This study primarily aims at identifying what factors significantly affect the diffusion of knowledge management systems(KMS) and finding out how these identified factors can be effectively managed, especially for Korean companies. The research model is derived based on previous researches on innovation diffusion, information systems implementation, and KMS. The model is used to examine the role of determinants in influencing the extent to which KMS is diffused within organizations. Independent variables of this research are composed of technical characteristics, organizational characteristics and environmental characteristics. 'Breadth of diffusion' and 'depth of diffusion' concept are used to measure the extent of KMS diffusion which is the dependent variable of this model. The 101 companies of total 1,000 samples responded to the survey. To analyze tile results of this empirical study, we performed the multiple regression analysis. As a result, it was shown that the relative advantage, complexity, information system maturity, size, top management support, champion, competitive pressure have influences on both the breadth and the depth diffusions. On the other hand, the organizational culture, valuation and compensation, and uncertainty of environmental factors were not verified to be significant. This empirical study will provide Korean companies with insights into effective ways to diffuse the KMS and succeed in business competition.
A model harbour with Plan scale of $1.08{\times}1.08m$ is built on a tidal tank using a Froude relationship from a real harbour($432{\times}432m$). Velocity components are measured by a ultrasonic velocity meter and flow structure is then predicted using a 2-D depth integrated hydrodynamic model. In the finite difference model implemented in this study, various wall boundary conditions, i.e. no-slip, free-slip, partial-slip and semi-slip are used to represent turbulent diffusion terms, e.g. ${\partial}^2U_{ij}/{\partial}x^2\;or\;{\partial}^2U_{ij}/{\partial}y^2$. These conditions are focused to investigate their influence on the flow structure along the wall and basin of the harbour with aspect ratio of unity, i.e. Length/Breadth. Numerical experiments are compared with the measurements and used to analyse flow patterns in the basin during tidal cycles. It is shown from the results that no-slip closed boundary condition is the most appropriate method with respect to the location of the eddy centre, although the condition underestimates velocity components along the wall.
유니버설 디자인은 베리어 프리(barrier-free), 수용 가능한(adaptive), 평생의 디자인(life-span design)의 세 개념을 포함한다. 그것은 단순히 장애가 있는 사람들을 위한 접근성 차원의 디자인이라기보다는 확장된 개념으로서 인간이 접하는 모든 물리적 환경이나 시설들을 접근하기 쉽고 사용하기 편하도록 디자인하는 것이다. 본 연구에서는 그러한 유니버설디자인의 현재와 미래 방향을 부엌디자인의 사례를 중심으로 조망해보았다. 문헌상의 디자인지침과 사례들에서 살펴본 현재 시장의 추이와 선행연구들의 특징들에서 살펴본 시대적 추이를 토대로 제안한다면, 향후 유니버설 부엌디자인은 '사용자에 따른 대량맞춤', '신기술의 적용', '심리적 측면의 고려' 등의 방향으로 전개되어야 할 것이다. 또한 유니버설디자인이 확산되기 위해서는 '적절한 경제적 비용문제의 해갈, '사회적 인식의 확산', 디자인에 있어 '문제인식의 전환'이 있어야 할 것으로 판단된다. 아직 우리나라에서는 유니버설디자인개념의 디자인모델들이 여러 분야에서 양산되고 있는 실정은 아니다. 앞으로 우리나라 상황에 적합한 유니버설디자인을 개발 연구하기 위해서는 물리적, 지각적, 심리적 측면뿐만 아니라 우리의 문화적, 지역적 특성도 감안되어야 할 것이다.
최근 해양 레저문화 확산에 따라 요트와 같은 레저선박의 설계기술이 요구되고 있다. 현재 까지 요트 설계 및 생산을 위한 국내 기술개발은 해양 레저 선진국에 비해 활발하지 않으나 최근에 요트 설계 및 생산기술기술의 발전으로 인하여, 관련 요소 기술의 개발이 필요시 되고 있다. 본 연구에서는 해양레저 선박으로서 쌍동선 요트에 대한 기본 구조 설계 및 구조 해석을 위한 기법을 제시한다. 요트와 같이 길이 50미터 이하 길이와 폭/비가 12보다 작은 소형 고속 선박의 강도 해석에 대한 규정이나 방법론은 아직 까지 선급 등에서 공식적으로 제안되지 않고 있다. 따라서 본 논문에서 부재의 스캔틀링은 DNV(Yachts, Design Principles, Design Loads, Hull Structural Design)기준과 KR(FRP선 규칙적용 지침)을 사용하였다. 또한, 구조해석 평가에 있어서는 ABS가이드 라인을 적금하여, 구조안정성을 평가하였다. 본 연구를 통하여, 38피트 보급형 쌍동선 요트의 실선 제작에 피드백 역할이 가능하게 되었다. 또한, 연구 결과는 앞으로 고속 쌍동형 요트의 구조설계 및 구조해석에 관련된 기본적인 자료로 유용하게 활용될 것으로 예상된다.
기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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