Social networking services (SNS) have become a significant platform for Internet users to obtain knowledge and information. Users can share messages mutually via this platform. This kind of sharing enables users to exchange and gain useful information. However, in recent years, the crisis of stickiness has appeared in SNS, calling attention to the social network industry. Relevant professionals explain that the interest of users in sharing knowledge on SNS websites and applications may gradually decrease, eventually leading to users giving it because the platforms utilize simple and uninteresting methods to attract active participation from users. However, factors affecting the knowledge sharing on SNS websites and applications should be identified clearly through studies. Sina Weibo is one of the largest SNS platforms in the world, and studies on the factors affecting knowledge sharing of users could be valuable in addressing this issue. This paper establishes the theoretical analysis model of knowledge sharing in SNS sites and applications, analyzes the factors affecting knowledge sharing on these sites, and proposes the corresponding strategies to address the issues. Using questionnaire surveys on Sina Weibo users, this article will discuss the factors affecting knowledge sharing, and analyze these factors on SNS as well as improve the stickiness of users to achieve the aim of SNS platforms enabling the expansion of the range of users. The study will discuss theoretical foundations and the hypotheses that arise. The method of study will also be discussed. The study concludes with theoretical implications, practical implications, limitations, and future research opportunities. The results of this study could aid researchers in understanding the underlying reasons for social network activities as well as for SNS developers in improving SNS services.
As research management is growing in importance for research organizations, their disciplinary structures need to be interpreted. However, it is not only difficult but ambiguous to detect causal relations between subjects because diverse disciplines interacting with each other lead the development of organizational research. Therefore, this article summarizes the major concepts and results recently achieved in the related fields such as research management, bibliographic analysis, information theory, and networks to characterize organizational knowledge structures. Relevant analytical methods obtained from the literature can be applied to empirical situations. Predictive causal relations can be measured using an information theoretic indicator on a series of organizational research portfolios identified from bibliographic information. A network approach would be suitable to manage organizational research effort from a holistic view. Knowledge structures of the Government-funded Research Institutes in Korea are explored experimentally.
This paper presents an automated methodology for campus network design and performance analysis using the rule-based SES and DEVS modeling & simulation techniques. Proposed methodology for structural design and performance analysis can be utilized not only in the early stage of network design for selecting configurable candidate from all possible design alternatives, but also in simulation verification for generating performance data. Our approach supercedes conventional methodologies in that, first, it can support the configuration automation by utilizing the knowledge of design expert ; second, it can provide the simulation-based performance evaluation ; third, it is established on the basis of the well-formalized framework so that it can support a hierarchical and modular system design. Several simulation tests performed on a campus network example will illustrate our technique.
이 연구는 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램에 제시된 학습목표를 Bloom의 신교육목표분류체계와 언어네트워크분석 방법을 통해 분석하고 결과를 비교함으로써 학습목표를 분석할 때 언어네트워크분석 방법의 적용 가능성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 27개 대학부설과학영재교육원의 교육프로그램 중 과학 분야 169개 주제에 제시된 702개의 학습목표를 분석대상으로 선정하여 Bloom의 신교육목표 분류체계에 따라 분류하고 코딩한 후 각 학습목표 사이의 구조적 특성을 알아보기 위해 언어네트워크분석을 사용하였다. 분석 결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 주제 별로 사용된 학습목표의 특성을 살펴본 결과 초등은 약 3개, 중등은 약 6개의 서로 다른 범주의 학습목표가 사용되고 있었다. 둘째, 연구방법과 학교 급에 관계없이 지식차원의 사실적 지식, 개념적 지식과 인지과정 차원의 '기억하다', '이해하다', '창안하다'의 비중이 높게 나타났다. 셋째, 단순 통계 분석 결과로는 확인할 수 없지만 언어네트워크분석 방법을 통한 가중치에 근거하여 살펴본 결과 초등 단계는 과학적 사실에 대한 학습을 통해 실제실험과정에 적용해 보는 활동을 강조한 반면, 중등 단계는 이보다는 과학적 사실, 개념 자체를 이해하는 것을 더욱 강조하고 있었다. 이와 같은 결과로 볼 때 기존 단순 통계적 연구를 통해 분석한 것에 비해 보다 다양한 학습목표의 특성을 해석할 수 있는 것으로 보아 언어네트워크분석방법이 학습목표를 분석하는데 적용 가능성이 높은 것으로 판단된다.
지식과 정보산업이 경제의 주축인 지식기반 사회에 있어 지식의 공유와 확산 및 체계적인 관리는 국가 경쟁력 향상뿐만 아니라 지속 가능한 사회 발전의 필수 전략으로 인식되고 있다. 정보기술과 경영의 융합이 다양한 방식으로 일어나고 있는 정보시스템(Information Systems: IS) 연구분야에서, 연구자들이 서로 협력하여 오래된 지식을 과학적 지식네트워크의 관점에서 새로운 지식으로 만들어 낼 때 비로소 지식의 진화가 일어난다. 특히, 인용과 공저, 키워드와 같은 네트워크 기반의 학제적 접목을 통해 해당 연구분야의 관심 주제와 적용된 방법론, 연구동향 등을 파악함으로써 새로운 통찰을 이끌어낼 수 있다. 선행연구에서는 연구주제와 방법론, 공동저자 등의 관계를 밝혀 해당 커뮤니티의 지식체계 구조와 연구동향을 파악하려는 다양한 시도가 있어 왔으나, 두 개 이상의 저널을 일부 기간으로 한정해서 비교한 연구가 대부분을 차지하였으며, IS 연구의 전 역사를 아우르면서 연구동향을 살펴본 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 IS 연구분야에서 관련 지식을 넓히는 데 주도적인 역할을 수행하고 있는 MIS Quarterly (MISQ) 저널을 중심으로 창간호(1977년)부터 최근(2022년 1분기)까지 게재된 모든 논문으로부터 (1) 키워드를 추출하고, (2) 추출된 키워드를 연구주제와 방법론, 이론 등으로 각각 구분한 후, (3) 토픽모델링과 키워드 네트워크 분석을 활용하여 IS 연구분야의 태동부터 현재까지의 변화 양상을 연대기적으로 파악하였다. 본 연구를 통해 MISQ에 게재된 IS 연구의 변화 양상을 살펴봄으로써, IS 연구분야의 발전 방향을 예측하고, IS 분야의 연구자들에게 새로운 연구방향을 제시하여 미래 지향적인 연구를 진행하는 데 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
Research for multi-variate classification has been studied through two kinds of procedures which are feature selection and classification. Feature Selection techniques have been applied to select important features and the other one has improved classification performances through classifier applications. In general, each technique has been independently studied, however consideration of the interaction between both procedures has not been widely explored which leads to a degraded performance. In this paper, through integrating these two procedures, classification performance can be improved. The proposed model takes advantage of KBANN (Knowledge-Based Artificial Neural Network) which uses prior knowledge to learn NN (Neural Network) as training information. Each NN learns characteristics of the Feature Selection and Classification techniques as training sets. The integrated NN can be learned again to modify features appropriately and enhance classification performance. This innovative technique is called ALBNN (Algorithm Learning-Based Neural Network). The experiments' results show improved performance in various classification problems.
성장동력산업의 육성 정책에 따라 부가가치가 높은 산업을 광역 경제권단위에서 육성하는 정책이 진행되고 있다. 이 분석의 목적은 창조산업의 대표적 분야인 디자인산업을 발전시키고 있는 지식을 기반으로 한 네트워크의 공간적 특성과 기관별 네트워크 구조를 도출하고, 2000년에서 2010년까지의 시간적 변화에 초점을 두어 분석함으로서 앞으로 나아가야 할 방안을 모색해 보고자한다. 먼저 전국 디자인산업의 변화와 시도별 광역별 성장을 살펴보고 심층인터뷰를 실시하여 기관별 네트워크 현황을 파악하였다. 이를 기반으로 디자인산업과 관계된 공동연구 데이터를 가공하여 구조적, 공간적, 시간적인 측면을 고려하여 종합적인 판단으로 공간적 특성과 기관별 네트워크 구조의 변화에 대해 분석하였다. 또한 그룹분석에 활용되는 지표를 이용하여 네트워크의 밀도, 링크수, 집중도를 기준으로 다른 그룹과 상대적으로 변화하는 하는 과정을 비교 분석하였다.
정보보안 인식과 중요성이 시대적으로 고조됨에 따라 각 산업부문별로 조직의 정보자산을 보호하기 위해 정보보호 점검기준을 기반으로 한 정보보호 평가 인증 등의 제도가 마련되어 시행되고 있다. 본 논문은 정보보호 점검기준 간의 문맥적인 유사성과 차이점에 대해 규명하기 위하여 지식네트워크를 이용하여 분석한 결과로 ISMS와 PIMS, 금융 IT부문 경영실태평가, 금융 IT부문 보호업무 모범규준, 정보보안 관리실태 평가 상에 나타난 점검기준간의 관계는 다음과 같이 설명할 수 있다. 첫째, 본 논문에서 연구된 정보보호 점검기준은 공통적으로 정보시스템 및 정보통신망에서의 정보자산의 보호와 침해대응, 운영통제에 관한 부분을 다루고 있다. 둘째, 금융권에서는 앞선 공통부분 외에도 IT 경영 및 감사활동에 관한 적정성을 상대적으로 중요하게 다루고 있다. 셋째, ISMS의 점검기준은 PIMS, 금융 IT부문 경영실태평가, 금융 IT부문 보호업무 모범규준, 정보보안 관리실태 평가의 대부분의 내용을 포함하고 있는 것으로 확인된다.
이 연구에서는 인식적 네트워크 분석(ENA)을 통해 초등 예비교사의 VR/AR 콘텐츠 활용 과학 수업 계획 과정에서 나타나는 TPACK의 특징을 알아보고자 했다. 연구자들은 기존의 TPACK 프레임워크에 기초하여 7개의 TPACK 코딩 요소를 귀납적으로 추출하였다. 그리고 초등 예비교사들이 과학 수업을 계획하며 나누는 담화를 TPACK 요소에 따라 코딩하고 이를 ENA Web Tool로 분석하였다. 두 모둠의 담화를 분석하고 비교하였는데 연구자들이 질적으로 분석한 두 모둠의 담화의 차이는 ENA 그래프를 통해 명확하게 드러났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 연구자들은 ENA 방법이 기존 TPACK 연구와 달리 테크놀로지 지식(TK), 내용 지식(CK), 교수 지식(PK)의 복합적 상호작용을 분석할 수 있는 유용한 연구 방법임을 주장하였다. 그리고 두 모둠의 담화에서 나타나는 특징을 통해 예비교사의 TPACK 역량 함양을 위한 시사점을 논의하였다.
본 연구는 중소기업, 특히 제조업을 중심으로 기술혁신자원의 네트워크 구조를 분석하고 혁신기업과 비혁신기업 간의 차이점을 드러내는 것을 목표로 한다. 우선 전체 기업을 대상으로 연결 중심성, 유동 매개 중심성, 위세 중심성을 분석하고, 다음으로 CONCOR 분석을 통해 구조적 등위성을 도출하였다. 마지막으로 혁신성과 창출 유무에 따라 구분된 혁신기업과 비혁신기업의 네트워크 형태를 비교 분석하였다. 연구 결과 전체 기업의 기술혁신자원 분석에서 기업가정신과 기업혁신전략이 중요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 CONCOR 분석결과 중소기업의 혁신자원은 7개의 클러스터로 구성되었으며, 이는 본원적 제품혁신 자원, 경쟁우위 추진 자원, 협력활동 자원, 정보시스템 자원, 혁신 보호 등으로 정의될 수 있다. 마지막으로 혁신기업과 비혁신기업의 네트워크 분석에서는 혁신기업이 경쟁력 강화와 품질 향상에 집중하는 반면, 비혁신기업은 기존 제품과 고객에 더 집중하는 경향을 보였다. 또한, 혁신기업은 8개의 클러스터로 구성되어 있었고, 비혁신기업은 6개의 클러스터로 나타났다. 이는 혁신기업이 자원을 다각적으로 활용하여 구조적 변화와 새로운 가치 창출을 추구하는 반면, 비혁신기업은 보다 안정적인 형태로 기술혁신자원을 운영한다는 것을 시사한다. 본 연구는 중소기업의 기술혁신에 있어서 기업가정신과 기업혁신전략의 중요성을 강조하며, 혁신성을 높이기 위해 내부적 차원에서의 강력한 노력이 필요함을 제시한다. 이러한 발견은 중소기업의 기술혁신을 위한 전략 수립과 정책 개발에 중요한 시사점을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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