Although the interaction effects of knowledge sourcing strategies vary depending on environmental conditions such as knowledge intensity, most prior empirical research have failed to prove the effects of environmental conditions on the relationship between knowledge sourcing strategies and firm performance. In order to fill this gap, this study examines how knowledge intensity affects the relationship between knowledge sourcing strategies and firm performance. The results of this study indicate the interaction effects of knowledge sourcing strategies in high knowledge intensity environment are different from the effects in low knowledge intensity environment. This study expands knowledge management research by identifying the effects of knowledge intensity on the relationship between knowledge sourcing strategies and firm performance. Furthermore, it offers valuable practical guidelines for managers in selecting successful combinations of knowledge sourcing strategies with the consideration of knowledge intensity.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.18
no.1
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pp.75-100
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2011
For decades, thousands of corporation introduced knowledge management systems to respond knowledge-based society. However, it seems that the systems merely focusing on knowledge accumulation and its sharing have been bounded by many restrictions in terms of new knowledge creation based on the life cycle of knowledge management systems. Moreover, recently, a variety of knowledge management activities regarding organization, systems, and process is emphasized as a strategic asset for a corporation to create core knowledge. Therefore, this study adopted the Csikszentmihalyi's flow theory to investigate the factors affecting knowledge creation and the success factors of knowledge management systems in virtual space. Prior studies argued that flow experience should be a prerequisite for creative knowledge creation. In that vein, this research revealed the causal relationships for flow experience between the determinants of clear goal, immediate feedback, congruence of challenge and skill. Additionally, it empirically examined how flow experience affected the exploratory behavior of knowledge creation.
The purpose of this study is to investigate the relationships between knowledge sharing antecedents and knowledge sharing intention in a financial institute and knowledge sharing behavior, knowledge sharing behavior and knowledge sharing performance. This paper first reviews the influencing factors of knowledge sharing and presents the research framework on knowledge sharing with categorized four factors such as structural factors, relational factors, personal and task characteristics. Based on a research framework, survey analysis was conducted with financial institution members. This paper examined the relationship between antecedents of knowledge sharing and knowledge sharing intention, knowledge sharing intention and knowledge sharing behavior. Also it analyzed the relationship between knowledge sharing behavior and the knowledge sharing performance. As a result, the paper suggested that the knowledge sharing intention consist of two dimensions. The first is voluntary knowledge sharing intention. The second is solicited knowledge sharing intention. The former has a significant positive relationship with the innovativeness, communication, personal creative propensity and perception of the knowledge sharing. The later has a significant positive relationship with the task interdependence but has a significant negative relationship with the knowledge sharing evaluation system. Knowledge sharing intention has a significant positive relationship with the knowledge sharing behavior. Also knowledge sharing behavior has a significant positive relationship with the knowledge sharing performance. Finally, the implications and limitations of the study are discussed.
Knowledge has become an important resource for organization. The manufacturing industry is usually operated on the basis of business processes, and most workers are familiar with their own processes. The process-based approach, therefore, can provide an efficient way to capture and navigate knowledge. In this study, we focus on knowledge which may be missed during knowledge transfer among workers. For this, we propose a method for analyzing knowledge flow, which is passed among business processes. We propose a process-based knowledge management framework for analyzing knowledge flow, which employs a two-phase analysis: process analysis and knowledge flow analysis. A knowledge flow model, represented by Knowledge Flow Diagram, is proposed as a tool for representing knowledge. We formulate several semantics for knowledge flow modeling. We build the three-level schema: conceptual, logical, and physical in order to automate the knowledge model adaptive to knowledge management systems. The proposed approach is verified and illustrated through a case study on the manufacturing process of A Company.
Many organizations implement knowledge management initiates by developing knowledge management systems. This study aims at investigating knowledge sharing behaviors in a knowledge management system and identifying factors affecting such behaviors. To do this, we defined knowledge sharing behaviors in a knowledge management system as registration and view of knowledge at a system. Based on this definition, we established a research model by identifying seven factors affecting both behaviors as independent variables: Learning orientation, Pressure to share knowledge, Top management support, Reward for knowledge sharing, Level of experience in IT, System quality, and Knowledge quality. The 14 hypotheses derived from a research model were tested by a correlation analysis and a multiple regression analysis with data from 165 respondents of the 21 organizations which implemented knowledge management initiatives. As results, both of knowledge registration and knowledge review were strongly affected by the learning-orientedness of an organization. Finally, we discussed results and limitations of this study.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.23
no.3
s.180
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pp.22-31
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2006
This paper introduces an approach to an ontology-based knowledge framework for product life cycle management (PLM). Participants in a product life cycle want to share comprehensive product knowledge without any ambiguity and heterogeneity. However, previous knowledge management approaches are limited in providing those aspects. Therefore, we suggest an ontology-based knowledge framework including knowledge maps, axioms and specific knowledge far domain. The bottom level, the axiom, specifies the semantics of concepts and relations of knowledge so that ambiguity of the semantics can be alleviated. The middle level is a product development knowledge map; it defines the concepts and the relations of the product domain common knowledge and guides engineers to process their engineering decisions. The middle level is then classified further into more detailed levels, such as generic product level, specific product level, product version level, and product item level for PLM. The top level is specialized knowledge fer a specific domain that gives the solution of a specific task or problem. It is classified into three knowledge types: expert knowledge, engineering function knowledge, and data-analysis-based knowledge. This proposed framework is based on ontology to accommodate a comprehensive range of unambiguous knowledge for PLM and is represented with first-order logic to maintain a uniform representation.
Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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2005.11a
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pp.139-142
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2005
Recently research interest in Knowledge Management (KM) has grown rapidly. Companies regard intellectual capital as important asset and strive to deploy KM in an organization to gain a competitive edge. Many organizations currently engage in knowledge management in order to leverage knowledge both within their organization and externally to their shareholders and customers. Most of the previous research related to KM are dedicated to investigate the role of information technology in extracting, capturing, sharing, coverting organizational knowledge. Knowledge workers, however, are paid less attention though they are the key players in KM activities such as knowledge creation, dissemination, capture and conversion. We regard knowledge workers as a major component of KM and starting point of understanding organizational knowledge activities. Therefore we adopt a method to understand and analyze knowldge workers' social relationships. In this paper we investigate Social Network Analysis (SNA) as a tool for analyzing knowledge network. We introduce the basic concept of SNA and suggest a framework for implementing knowledge network by explaining how SNA can be used for analyzing knowledge network. We also propose a numerical method for identifying knowledge workers using SNA after classifying knowledge workers. The suggested method is expected to help understanding key knowledge players within an organization.
The knowledge society has come to where the knowledge is the source of wealth contrary to the traditional era that labor and capital were the source of wealth. Thus, corporate is accelerating to introduce the knowledge management and to establish the knowledge management system (KMS) in order to effectively manage the knowledge that can be the source of their competitiveness. The purpose of this paper is to identify the factors which affect knowledge sharing and to prove empirically their relationships with the KMS performance. A survey was conducted and data were collected from 220 respondents of 19 organizations which have adopted KMS. Research model and related hypotheses were tested using PLS Graph 3.0. As a result of data analysis, seven hypotheses out of eleven hypotheses were supported. In particular, knowledge sharing is significantly influenced by those knowledge sharing factors such as openness, trust, training, reward system, perceived usefulness, and communication channel. Also, individual impact is significantly affected by knowledge sharing. This study is expected to provide a sound basis for understanding the importance of knowledge sharing to gain organizational as well as individual competitiveness and exploring ways to effectively share knowledge through enhancing the use of KMS in organizations.
A knowledge map, a taxonomy of knowledge repositories, must have capabilities supporting and enhancing knowledge user's activity to search and select proper knowledge for problem-solving. Conventional knowledge maps, however, have been hierarchically categorized, and could not support such activity that must coincide with the user's cognitive process for knowledge utilization. This paper, therefore, aims to verify and develop a methodology to build a networked knowledge map that can support user's activity to search and retrieve proper knowledge based on the referential navigation between content-relevant knowledge. This paper deploys keywords as the semantic information between knowledge, because they can represent the overall contents of a given document, and because they can play the role of semantic information on the link between related documents. By aggregating links between documents, a document network can be formulated: a keyword-based networked knowledge map can be finally built. Domain expert-based validation test was also conducted on a networked knowledge map of 50 research papers, which confirmed the performance of the proposed methodology to be outstanding with respect to the precision and recall.
Knowledge workers' workload to register knowledge can cause quality defects in the quality as well as the quantity of knowledge that must be accumulated in a knowledge management system(KMS). To enhance the availability of a KMS by acquiring more quality-guaranteed knowledge, autonomous knowledge acquisition which outdoes the automated acquisition must be initiated. Adopting the capabilities of context-awareness and inference in the field of context-aware computing, this paper intends to autonomously identify and acquire knowledge from knowledge workers' daily lives. Based on knowledge workers' context information, such as location, identification, schedule, etc, a methodology to monitor, sense, and gather knowledge that resides in their ordinary discussions is proposed. Also, a prototype systems of the context-based knowledge acquisition system(CKAS), which autonomously dictates, analyzes, and stores dialogue-based knowledge is introduced to prove the validity of the proposed concepts. This paper's methodology and prototype system can support relieving knowledge workers' burden to manually register knowledge, and hence provide a way to accomplish the goal of knowledge management, efficient and effective management of qualified knowledge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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