agreement (IOA). The quantitative impacts of the chemical IC/BCs have depended on atmospheric residence time of the pollutants as well as the relative difference of chemical mixing ratios between the WRF and WRF_MOZART experiments at the lateral boundaries. Specifically, the WRF_MOZART experiment has reduced MBE in CO and O3 mixing ratios by 60~80 ppb and 5~10 ppb over South Korea than those in the WRF-Chem default simulation, while it has a marginal impact on $NO_2$ and $SO_2$ mixing ratios. Without using MOZART-4 chemical IC, the WRF simulation has required approximately 6-days chemical spin-up time for the East Asian model domain. Overall, the results indicate that realistic chemical IC/BCs are prerequisite in the WRF-Chem simulation to improve a forecast skill of local air quality over South Korea, even in case the model domain is sufficiently large to represent anthropogenic emissions from China, Japan, and South Korea.
This study estimates the willingness-to-pay (WTP) for avoiding the destruction of a first-grade ecological area by means of contingent valuation method. Specifically, we employ the dichotomous choice technique along with the follow-up questionnaires. Our analysis implies the yearly WTP per household for avoiding the destruction of the ecological area of 100,000 pyongs is 8,898 won with the 95% confidence interval of 6,611~11,976 won. We estimate the asset value of that area to be 1,707 billion won with the 95% confidence interval of 1,269 to 2,298 billion won. We also decompose the total value of the area into the value of direct (22%) and indirect (38.8%) use, the option value (19.9%) and the conservation value (21.3%). Although using these data for SEEA (the system of integrated environmental economic accounting) is bound by certain restrictions, one could employ our empirical findings as advisory information for decision making in the process of prior environmental review or for assessing the environmental impact.
In this study, numerical analysis of debris flow was performed using the SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics) technique to analyze the mechanism of debris flow, and the applicability of soil parameters was verified by comparison with previous studies. In addition, after performing aerial photographic survey using a drone, a topographic model was created based on this survey to check the applicability of the site to the valley part of Jagul Mountain basin. And after numerical analysis of debris flow was performed using NFLOW, and the result was compared and analyzed with the existing satellite image based method. As a result of this study, the numerical analysis method using drone image and NFLOW was found to have a higher applicability to predicting the impact of debris flow, because it can reflect the actual topography better than the existing method based on satellite imagery. Therefore, it is considered that this study can be used as basic data to establish the preventive measures for debris flow such as location selection of the eruption control dam.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.36
no.2
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pp.139-146
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2014
In this research, we quantified the environmental load while using and not using secondary resources. During the process of primary processed product of metal resources (copper, aluminum), we applied LCA technique and analyzed by dividing into 8 environmental impact categories that affect the environment. Furthermore, we analyzed the greenhouse gas that occur during the process of primary processed product domestically and globally according to the changes of each metal resource's recycling rate. Consequently, when producing 1 ton of copper using secondary resources, the environmental effects were found to be 6.09E + 01 person-yr/f.u. and 7.23E + 01 person-yr/f.u. Additionally, as the recycling rate increased both globally and domestically, the amount of greenhouse gas decreased. Producing 1 ton of Aluminum using secondary resources, the environmental effects were found to be 2.34E + 02 person-yr/f.u. and 3.01E + 02 person-yr/f.u. Moreover, as the recycling rate domestically decreased, the amount of greenhouse gas increased, however the globally was decreased.
A new procedure needs to be developed to predict the dynamic layer properties under moving truck loads. In this study, a computer code to evaluate layer moduli of asphalt concrete pavement from measured interior deflections at various depths were developed and verified from numerical model tests. Interior deflections of the pavement are measured from Multi-Depth Deflectometer(MDD). It was found that errors between the given and backcalculated moduli in numerical analysis were less than 0.32% for several numerical models tested. When impact loads were used, a technique to determine the depth to virtual rigid base was proposed through the analysis of compressive wave velocity and impulse loading durations. It was found that errors between the given and backcalculated moduli in numerical analysis were less than 0.114% when virtual rigid base was considered in numerical analysis. The pavement behavior must be evaluated under various vehicle speeds when determining the dynamic interaction between the loading vehicle and pavement system. To evaluate the dynamic behavior on asphalt concrete pavement under various vehicle speeds, truck moving tests were carried out. From the test results with respect to vehicle speed, it was found that the vehicle speed had significant effect on actual response of the pavement system. The lower vehicle speed generates the higher interior deflections, and the lower dynamic modulus.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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