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The Effects of Headquarters' Levels of Control and Subsidiaries' Local Experiences on Competency in Foreign Subsidiaries: A Quadratic Model Investigation of Korean Multinational Corporations

  • Lee, Jae-Eun;Kang, Joo-Yeon;Park, Jung-Min
    • Journal of Korea Trade
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    • 제24권1호
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    • pp.82-98
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    • 2020
  • Purpose - This study aims to overcome the limitations of existing studies, which linearly determine the precedence factors of competency in overseas subsidiaries. The research objectives are as follows. First, what kind of nonlinear effects does the level of control held by Korean headquarters over foreign subsidiaries have in terms of competency in the subsidiaries? Second, what kind of nonlinear effects do the local experiences of overseas subsidiaries have on their competency? Design/methodology - With data on Korean multinational corporations (MNCs), this paper analyzes the effects of control levels of headquarters (HQs) and host-country experiences of foreign subsidiaries regarding competency in overseas subsidiaries. In particular, this study focuses on nonlinear models, differentiating it from previous studies. In order to examine research hypotheses, this study conducted a survey of overseas subsidiaries of Korean corporations. Surveys were conducted through various methods including e-mail, online questionnaires, fax, and telephone calls. Copies of the questionnaire were distributed to a total of 2,246 overseas subsidiaries, and 409 completed responses were collected. Excluding 15 copies that were insufficiently answered, responses from a total of 394 copies were used for analysis. Findings - This study presents the following results. First, there is a U-shaped relationship between levels of HQ control and competency in foreign subsidiaries. This means that higher levels of HQ control negatively impact the competency levels of subsidiaries because strict control undermines autonomy in subsidiaries. However, if the level of HQ control exceeds a certain point, then the transfer of knowledge between HQs and subsidiaries is facilitated. Knowledge transferred from HQs can be used as prior knowledge by foreign subsidiaries to the benefit of all parties. Accordingly, knowledge transfer negates the negative effects of excessive HQ control and positively affects competency in subsidiaries. Second, there is an inverted U-shaped relationship between the local (host-country) experiences of subsidiaries and competency in foreign subsidiaries. This means that foreign subsidiaries can overcome the liabilities of foreignness and contribute to capability building by accumulating unique knowledge about their host countries. However, if local experiences accumulate excessively beyond a certain point, then the host country-specific experiences of foreign subsidiaries will offset the benefits discussed above. Excessive local experiences not only increase organizational inertia, but also create a problem of goal incongruence due to information asymmetry between HQs and subsidiaries. Therefore, excessive local experiences have negative effects on competency in foreign subsidiaries. Originality/value - This study suggests the following implications. First, unlike existing studies based mainly on linear models, this study presents important theoretical implications in its focus on nonlinear models and its analysis of the effects of HQ control and local experiences on competency in foreign subsidiaries from perspectives of organizational learning theory and agency theory. Second, in terms of practical implications, the results of this study suggest that optimally raising levels of HQ control and managing the local experiences of subsidiaries without increasing organizational inertia is important for enhancing competency in foreign subsidiaries.

Problems of Applying Information Technologies in Public Governance

  • Goshovska, Valentyna;Danylenko, Lydiia;Hachkov, Andrii;Paladiiichuk, Sergii;Dzeha, Volodymyr
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권8호
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    • pp.71-78
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    • 2021
  • The relevance of research provides the necessity to identify the basic problems in the public governance sphere and information technology relations, forasmuch as understanding such interconnections can indicate the consequences of the development and spreading information technologies. The purpose of the research is to outline the issues of applying information technologies in public governance sphere. 500 civil servants took part in the survey (Ukraine). A two-stage study was conducted in order to obtain practical results of the research. The first stage involved collecting and analyzing the responses of civil servants on the Mentimeter online platform. In the second stage, the administrator used the SWOT-analysis system. The tendencies in using information technologies have been determined as follows: the institutional support development; creation of analytical portals for ensuring public control; level of accountability, transparency, activity of civil servants; implementation of e-government projects; changing the philosophy of electronic services development. Considering the threats and risks to the public governance system in the context of applying information technologies, the following aspects generated by societal requirements have been identified, namely: creation of the digital bureaucracy system; preservation of information and digital inequality; insufficient level of knowledge and skills in the field of digital technologies, reducing the publicity of the state and municipal governance system. Weaknesses of modern public governance in the context of IT implementation have been highlighted, namely: "digitization for digitalization"; lack of necessary legal regulation; inefficiency of electronic document management (issues caused by the imperfection of the interface of reporting interactive forms, frequent changes in the composition of indicators in reporting forms, the desire of higher authorities to solve the problem of their introduction); lack of data analysis infrastructure (due to imperfections in the organization of interaction between departments and poor capacity of information resources; lack of analytical databases), lack of necessary digital competencies for civil servants. Based on the results of SWOT-analysis, the strengths have been identified as follows: (possibility of continuous communication; constant self-learning); weaknesses (age restrictions for civil servants; insufficient acquisition of knowledge); threats (system errors in the provision of services through automation); opportunities for the introduction of IT in the public governance system (broad global trends; facilitation of the document management system). The practical significance of the research lies in providing recommendations for eliminating the problems of IT implementation in the public governance sphere outlined by civil servants..

RFM 다차원 분석 기법을 활용한 암시적 사용자 피드백 기반 협업 필터링 개선 연구 (A Study on Improvement of Collaborative Filtering Based on Implicit User Feedback Using RFM Multidimensional Analysis)

  • 이재성;김재영;강병욱
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.139-161
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    • 2019
  • 전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.

캠페인 효과 제고를 위한 자기 최적화 변수 선택 알고리즘 (Self-optimizing feature selection algorithm for enhancing campaign effectiveness)

  • 서정수;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제26권4호
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    • pp.173-198
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    • 2020
  • 최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.