Journal of Information Science Theory and Practice
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v.8
no.2
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pp.18-31
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2020
Cognitive biases can influence human information behaviour and decisions made in information behaviour and use. This study aims to identify the biases involved in some aspects of information behaviour and the role they play in information behaviour and use. Twenty-five semi-structured face-to-face interviews were conducted in an exploratory qualitative study with graduate (MA and PhD) students who were at the stage of their dissertation/thesis research. Eisenberg & Berkowitz Big6TM Skills for Information Literacy was adopted as a framework for interviews and the analysis was done using grounded theory coding method. The findings revealed the presence of twenty-eight biases in different stages of information behaviour, including availability bias (affects the preference for information seeking strategies), attentional bias (leads to biased attention to some information), anchoring effect (persuades users to anchor in special parts of information), confirmation bias (increases the tendency to use information that supports one's beliefs), and choice-supportive bias (results in confidence in information seeking processes). All stages of information seeking were influenced by some biases. Biases might result in a lack of clarity in defining the information needs, failure in looking for the right information, misinterpretation of information, and might also influence the way information is presented.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.22
no.4
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pp.473-489
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2018
Computer and Information Literacy(CIL) is one of Key Competences in 21st century. Many countries, including Korea, have adopted related contents in their national curriculum for conducting software education. With this movement, many book-type instruction materials for software education have been developed in Korea. However, it is scarce to find researches that evaluate the instruction materials from the perspective of CIL. In this study, we selected 4 instruction materials which were distributed by government with 'SW centered society' web site as well as were developed to teach physical computing for elementary students. Also, we analyzed if they can foster students' CIL. First of all, the evaluation framework was developed based on 'The Manual for Authorized and Approved Textbook' and 'The 2018 ICILS(International Computer and Information Literacy Study) Assessment Framework'. Then, 12 school teachers who have professional insight of software education evaluated the 4 instruction materials with the framework. Averaging the score given by evaluators, we determined that which instruction materials were superior or not. Finally, we figured out the characteristics of superior and inferior instructional materials. Based on the results of this study, we suggested implications for developing instruction materials for physical computing education to build students' CIL.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.40
no.2
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pp.211-241
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2023
With rapidly changing technological implementation of operating systems of businesses, the Ministry of foreign affairs (MOFA) of the Republic of Korea (ROK) has been undergoing digital transformation to its overall operations with the intent to innovate information and knowledge management (IKM) strategies since the mid-2000s. However, assessment as to the effectiveness of implemented IKM has been inadequately analyzed. This study aims to assess the concepts and limitations of the MOFA's current IKM strategies and the methods it employs to deliver its IKM framework, in light of strengthening the organizational ambidexterity and absorptive capacity, and also fostering organizational innovation through a qualitative study that involves interviews and analysis of reports from MOFA. The MOFA's IKM possesses dynamic capabilities to adapt to changing digital technologies. However, the institution's IKM is constrained by limitations associated with the utilization of the IKM system such as a structure that handles confidential documents and a lack of a collaborative system for IKM, and external limitations such as changes in the domestic political situation governing MOFA's priorities and the hierarchy of government organizations. Consequently, developing the organizational ambidexterity and absorptive capacity was not possible. To develop an IKM framework for organizational innovation, the MOFA must devise a way to minimize the impact of external changes by overcoming internal limitations. To that end, a detailed study on the development of a practically usable IKM system should include establishing a dialogue between job groups and enhancing employee competency in preparation for a changing environment.
To enhance the competitive advantage in a constantly changing business environment, an enterprise management must make the right decision in many business activities based on both internal and external information. Thus, providing accurate information plays a prominent role in management's decision making. Intuitively, historical data can provide a feasible estimate through the forecasting models. Therefore, if the service department can estimate the service quantity for the next period, the service department can then effectively control the inventory of service related resources such as human, parts, and other facilities. In addition, the production department can make load map for improving its product quality. Therefore, obtaining an accurate service forecast most likely appears to be critical to manufacturing companies. Numerous investigations addressing this problem have generally employed statistical methods, such as regression or autoregressive and moving average simulation. However, these methods are only efficient for data with are seasonal or cyclical. If the data are influenced by the special characteristics of product, they are not feasible. In our research, we propose a forecasting framework that predicts service demand of manufacturing organization by combining Case-based reasoning (CBR) and leveraging an unsupervised artificial neural network based clustering analysis (i.e., Self-Organizing Maps; SOM). We believe that this is one of the first attempts at applying unsupervised artificial neural network-based machine-learning techniques in the service forecasting domain. Our proposed approach has several appealing features : (1) We applied CBR and SOM in a new forecasting domain such as service demand forecasting. (2) We proposed our combined approach between CBR and SOM in order to overcome limitations of traditional statistical forecasting methods and We have developed a service forecasting tool based on the proposed approach using an unsupervised artificial neural network and Case-based reasoning. In this research, we conducted an empirical study on a real digital TV manufacturer (i.e., Company A). In addition, we have empirically evaluated the proposed approach and tool using real sales and service related data from digital TV manufacturer. In our empirical experiments, we intend to explore the performance of our proposed service forecasting framework when compared to the performances predicted by other two service forecasting methods; one is traditional CBR based forecasting model and the other is the existing service forecasting model used by Company A. We ran each service forecasting 144 times; each time, input data were randomly sampled for each service forecasting framework. To evaluate accuracy of forecasting results, we used Mean Absolute Percentage Error (MAPE) as primary performance measure in our experiments. We conducted one-way ANOVA test with the 144 measurements of MAPE for three different service forecasting approaches. For example, the F-ratio of MAPE for three different service forecasting approaches is 67.25 and the p-value is 0.000. This means that the difference between the MAPE of the three different service forecasting approaches is significant at the level of 0.000. Since there is a significant difference among the different service forecasting approaches, we conducted Tukey's HSD post hoc test to determine exactly which means of MAPE are significantly different from which other ones. In terms of MAPE, Tukey's HSD post hoc test grouped the three different service forecasting approaches into three different subsets in the following order: our proposed approach > traditional CBR-based service forecasting approach > the existing forecasting approach used by Company A. Consequently, our empirical experiments show that our proposed approach outperformed the traditional CBR based forecasting model and the existing service forecasting model used by Company A. The rest of this paper is organized as follows. Section 2 provides some research background information such as summary of CBR and SOM. Section 3 presents a hybrid service forecasting framework based on Case-based Reasoning and Self-Organizing Maps, while the empirical evaluation results are summarized in Section 4. Conclusion and future research directions are finally discussed in Section 5.
Recently, Internet technology has developed, various programs are being created and therefore various codes are being made through many authors. On this aspect, some author deceive a program or code written by other particular author as they make it themselves and use other writers' code indiscriminately, or not indicating the exact code which has been used. Due to this makes it more and more difficult to protect the code. In this paper, we propose author identification framework using Authorship Analysis theory and Natural Language Processing(NLP) based on Convolutional Neural Network(CNN). We apply Authorship Analysis theory to extract features for author identification in the source code, and combine them with the features being used text mining to perform author identification using machine learning. In addition, applying CNN based natural language processing method to source code for code author classification. Therefore, we propose a framework for the identification of authors using the Authorship Analysis theory and the CNN. In order to identify the author, we need special features for identifying the authors only, and the NLP method based on the CNN is able to apply language with a special system such as source code and identify the author. identification accuracy based on Authorship Analysis theory is 95.1% and identification accuracy applied to CNN is 98%.
Kim, S.H.;Lee, jong-rok;Jeong, Dong-Hun;Park, Hui-Byeong
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.495-497
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2012
Development of application risk management for medical device software test. First, Through questionnaires, Medical device manufacturers, Analysis of software validation and risk management status. Second, Analyzed by comparing the difference between black box testing and white box testing. Third, After analyzing the potential for software analysis tools using code derived factors were quantified, Finally, Medical device risk management process so that it can be applied to build the framework by FMEA(Failure Mode and Effect Analysis) technique. Through this Difficult to build software validation and risk management processes for manufacturers to take advantage of support in medical device GMP(Good Manufacture Practice).
Journal of the Korean Society for information Management
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v.25
no.3
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pp.377-392
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2008
The need for overall assessment of economic effectiveness of library culture program has been suggested, as its importance continues to grow. Our study proposed a new assessment method by applying DM format and IBM format to contingent valuation method that has been used for analyzing the economic value of culture program. This study also illustrates the process through case analysis so that the public library can apply this model. It is meaningful that the study provides basic framework to evaluate the fair value of the public library by minimizing the bias that the contingent valuation method has.
This paper aims to design a policy-assessment tool liking the Environmental Impact Assessment(EIA) and the Cost Benefit Analysis (CBA). As a step towards the incorporation of environmental and economic considerations, the approach used herein takes the form of integrating quantitative information on environmental benefits and costs associated with implementing the project into the existing framework of the EIA. Our case study is an project appraisal of a solar energy plant. It is confirmed that the technique is operational, however, there are certain limitations for a complete assessment. The difficulty mainly originated from the omission of important information from each step of the valuation process. Alternatively stated, some environmental services are not identified, nor quantified, and nor monetized in the process. More case studies are warranted in the future along with elaboration in methodology of techniques. In addition, the construction of a database on environmental values will be required to accumulate reliable and systematized data. These are the necessary conditions to improving quality in application of techniques as well as providing comprehensive and balanced information to decision makers.
Multi-attribute risk assessments provide a useful framework for systematic quantitative risk assessment that the security manager can use to prioritize security requirements and threats. In the first step, the security managers identify the four significant outcome attributes(lost revenue, lost productivity, lost customer, and recovery cost). Next. the security manager estimates the frequency and severity(three points estimates for outcome attribute values) for each threat and rank the outcome attributes according to AHP(Analytic Hierarchy Process). Finally, we generate the threat index by using muiti-attribute function and make sensitivity analysis with simulation package(Crystal Ball). In this paper, we show how multi-attribute risk analysis techniques from the field of security risk management can be used by security managers to prioritize their organization's threats and their security requirements, eventually they can derive threat index. This threat index can help security managers to decide whether their security investment is consistent with the expected risks. In addition, sensitivity analysis allows the security manager to explore the estimates to understand how they affect the selection.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.21
no.4_spc
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pp.345-359
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2014
Technological, policy and economic factors are both important variables in maximizing the results of a national R&D program and key indicators in evaluating an R&D program's eligibility for financial support. Economic analysis, in particular, is used when selecting R&D programs, setting priorities, and estimating economic effects. This paper examines a series of methodological issues related to the economic analysis of national R&D programs within the framework of the current preliminary feasibility evaluation system, and proposes alternative approaches to each of the issues discussed. The issues include the definition of R&D valuation and establishment of valuation factors; estimation of sales attributable to R&D investment; assessment of the total economic value of R&D as intellectual assets; estimation of R&D benefits and assumption of related to sales; and the application of discount rates based on the weighted average cost of capital. Finally, this study presents directions for future research on analytical procedures and methods of improving the reliability of the results of economic analysis within the national technology planning system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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