The main purpose of this study is to suggest a way that how government innovation ecosystem can be successfully managed by applying neuro-cybernetics approach. Innovation ecosystem is not a rare phenomenon around us. Especially national innovation managed by government relies on heavily innovation ecosystem. Unfortunately discussions of successful management of this ecosystem are rare. This study strongly urged necessity of such management by observing the case of introduction of CDMA mobile communication technology in Korea. Neuro-cybernetics was suggested as one alternative approach for the such management.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.22
no.4
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pp.29-43
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2017
Innovation Cosystems are Conceptualized as Organizational Networks of Economic Actors, Technologies and Social Contexts that Interact for Knowledge Production, use, and Adaptation. This Paper Proposed a Conceptual Framework to Describe Value Co-creation of Organizational Networks Engaged in Technology Innovation. We Adopted Theory-Based Approach by Integrating the Perspective of Service-Dominant (S-D) Logic Into the Evolutionary Model of the Triple Helix. The Framework Gives a Plausible Explanation on how Actors Collaborate to Create Value in Dynamic Contexts of an Innovation Ecosystem. The Innovation Ecosystem can be Considered as a Composite of Sub-Ecosystems, Including Knowledge, Sectoral, and Business Ecosystems. When these Sub-Ecosystems are Recursively Transformed by Coordination of Functional Mechanisms that Serve Value Co-creation in the Innovation Process, the Innovation Ecosystem will be Re-Organized and Evolve. The case of the Digital Living Network Alliance (DLNA) was Examined to Demonstrate the Fundamental Mechanisms for Value Co-creation that was Described in the Framework. The case Study Indicates Features of Value Co-creation when Implementing Innovation in Organizational Networks.
The aim of this conceptual article is to explore the sharing economy ecosystem concept in innovation policy context with cluster, innovation system, smart specialization and business ecosystem approaches. This study conducts comparative study to understand what has been changed by sharing economy through Uber case in four cities. By analyzing vital constructs in sharing economy ecosystem, we suggest how sharing economy ecosystem works, and presenting core factors in policy framework of sharing economy ecosystem. In addition, we attempt to explain that policy maker should consider the relationship between these factors. The result of this paper shows sharing economy ecosystem has developed with their characteristics and constructs that are different with traditional industry.
With the increasing importance of ecosystem in a business environment, the value of open innovation is receiving great attention. Under open innovation, companies open their knowledge, capital, and other resources to cooperating companies; on the other hand, under closed innovation companies depend solely on their own resources. In this paper, we compare closed and open innovation using the simulation method, and confirm that in terms of total capital and production of the industry, open innovation provides greater opportunities to the entire ecosystem. Moreover, Schumpeterian competition, which is a dynamic of closed innovation, functions even under open innovation. Our findings highlight that not only small but also large companies can receive the benefit of an enlarged industry under open innovation.
As the developed and developing economies make the transition to knowledge-based economies, the high-tech sector has been the primary engine in enabling this transformation. Given this context, the policy making and implementation abilities of the countries' local administration assume significance. This study therefore attempts to examine the policy evolution undertaken by China and India which resulted in the emergence of high-tech startup ecosystems in these countries. Further, using a theoretical framework for an ideal entrepreneurial ecosystem, it tries to understand the similarities and differences prevalent currently in the Indian and Chinese high-tech startup ecosystem. The results of the study indicate that although both the countries took different paths, from a macro-perspective, they follow the same pattern as observed in the US and Israel policy making - that of the change in the role of Government as a regulator to that of an enabler of the entrepreneurial ecosystem. The differences and similarities between the key entrepreneurial ecosystem components provide additional knowledge about the currently prevailing conditions of the ecosystem in these countries.
Hyun Mo Kang;Il Young Choi;Jae Kyeong Kim;Hyun Joo Shin
Asia pacific journal of information systems
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v.31
no.3
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pp.358-377
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2021
Knowledge drives business innovation. However, even if companies have the same knowledge element in the business ecosystem, innovation performance varies depending on the structural position of the technical knowledge network. This study investigated whether there is a difference in exploitative innovation according to the structural position of the AI technical knowledge network. We collected patents from the top 100 digital companies registered with the US Patent Office from 2015 to 2019 and classified the companies into knowledge producer-based brokers, knowledge absorber-based brokers, knowledge absorbers, and knowledge producers from the perspective of knowledge creation and flow. The analysis results are as follows. First, a few of the top 100 digital companies disseminate, absorb, and mediate knowledge, while the majority do not. Second, exploitative innovation is the largest, in the order of knowledge producer, knowledge absorber-based broker, knowledge absorber, and knowledge producer-based broker. Finally, patents for industrial intelligence occupy a large proportion, and knowledge producers are leading exploitative innovation. Therefore, latecomers need to expand their resources and capabilities by citing patents owned by leading companies and converge with existing industries into AI-based industries.
Globalization, increasing technological advancements and dynamic knowledge diffusion are moving our world closer together at a unique scale and pace. At the same time, our rapidly changing society is confronted with major challenges ranging from demographic to economic ones; challenges that necessitate highly innovative solutions, forcing us to reconsider the way that we actually innovate and create shared value. As such the linear, centralized innovation models of the past need to be replaced with new approaches; approaches that are based upon an open and collaborative, global network perspective where all innovation actors strategically network and collaborate, openly distribute their ideas and co-innovate/co-create in a global context utilizing our society's full innovation potential (Innovation 4.0 - Open Innovation 2.0). These emerging innovation paradigms create "an opportunity for a new entrepreneurial renaissance which can drive a Cambrian like explosion of sustainable wealth creation" (Curley 2013). Thus, in order to materialize this entrepreneurial renaissance, it is critical not only to value but also to actively employ this new innovation paradigms so as to derive community-driven shared value that stems from global innovation networks. This paper argues that there is a gap in existing business incubation model that needs to be filled, in that the innovation and entrepreneurship community cannot afford to ignore the emerging innovation paradigms and rely upon closed incubation models but has to adopt an "open incubation" (Ziouvelou 2013). The open incubation model is based on the principles of open innovation, crowdsourcing and co-creation of shared value and enables individual users and innovation stakeholders to strategically network, find collaborators and partners, co-create ideas and prototypes, share their ideas/prototypes and utilize the wisdom of the crowd to assess the value of these project ideas/prototypes, while at the same time find connections/partners, business and technical information, knowledge on start-up related topics, online tools, online content, open data and open educational material and most importantly access to capital and crowd-funding. By introducing a new incubation phase, namely the "interest phase", open incubation bridges the gap between entrepreneurial need and action and addresses the wantpreneurial needs during the innovation conception phase. In this context one such ecosystem that aligns fully with the open incubation model and theoretical approach, is the VOICE ecosystem. VOICE is an international, community-driven innovation and entrepreneurship ecosystem based on open innovation, crowdsourcing and co-creation principles that has no physical location as opposed to traditional business incubators. VOICE aims to tap into the collective intelligence of the crowd and turn their entrepreneurial interest or need into a collaborative project that will result into a prototype and to a successful "crowd-venture".
In the 21st Century, scientific discovery and technological development are fueled by unprecedented changes in knowledge, societal needs and wants, engineering designs, materials, and instrumentation. Such rapid global changes pose major opportunities and challenges for the innovation ecosystem-especially in developing countries. In particular, our models for human resource development and engagement must evolve so as to better prepare leaders in higher education institutions, research institutes, science cities and science parks, businesses and industries, and governments. Universities throughout the world must play a greater role in both the research and practice of human resource development and engagement for the knowledge-based and creative economies. This paper explores the current and potential talent development and talent engagement dimensions of universities in economic development, and research and practice in education and policy-with implications of such dimensions for science cities/science parks. The paper highlights the importance of a greater role for universities, in collaborating with business/industry and governments, in examining new economics-sensitive and values-sensitive models for education and human resource development so as to better understand and support innovation in global contexts.
Nowadays, we are standing in front of the $4^{th}$ Industrial Revolution that is featured by a great range of new and advanced technologies that influences all the domains of economies and industries. The great question that this revolution raises is how it can lead to a future that reflects the peoples' common objectives and values on how these advanced technologies can affect the life and transform the economic, social, cultural, and human environment. It is commonly agreed that to be adapted to these changes and needs and shape a society with competitive economies with highly-skilled individuals, we need to encourage innovation, entrepreneurship, new knowledge generation and exchange and true and effective collaboration and communication. In this complex scene, education seems to have a central and critical role on finding new ways of developing expertise and innovation within the existing knowledge procedures, with more and better cooperation between the key players. This paper argues the concepts, opportunities and challenges that are related to the learning ecosystem towards the needs raised by the $4^{th}$ Industrial Revolution. The education is discussed as catalyst but also as carrier of innovation and innovation practices and the basis of a relevant framework is presented that takes into account all the aspects, domains and key players of educational world and interacting domains. Having introduced the ideas of innovation, collaboration and technology advancement in this environment, this paper also presents a real case of practice, focusing on how more than 5.000 schools around Europe succeeded the last four (4) years to implement innovation activities in a collaborative way and under a unique but also flexible pedagogical innovation framework.
Using the case of the Ghent University and its Technology Park, we will illustrate how changing policies and practices at the level of the university concerning research valorization have an impact on our science park. We will also demonstrate how the evolving nature of our science park has a clear impact on the university, as the science park becomes more and more an integral part of the university knowledge eco-system. We will also highlight the involvement of Ghent University in the Korea Songdo Global University Campus Project.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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