The effective management of R&D employees is critical for a small or medium sized firm's sustainable growth. R&D employees have professional skills and choose expertise-oriented or management-oriented careers in the process of organizational socialization. This study synthetically verifies the direct and indirect effects of R&D employees' social network and self-esteem on their career orientation by organizational commitment based on social network theory and social recognition theory. The research model has been analyzed through structural equation modeling using survey responses from 220 R&D employees at small- and medium-sized firms in Korea. The analysis results show that internal network activities have direct and indirect impacts on organizational commitment and career orientation, but external network activities do not have significant effects on self-esteem, organizational commitment, or career orientation. There is no consensus in prior studies on whether expert orientation and management orientation are distinct concepts. In this study, these two types of orientation are verified as distinct concepts. It is also found that R&D employees' internal network activities are significant factors for a company's growth. A company should implement an educational system of roles and duties using which individuals can pursue career progression. In addition, it is necessary to provide career development programs such as job rotation, mentoring, and career counseling.
Since its establishment in 2018, the Young Generation Network (YGN) has been dedicated, with support of the International Radiation Protection Association (IRPA), to a variety of activities to promote communication, collaboration and professional development of students and young professionals in the area of radiation protection and its allied fields. This article reports our recent activities from the middle of 2018 to the beginning of 2021, with highlights on some important events: "Joint JHPS-SRP-KARP Workshop of Young Generation Network" (December 2019 in Japan); contribution to "Nuclear Energy Agency Workshop on Optimization: Rethinking the Art of Reasonable" (January 2020 in Portugal); survey on the impact of coronavirus disease 2019 (COVID-19) on radiation protection among IRPA YGN members (March 2020); and contribution to IRPA15 (15th International Congress of the IRPA; January-February 2021, online). The discussion and insight obtained from each activity are also summarized. The IRPA YGN will aim to achieve its on-going activities and continue to follow the ways paved in the Strategic Agenda and despite the challenges raised by the COVID-19 pandemic. Namely, running an international survey (for example, on the usage of social media in radiation protection, and on the long-term consequences of the COVID-19 pandemic), engaging national YGNs, extending the network, finding new relationships with networks with an interest in the young generation and participation in (remote) events will be aspired for.
The effective management of knowledge has become one of the critical success factors in current organizations. In spite of the extensive use of Knowledge Management System (KMS), useful information and knowledge resources are still transmitted through personal networks among people in organizations. Thus, social network theory which focuses on social relationships in organization can be a fruitful theoretical resource for enhancing Knowledge Management (KM) performances. In this study, we investigate the effects of intra-team network characteristics (i.e., group density and degree of centralization) and external boundary spanning activities on knowledge management performances of a team. We also acknowledge that all group members do not necessarily agree on the team goal and actively disseminate useful information and knowledge. Drawing on the political perspective on KM which emphasizes the role of trust among group members, we examine the mediating effects of team trust between internal/external network characteristics and KM performances. From the data of 220 teams in financial companies in Korea, we found that: (1) group density had positive effects on KM performances (i.e., knowledge creation, sharing, and use). (2) However, centralization was not significantly associated with KM performances. (3) Team trust was found to be an important factor mediating the relationship between intra-team network characteristics, boundary spanning activities, and KM performances. Based on these results, we discuss and suggest possible implications of the findings when designing and implementing KM practices.
Using the network analysis method, this study investigates the communication structure of Open Data on the Twitter sphere. It addresses the communication path by mapping influential activities and comparing the contents of tweets about Open Data. In the years 2015 and 2016, the NodeXL software was applied to collect tweets from the Twitter network, containing the term "opendata". The structural patterns of social media communication were analyzed through several network characteristics. The results indicate that the most common activities on the Twitter network are related to the subjects such as new applications and new technologies in Open Data. The study is the first to focus on the structural and informational pattern of Open Data based on social network analysis and content analysis. It will help researchers, activists, and policy-makers to come up with a major realization of the pattern of Open Data through Twitter.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.75-79
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2021
The article covered theoretical aspects use of information and communication technologies in teaching. Information and communication technologies are technologies that allow you to search, process and assimilate information from various sources, including the Internet. This is the presentation of information in electronic form, its processing and storage, the use of the computer, a variety of programs. The use of information and communication technologies in the work of a student gives an increase in motivation for learning; increased cognitive interest; evaluate their learning activities, identify the problems of their own educational activities; the formation of cognitive independence of students.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.239-244
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2022
The study aimed to build a program in activities for early childhood students to develop some of the basic skills necessary for the age of artificial intelligence, to achieve the objectives of the study , the researcher used the experimental design, and the research sample consisted of 37 early childhood students. The study used the following tools: Experimental treatment subject: the proposed program in the activities, Measurement and evaluation tool: testing the basic skills needed for the age of artificial intelligence. The study concluded several results: There is a statistically significant difference (α≤0.05) between the average grades of the early childhood students in the research group in the tribal and remote measurements to test the basic skills necessary for the age of artificial intelligence in favor of the students grades in the dimensional measurements. Practical application of the study through benefiting from the proposed program of activities prepared in the current study in planning and implementing activities to develop the basic skills necessary for the age of artificial intelligence among early childhood students.
Spike detection in long-term EEG monitoring forepilepsy by wavelet transform(WT), artificial neural network(ANN) and the expert system is presented. First, a small set of wavelet coefficients is used to represent the characteristics of a singlechannel epileptic spikes and normal activities. In this stage, two parameters are also extracted from the relation between EEG activities before the spike event and EEG activities with the spike. then, three-layer feed-forward network employing the error back propagation algorithm is trained and tested using parameters obtained from the first stage. Spikes are identified in individual EEG channels by 16 identical neural networks. Finally, 16-channel expert system based on the context information of adjacent channels is introducedto yield more reliable results and reject artifacts. In this study, epileptic spikes and normal activities are selected from 32 patient's EEG in consensus among experts. The result showed that the WT reduced data input size and the preprocessed ANN had more accuracy than that of ANN with the same input size of raw data. Ina clinical test, our expert rule system was capable of rejecting artifacts commonly found in EEG recodings.
PERT/CPM type scheduling systems use a network to graphically portray the interrelationship among the activities of a project. This network representation of the project schedule shows all the precedence relationship regarding the order in which tasks must be performed. In this paper an algorithm is presented that changes the network configurations without violating precedence relationship of the original network.
Objectives : There are very few researches on North Korea's academic activities. Furthermore, it is doubtful that the available data are reliable. This study investigated research activities and knowledge structure in the field of Preventive Medicine in North Korea with a network analysis using co-authors and keywords. Methods : The data was composed of the North Korean Journal of preventive medicine ranged from Vol. 1 of 1997 to Vol. 4 of 2006. It was the matrix of 1,172 articles by 1,567 co-authors. We applied R procedure for keywords abstraction, and then sought for the outcome of network forms by spring-KK and shrinking network. Results : To comprehend the whole networks explicitly demonstrated that the academic activities in North Korea s preventive medicine were predisposed to centralization as similar as South Korea's, but on the other aspect they were prone to one-off intermittent segmentation. The principal co-author networks were formulated around some outstanding medical universities seemingly in addition to possible intervention by major researchers. The knowledge structure of network was based on experimentation judging from keywords such as drug, immunity, virus detection, infection, bacteria, anti-inflammation, etc. Conclusions : Though North Korea is a socialist regime, there were network of academic activities, which were deemed the existence of inducive mechanism affordable for free research. Article keywords has laid greater emphasis on experiment-based bacterial defection, sustainable immune system and prevention of infection. The kind of trend was a consistent characteristic in preventive medicine of North Korea haying close correlation with Koryo medical science.
본 연구는 기업의 사회적 책임(CSR: corporate social responsibility)활동이 재무성과에 미치는 영향을 베이지안 네트워크를 통해 분석하였다. 본 연구에서는 선행연구에서 널리 사용되어 온 분석방법인 다중회귀분석방법의 종속변수와 설명변수간에 획일적인 선형함수만을 가정하는데에서 나오는 문제점을 극복하고자 한다. 즉, 기업의 재무성과에 영향을 미치는 경영자의 사회적 책임활동간에 존재하는 인과관계를 도출할 필요가 있다. 이는 어떤 변수가 다른 어떤 변수와 직접 또는 간접적 인과관계를 통하여 기업의 재무성과에 영향을 주는지를 의사결정자에게 알려줌으로써 보다 효과적으로 기업의 재무성과를 개선시킬 수 있도록 지원할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 일반 베이지안 네트워크 (GBN: General Bayesian Network)을 제안하고 GBN에서 유도되는 마코프 블랭킷 (Markov Blanket)을 제시한다. 본 연구는 경제정의실천시민연합 산하 경제정의연구소에서 조사한 한국의 대표적 기업 약200개의 2005년부터 2011년까지 경제정의지수(Korean economic justice institute index: KEJI index)를 기초로 실험한 결과 기업성과측정치에 따라 차이는 보이지만 건전성(CSR1_20)과 경제발전기여도(CSR7_10)는 모든 기업의 재무성과에 직접적인 인과관계를 나타내었으며, 소비자보호만족도(CSR4_7), 환경보호만족도(CSR5_10) 및 종업원만족도(CSR6_10)는 각 측정지표간의 직 간접적인 인과관계를 나타내어 서로에게 중요한 영향을 미치고 있음을 나타내었다. 또한, what-if 민감도 분석을 통해 기업재무성과에 직접적인 인과관계가 있는 변수들의 사전확률이 변할 대 사후확률의 변화를 분석하여, 본 연구에서 제안한 방법이 모두 통계적으로 유의한 결과를 제공한다는 것이 실증적으로 검증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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