Lee, Yong-Sung;Kim, Hong Seok;Cheong, Seong-Kyun;Choi, Ung-Jae;Kim, Young-Keun;Park, Kyung-Rea;Shin, Ki-Hoon
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.1
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pp.55-60
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2013
Compound bows use levering systems consisting of cables and cam pulleys to bend limbs that are much stiffer than those of recurve bows, thus storing more energy while requiring less force for the archer to hold the bow at a fully drawn position. Many patents have thus far been proposed to improve the efficiency and performance of compound bows through empirical methods, whereas only a few analytical methods have been proposed. In this light, this paper presents a method for the kinematic analysis of levering systems in compound bows so that a designer can easily predict the effects of changes in the cam profiles and limb materials.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.20
no.6
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pp.161-180
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2017
As the competition for securing cross-border biological sovereignty becomes intensified due to the adoption of the Nagoya Protocol, this study analyzed patent trends only for freshwater plants in order to secure national biological sovereignty. As a result, freshwater plants include a total of 68 genera and 128 species, and a total of 60 genera and 3,256 patents were surveyed. Among them, iris was the most industrialized, 14.71% followed by angelica(8.48%) and Mentha(6.94%). However, unconfirmed eight genera (Aneilema, Artemisia Cabomba, Nymphoides, Pistia stratiotes L., Pseudoraphis Griff., Ruppia) are not patented freshwater plants and it is expected that patent entry is high and barrier is low in the future. Based on patent results, Cooperative Patent Classification analysis was carried out and as a result, a total of 15 industry sectors were derived. And biopharmaceutical(30.24%) was found to be the most industrialized industry sector followed by agricultural chemistry (28.89%), biochemical industry (16.25%). In the biomedical industry, angelica(17.74%) was the most used and Iris (9.55%), Sium(20.56%) and angelica (20.48%) were found to be the most used in agricultural chemistry, biochemical industry and bio food industry, respectively. The analysis of detailed industry fields for 15 industry sectors showed that medicines of unknown structure containing substances from plants (37.77%), raw materials (46.57%) such as insect repellants, attracting agents and preparation of peptides(16.82%) with more than 21 amino acids were most frequently used in biopharmaceutical, agricultural chemistry and biochemical industry, respectively. This study is of significance as a basic data to know which freshwater plants are used in which field in order to secure biological sovereignty and patent analysis is considered necessary to continuously secure the biological sovereignty for freshwater plants.
Background: The purpose of this study was to utilize text network analysis and topic modeling to identify interconnected relationships among keywords present in patent information related to oral health, and subsequently extract latent topics and visualize them. By examining key keywords and specific subjects, this study sought to comprehend the technological trends in oral health-related innovations. Furthermore, it aims to serve as foundational material, suggesting directions for technological advancement in dentistry and dental hygiene. Methods: The data utilized in this study consisted of information registered over a 20-year period until July 31st, 2023, obtained from the patent information retrieval service, KIPRIS. A total of 6,865 patent titles related to keywords, such as "dentistry," "teeth," and "oral health," were collected through the searches. The research tools included a custom-designed program coded specifically for the research objectives based on Python 3.10. This program was used for keyword frequency analysis, semantic network analysis, and implementation of Latent Dirichlet Allocation for topic modeling. Results: Upon analyzing the centrality of connections among the top 50 frequently occurring words, "method," "tooth," and "manufacturing" displayed the highest centrality, while "active ingredient" had the lowest. Regarding topic modeling outcomes, the "implant" topic constituted the largest share at 22.0%, while topics concerning "devices and materials for oral health" and "toothbrushes and oral care" exhibited the lowest proportions at 5.5% each. Conclusion: Technologies concerning methods and implants are continually being researched in patents related to oral health, while there is comparatively less technological development in devices and materials for oral health. This study is expected to be a valuable resource for uncovering potential themes from a large volume of patent titles and suggesting research directions.
The aim of this study is to analyze the relationship between fluctuations of a government subsidy and research outputs on the basic research field. An analysis of this study was conducted on basic research projects specifically on the field of information technology (IT) filed at university and Individual Research Programs of Korean ministry. Using various project characteristic variables, relationship between dependent variables and independent variables was controlled. To summarize results of a regression analysis, from looking at the correlation between fluctuations of a government subsidy and basic research outputs (weighted papers and patents), the result showed a positive relationship. The maximum effect of increased research funding projects on research outputs was 8 times greater than an effect of maintained funding projects. Moreover, the maximum effect of decreased research funding projects on research outputs was 4 times greater than an effect of maintained funding projects. Base on this result, we suggested implications from academic and practical aspects.
There are some questions about the way to monitoring the regional innovative activities in a specific field because of decision-making for raising regional specialized industry. Numerous studies have been conducted in the past using patent statistics to explain and compare the innovative capabilities of districts, regions and countries. The prior method of calculating the regional distribution of patent counts is to assign the patents to districts by assignee's address, which was not proper, in the case of larger firms's headquarters, holdings or subsidiaries, to mislead in geographical terms. So the regional distribution of patent was counted for a specific technology area, electric device field(H01 IPC classification), by inventors' residential addresses. Then the interregional structure was investigated by analysing the relations of co-inventors' regions by individual patent using a network analysis tool.
This study analyzes the technological structure of artificial intelligence (AI) and technological capabilities of AI companies based on patent information. 2589 AI patents registered in USPTO from 2007 to 2017 were collected and analyzed by the Latent Dirichlet Allocation (LDA) to derive 20 AI technology topics. Analysis of technology development trends by AI technology reveals that visual understanding, data analysis, motion control, and machine learning are growing, while language understanding and speech technology are sluggish. In addition, we also investigated leading companies in each sub-field of AI as well as core competencies of global IT companies. The findings of this study are expected to be fruitfully used for formulation and implementation of technology strategy of AI companies.
The purpose of this study is to identify the strategy of alliance portfolio and to compare the firm's characteristics and internal capabilities of each strategy for the successful utilization of alliance. We conducted a cluster analysis and ANOVA on 477 samples, which have alliance experience among the manufacturers responding to the Business Survey by Statistical Office in both 2012 and 2013. As a result of the analysis, it was found that firms have alliance portfolio based on strategy such as exploration, exploitation, and ambidextrity. There are statistically significant differences in the number of patents, technology capability, marketing capability, and global capability among the alliance portfolio strategy type.
Purpose: In this paper, we propose a direction of future research and development to be carried out in the passive tracking field by deriving a white space with enhanced search formula of patent analysis. Method: In this paper, we derive a white space by identifying the direction and the flow of technology change and by matrixing the object and solution through extensive patent search with enhanced search formula and analysis in the field of passive tracking technology. Result: By the proposed scheme, 'multi-target positioning and tracking' and '3D positioning technology' using artificial intelligence, adaptive/hybrid positioning technology, and radar/antenna were derived as white space technologies and confirmed with absence of any services or products. Conclusion: The derived white space technologies from this paper are the areas where patent applications are not active and there are not many prior patents, thus it is necessary to secure the rights through more active R&D and patent application activities.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.11
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pp.758-764
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2018
Digital documents such as patents, scholarly papers and research reports have author keywords which summarize the topics of documents. Different documents are likely to describe the same topic if they share the same keywords. Document clustering aims at clustering documents to similar topics with an unsupervised learning method. However, it is difficult to apply to a large amount of documents event though the document clustering is utilized to in various data analysis due to computational complexity. In this case, we can cluster and connect massive documents using keywords efficiently. Existing bottom-up hierarchical clustering requires huge computation and time complexity for clustering a large number of keywords. This paper proposes an inverted index based bottom-up clustering for keywords and analyzes the results of clustering with massive keywords extracted from scholarly papers and research reports.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.18
no.4
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pp.1-20
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2023
This study attempted to identify the relationship between the investment determinants of accelerators and investment performance through empirical analysis. Through literature review, four dimensions and 12 measurement items were extracted for investment determinants, which are independent variables, and investment performance was adjusted to the cumulative amount of subsequent investment based on previous studies. Performance data from 594 companies selected by TIPS from 2017 to 2019, which are relatively reliable and easy to secure data, were collected, and the subsequent investment cumulative attraction amount, which is a dependent variable, was hypothesized through multiple regression analysis three years after the investment. As a result of the study, 'industrial experience years' in the characteristics of founders, 'market size', 'market growth', 'competitive strength', and 'number of patents' in the characteristics of products and services had a significant positive (+) effect. The impact of independent variables on dependent variables was most influenced by the competitive strength of market characteristics, followed by the number of years of industrial experience, the number of patents, the size of the market, and market growth. This was different from the results of previous studies conducted mainly on qualitative research methods, and in most previous studies, the characteristics of founders were the most important, but the empirical analysis results were market characteristics. As a sub-factor, the intensity of competition, which was the subordinate to the importance of previous studies, had the greatest influence in empirical analysis. The academic significance of this study is that it presented a specific methodology to collect and build 594 empirical samples in the absence of empirical research on accelerator investment determinants, and created an opportunity to expand the theoretical discussion of investment determinants through causal research. In practice, the information asymmetry and uncertainty of startups that accelerators have can help them make effective investment decisions by establishing a systematic model of experience-dependent investment determinants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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