The success of new product development is a key factor for getting competitive advantages. Marketing research has been investigating marketing capability, manufacturing technical capability, cross-functional integration, market knowledge competence, market orientation, and competitive environment as the key success factors of new product development. Recently, the role of IT infrastructure in enhancing new product advantage is assumed in the literature. However, the empirical studies on the role of IT infrastructure are lacking. The purpose of this study is to empirically exam the impacts of IT infrastructure on new product competitive advantage. In this study, IT infrastructure is conceptualized as the flexibility of IT infrastructure. Based on previous research, a conceptual model is established by incorporating the direct impact of IT infrastructure flexibility and its indirect impact through the key success factors on new product development. To empirically test the research model, data are surveyed from a pair of IS department and Marketing department of 92 consumer goods manufacturers. By employing PLS technique, the measurement reliability and reliability of research variables are tested and the path analysis is conducted to do the hypothesis testing. The path analysis shows that IT infrastructure flexibility has no direct effect on new product advantage, However, the indirect effect of IT infrastructure is found, which is mediated by marketing capability, manufacturing technical capability, cross-functional integration, and market orientation respectively. Hence, The flexible IT infrastructure increases cross-functional integration (H1), market orientation (H3), marketing capability (H5), and manufacturing technical capability (H6). All success factors of new product development excepts for competitive environment have a positive association with new product competitive advantages (from H10 to H14). Finally, the path from IT infrastructure flexibility to cross-functional integration, to market orientation, to market knowledge capability, and to new product advantage is found as the strongest path. These results indicate that the flexible IT infrastructure enhances information sharing with multiple departments and collaboration within a distributed innovation environment. The collaboration among departments positively affects the level of customer and competitor intelligence. The ability to obtain knowledge about customers and competitors makes firms to adapt to a changing environment quickly and to respond to customers' demands adequately. The flexible IT infrastructure also enhances the capability of organization to more rapidly respond to the changes in product design resulting in faster product development and reduced costs. In addition to, it enhances marketing capability by the two-way communications with customers and the analyses of various kinds of customer data. In brief, the finding of this study suggests that the flexible IT infrastructure allows many firms to pursue sustained new product competitive advantages. This study advances research on IT infrastructure in two important aspects. First, by Integrating marketing research and IS research, this study develops a conceptual model on the role of IT infrastructure in enhancing new product advantage. Second, it empirically finds the indirect impacts of IT infrastructure on new product advantage, which confirms the potential for the IS field to contribute to new product development research. The limitations of this study are also discussed to provide research directions for future research.
정보이론적 학습 기법에 해당하는 에러 엔트로피 최소화 (MEE) 성능기준과 상호 상관 엔트로피 최대화 (MCC) 성능기준은 그 동안 깊이 있게 많은 연구가 이루어져 왔다. 에러 엔트로피 최소화 성능기준은 정보 포텐셜을 최대화하는 것으로 귀결되고 상호 상관 엔트로피 최대화 성능기준은 시스템의 출력과 원신호의 상호 상관도를 최대화하는 것으로 정의된다. 이 두 성능기준을적정 가중치를 두고 합성한 것이 기준점을 내포한 에러 엔트로피 최소화 기법 (MEEF) 인데 이 또한 많은 연구가 이루어지고 있다. 이 논문에서는 블라인드 채널 등화를 위해 CMA에 쓰이는 상수 모듈러스 에러 (CME)를 도입하여 이 정보이론적 학습기법에 적용하고자 그 가능성과 문제점을 찾고자 연구하였다. 또한 MEEF 성능기준에도 이 CME 적용가능성을 연구하였다. 연구결과로부터 CME를 적용한 MEE (MEE-CME)는 상수 모듈러스 정보를 잃게 되는 결과를 낳았다. 이 결과 MEE-CME나 MEE를 사용하는 MEEF-CME 모두에게서 수렴하지 못하거나 CME를 사용하는 다른 방식과 비교할 때 수렴이 늦게 되는 문제점을 발견하게 되었다.
Ke DAI;Shuhan YANG;Zeru LIU;Jung In KIM;Min Jae SUH
국제학술발표논문집
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The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.558-565
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2024
This paper presents the development of an optimization framework for road slope design. Recognizing the limitations of current manual stability analysis methods, which are time-consuming, are error-prone, and suffer from data mismatches, this study proposes a systematic approach to improve efficiency, reduce costs, and ensure the safety of infrastructure projects. The framework addresses the subjectivity inherent in engineers' decision-making process by formalizing decision variables, constraints, and objective functions to minimize costs while ensuring safety and environmental considerations. The necessity of this framework is embodied by the review of existing literature, which reveals a trend toward specialization within sub-disciplines of road design; however, a gap remains in addressing the complexities of road slope design through an integrated optimization approach. A genetic algorithm (GA) is employed as a fundamental optimization tool due to its well-established mechanisms of selection, crossover, and mutation, which are suitable for evolving road slope designs toward optimal solutions. An automated batch analysis process supports the GA, demonstrating the potential of the proposed framework. Although the framework focuses on the design optimization of single cross-section road slopes, the implications extend to broader applications in civil engineering practices. Future research directions include refining the GA, expanding the decision variables, and empirically validating the framework in real-world scenarios. Ultimately, this research lays the groundwork for more comprehensive optimization models that could consider multiple cross-sections and contribute to safer and more cost-effective road slope designs.
지진으로부터 상대적으로 안전지대라고 여겨졌던 한반도에서 2017년 규모 5.4의 강진이 포항지역에 발생함으로써 액상화 현상이 민가, 농지에서 광범위하게 나타났고 이에 액상화 현상을 예측하는 액상화 재해도 작성에 관한 연구수요가 높아지고 있다. 액상화 현상이란 느슨한 사질토에서 지진과 같은 큰 동적응력이 짧은 시간 작용할 때 과잉간극수압의 급격한 증가로 지반의 강도가 완전히 상실되는 현상을 의미한다. 액상화는 액상화 가능지수(liquefaction potential index, LPI)를 통해 평가할 수 있지만 LPI는 단일 시추공 별로 산출되기 때문에 해당지역의 대표성에 대한 문제가 발생하게 된다. 이러한 대표성의 문제는 지리정보시스템(geographic information system, GIS)을 활용한 공간보간을 통해 보완될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 지구통계학적인 공간보간 기법 중 하나인 크리깅(kriging)을 활용하여 지반정보의 대표성 문제를 해결하고자 하였으며 액상화 평가를 위한 지반정보DB를 구축하고자 하였다. 또한 구축된 지반정보DB를 활용하여 재현주기 별 액상화 재해도를 작성하였으며 액상화 재해도 결과는 교차검증을 통하여 정밀도 검증을 수행하였다.
This paper presents a geostatistical methodology to model local uncertainty in spatial estimation of sediment grain size with high-resolution remote sensing imagery. Within a multi-Gaussian framework, the IKONOS imagery is used as local means both to estimate the grain size values and to model local uncertainty at unsample locations. A conditional cumulative distribution function (ccdf) at any locations is defined by mean and variance values which can be estimated by multi-Gaussian kriging with local means. Two ccdf statistics including condition variance and interquartile range are used here as measures of local uncertainty and are compared through a cross validation analysis. In addition to local uncertainty measures, the probabilities of not exceeding or exceeding any grain size value at any locations are retrieved and mapped from the local ccdf models. A case study of Baramarae beach, Korea is carried out to illustrate the potential of geostatistical uncertainty modeling.
The dispersive phase velocity of a wave propagating through a system is an important parameter and carries valuable information in non-destructive tests related to multilayered systems such as a soil site. The dispersive phase velocity of a wave can be determined using the phase spectrum, which is easily evaluated through the cross power spectrum. However, the phase spectrum as determined using the cross power spectrum is sensitive to background noise which always exists in the field. This causes difficulties in the determination of the dispersive phase velocities. In this paper, a new method to evaluate the phase spectrum using the harmonic wavelet transform is proposed. The proposed method can successfully remove background noise effects. To evaluate the validity of the proposed method, numerical simulations of multi-layered systems were performed. Phase spectrums by the proposed method were found to be in good agreement with the actual phase spectrums under conditions characterized by heavy background noise. This shows the potential of the proposed method.
최근 국내 건설 시장은 포화 및 성장률 둔화 등의 어려움을 겪고 있다. 이에 디지털 컨버젼스 시대에 맞춰 IT기술을 융합함으로써 당면한 상황을 타개하려는 움직임을 흔히 볼 수 있다. 하지만, 건설산업은 IT융합의 여지가 매우 적었으며 단순히 IT기술을 필요에 따라 사용해 왔다. 다시 말해 건설 프로세스 전체가 아닌 일부 공정 공종으로 한정적으로 적용해 왔다. 따라서 본 논문에서는 건설 전(全) 프로세스와 관련하여 포괄적 관점에서 융합기술을 분석하여, 건설 IT융합 모델 개발 및 활용방향의 지표가 될 수 있는 프로세스 단계 별 적합한 유망 IT기술을 도출하고 나아가 효과적인 건설 IT융합의 기본방향을 제시하고자 한다.
Due to the uncertainty of dynamic business environment, modern organizations have been giving attention to dynamic capabilities beyond traditional notion of core competence. Among them, absorptive capacity and boundary-spanning activity are considered the most important. The former refers to activities regarding acquisition, assimilation, transformation and exploitation of internal and external knowledge. The latter is composed of boundary-loosening and boundary-tightening activities to detect internal or external information and then to preserve, protect, or acquire resources. Thus, both have achieved wide recognition as a potential source of change and innovation. This study investigated the cross-level relation between boundary-spanning leadership at team level and absorptive capacity at individual level. We also explored self-efficacy and extra-role behavior that can affect employees' absorptive capacity. To test multi-level analysis, the survey data were collected from 862 members in 137 teams of different firms. Results revealed that boundary-spanning leadership had the positive cross-level impact on absorptive capacity in the team context. Moreover, absorptive capacity was positively associated with self-efficacy and extra-role behavior at individual level. Based on these findings, we provided theoretical and practical implications to address rapidly changing environments and discussed limitations of this paper for further research.
The debris slope landforms which are existent in Korean mountains is generally on the steep slopes and mostly covered by vegetation, it is difficult to investigate the landform. Therefore a scientific method is required to come up with an effective field investigation plan. For this purpose, the use of Remote Sensing and GIS technologies for a spatial analysis is essential. This study has extracted the potential area of debrisslope landform formation using Fuzzy set and Bayesian Predictive Discriminate Model as mathematical data integration methods. The first step was to obtain information about debris locations and their related factors. This information was verified through field investigation and then used to build a database. In the second step, the map that zoning the study area based on the degree of debris formation possibility was generated using two modeling methods, and then cross validation technique was applied. In order to quantitatively analyze the accuracy of two modeling methods, the calculated potential rate of debrisformation within the study area was evaluated by plotting SRC(Success Rate Curve) and calculating AUC(Area Under the Curve). As a result, the prediction accuracy of Fuzzy set model wes 83.1% and Bayesian Predictive Discriminate Model wes 84.9%. It showed that two models are accurate and reliable and can contribute to efficient field investigation and debris landform management.
Many debris landforms in the mountains of Korea have formed in the periglacial environment during the last glacial stage when the generation of sediments was active. Because these landforms are generally located on steep slopes and mostly covered by vegetation, however, it is difficult to observe and access them through field investigation. A scientific method is required to reduce the survey range before performing field investigation and to save time and cost. For this purpose, the use of remote sensing and GIS technologies is essential. This study has extracted the potential area of debris landform formation using a fuzzy set model as a mathematical data integration method. The first step was to obtain information about the location of debris landforms and their related factors. This information was verified through field observation and then used to build a database. In the second step, we conducted the fuzzy set modeling to generate a map, which classified the study area based on the possibility of debris formation. We then applied a cross-validation technique in order to evaluate the map. For a quantitative analysis, the calculated potential rate of debris formation was evaluated by plotting SRC(Success Rate Curve) and calculating AUC(Area Under the Curve). The prediction accuracy of the model was found to be 83.1%. We posit that the model is accurate and reliable enough to contribute to efficient field investigation and debris landform management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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