Although a wide range of theoretical researches have emphasized on the importance of knowledge management in cooperative R&D network, the empirical researches to synthetically examine the role of organizational learning and open innovation which influence on the performance of technological innovation are not enough to meet academic and practical demands. This study is to investigate the effect of open innovation and organizational learning in venture business on technological competitive advantage and establish the mediating role of organizational learning. For the purpose, the questionnaires, made based on the reviewing previous researches, were collected from 274 Korean venture businesses whose managerial focus is on developing technological innovation. As a result of analysis, the relational dimensions of open innovation - network, intensity and trust shared by a firm with external R&D partners - as well as the internal organizational learning system and competence have positive influence on building technological competitive advantage whose sub-variables are technological excellence, market growth potential and business feasibility. In addition, it is identified that organizational learning has the mediating and moderating effect in the relationship between open innovation and technological competitive advantage. These results imply that open innovation complements and expend the range of limited resources and the scope of innovation in technology-intensive small and medium-sized enterprises. Besides, organizational learning activity reinforces the use of knowledge and resources, obtained from external R&D partners. On the basis of these results, detailed issues and discussion were made in the conclusion.
In this era of knowledge and information of the 21st century, the source of a nation's competitive power consists of human resources and material resources and the importance of human resources appreciates highly. The number of small and medium enterprises which are the core of national economy covers over 98% among whole domestic enterprises of Korea. Competitive power of small and medium enterprises comes from human resources development. For the development of human resources, small and medium enterprises are trying to expand their learning organizations in the company. The analysis of outcomes of administering the existing learning organizations shows that learning organizations contribute highly to the improvement of the productivity of small and medium enterprises. And the analysis also shows that the participants of learning organizations and middle management and executives who support and encourage them recognize the necessity of learning organizations and that it should be disseminated throughout other enterprises. Therefore government's supports to establish learning organizations in a company are required to expand.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.428-439
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2020
The continuous development of information and communication technologies has resulted in an exponential increase in data. Consequently, technologies related to data analysis are growing in importance. The shipbuilding industry has high production uncertainty and variability, which has created an urgent need for data analysis techniques, such as machine learning. In particular, the industry cannot effectively respond to changes in the production-related standard time information systems, such as the basic cycle time and lead time. Improvement measures are necessary to enable the industry to respond swiftly to changes in the production environment. In this study, the lead times for fabrication, assembly of ship block, spool fabrication and painting were predicted using machine learning technology to propose a new management method for the process lead time using a master data system for the time element in the production data. Data preprocessing was performed in various ways using R and Python, which are open source programming languages, and process variables were selected considering their relationships with the lead time through correlation analysis and analysis of variables. Various machine learning, deep learning, and ensemble learning algorithms were applied to create the lead time prediction models. In addition, the applicability of the proposed machine learning methodology to standard work hour prediction was verified by evaluating the prediction models using the evaluation criteria, such as the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean Squared Logarithmic Error (RMSLE).
In this study, the SCAMPER method which is a creative thinking method is applied in the food and beverage class of a specialized high school NCS study module to enhance creative thinking and investigate the influence on learning motivation of students. For verification, 10 sessions of 50 minutes classes were performed on 1, 2 grade students in H high school located in Gyeonggi-do Yangju City from August to November 2015 subject to 54 subjects in the experiment group and 54 subject in the control group. To look into the influence of the NCS food and beverage practice class using the SCAMPER method on learning motivation, pre post survey investigation was conducted on the students for measurements through surveys to deduct conclusions. As a result, it was verified that the NCS food and beverage practice class using the SCAMPER method had positive influence on the learning motivation of specialized high school students and positive change was also found in the awareness of SCAMPER method using classes and creative activities in the students. In this study, the influence of the NCS food and beverage practice class using the SCAMPER method on learning motivation subject to specialized high school students is investigated to have meaning as data to expand the research range of NCS food and beverage practice education.
Purpose : The Purposes of this study was to develop a learning organization measurement for nurses, and to test the validity and reliability of the measurement. Method : This study was conducted through 3 phases -theoretical framework choice, measurement items selection, and the testing of validity and reliability. In order to test reliability and validity of the measurement, data were collected from the 261 nurses, working in the 1 hospital with more 800 beds. The data obtained were analyzed by SPSS for Window program using percentages, Factor Analysis, Cronbach's alpha coefficients. Result : As a result of the study, 2 scales -Learning Organization Building Scale, and Knowledge Management Process Scale- were developed. Learning Organization Building Scale was consisted of 23 items, 5 factors. 5 factors explained 60.26% of the total variance, and the Cronbach's alpha of this scale was .8807. Knowledge Management Process Scale was consisted of 17 items, 4 factors. 4 factors explained 66.14% of the total variance, and the Cronbach's alpha of this scale was .9147. Conclusion : The Study supports the validity and reliability of the scales. Therefore, these scales can be effectively utilized for many researches about Learning organization of Nurse, and Nursing organization in the Hospital Setting.
In a rapidly changing environment, it is essential for companies to develop their capabilities for sustainable growth. To this end, informal learning at work plays an important role for small and medium-sized enterprises that are having difficulties in human resource development. If the GRIT of workers and the spiritual leadership of leaders are maintained at an appropriate level, the effect of informal learning will increase. This study derived the following results through a survey of workers participating in the Work-learning Dual System in Korea. First, experience and feedback among informal learning activities have a significant positive effect on competency development. Second, the higher the level of the GRIT of workers, the greater the magnitude of the positive effect of experience and feedback on competency development, showing a positive moderating effect. Third, in the case of workers with high GRIT, capacity development is strengthened as experience or feedback increases, and the higher the level of spiritual leadership, the greater the scope of reinforcement. On the other hand, it can be seen that in the case of workers with low GRIT, competency development weakens as experience or feedback increases, and the higher the level of spiritual leadership, the greater the extent of the weakening.
The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.476-483
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2022
The novel coronavirus pandemic has had a significant impact on society and everyday life. The pandemic imposed a global shutdown leading to many challenges such as the suspension of academic programs at universities. The result of this suspension contributed to the rapid overnight migration of educational activities from traditional face-to-face learning to a virtual environment which until then was unfamiliar to both instructors and students. This study identified the experiences faced by built environment higher education instructors in KwaZulu-Natal, South Africa during this sudden switch to online teaching and learning. This pilot study employed a quantitative research approach to survey instructor experiences on online teaching and learning during a global pandemic. The data was computed and analyzed using IBM Statistical Package for Social Sciences (SPSS) version 27. Descriptive statistics were used to analyze the data collected. The study sample comprised of 20 higher education instructors in the region of the KwaZulu Natal province in South Africa. Findings from the study revealed that instructors faced adaptive challenges with rapidly having to redesign and remodel the mode of academic course delivery and assessments to suit an online platform. Additionally, instructors observed that students faced technological challenges such as connectivity and navigating the online learning management system platforms. The challenges identified by instructors and students can be effectively transformed to opportunities for future learning under the 'new normal'.
Deep learning-based anomaly detection technology is used in various fields such as computer vision, speech recognition, and natural language processing. In particular, this technology is applied in various fields such as monitoring manufacturing equipment abnormalities, detecting financial fraud, detecting network hacking, and detecting anomalies in medical images. However, in the field of construction and architecture, research on deep learning-based data anomaly detection technology is difficult due to the lack of digitization of domain knowledge due to late digital conversion, lack of learning data, and difficulties in collecting and processing field data in real time. This study acquires necessary data through IoT (Internet of Things) from the viewpoint of monitoring for environmental management of architectural spaces, converts them into a database, learns deep learning, and then supports anomaly patterns using AI (Artificial Infelligence) deep learning-based anomaly detection. We propose an implementation process. The results of this study suggest an effective environmental anomaly pattern detection solution architecture for environmental management of architectural spaces, proving its feasibility. The proposed method enables quick response through real-time data processing and analysis collected from IoT. In order to confirm the effectiveness of the proposed method, performance analysis is performed through prototype implementation to derive the results.
유비쿼터스 기술은 학습 분야에서 많은 변화를 요구 하고 있으며, 이러닝 컨텐츠 분야 역시 이 기술에 기초한 컨버전스 학습컨텐츠 개발로 변화되어야 한다. 그러나 현재까지 대다수의 이러닝 컨텐츠는 기술융합적 관점에서 매우 미약하고 학습자 눈높이에 맞춘 컨텐츠로 보기는 많은 무리가 따른다. 따라서 본 연구의 목적은 학습자 중심의 이런닝 컨텐츠 개발 방안을 제시하는데 있다. 이를 위해 형식, 비형식 학습의 장점을 적극 활용하게 되는 컨버전스 학습모형을 살펴 본 후, 컨버전스 시대 이러닝 컨텐츠 개발을 위한 학습관리시스템에 대한 과제분석, 스토리텔링, 그리고 피드백 디자인 전략의 중요성을 살펴 보고 학습자 중심의 효과적인 컨텐츠 개발 방안을 제시 한다.
Population learning algorithm (PLA) is a population-based method that was inspired by the similarities to the phenomenon of social education process in which a diminishing number of individuals enter an increasing number of learning stages. The study aims to develop a framework that repeatedly applying the PLA to solve the discrete resource constrained project scheduling problem with two objectives: minimizing project makespan and renewable resource availability, which are two most common concerns of management when a project is being executed. The PLA looping framework will provide a number of near Pareto optimal schedules for the management to make a choice. Different improvement schemes and learning procedures are applied at different stages of the process. The process gradually becomes more and more sophisticated and time consuming as there are less and less individuals to be taught. An experiment with ProGen generated instances was conducted, and the results demonstrated that the looping framework using PLA outperforms those using genetic local search, particle swarm optimization with local search, scatter search, as well as biased sampling multi-pass algorithm, in terms of several performance measures of proximity. However, the diversity using spread metric does not reveal any significant difference between these five looping algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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