In this paper we estimate knowledge production function for 15 South Korean industry sectors using panel data. To accommodate the influence of inter-sectoral interactions on the creation of knowledge, we estimate parameters for related knowledge production functions using the Dynamic Seemingly Unrelated Regression(DSUR) model proposed by Mark et al. (2005). We find the elasticity of knowledge production with respect to the size of research staff to be 0.25 and that with respect to the existing stock of knowledge to be 0.35. The fact that the elasticity of new knowledge creation with regard to the existing knowledge stock is below 1 in South Korea corroborates the view that the rate of long-term growth of her economy is chiefly determined by the elasticity related to production functions of goods and services and the rate of population growth, and that her government policy, to ensure a continued growth for the Korean economy, must shift the focus of R&D policies from the current direct intervention-centered model to one consisting of indirect measures, namely supporting knowledge management and diffusion and the creation of a knowledge sharing system. In terms of R&D policy implications it could be consider that the national knowledge production system should strengthen the cumulative process of knowledge accumulation and population for research and development. Our country R&D policy, also, need to adopt a global approach to increase knowledge stock at the highest levels of a country.
Traditional wisdom on how late industrialized countries follow the technology trajectories of preceding economies is in need of reformation as these countries have attained industrial leadership in a growing number of fields. However, current understandings about these countries' development of their emerging technologies have yet to investigate the divergence of idiosyncratic technology trajectories. The aim of this paper was to explore how their knowledge production strategies in emerging technology sectors are diverging. Specifically, this research examines the changing patterns of knowledge production in quantum technology in South Korea and China by developing a knowledge portfolio and knowledge strategic diagram. According to the knowledge portfolio, the relative literature position differs. In the knowledge strategic diagram, there are diverging patterns in the emerging keywords sector. This paper contributes to the literature by demonstrating the diverging strategies of late industrialized countries in their transition from catch-up to post-catch-up paradigms and provides policy implications for countries developing an idiosyncratic trajectory in emerging technology sectors.
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.18
no.1
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pp.1-5
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2011
In this paper, we introduce knowledge sharing platform for production technology. Surface mount technology (SMT) is one of the important production technologies to fabricate electronic devices. The production technology of the SMT, however, has been propagated from an experienced worker to an inexperienced worker in a manufacturing field. The objective of the knowledge sharing platform is to convert the production experiences like a solder printing knowhow into quantitative values, to construct the database of the process technologies, and to share the technologies systematically via web portal service. In addition, the knowledge sharing platform contains the total production process of mobile products, the information of experts and facilities, and recent R&D output. In this manner, the knowledge sharing platform for production technology could strengthen the technological competitiveness of small and medium manufacturing companies in Korea.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.31
no.2
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pp.1-10
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2008
In the knowledge-based society which recognizes knowledge as a core value, knowledge management is one of the most interesting issues. The creation of knowledge within an organization occurs as a result of interactions of tacit and explicit knowledge, in process of knowledge conversion. One useful model of this process is the SECI model which stands for a process of socialization, externalization, combination and internalization of knowledge. The enterprise competitive power depends on how an organization accelerates the speed of the cycle of knowledge creation well. In this paper we introduce a knowledge management promotion system based on SECI model and proposal system to promote the cycle of knowledge creation in production fields, and study an enterprise case.
Production of goods and services always necessarily depends on the use of knowledge. The knowledge intensity of production , however, has increased manifold in the last two decades or so. This is clearly indicated by the rise in the share of knowledge intensive products, which are traded. The production and export of these advanced products are not confined to developed countries alone, but also among developing countries. But in the latter there is considerable concentration of it in a handful of countries primarily in the Asian region. Knowledge underlying production, whether industrial or non-industrial, embodies two types of knowledge: formal and non-formal. In this paper we are entirely concerned with the financing of the creation of formalized knowledge in the context of two similar Asian developing countries, namely Singapore and Malaysia. Three broad types of financial instruments are considered: research grants, tax incentives and venture capital. Both the countries are shown to be having very similar financial instruments for promoting innovation. The timing of these instruments is quite similar too. But one country has performed much better than the other. The main argument of the paper is that while financial instruments are a necessary input for innovation, the sufficient condition lies in the supply of a sufficient quantity of scientists and engineers.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.25
no.4
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pp.81-95
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2000
A knowledge-based system with fuzzy production rules is a representation of static knowledge of an expert. On the other hand, a real system such as the stock market is dynamic in nature. Therefore we need a strategy to reflect the dynamic nature of real system when we make inferences with a knowledge-based system. This paper proposes a strategy of dynamic inferencing for a knowledge-based system with fuzzy production rules. The strategy suggested in this paper applies weights of attributes of conditions of a rule in the knowledge-base. A degree of match(DM) between actual input information and a condition of a rule is represented by a value [0,1]. Weights of relative importance of attributes in a rule are obtained by AHP(Analytic Hierarcy Process) method. Then these weights are applied as exponents for the DM, and the DMs in a rule are combined, with MIN operator, into a single DM for the rule. In this way, overall DM for a rule changes depending on the importance of attributes of the rule. As a result, the dynamic nature of a real system can be incorporated in an inference with fuzzy production rules.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.4
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pp.771-778
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2014
In this study, we have measured the effects on production inducement, added value inducement, employment inducement and backward and forward linkage regarding the knowledge service industry in Korea. It turns out that the knowledge service industry greatly contributes to increase of added value and employment creation while highly withholds to effect on production inducement and backward and forward linkage effects. In recent, government seeks out new growth driver out of the knowledge service industry. We have found the fact that its direction should be 'production growth of the knowledge service industry' through this study.
The mechanism of knowledge production in the basic science has been changed throughout the development process in Korea. During the 1970s, the focus resides in the support of individual scientists while it concentrated on the support of research organization, centered on center of excellence from the 1980s. The change in the sup-porting mechanism to basic science result in the transformation of knowledge production system in the university and impact on the behavior of individual scientists. This paper focuses on the co-evolution process between newly adopted supporting program for basic science and the knowledge production system via the case study of representative program of center of excellence supporting program in Korea.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.26
no.2
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pp.55-74
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2000
A knowledge-based with production rules is a representation of static knowledge of an expert. On the other hand, a real system such as the stock market is dynamic in nature. Therefore we need a method to reflect the dynamic nature of a system when we make inferences with a knowledge-based system. This paper suggests a strategy of dynamic inference that can be used to take into account the dynamic behavior of decision-making with the knowledge-based system consisted of fuzzy production rules. A degree of match(DM) between actual input information and a condition of a rule is represented by a value [0,1]. Weights of relative importance of attributes in a rule are obtained by the AHP(Analytic Hierarchy Process) method. Then these weights are applied as exponents for the DM, and the DMs in a rule are combined, with the Min operator, into a single DM for the rule. In this way, the importance of attributes of a rule, which can be changed from time to time, can be reflected in an inference with fuzzy production systems.
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