Purpose The purpose of this study is to provide implications by examining the factors affecting the consumers' innovation resistance and intention to use FIDO technology based on the innovation resistance model. In addition, we investigate the difference between FIDO group using biometric authentication technology and those using knowledge / possessive authentication technology. Design/methodology/approach This study investigated the factors influencing innovation resistance and intention to use based on the innovation resistance model. And the structural equation model was applied to analyze the effect of innovation resistance and intention to use. Findings According to empirical results, this study found that perceived relative advantage (+), perceived risk (+), perceived complexity (+), and existing product attitude(+) influenced innovation resistance, and perceived relative advantage (+), self efficacy(+), and innovation resistance(-) influenced intention to use. In addition, this study found that there is a significant difference between the group using the bio-based authentication technology and the group using the knowledge / possessive based authentication technology.
Purpose: This empirical study is focused on the relationship between innovation capability (R&D and Human Resource innovation) and performance in knowledge-based service firms. Methods: We build research model to test how each of innovation capability on technology and human resource is influenced on their financial and non-financial performance in the knowledge-based service industries. Based on the previous research, we hypothesized the factors are regarded innovation capabilities of the firms as the scale of R&D and human resources. Because this study is especially targeted to the performance of knowledge-based service firms. With the survey on 424 main knowledge-based service firms, the multi-regression analysis was performed. Results: The result showed that the scale of R&D and human resources capabilities are main factors for knowledge-based service firms' performance, which reflects the current industrial structure. Conclusion: This study empirically demonstrated that human resources are most important to the growth of knowledge-based service firms.
Purpose The purpose of this study is to investigate the effects of learning expectation and perceived knowledge sharing on user satisfaction and IS continuance in the Korean Army which is currently using the Regiments' Information System to help their Integrated Administration Management. Based on both the Information System(IS) Continuance Model and IS Success Model, this study also examine the role of system quality on user satisfaction. We develop a research model(structural equation model) and its hypotheses that learning expectation, perceived knowledge sharing, and system quality increase users' satisfaction, which leads to IS continuance. The effect of learning expectation on perceived knowledge sharing is also hypothesized. Design/methodology/approach Online Survey using e-mails was administered to test our research model and associated hypotheses. Among the 360 e-mail letters including our survey questionnaire, 285 responses were collected via e-mails. Meaningful 225 cases were analyzed for our study. SPSS Statistics 24.0 and SmartPLS 3.0 were used to analyze both measuremant test and hyotheses test by using the data set. Findings Survey results show that learning expectation(confirmation variable), learning expectation, perceived knowledge sharing(a perceived usefulness variable), and system quality(a system characteristic) each increases user satisfaction, which leads to IS continuance, under the control of the effect of habit to use information systems. Learning expectation also has a positive influence on perceived knowledge sharing. Theoretical and practical implications are presented.
There have been many studies to build a model that can help investors construct optimal portfolio. Most of the previous models, however, are based upon the path-breaking Markowitz model (1959) which is a quantitative model. One of the most important problems with that kind of quantitative model is that, in reality, most of the investors use not only quantitative, but also qualitative information when they select their optimal portfolio. Since collecting both types of information from the markets are time consuming and expensive, making a set of target assets smaller, without suffering heavy loss in the rate of return, would attract investors. To extract only desired assets among all available assets, we need knowledge that identifies investors' preference for the risk of the assets. This study suggests two-layer decision-making rules capable of identifying an investor's risk preference and an architecture applying them to a quantitative portfolio model based on risk and expected return. Our knowledge-based portfolio system is to build an investor's preference-oriented portfolio. The empirical tests using the data from Korean capital markets show the results that our model contributes significantly to the construction of a better portfolio in the perspective of an investor's benefit/cost ratio than that produced by the existing portfolio models.
Nowadays, online shopping has become popular among consumers. As such, gaining loyal online shopping customers has become a rising concern for online shopping vendors. In this study, we investigated the hierarchical relationships among Lewicki and Bunker's three different types of trust, namely, calculus-based trust, knowledge-based trust, and identification-based trust, in the context of online shopping and their impacts on customer satisfaction and loyalty. A total of 104 responses from online shopping users were analyzed to test the proposed model and its hypotheses using Partial Least Squares (PLS). The results showed that, in the online environment, hierarchical relationships between different types of trust exist and that, among them, knowledge-based trust has the strongest impact on customer satisfaction. This finding implied that practitioners should focus on developing appropriate online strategies for building trust-based relationships with online customers.
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.
Knowledge acquisition, maintenance of knowledge base, and validation and verification of knowledge are the addressed bottlenecks of building successful knowledge based systems. Along with the increment of interesting in the knowledge based systems, the organization needs to develop a new one although it has a similar one. This causes several serious problems including knowledge redundancy and maintenance of knowledge base. This paper present three models of the reusable knowledge base which might be the solution to the above problem. Three models are : 1) multiple knowledge bases for a single AI application, 2) multiple knowledge bases for multiple AI applications, 3) a single knowledge base for multiple AI applications. A new approach to build such a reusable knowledge base in a homogeneous environment is presented. Our model combines the essential object-oriented techniques with rules in a consistent manner. Important aspects of applying object-oriented techniques to AI are discussed (inheritance, encapsulation, message passing), and some potential problems in building an AI application (decomposition technique of knowledge, search time, and heterogeneous environment) are pointed out. The models of a reusable knowledge base provide several amenities : 1) reduce the knowledge redundancy, 2) reduce the effort of maintenance of the knowledge base, 3) reuse the resource of the multiple domain knowledge bases, 4) reduce the development time.
The purpose of this research is to find a better knowledge service R&D management process. There are four basic characteristics in service : intangibility, inseparability, inconsistency, and no inventory. These intrinsic characteristics require us to change the traditional manufacturing sector based R&D management process. It is necessary to develop an effective knowledge service R&D management model to improve the competitiveness of the service industry and Korean economy. A model case knowledge service R&D has been performed to find a better R&D management model. The whole cycle of R&D process, such as planning, selection, performing, and evaluation has been reviewed by real experience. Several important aspects of R&D process are compared between manufacturing R&D and service R&D. A knowledge service R&D management framework has been suggested. The results of this research can be used for building a better service R&D management process.
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.550-555
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2011
Utilizing construction knowledge and experiences in design phase can reduce change orders and improve productivity in construction phase. To do so, information must be made available to the design team in time. Current approaches for effective utilization of constructability knowledge, however, only focus on the formalization of constructability knowledge such as a checklist, which lacks the consideration of the appropriate use at the proper point in time. The inadequate use of constructability knowledge can result in unnecessary reworks. To deal with this problem, the design team needs to know what constructability knowledge is required for specific design activities in the design process. This paper presents a constructability implementation model using the dependency structure matrix (DSM) that focuses on information flows between design activities and constructability knowledge. For this objective, design activities in the design process are modeled in a matrix form based on their dependency. Then, constructability knowledge, which needs to be considered in the design stage, is mapped into activities and incorporated into the matrix, creating Constructability-DSM (C-DSM). Next, the partitioning algorithm is applied to C-DSM for optimal information flow. The Partitioned C-DSM is then analyzed based on the relationship between activities. Finally, the optimal utilization of construction knowledge in the design process is determined by identifying what constructability knowledge is required for each design activity, and how and when it is reflected to design for constructability. Thus, this research can help provide robust control actions to reduce unnecessary iterative cycles in design process for efficient constructability implementation.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.8
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pp.106-112
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2000
Cognition and control of grinding trouble occurring during the grinding process are classified into a quantitative knowledge which depends on experimental data and qualitative knowledge which relies on skiful engineers. grinding operations include a large number of functional parameters since there are several ways of coping with ginding trouble. One is the qualitative method which depends on empirical knowledge utilizing the skilful experts from the workshop the other is the quantitative method which utilizes the experimental data obtained by sensor. But they are all difficult to accomplish from the grinding trouble-shooting system The reason is that grinding troubles are not accomplish from the grinding trouble-shooting system,. The rason is that grinding troubles are not easily controlled in the quantitative method and therefore trouble-shooting has mainly relied on the knoledge of skiful engineers. Thus there is an important issue of how a grinding touble-shooting system can be designed and what knowledge is utilized among the large amount of grinding trouble information. In this paper basic strategy to develop the grinding database by taking rule-based model which is strongly depended upon experience and intuition is described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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