Unlike the previous works focusing on the state-of-the-art methodologies to improve the performance of machine learning models, this study improves the 'quality' of training data used in machine learning. We propose a method to enhance the quality of training data through the processing of 'local grammar,' frequently used in corpus analysis. We collected a vast amount of unstructured corporate review text data posted by employees working in the top 100 companies in Korea. After improving the data quality using the local grammar process, we confirmed that the classification model with local grammar outperformed the model without it in terms of classification performance. We defined five factors of work engagement as classification categories, and analyzed how the pattern of reviews changed before and after the COVID-19 pandemic. Through this study, we provide evidence that shows the value of the local grammar-based automatic identification and classification of employee experiences, and offer some clues for significant organizational cultural phenomena.
This article presents new perspectives for classification of students' mathematical errors on the basis of experiential structuralism. Experiential structuralism's mechanism gives us new insights on mathematical errors. The hard core of mechanism is consist of 6 autonomous capacity spheres that are responsible for the representation and processing of different reality domains. There are specific forces that are responsible for this organization of mind. There are expressed in terms of a set of five organizational principles. Classification of mathematical errors is ascribed by the theory to the interaction between the 6 autonomous capacity spheres. Different types of classification require different autonomous capacity spheres. We can classify mathematical errors in the domain of linear function problem solving comparing cognitive psychological mechanism of experiential structuralism.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.13
no.2
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pp.179-199
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2013
This study is analyzed by examining the records management systems that are built to use comfortably and manage the records of universities efficiently. This paper analyzed the current status of the records in Chonnam National University (CNU), unit task, function, and organization. As a result, CNU has 127 sections that treat 1,625 unit tasks. The unit task involved in education accounts for 85.91%. The problem is that unit tasks are not organized unequally. It can seem to include some problems in classification and analysis of work when unit tasks are even, more or less, in a particular area. Functional classification in universities are also unequally organized. In universities, functional classification in the field of administration is detailed, while functional classification in the field of research is small in quantity. A more efficient records management will be done if work and function about organization are formed appropriately.
Patent strategy research has focused on the efficiency of licensing for investigation, analysis and utilization of application management, product and development task in finding patent idea, to establish patent strategy linked with management strategy and technology strategy. However, it is difficult to find the research on patent strategy that reflects an adaptive culture to enhance the internalization and performance of the established strategy. As a result, companies have been striving to imitate patent strategies of advanced companies that do not consider their industry and organizational culture. This study proposes a method of defining a firm 's patent strategy according to the competing value model that analyzes organizational culture as four frameworks. This study verifies the classification method through case studies, suggests a suitable patent strategy for the patent strategy type. This study has contributions in that discussing from a new point of view based on organizational culture theory and providing a IP strategic model with high practicality.
Analyzing the aftermath of events at domestic nuclear power plants brings in the question: "Why do workers not comply with the prescribed procedures?" The current investigation of nuclear power plant events identifies their reasons considering the factors affecting the workers' behaviors. However, there are some complications to it: in addition to confirming the action such as an error or a violation, there is a limit to identifying the intention of the actor. To overcome this limitation, the study analyzed and examined the reasons for non-compliance identified in nuclear power plant events by Reason's rule-related behavior classification. For behavior analysis, I selected unit behaviors for events that are related to human and organizational factors and occurred at domestic nuclear power plants since 2017, and then I applied the rule-related behavior classification introduced by Reason (2008). This allowed me to identify the intentions by classifying unit behaviors according to quality and compliance with the rules. I also identified the factors that influenced unit behaviors. The analysis showed that most often, non-compliance only pursued personal goals and was based on inadequate risk appraisal. On the other hand, the analysis identified cases where it was caused by such factors as poorly written procedures or human system interfaces. Therefore, the probability of non-compliance can be reduced if these factors are properly addressed. Unlike event investigation techniques that struggle to identify the reasons for employee behavior, this study provides a new interpretation of non-compliance in nuclear power plant events by examining workers' intentions based on the concept of rule-related behavior classification.
In this article, data mining simulation is applied to find a proper approach and results of analysis for study of variables related to organization. Also, turnover intention and organizational commitment are used as target (dependent) variables in this simulation. Classification and regression tree (CART) with ensemble methods are used in this study for simulation. Human capital corporate panel data of Korea Research Institute for Vocation Education & Training (KRIVET) is used. The panel data is collected in 2005, 2007, and 2009. Organizational commitment variables are analyzed with combined measure variables which are created after investigation of reliability and single dimensionality for multiple-item measurement details. The results of this study are as follows. First, major determinants of turnover intention are trust, communication, and talent management-oriented trend. Second, the main determining factors for organizational commitment are trust, the number of years worked, innovation, communication. CART with ensemble methods has two ensemble CART methods which are CART with Bagging and CART with Arcing. Comparing two methods, CART with Arcing (Arc-x4) extracted scenarios with very high coefficients of determination. In this study, a scenario with maximum coefficient of determinant and minimum error is obtained and practical implications are presented. Using one of data mining methods, CART with ensemble method. Also, the limitation and future research are discussed.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.20
no.3
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pp.129-147
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2009
The ultimate goal of classification systems is to provide tools for information management and services through collocation of information objects in similar topics. The National Research Council for Economics, Humanities, and Social Sciences(NRCS) aims to organize the research products from 23 research institutes. To manage and organize the research products effectively, the standard classification system has been developed in conjunction of users' survey and the Business Reference Model(BRM). Although the standard classification system consists of users' perspectives and the aspects of organizational functions, there are limits to apply the system into classification practices. In this study, the proposed hybrid approach is to combine a clustering approach with 1,884 keywords from the titles of research products between 2007 and 2008. The clustering approach is performed in a heuristic way according to the KDC due to the lack of digital full texts of research products. The results of this study proposed a revised standard classification system for NRCS with 16 headings and 90 sub-headings. The revised standard classification system will play an important role in managing research products effectively.
Effective management of underground facilities which include water line, sewer line, electric line, telephone line, gas line etc., is very important for people's safety as well as administrative efficiency. The purpose of this study is four-fold: first, investigate management status of utility information of each utility companies, second, develope classification system of underground facilities and use this classification system for guidelines of database construction and for the exchange of database among utility companies, third, construct database using existing utility maps in pilot study area and identify accuracy of the existing maps and suggest strategy of database construction, fourth, suggest strategy of database maintenance and its organizational plan in connection with national plan.
The disaster damage can be reduced not only by quick response to its scene, but also by right resource allocation to the right places. The role of information quality on disaster resource has been considered to be an important factor for disaster management. The aim of this research is to investigate and explain the relationship between information quality and performance on disaster resource management. The information quality control for the disaster response operator is central to deliver right information to right people among different government levels such as local, state, and federal government.
The important elements and conditions to improve corporate competitiveness are customer development, new product development, sales increase, net profit increase, and other factors. Even if those competitiveness elements are well prepared, obstacles may exist. In this paper, we examined the risk, the deadliest obstacle that can affect corporate. We selected the risk factors that exist in functional categories in the system connected complicatedly and variously by organizational value chain of corporate, and examined the conceptual model of Enterprise Risk Management System based on the precedent studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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