Purpose - The purpose of this study is to classify KOSPI listed companies according to their organizational character type based on MBTI. Design/methodology/approach - This study collected 109,989 reviews from an online firm review website, Jobplanet. Using these reviews and the descriptions about organizational character, we conducted document similarity analysis. Doc2Vec technique was hired for the analysis. Findings - First, there are more companies belonging to Extraversion(E), Intuition(N), Feeling(F), and Judging(J) than Introversion(I), Sensing(S), Thinking(T), and Perceiving(P) as organizational character types of MBTI. Second, more companies have EJ and EP as the behavior type and NT and NF as the decision-making type. Third, the top-3 organizational character type of which firms have among 16 types are ENTJ, ENFP, and ENFJ. Finally, companies belonging to the same industry group were found to have similar organizational character. Research implications or Originality - This study provides a noble way to measure organizational character type using firm review big data and document similarity analysis technique. The research results can be practically used for firms in their organizational diagnosis and organizational management, and are meaningful as a basic study for various future studies to empirically analyze the impact of organizational character.
Ye, Jialei;Zhang, Jiahao;Gao, Liqian;Zhou, Yang;Liu, Ziyang;Han, Jianguo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.8
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pp.2704-2719
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2022
Lately, neo-Chinese style furniture has been frequently noticed by product design professionals for the big part it played in promoting traditional Chinese culture. This article is an attempt to use big data semantic analysis method to provide effective design research method for neo-Chinese furniture design. By using big data mining program TEXTOM for big data collection and analysis, the data obtained from typical websites in a set time period will be sorted and analyzed. On the basis of "neo-Chinese furniture" samples, key data will be compared, classification analysis of overall data, and horizontal analysis of typical data will be performed by the methods of word frequency analysis, connection centrality analysis, and TF-IDF analysis. And we tried to summarize according to the related views and theories of the design. The research results show that the results of data analysis are close to the relevant definitions of design. The core high-frequency vocabulary obtained under data analysis, such as popular, furniture, modern, etc., can provide a reasonable and effective focus of attention for the designs. The result obtained through the systematic sorting and summary of the data can be a reliable guidance in the direction of our design. This research attempted to introduce related big data mining semantic analysis methods into the product design industry, to supply scientific and objective data and channels for studies on design, and to provide a case on the practical application of big data analysis in the industry.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.1
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pp.69-78
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2023
For this purpose, the research is to study the architectural characteristic of SooMaJaiJeon which is one of the DongHwaSa in the traditional wooden architecture by dividing it into three section-bracket, roof structure and frame structure. This study is largely divided into four stage-section do subject, research and actual measurement and conclusion. The whole process was consistently executed through detailed steps. The com position of this study is as follows. The 1st chapter-the purpose, background, method, object and range of the research. The 2nd chapter-the history of SooMajaiJeon. the 3rd chapter-the structure of Dapo-style bracket has generally considered, the frame structure of Dapo-style, vertical and horizontal member and podium, the characteristic of bracket with member and the structure, design of bracket, roof structure. In the 4th chapter, the conclusion of this study has been summarized, Dapo-style is the building that has deep symbolism and structural characteristic of traditional wooden architecture. The frame structure has a dominant regional characteristic and a typical part of typological classification in SooMaJaiJeon.
International conference on construction engineering and project management
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2005.10a
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pp.638-642
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2005
This paper presents incentive application strategies and delay prevention strategies as schematic approaches to improve time performance of highway construction contracts. This research recognizes the importance of improving time performance during highway construction. Strategic solutions of the most core issues on time performance incentive contracting are identified. The suggested incentive application strategies develop criteria for applying time classification to projects, for assigning project time classifications to contractors and designers, and for determining appropriate incentive values in A (cost) + B (time cost) and other performance incentive contracts. The suggested delay prevention strategies develop criteria for determining the appropriate subsurface utility engineering (SUE) level and to develop best practices for avoiding utility relocation delays. A schematic approach for each strategy is developed. This paper also introduces current incentive contracting practices in Florida. The researchers obtained the information from experienced persons in the highway construction industry, including key highway contractors, designers, and Department of Transportation (DOT) and Federal Highway Administration (FHWA) personnel. The major focus of this research is to develop strategies and suggest approaches to improve time performance of highway construction contracts. For future study, practical tools to facilitate implementation of the suggested strategies should be developed, so that the criteria, implementation processes, and best practices developed may contribute to the current industry-wide effort to improve time performance.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.46
no.4
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pp.672-686
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2022
The study classifies and analyzes the lower-body-shape types of female adolescents aged 14 to 16 years to provide meaningful information for making ready-to-wear patterns that are suitable for various female adolescent body types. The body-size data of 830 females aged 14 to 16 years were analyzed from 6th Size Korea anthropometric study. A factor analysis of 27 measurement items related to the lower body extracted 3 factors: waist/upper legs, height of the lower body, and hip area. A cluster analysis classified the female adolescent lower-body types into four clusters: the skinny body type with the shortest lower-body length, the most obese body type with the largest girth, the normal body type with the longest hip length, and the slender body type with the longest lower-body length. The discriminant analysis determined that nine measurement items had the most influence on classifying lower-body-shape types, and discriminant functions were derived. These results are meaningful because they provide more precise information about lower-body-shape types.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.289-293
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2015
The construction industry has been evolving with the development of information technology. According to this trend, the current industry changes from 2d drawings to Building Information Modeling(BIM). Current studies on the BIM-based estimation have problems such as Quantity Take-Off(QTO) specificity toward a particular software, the uncertainty of the amount in accordance with the model quality. These studies focus on QTO based on BIM rather than schematic estimation. In addition, studies on the connection with the QTO and unit cost for schematic estimation are insufficient. The purpose of this study is to propose schematic estimation process by utilizing construction codes and QTO in architectural object BIM libraries. Construction codes are classified in detail in order to input codes inside each. This study has connected unit cost and construction classification codes that obtain from BIM model. The results of this study will be helpful in decision-making and communication for schematic estimation of the design phase. It will improve the efficiency and reliability problems of existing schematic estimation.
Jiyoon Choi;Sihyeon Kim;Songe Lee;Kyunghun Kim;Sudong Lee
Journal of the Korea Safety Management & Science
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v.25
no.3
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pp.63-71
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2023
The construction industry stands out for its higher incidence of accidents in comparison to other sectors. A causal analysis of the accidents is necessary for effective prevention. In this study, we propose a data-driven causal analysis to find significant factors of fatal construction accidents. We collected 14,318 cases of structured and text data of construction accidents from the Construction Safety Management Integrated Information (CSI). For the variables in the collected dataset, we first analyze their patterns and correlations with fatal construction accidents by statistical analysis. In addition, machine learning algorithms are employed to develop a classification model for fatal accidents. The integration of SHAP (SHapley Additive exPlanations) allows for the identification of root causes driving fatal incidents. As a result, the outcome reveals the significant factors and keywords wielding notable influence over fatal accidents within construction contexts.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.3
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pp.635-644
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2024
Although the business model(BM) patents act as a creative bridge between technology and the marketplace, limited scholarly attention has been paid to the content analysis of BM patents. This study aims to contextualize converging BM patents by employing topic modeling technique and clustering highly marketable topics, which are expressed through a topic-market impact matrix. We relied on BM patent data filed between 2010 and 2022 to derive empirical insights into the commercial potential of emerging business models. Subsequently, nine topics were identified, including but not limited to "Data Analytics and Predictive Modeling" and "Mobile-Based Digital Services and Advertising." The 2x2 matrix allows to position topics based on the variables of topic growth rate and market impact, which is useful for prioritizing areas that require attention or are promising. This study differentiates itself by going beyond simple topic classification based on topic modeling, reorganizing the findings into a matrix format. T he results of this study are expected to serve as a valuable reference for companies seeking to innovate their business models and enhance their competitive positioning.
The purpose of this study is to analyze the factors affecting residential mobility between urban and rural. After classifying urban and rural region based on discriminatory attributes of the regions, we applied a multinomial logistic model, using the sample data of 2020 Korea Population and Housing Census. The major findings are as follows. The young highly educated in cities avoided rural. The young less educated in rural engaged in 2, 3th industries as well as agricultural industry, but remained in low-paying and unstable jobs. In addition, various classes moved to rural and rising house prices in cities pushed people to rural. Therefore, it is necessary to develop diversified regional industry models and provide opportunities for high quality and stable jobs in rural by linking industrial demand, education and jobs. Also, preserving the rural environment, settlement conditions and residential environment are needed for satisfying various needs of urban residents who migrate to rural areas. While regional policies so far have focused on maintaining the population size and promoting a population influx, rural development and population policies should be established in a way that responds to diverse population classes in an era of population decline.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.27
no.4_2
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pp.897-908
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2024
Evaluating the adequacy of facility safety inspection and diagnosis services performed by private enterprises is a time-consuming and administratively complex process. This study aims to analyze the determinants that could influence the rating of these safety inspection and diagnosis services using data analytics approach. Through a comparative analysis of several machine learning algorithms suitable for multi-class classification, we selected the model with the best performance (Random Forest) and identified the main determinants using the permutation importance technique. Among the variables examined, "contract value," "days of service performed" and "adherence to fair market value" were found to be strongly correlated with the rating assessments. Furthermore, we discovered that the skills and expertise of service performing personnel significantly impacted the rating. The results of this study can contribute to the enhancement of the current post-evaluation administrative processes and offer valuable insights into rating assessments by incorporating previously unexplored variables pertaining to both service providers and the services itself.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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