Ubiquitous networking challenges organizational security by enabling employees to work from virtually anywhere. Different networking environments have distinguishing characteristics that create vulnerabilities, and non-employer controlled networks are outside the security boundary of the organization. Organizations must rely on users to determine the risk to information when operating in external environments. The purpose of this study is to identify the impact of non-malicious insiders’ judgments of Information Technology artifacts when determining risk to organizational information transmitted from multiple networking environments. The study manipulates the Network Environment Characteristics and Information Types, then measures the respondent’s Network Trust, Information Protection Concerns, and Perceived Information Risk. Each of these evaluations are informed by Information Security Awareness, which is measured through General Information Security Awareness and Information Security Policy Knowledge. The factorial survey method was used to investigate the risk assessment because it utilizes multivariate experimental design with sample survey collection methods. This allows for additional precision, and helps to reduce bias. A two-phase investigation was performed that utilized two separate data collection and analysis procedures. The first phase develops and establishes the experimental treatments’ and the measurement instrument’s validity, and the second phase is used to test the hypotheses. The findings of this study contribute to the Information Systems discipline by advancing the understanding of trust, protection, and risk judgments of the Information Technology artifact. This provides insights on how users perceive risk, and could be used to develop Security Education Training and Awareness programs that directly address system risk.

Glyfosat har under de senaste åren varit föremål för debatt inom EU i och med IARC och EFSA:s skilda åsikter huruvida ämnet är cancerogent eller inte. Trots denna debatt beslutade EU-kommissionen år 2017 att förlänga tillståndet för användning av glyfosat fram till 2022. Det finns en ambition från EU och därmed också från Sverige att bekämpningsmedel ska fasas ut ur samhället, vilket innebär en omställning från ett kemikalieintensivt samhälle, till ett samhälle där användningen av bekämpningsmedel är begränsad eller icke-existerande. Vi har intervjuat fyra aktörer från olika samhälleliga nivåer gällande deras åsikter och erfarenheter för att svara på följande frågeställningar: vilken uppfattning har svenska aktörer av omställningsarbetet, vilka för och hinder som finns samt vilka de drivande faktorer är i en omställning. Vårt material analyserades med hjälp av en kvalitativ innehållsanalys samt det teoretiska ramverket för omställningar, “Multi-level-perspective”. Resultatet visar att samtliga aktörer är överens om att en utfasning bör ske då användningen av bekämpningsmedel skapar problem för både människa och natur. Förutsättningar för detta är bland annat att det finns en tydlig politisk vilja och signal, liksom en aktiv samhällsdebatt. Hinder finns bland annat i form av komplex lagstiftningen och avsaknaden av en aktiv samhällsdebatt. Mobiliserande och engagerande initiativ, en framtida resistensutveckling samt ett välfungerande samarbete mellan aktörer identifieras som potentiella drivkrafter som på sikt leder till en omställning. Aktörerna är eniga om att lantbrukare utsätts för en dubbelsidig sårbarhet, något som bör tas hänsyn till vid implementering av styrmedel eller andra åtgärder som ämnar att fasa ut bekämpningsmedel. / Glyphosate has been the subject of debate in the EU in recent years because of IARC’s and EFSA's differing views on whether the substance is carcinogenic or not. Despite this debate, the European Commission decided in 2017 to extend the use of glyphosate until 2022. There is an ambition from the EU, and thus also from Sweden, that pesticides should be phased out of society. In other words, a transition from a chemical- intensive society, to a society where the use of pesticides is limited or non-existent. We have interviewed four actors from different societal levels regarding their opinions and experiences in order to answer the following questions: What are the swedish actors’ view on the phase out? What are the conditions and contradictions for it to succeed? What are the driving factors in this transition? Our data was analyzed using a qualitative content analysis as well as using a theoretical framework on transitions: the “Multi-level perspective”. The results of our study show that all actors agree that a phase out should be done as the use of pesticides causes problems for both human and nature. A prerequisite for this is, among other things, that there is a clear political will and signal, as well as an active debate in society. Identified contradictions are for example complex legislation and the lack of a public debate. Mobilizing and engaging initiatives, a future resistance development and a well-functioning collaboration between actors are identified as potential drivers for change and in the long term a potential transition of society. There is a consensus among the actors that farmers are exposed to two-sided vulnerability, which should be considered when implementing measures that aim to phase out pesticides.

In der heutigen Zeit bilden Netzwerke, auf technologischer sowie sozialer Ebene, die zentralen Systeme in der Informationsverarbeitung. Graphen stellen mit ihren mathematischen Eigenschaften eine geeignete Art der Beschreibung von Netzwerken dar. Seit 1741, beginnend mit Eulers Königsberger Brückenproblem (Euler 1741), werden Graphen für die Visualisierung thematisiert. Mit Beginn der Netzwerktechnik Mitte des 20. Jahrhunderts und der Entstehung digitaler sowie sozialer Netzwerke wächst das Interesse an der Visualisierung von Graphen. Dies setzt sich zu Beginn des 21. Jahrhunderts mit dem Aufbau von Firmennetzwerken und deren steigender Komplexität fort. Verschiedene Bereiche wie Psychologie, Mathematik, Kunst, Mensch-Maschine-Systemtechnik und Mediengestaltung beeinflussen die Ausprägung der Visualisierung von Graphen. Insbesondere psychologische Aspekte der visuellen Wahrnehmung und der kognitiven Leistung bilden die Grundlage zur Gestaltung von Graphen. Netzwerke beinhalten einen hohen Informationsgrad für den Rezipienten. Am Beispiel komplexer Firmennetzwerke stellt sich die Herausforderung nach einer effizienten und individuellen Exploration. Aktuelle Lösungen in Form von Tabellen und Datenbankabfragesprachen erzeugen eine hohe kognitive Last des Nutzers. Die Darstellung von Netzwerken in Graphen unterstützt den Nutzer in der Erfassung des Kontexts. Aktuelle Visualisierungskonzepte für Graphen bieten nur geringe Möglichkeiten der individuellen Exploration. Dies resultiert in einem „Lost-in-Context“-Effekt und einer erhöhten kognitiven Last. Das Visualisierungs- und Interaktionskonzept dieser Arbeit ermöglicht die Reduktion des „Lost-in-Context“-Effekts sowie der kognitiven Last. Dieser Forschungsansatz der Arbeit lässt sich dazu in drei Betrachtungsbereiche unterteilen: das Gedächtnismodell zur visuellen Kognition, das globale Strukturmittel und die lokalen Strukturmittel der graphenbasierten Exploration. Im Bereich der visuellen Kognition wird als Grundlage das Gedächtnismodell von Kosslyn diskutiert und adaptiert. Diese Adaption für die graphenbasierte Exploration zeigt die Verwendung von mentalen Karten des Nutzers. Dies basiert auf der Identifikation von semantischen und numerischen Werten der wahrgenommenen Objekte. Das globale Strukturmittel „Multi-Level-of-Detail“-Konzept basiert auf der Abbildung semantischer und numerischer Eigenschaften von wahrgenommenen Objekten auf eine mentale Karte. Das Gedächtnismodell von Kosslyn wird für die graphenbasierte Exploration angepasst und stellt die Grundlage für diese Abbildung dar. Das globale Strukturmittel ermöglicht dem Nutzer, parallel mehrere Detailstufen in der Graphvisualisierung zu erzeugen und individuell zu manipulieren. Dies reduziert die kognitive Last während der graphenbasierten Exploration. Die Einführung des globalen Strukturmittels fordert die Betrachtung lokaler Strukturmittel zur visuellen Wahrnehmung und Gestaltung des Graphen. Im Bereich der lokalen Strukturmittel werden die verschiedenen graphischen und interaktiven Mittel zur graphenbasierten Exploration diskutiert. Vor dem Hintergrund des aufgestellten Gedächtnismodells sowie den Grundlagen der Gestaltgesetze wird ein Baukasten visueller Elemente zur Gestaltung von Graphen betrachtet. Dieser wird durch die Diskussion der Eigenschaften der Graphobjekte, zum Beispiel: Position, Größe, Form, Clustern und Bündeln, beeinflusst. In einer prototypischen Umsetzung des Konzepts wird, im Vergleich zu Tabellen und Datenbankabfragesprachen, am Beispiel eines komplexen Firmennetzwerks die Reduktion der kognitiven Last gezeigt. Die Evaluation der kognitiven Last erfolgt mittels des NASA-TLX. In einem „Within-Subject“ Experiment werden Experten zu dem Konzept befragt. Dieses zeigt, dass im Vergleich zu aktuellen Graphdarstellungen eine Reduktion des „Lost-in-Context“-Effekts eintritt. Zusätzlich konnte gezeigt werden, dass nicht alle gestalterischen Mittel der lokalen Strukturmittel, im Vergleich zu aktuellen Lösungen und Konzepten, eine Verbesserung brachten. Die zentralen Aspekte des eingeführten Konzepts zeigen die Verwendung von mentalen Karten während der graphenbasierten Exploration komplexer Netzwerke.

A two level hierarchical simulation and decision modeling framework is proposed for electric power networks involving PV based solar generators, various storage, and grid connection. The high level model, from a utility company perspective, concerns operational decision making and defining regulations for customers for a reduced cost and enhanced reliability. The lower level model concerns changes in power quality and changes in demand behavior caused by customers' response to operational decisions and regulations made by the utility company at the high level. The higher level simulation is based on system dynamics and agent-based modeling while the lower level simulation is based on agent-based modeling and circuit-level continuous time modeling. The proposed two level model incorporates a simulation based optimization engine that is a combination of three meta-heuristics including Scatter Search, Tabu Search, and Neural Networks for finding optimum operational decision making. In addition, a reinforcement learning algorithm that uses Markov decision process tools is also used to generate decision policies. An integration and coordination framework is developed, which details the sequence, frequency, and types of interactions between two models. The proposed framework is demonstrated with several case studies with real-time or historical for solar insolation, storage units, demand profiles, and price of electricity of grid (i.e., avoided cost). Challenges that are addressed in case studies and applications include 1) finding a best policy, optimum price and regulation for a utility company while keeping the customers electricity quality within the accepted range, 2) capacity planning of electricity systems with PV generators, storage systems, and grid, and 3) finding the optimum threshold price that is used to decide how much energy should be bought from sold to grid to minimize the cost. Mathematical formulations, and simulation and decision modeling methodologies are presented. A grid-storage analysis is performed for arbitrage, to explore if in future it is going to be beneficial to use storage systems along with grid, with future technological improvement in storage and increasing cost of electrical energy. An information model is discussed that facilitates interoperability of different applications in the proposed hierarchical simulation and decision environment for energy systems.

Cette thèse est consacrée à l'étude théorique et numérique de deux problèmes non linéaires au sens de McKean en finance. Nous abordons dans la première partie le problème de calibration d'un modèle à volatilité locale et stochastique pour tenir compte des prix d'options Européennes vanilles observés sur le marché. Ce problème se traduit par l'étude d'une équation différentielle stochastique (EDS) non linéaire au sens de McKean à cause de la présence dans le coefficient de diffusion d'une espérance conditionnelle du facteur de volatilité stochastique par rapport à la solution de l'EDS. Nous obtenons l'existence du processus dans le cas particulier où le facteur de volatilité stochastique est un processus de sauts ayant un nombre fini d'états. Nous obtenons de plus la convergence faible à l'ordre 1 de la discrétisation en temps de l'EDS non linéaire au sens de McKean pour des facteurs de volatilité stochastique généraux. Dans l'industrie, la calibration est effectuée efficacement à l'aide d'une régularisation de l'espérance conditionnelle par un estimateur à noyau de type Nadaraya-Watson, comme proposé par Guyon et Henry-Labordère dans [JGPHL]. Nous proposons également un schéma numérique demi-pas de temps et étudions le système de particules associé que nous comparons à l'algorithme proposé par [JGPHL]. Dans la deuxième partie de la thèse, nous nous intéressons à un problème de valorisation de contrat avec appels de marge, une problématique apparue avec l'application de nouvelles régulations depuis la crise financière de 2008. Ce problème peut être modélisé par une équation différentielle stochastique rétrograde (EDSR) anticipative avec dépendance en la loi de la solution dans le générateur. Nous montrons que cette équation est bien posée et proposons une approximation de sa solution à l'aide d'EDSR standards linéaires lorsque la durée de liquidation de l'option en cas de défaut est petite. Enfin, nous montrons que le calcul des solutions de ces EDSR standards peut être amélioré à l'aide de la méthode de Monte-Carlo multiniveaux introduite par Giles dans [G] / This thesis is dedicated to the theoretical and numerical study of two problems which are nonlinear in the sense of McKean in finance. In the first part, we study the calibration of a local and stochastic volatility model taking into account the prices of European vanilla options observed in the market. This problem can be rewritten as a stochastic differential equation (SDE) nonlinear in the sense of McKean, due to the presence in the diffusion coefficient of a conditional expectation of the stochastic volatility factor computed w.r.t. the solution to the SDE. We obtain existence in the particular case where the stochastic volatility factor is a jump process with a finite number of states. Moreover, we obtain weak convergence at order 1 for the Euler scheme discretizing in time the SDE nonlinear in the sense of McKean for general stochastic volatility factors. In the industry, Guyon and Henry Labordere proposed in [JGPHL] an efficient calibration procedure which consists in approximating the conditional expectation using a kernel estimator such as the Nadaraya-Watson one. We also introduce a numerical half-step scheme and study the the associated particle system that we compare with the algorithm presented in [JGPHL]. In the second part of the thesis, we tackle the pricing of derivatives with initial margin requirements, a recent problem that appeared along with new regulation since the 2008 financial crisis. This problem can be modelled by an anticipative backward stochastic differential equation (BSDE) with dependence in the law of the solution in the driver. We show that the equation is well posed and propose an approximation of its solution by standard linear BSDEs when the liquidation duration in case of default is small. Finally, we show that the computation of the solutions to the standard BSDEs can be improved thanks to the multilevel Monte Carlo technique introduced by Giles in [G]

In der heutigen Zeit bilden Netzwerke, auf technologischer sowie sozialer Ebene, die zentralen Systeme in der Informationsverarbeitung. Graphen stellen mit ihren mathematischen Eigenschaften eine geeignete Art der Beschreibung von Netzwerken dar. Seit 1741, beginnend mit Eulers Königsberger Brückenproblem (Euler 1741), werden Graphen für die Visualisierung thematisiert. Mit Beginn der Netzwerktechnik Mitte des 20. Jahrhunderts und der Entstehung digitaler sowie sozialer Netzwerke wächst das Interesse an der Visualisierung von Graphen. Dies setzt sich zu Beginn des 21. Jahrhunderts mit dem Aufbau von Firmennetzwerken und deren steigender Komplexität fort. Verschiedene Bereiche wie Psychologie, Mathematik, Kunst, Mensch-Maschine-Systemtechnik und Mediengestaltung beeinflussen die Ausprägung der Visualisierung von Graphen. Insbesondere psychologische Aspekte der visuellen Wahrnehmung und der kognitiven Leistung bilden die Grundlage zur Gestaltung von Graphen. Netzwerke beinhalten einen hohen Informationsgrad für den Rezipienten. Am Beispiel komplexer Firmennetzwerke stellt sich die Herausforderung nach einer effizienten und individuellen Exploration. Aktuelle Lösungen in Form von Tabellen und Datenbankabfragesprachen erzeugen eine hohe kognitive Last des Nutzers. Die Darstellung von Netzwerken in Graphen unterstützt den Nutzer in der Erfassung des Kontexts. Aktuelle Visualisierungskonzepte für Graphen bieten nur geringe Möglichkeiten der individuellen Exploration. Dies resultiert in einem „Lost-in-Context“-Effekt und einer erhöhten kognitiven Last. Das Visualisierungs- und Interaktionskonzept dieser Arbeit ermöglicht die Reduktion des „Lost-in-Context“-Effekts sowie der kognitiven Last. Dieser Forschungsansatz der Arbeit lässt sich dazu in drei Betrachtungsbereiche unterteilen: das Gedächtnismodell zur visuellen Kognition, das globale Strukturmittel und die lokalen Strukturmittel der graphenbasierten Exploration. Im Bereich der visuellen Kognition wird als Grundlage das Gedächtnismodell von Kosslyn diskutiert und adaptiert. Diese Adaption für die graphenbasierte Exploration zeigt die Verwendung von mentalen Karten des Nutzers. Dies basiert auf der Identifikation von semantischen und numerischen Werten der wahrgenommenen Objekte. Das globale Strukturmittel „Multi-Level-of-Detail“-Konzept basiert auf der Abbildung semantischer und numerischer Eigenschaften von wahrgenommenen Objekten auf eine mentale Karte. Das Gedächtnismodell von Kosslyn wird für die graphenbasierte Exploration angepasst und stellt die Grundlage für diese Abbildung dar. Das globale Strukturmittel ermöglicht dem Nutzer, parallel mehrere Detailstufen in der Graphvisualisierung zu erzeugen und individuell zu manipulieren. Dies reduziert die kognitive Last während der graphenbasierten Exploration. Die Einführung des globalen Strukturmittels fordert die Betrachtung lokaler Strukturmittel zur visuellen Wahrnehmung und Gestaltung des Graphen. Im Bereich der lokalen Strukturmittel werden die verschiedenen graphischen und interaktiven Mittel zur graphenbasierten Exploration diskutiert. Vor dem Hintergrund des aufgestellten Gedächtnismodells sowie den Grundlagen der Gestaltgesetze wird ein Baukasten visueller Elemente zur Gestaltung von Graphen betrachtet. Dieser wird durch die Diskussion der Eigenschaften der Graphobjekte, zum Beispiel: Position, Größe, Form, Clustern und Bündeln, beeinflusst. In einer prototypischen Umsetzung des Konzepts wird, im Vergleich zu Tabellen und Datenbankabfragesprachen, am Beispiel eines komplexen Firmennetzwerks die Reduktion der kognitiven Last gezeigt. Die Evaluation der kognitiven Last erfolgt mittels des NASA-TLX. In einem „Within-Subject“ Experiment werden Experten zu dem Konzept befragt. Dieses zeigt, dass im Vergleich zu aktuellen Graphdarstellungen eine Reduktion des „Lost-in-Context“-Effekts eintritt. Zusätzlich konnte gezeigt werden, dass nicht alle gestalterischen Mittel der lokalen Strukturmittel, im Vergleich zu aktuellen Lösungen und Konzepten, eine Verbesserung brachten. Die zentralen Aspekte des eingeführten Konzepts zeigen die Verwendung von mentalen Karten während der graphenbasierten Exploration komplexer Netzwerke.

The phenomenon of climate change is widely recognized and declared as the single most threatening issue of the 21st century (UN Environment, 2018). In this context, the presented study is aligned with scientific research on the domain of sustainable development and sustainability transitions aiming to counterbalance climate change and its impact on this planet as much as possible. This research focuses on Green Bonds as a financial tool to promote this kind of climate-resilient transition. Professionals from the financial sectors of the Swedish Green Bond market were interviewed, reflecting current opinions and strategies of one of the most developed and progressive nations in the world. The goal is to understand the dynamics behind the development of the Green Bond market using the Multi-Level Perspective framework and to find out to what extent these experts view Green Bonds as a tool in the process of sustainability transitions. The findings firstly point out the role of the different actors of the Green Bond market, describing the interactions between investors, issuers banks, politics and advisors. In addition, the results show that the opinions on drivers and barriers amongst the interviewees and between the interviewees and literature differ somewhat.  In particular, greenwashing, lacking transparency and missing standardization are seen by some of the different interviewed stakeholders to be less barriers but rather as opportunities. In conclusion, this study points out the particular influence that politics, as representant of the strongly environmentally aware people of Sweden, occupy in steering the market’s development and describes its importance as regulatory drivers of Green Bonds as a tool for sustainability transitions and sustainable development. / Mänskligheten står inför en global utmaning; att kollektivt bekämpa den mänskligt orsakade klimatförändringen (UN Environment, 2018). Det är från detta sammanhang som denna studie ursprungar, där teorier inom vetenskaplig forskning för området hållbarhetsutveckling och hållbarhet förändringar används för att bekämpa klimatförändringens inverkan. Denna forskning fokuserar särskilt på gröna obligationens roll för en hållbar klimatrelaterad utveckling i det svenska samhället. För att utvärdera den svenska marknaden för gröna obligationer intervjuades experter inom området utvalda på basis av post och sektor. Målet med en kvalitativ forskningsmetod är att förstå de bakomliggande faktorerna för den progressiva utvecklingen i Sverige. Detta görs ytterligare genom ”The Multi-Level Perspective framework” för att kontextualisera experternas insyn på hur gröna obligationer kan användas som verktyg för hållbarhetsutveckling. Kartläggningen användes för att beskriva dynamiken mellan obligations utfärdaren, investerare, banker samt rådgivare i Sverige. Intervjuerna visade på nyanser inom dagens teori och praktik avseende hur man utvärderar tillväxten på den gröna obligationsmarknaden och framförallt gällande integritet faktorer som standardisering och transparens. Ett bristande ramverk kan ses som en möjlighet för tillväxt istället för ett hinder. Sammanfattningsvis understryker undersökningen politikernas inflytande för att kunna omvandla gröna obligationer från en nisch till en standardprodukt i samhället. Detta påvisar effektiviteten inom den svenska gröna obligationsmarknaden, där hög grad av miljömedvetenhet hos befolkningen blivit representerad i politiken.

The banking sector is experiencing the rise of several new types of innovations and trends. For instance, increased use of Artificial Intelligence (AI) to streamline day-to-day activities. These trends are, e.g., influenced by an increased frequency of cyber attacks, the emergence of newly proposed regulations such as DORA and the AI Act, and the improving computational capabilities of AI-driven systems. The full impact these trends will have on the sector is yet to be realized. The sector is diverse and deeply integrated within society, meaning that it is critical to understand how actors mitigate the risks associated with the implementation of AI. This study analyzes how organizations can mitigate the risks involved with this implementation and how it affects the risk management process. To examine the implementation of AI in the banking sector, the study conducted semi-structured interviews with twelve respondents with expertise in AI, security, or the banking sector. The study used two theoretical frameworks to analyze the data. The first framework, the Dynamic Risk Management Framework, was used to analyze changes in the risk management process based on its unique position within society. The second framework, the Multi-Level Perspective, gave the study a holistic understanding of the impact of AI as a driver of a socio-technical shift. The results show that the implementation of AI leads to a set of new risks. These risks are primarily organizational and regulatory and will lead to a revision in how actors classify risks. The constant evolution of AI also means that products must be reviewed periodically, changing how actors view the risk management process. Additionally, the results identify a lack of knowledge regarding both AI and security within the sector. Consequently, the organization will have to change its structure to accommodate interactions between different competencies. To succeed in implementing AI, meet the regulatory demands and mitigate unintended bias when developing AI, the study concludes that these competencies must create a shared terminology to communicate efficiently. In conclusion, the study contributes to a growing field regarding business applications of AI by creating a holistic understanding of aspects impacting the risk management process in banking. The findings result in a series of recommended actions for organizations that aim to implement AI in their businesses. Further research is recommended to understand the long-term effects of these actions. Future in depth analyses could validate the results of this study and further investigate the development of AI as a business tool. / Banksektorn upplever en uppåtgående trend när det kommer till användandet av innovation. Ett exempel på detta är användningen av artificiell intelligens (AI) för att effektivisera bankens dagliga aktiviteter. Denna trend beror på flertalet olika faktorer, bland annat den ökade frekvensen av cyberattacker mot bankaktörer, de nya föreslagna förordningarna DORA och AI Act, och att AI-drivna systems kapacitet förbättras. Däremot har inte effekten av AI på sektorn ännu realiserats till fullo. Banksektorn har en unik position i samhället och dess aktörer har många olika utmaningar, vilket innebär att det är avgörande att förstå hur aktörerna hanterar de risker som uppstår i samband med implementeringen av AI. Denna studie analyserar hur organisationer kan minska riskerna med denna implementering och hur AI påverkar riskhanteringsprocessen. För att undersöka implementeringen har studien genomfört semistrukturerade intervjuer med tolv intervjuobjekt med expertis inom AI, säkerhet eller banksektorn. För att analysera den framtagna datan har studien använt två teoretiska ramverk. Det första ramverket, som kallas Dynamic Risk Management Framework, användes för att analysera förändringar i riskhanteringsprocessen med tanke på banksektorns unika position i samhället. Det andra ramverket, som kallas Multi-Level Perspective, undersökte AI som en drivkraft mot ett sociotekniskt skifte och gav därmed studien en helhetsbildav effekten av AI. Resultaten visar att implementeringen av AI leder till en rad nya risker. Dessa risker är i första hand organisatoriska och regulatoriska. Då dessa är relativt nya, måste organisationer se över hur de klassificerar risker. AI utvecklas kontinuerligt, vilket innebär att produkterna och deras effekt måste ses över regelbundet. Dessutom identifierar resultaten en brist på kunskap om både AI och säkerhet inom banksektorn. För att tillgodose nya kompetenser och underlätta interaktionerna mot existerande kompetenser kommer organisationer behöva struktureras om. Studien drar slutsatsen att en lyckad AI implementering, där de regulatoriska kraven möts och utveckling av AI är fri från oavsiktliga fördomar och diskriminering, kräver en rad förändringar. Organisationen måste kunna kommunicera effektivt, vilket kräver att alla pratar samma språk och använder samma terminologi. Sammanfattningsvis bidrar studien till ett växande akademiskt område gällande affärstillämpningar av AI genom att skapa en helhetsbild över vilka aspekter som påverkar riskhanteringsprocessen inom bankverksamhet. Denna summering har resulterat i en rad åtgärder verksamheter som strävar efter att implementera AI rekommenderas att ta. Framtida studier rekommenderas däremot att undersöka de långsiktiga effekterna av dessa åtgärder. Genom att utföra djupgående analyser kanframtida studier inte bara validera denna studies resultat, de kan också förbättra förståelsen för hur AI som ett affärsverktyg kan komma att utvecklas.

There are many challenges facing the aerospace industry that can be addressed with new concepts, technologies, and materials. However, current design methods make it difficult to include these new ideas early in the design of aircraft. This is especially true in the structures discipline, which often uses weight-based methods based upon statistical regressions of historical data. A way to address this is to use physics-based structural analysis and design to create more detailed structural data. Thus, the overall research objective of this dissertation is to develop a physics-based structural analysis method to incorporate new concepts, technologies, and materials into the conceptual design phase. The design space of physics-based structural design problem is characterized as highly multimodal with numerous discontinuities; thus, a large number of alternatives must be explored. Current physics-based structural design methods tend to use high fidelity modeling and analysis tools that are computationally expensive. This dissertation proposes a modeling & simulation environment based on classical structural analysis methods. Using classical structural analysis will enable increased exploration of the design space by reducing the overall run time necessary to evaluate one alternative. The use of physics-based structural optimization using classical structural analysis is tested through experimentation. First the underlying hypotheses are tested in a canonical example by comparing different optimization algorithms ability to locate a global optimum identified through design space exploration. Then the proposed method is compared to a method based on higher fidelity finite element analysis as well as a method based on weight-based empirical data to validate the overall research objective.

The "digital library" (DL) is a communication technology that has the potential to improve communication by removing temporal and geographic barriers and by introducing interactivity. This research focused on the adoption of digital libraries for electronic theses and dissertations (ETD-DL) at universities worldwide. ETD-DLs provide a means for universities to learn about implementing digital libraries in a networked environment.This research used diffusion of innovation theory to explore what has influenced ETD-DL adoption among Networked Digital Library of Theses and Dissertations (NDLTD) member universities. Communication channels were categorized as being either interpersonal or mediated. The perceived importance of these channels was assessed both within and between organizations. Although ETD-DL adoption is an organizational level decision it has implications for both the university and members of the university community. In some cases, these outcomes may be in conflict; for example, what is best for the organization may result in complications for an individual. Therefore the perceived importance of two innovation attributes, relative advantage and compatibility, were examined at both the collective and individual level.This study employed a web-based survey to collect data from the 133 universities in 26 countries that were NDLTD members in December 2002. Respondents were members of the university's "ETD Committee" and represented academic administrators, faculty, librarians, and computer systemsspecialists. Surveys were received from 95 respondents representing 65 universities in 14 countries. Twenty-one of these universities were outside the United States. Universities were from countries with a wide range of economic development.Results provide insights into university attitudes towards a technological innovation for knowledge dissemination. For example, results suggest that interpersonal channels of communication are more important than mediated channels within the organization. Additionally, interpersonal channels are more important for communication within the organization than between organizations. However, mediated channels of communication are more important for those universities that have decided to adopt the ETD-DL but have not yet implemented the union catalog or self-archiving options. There were also significant differences in the importance attributed to these channels by individuals in different jobs. The results also suggest strategies that could encourage development of digital libraries within a social system.