Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권4호
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pp.33-43
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2021
While youth unemployment has recorded the lowest level since the global COVID-19 pandemic, SMEs(small and medium sized enterprises) are still struggling to fill vacancies. It is difficult for SMEs to find good candidates as well as for job seekers to find appropriate job offers due to information mismatch. To overcome information mismatch, this study proposes the fine-turning model for bidirectional HR matching based on a pre-learning language model called BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers). The proposed model is capable to recommend job openings suitable for the applicant, or applicants appropriate for the job through sufficient pre-learning of terms including technical jargons. The results of the experiment demonstrate the superior performance of our model in terms of precision, recall, and f1-score compared to the existing content-based metric learning model. This study provides insights for developing practical models for job recommendations and offers suggestions for future research.
Benchmarking is more than just a comparison of measures about different company's performance in a wider sense. It is a methodology of learning-comparing-learning, at least within small and medium sized enterprises. This learning is not just limited to learn by copying successful concepts from other enterprises or competitors. It starts in learning more about the own company, about its structure and processes causing its own success or its failure. This kind of learning is necessary before the enterprise starts watching for a suitable Benchmarking partner. Learning from each other's strengths and weaknesses is the main goal of the European research project Quality beyond Borders! By using the Benchmarking methodology, small and medium sized enterprises get the opportunity to take part in a Benchmarking study and can learn more about the different strengths and weaknesses of other enterprises on both sides of the border. The results of such a Benchmarking can help to identify potentials for future cooperations among German and Polish enterprises in the same market or business. These potentials can lie in different ways of realising the same success or top-position. The Benchmarking study is not focused on an special business or region. That helps to find out trends for different kinds of top-positions, which can be claimed in all markets within a country. Every trend is characterised by different success factors which are responsible for the success in this top-position. In a first overview, the results of the Benchmarking study show 5 different groups of top-positions within a market which all have different profiles regarding to the importance of their success factors. By the end of the Benchmarking study it will be possible, to give answer about the special reasons for different kind of successes of these groups. These answers can be related to a special region within a country, a special business or of course related to possible differences in the expression of the group success factors in comparison of both countries.
A typical algorithm used for image analysis is the Convolutional Neural Network(CNN). R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN, etc. have been studied to improve the performance of the CNN, but they essentially require large amounts of data and high algorithmic complexity., making them inappropriate for small and medium-sized services. Therefore, in this paper, the image label prediction algorithm based on CNN with collaborative layer with low complexity, high accuracy, and small amount of data was proposed. The proposed algorithm was designed to replace the part of the neural network that is performed to predict the final label in the existing deep learning algorithm by implementing collaborative filtering as a layer. It is expected that the proposed algorithm can contribute greatly to small and medium-sized content services that is unsuitable to apply the existing deep learning algorithm with high complexity and high server cost.
This study investigate the effects of environmental and organizational characteristics on e-business competence and the influence of e-business competence on export performance in the small and medium sized firms. The development of the research model is based on the literature of e-business and the empirical studies of information technology competence. The data from the survey was analyzed using Partial Least Squares(PLS). The results from the empirical model suggest that e-business competence is affected by environmental uncertainty and market diversity as well as top management support and learning orientation. And, export performance is enhanced by e-business competence.
As the competitive market environment and industry circumstances become more and more competitive on a daily basis, it is not easy to find an opportunity to initiate small business, or increase performances of Small and Medium Business. The research findings are as follows. First, entrepreneurship(innovation, progressive, social responsibility) has significant effects on the market orientation. Second, company competence(individual resource, technology resource) has significant effects on the market orientation. Third, market orientation has significant effects on the non-financial performance(Internal process performance, learning & growth performance, customer performance). Finally, non-financial performance(Internal process performance, learning & growth performance, customer performance) has significant effects on the financial performance.
Kosunalp, Selahattin;Mitchell, Paul Daniel;Grace, David;Clarke, Tim
ETRI Journal
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제38권5호
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pp.911-921
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2016
This paper presents the description, practical implementation, and stability analysis of a recently proposed, energy-efficient, medium access control protocol for wireless sensor networks, ALOHA-Q, which employs a reinforcement-learning framework as an intelligent transmission strategy. The channel performance is evaluated through a simulation and experiments conducted using a real-world test-bed. The stability of the system against possible changes in the environment and changing channel conditions is studied with a discussion on the resilience level of the system. A Markov model is derived to represent the system behavior and estimate the time in which the system loses its operation. A novel scheme is also proposed to protect the lifetime of the system when the environment and channel conditions do not sufficiently maintain the system operation.
The employment prediction model proposed in this paper uses 16 independent variables, including self-introductions of M University students who applied for IPP and work-study internship, and 3 dependent variable data such as large companies, mid-sized companies, and unemployment. The employment prediction model for large companies was developed using Random Forest and Word2Vec with the result of F1_Weighted 82.4%. The employment prediction model for medium-sized companies and above was developed using Logistic Regression and Word2Vec with the result of F1_Weighted 73.24%. These two models can be actively used in predicting employment in large and medium-sized companies for M University students in the future.
Relationships between students' perception of psychological distance with online professors and their academic learning achievement and their intention to continue online learning were examined. The courses selected for this study are two online courses: 1) 'English Grammar' and 2) 'TOEIC (Test of English for International Communication) Preparation' offered by a campus-based, medium-sized university. This study employed a mixed-methods approach by conducting a survey as well as one-on-one interviews with students. Students who feel psychologically distant with the online professors show significantly lower degree of perceived learning achievement, and higher tendency not to take online courses any more. All the three scales measuring the psychological distance -mutual awareness, connectedness, and availability- with professors turned out to be significantly related with students' perceived learning achievement. According to the result of the interview data analysis, the student interviewees unanimously said that the university should limit the number of online courses that students can register in a semester to one or two courses. Most students regard low interactivity of online learning as inevitable phenomenon. There is a statistically significant difference in perceived learning achievement between the online preferred group and the offline preferred group. Also, there is a significant difference in connectedness and availability and no significant difference in the degree of mutual awareness between the online and the offline preferred group.
우리 중소기업의 사업규모는 지난 20년간 질적인 면과 양적인 변의 동반성장을 거듭하여 왔다. 최근에는 우리나라 전체 사업체수의 99.9%를 넘어서고 있으며 산업 부가가치총액 측면에서도 50% 수준에 이를 정도로 비약적으로 신장되었다. 중소기업이 국가경제에서 차지하는 비중이 높아짐에 비례하여 해외투자 규모도 역시 동반 성장하고 있다. 특히 세계경제가 개방화되고 블록경제가 심화되는 추세와 더불어 임금상승, 통상마찰 증대 등 대내외 환경변화 속도도 가속화되고 있어 이제 중소기업의 해외 진출은 생존 번영을 위한 핵심적 전략으로까지 부각되고 있다. 본 연구에서는 중소기업의 성공적인 해외진출을 위한 전략적 도구의 하나인 지식이전에 대하여 고찰하였다. 특히 해외 현지기업으로의 성공적인 지식이전에 영향을 미치는 요인을 파악함으로써 우리 중소기업 해외진출에 도움을 줄 수 있는 시사점을 도출하였다. 해외 진출 경험이 있는 표본 중소기업에 대한 실증분석 결과 국내기업과 해외 현지기업간의 커뮤니케이션 요인이 성공적인 지식이전에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 결론적으로 해외 진출을 계획하거나 추진 중인 중소기업은 성공적인 해외투자를 위해 경제적 수익성 모델 검토와 커뮤니케이션 모델 검토를 병행할 필요가 있다. 구체적으로는 본사의 조직 문화와 관련 업무 프로세스를 명문화하는 제도적 장치를 보완하고, 협력업체와의 원활한 커뮤니케이션 채널 구축이 필요하다.
Purpose - This study investigates factors that affected the utilization of trade support policies and further analyzed how the utilization of trade support policies affected export performance. Research design, data, and methodology - With a sample of 223 small and medium-sized export firms from South Korea, this study examines the determinants of the utilization level of trade support system such as export market orientation, learning orientation, network capability and environmental uncertainty by regression analysis. Results - Export market orientation have a positive effect on the utilization of the trade support system and there is positive relationship between learning orientation and the utilization of trade support system. And network capabilities have had a positive impact on the utilization of the trade support system but there is no relationship between environmental uncertainty and the utilization of trade support system. The utilization of the trade support system had a positive effect on export performance. Conclusions - The internal and external factors of the organization have affected small and medium-sized export firms use of trade support systems. The utilization of trade support system can enhance positive export performance by providing valuable information and resource to external knowledge and also to complementary resources from the external partners.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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