Purpose: This study analyzed the relationship between corporate capacity and management performance in the Korean distribution industry during the COVID-19 pandemic. Research design, data and methodology: The data for this study used the 2021 KOTRA GCL Test Data, and multiple regression analysis was performed using SPSS 26. As corporate competency, human capital and related capital of intellectual capital theory were utilized, and the global network level of social network theory was also utilized. As an additional analysis, corporate characteristics factors were used. Results: First, the level of global mindset of human capital acted as a positive factor in management performance, and the level of professional manpower did not achieve significant results. Second, related capital acted as a positive factor in corporate performance. Third, from the perspective of social network theory, the global network level of companies acted as a positive factor in management performance. Finally, the relationship between corporate characteristics and management performance was marginally significant. Conclusions: In order to improve the business performance of a company in a market shock such as the COVID-19 pandemic, it is required to strengthen the level of network construction with customers and increase the level of intellectual capital that a company has.
In the internet portal industry, the indirect network externality from portal visitors to advertisers and the direct network externality among portal visitors have important implications for anti-trust policies. This paper examines the existence and the magnitude of the direct/indirect network externality in the Korean internet portal industry and measures its effect on the market power of the internet portals. The results show that the direct/indirect network externality is substantive in the industry hence the market share of a portal in the visitors' side has the 'leverage' effect on its market power in the advertisers' side.
Studied was a strategy of technology development for railway system in terms of railway network. First, The successful launch of the Korean HST system has not only decreased logistics burden but also significantly transformed the Korean trunk-line railway network, revolutionizing the logistics and technology sectors and reinvigorating the Korean railway industry in one century. Korean railway industry sector is now investing to develop many different types of railway system(G7, Post G7, tilting train...) so that these kinds of various railway system development should be integrated with the National Inter-modal Transportation Network Plan. To secure sufficient capacity that is required by the National Railroad Plan, the railway industry needs to establish mid- and long-term train purchase and operation strategies in compliance with railway construction and operation policies. During a railway construction planning, train operators, based on their train operation strategies, should come up with measures to closely cooperate with project operators from the planning stage through to the opening of a railway system. To be more precise, train operators should establish long-term train procurement plans reflecting both long-term national railroad network plans and plans for each railway line in order to suggest appropriate roles and schedules for each line. Also, based on the long-term railway plan, directions should be decided concerning the research and development of trains in advance.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.9
no.1
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pp.43-52
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2013
Pervasive computing and social network are good resources in recommendation method. Collaborative filtering is one of the most popular recommendation methods, but it has some limitations such as rating sparsity. Moreover, it does not consider social network in pervasive computing environment. We propose an effective proactive friend recommendation method using social network and contexts in pervasive computing environment. In collaborative filtering method, users need to rate sufficient number of items. However, many users don't rate items sufficiently, because the rating information must be manually input into system. We solve the rating sparsity problem in the collaboration filtering method by using contexts. Our method considers both a static and a dynamic friendship using contexts and social network. It makes more effective recommendation. This paper describes a new friend recommendation method and then presents a music friend scenario. Our work will help e-commerce recommendation system using collaborative filtering and friend recommendation applications in social network services.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.5
no.2
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pp.141-156
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2009
As the TCP is the protocol designed for the wired network that packet loss probability is very low, because TCP transmitter takes it for granted that the packet loss by the wireless network characteristics is occurred by the network congestion and lowers the transmitter's transmission rate, the performance is degraded. The Snoop Protocol was designed for the wired network by putting the Snoop agent module on the BS(Base Station) that connect the wire network to the wireless network to complement the TCP problem. The Snoop agent cash the packets being transferred to the wireless terminal and recover the loss by resending locally for the error occurred in the wireless link. The Snoop agent blocks the unnecessary congestion control by preventing the dupack (duplicate acknowledgement)for the retransmitted packet from sending to the sender and hiding the loss in the wireless link from the sender. We evaluated the performance in the wired/wireless network and in various TCP versions using the TCP designed for the wired network and the Snoop designed for the wireless network and evaluated the performance of the wired/wireless hybrid network in the wireless link environment that the continuous packet loss occur.
The paper presents and empirically tests a model of the digital contents(DC) innovation systems that enables us to study interactions between users, service providers, contents developers and network providers, and to examine the relationship between manufacturing innovation and service innovation as well as patterns of innovation in the DC industry. The framework of Gallouj and Weinstein(1997) and Gallouj(2002) is modified into the DC innovation model according to characteristics of the DC industry, that is, user involvement and network externalities. The model is applied to a case analysis that traces the growth of the online game industry in Korea since its introduction. The model offers several advantages over other approaches in understanding the dynamics in the DC industry. Most importantly, it provides a single unified basis within which both service innovation resulting from users and service providers and manufacturing innovation induced by contents developers, platform holders and network providers are analyzed. The distinction between service and manufacturing innovation is important in many ways, for instance in selecting proper government policy tools for promotion or regulation of the DC industry. Second, the Korean online game industry has experienced both radical innovation during the beginning period and non-radical innovation throughout the maturation period. The model developed herein helps to illustrate several types of non-radical innovations such as recombinative innovation that are crucial to sustainable development of the DC industry. Third, the model clarifies impacts of network externalities that are characteristics of the DC industry.
This paper proposes a model for assessing enterprise network maturity. We define maturity in terms of the institutional and member support for the network(organizational maturity) and its technical sophistication(technological maturity), and examine their relationships. We build several hypotheses about the relationships between the maturity types and between the maturity of the network and various organizational factors including industry, size, and performance of the enterprise. We test the hypotheses using data collected from a questionnaire survey with Korean firms. The results show that there is a positive correlation between organizational and technological maturity. It is also found that investment in the network infrastructure has a positive influence on the organizational efficiency. However, it is found that industry type does not affect network utilization, but size does, suggesting that large firms utilize network infrastructure more than small ones do. We also identify various relationships among performance, satisfaction level and the maturity of the enterprise networks. Finally, we provide an overview on the current technological state of the Korean enterprise networks.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.2
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pp.47-59
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2014
In this paper, I propose a new energy efficient clustering scheme to prolong the network lifetime by reducing energy consumption at the sensor node. It is possible that a node determines whether to participate in clustering with certain probability based on local density. This scheme is useful under the environment that sensor nodes are deployed unevenly within the sensing area. By adjusting the probability of participating in clustering dynamically with local density of nodes, the energy consumption of the network is reduced. So, the lifetime of the network is extended. In the region where nodes are densely deployed, it is possible to reduce the energy consumption of the network by limiting the number of node which is participated in clustering with probability which can be adjusted dynamically based on local density of the node. Through computer simulation, it is verified that the proposed scheme is more energy efficient than LEACH protocol under the environment where node are densely located in a specific area.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.11
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pp.47-57
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2015
Recently, Internet of Things (IoT) have become popular for research and development in many areas. IoT makes a new intelligent network between things, between things and persons, and between persons themselves. Social network service technology is in its infancy, but, it has many benefits. Adjacent users in a social network tend to trust each other more than random pairs of users in the network. In this paper, we propose recommendation technique using social network in Internet of Things environment. We study previous researches about information recommendation, IoT, and social IoT. We proposed SIoT_P(Social IoT Prediction) using social relationships and item-based collaborative filtering. Also, we proposed SR(Social Relationship) using four social relationships (Ownership Object Relationship, Co-Location Object Relationship, Social Object Relationship, Parental Object Relationship). We describe a recommendation scenario using our proposed method.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.10
no.1
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pp.39-45
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2014
This paper proposes an architecture of a sensor network for gathering data under a powerful beam cluster tree architecture. This architecture is used when there is a need to gather data from sensor node where there is no sink node connected to an existing network, or it is required to get a series of data specific to an event or time. The transmit distance of the beam signal is longer than that of the usual sensor node. The nodes of the network make a tree network when receiving a beam message transmitting from the powerful root node. All sensor nodes in a sink tree network synchronize to the superframe and know exactly the sequence value of the current superframe. When there is data to send to the sink node, the sensor node sends data at the corresponding allocated channel. Data sending schemes under the guaranteed time slot are tested and the delay and jitter performance is explained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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