본 연구는 미래교육의 변화를 주도할 것으로 예측된 신기술 및 트렌드가 국내 교육현장에 활용될 수 있는 촉진 요인과 방해요인은 무엇인지를 분석하고자 하였다. 이를 위해 문헌 분석을 통해 도출된 20개 신기술 트렌드에 대하여, 총 24명의 연구, 정책, 학교 및 기업현장 전문가들을 대상으로 촉진요인과 방해요인에 대한 개방형 온라인 설문 조사를 통해 수집된 질적 자료에 대한 내용 분석을 실시하였다. 연구 결과, 콘텐츠의 효과성과 기술의 성숙도가 가장 주요한 촉진요인이자 방해요인이 될 수 있는 것으로 나타났으며, 교수학습방법에서의 혁신적이고 다양한 교수 학습 방법 및 학습동기를 촉진할 수 있는 가능성, 기술의 성숙도를 비롯한 기술의 대중화와 보편성 확대가 주요한 촉진요인으로 드러났다. 반면, 윤리적 측면에서의 부작용이나 개인정보 보호, 제도적 측면에서의 낮은 부합성이나 불충분한 검증, 교육 환경 측면에서의 네트워크 및 인프라 환경 미비 등이 주요한 신기술 및 트렌드의 저해요인으로 밝혀졌다.
The cloud computing industry has focused on establishing a cloud-based business environment for enterprises with efforts to convert using their own on-premise computing infrastructures to using cloud services. With these efforts, using cloud services has become natural, especially for the IT industry. The cloud computing industry is moving toward proliferation of the cloud computing environment into various evolving industries. Along with industrial trends, new technical trends such as edge computing and multi-cloud are emerging. These trends are expected to create new business models and develop related service ecosystems, providing new opportunities for service providers and new experiences for users. A mong those emerging technologies, multi-cloud technology is expected to realize unlimited global cloud computing resources by unifying cloud resources from multiple public cloud service providers. In this paper, we introduce the concept and related trends of multi-cloud technology. Subsequently, we analyze the main functionalities and several use cases of multi-cloud technology. Finally, we summarize the effects and usefulness of multi-cloud technology in the domestic cloud industry.
This article describes the latest development of a generic approach to detecting emerging trends and transient in scientific literature. The work makes substantial theoretical and methodological contributions to progressive Information analysis. A specialty is conceptualized as a time variant duality research front concepts in information science. A research front is defined as an emergent and transient grouping of concepts and underlying research issues. The contributions of the approach is that the nature of an intellectual base is algorithmically and temporally identified by emergent research-front terms. The modeling process is implemented in RADERS, and applied to the analysis of telecommunication field. Practical implications of the work are discussed. A number of challenges and opportunities for future studies are identified.
본 연구는 대용량 학술 및 특허 데이터 분석을 기본으로하여 중소 기업이 필요로 하는 유망기술을 도출하는 모형을 제시하고자 하였다. 유망기술 발굴은 국가와 기관의 주요 결정권자가 시간이나 돈과 같은 제한된 자원을 효과적으로 사용할 수 있게 하기 위한 중요한 연구이다. 많은 연구자들이 유망기술 발굴 방법에 대한 연구를 수행하고 있고 모델을 제시하고 있지만 아직까지 더 향상된 방법론의 개발이 필요하다. 이 논문은 학계와 산업계의 데이터를 동시에 이용하여 주어진 기술의 유망 기술 여부를 판단하는 모델을 제안한다. 대부분의 다른 유망기술 발굴 모델과는 다르게 이 논문에서 제안하는 모델은 완전자동 학습 방식이 아닌, 전문가가 개입하는 준-자동 학습 방식의 기계 학습 방법을 이용한다. 이는 학습 속도을 양보하고 대신 정확성을 높이기 위한 방법으로 유망기술 발굴 시스템의 원래 목적에 적당하다. 또한 이 모델은 유망기술 초기 신호를 감지하기 위해 학술 데이터의 인용정보를 분석하여 학습하도록 하였다.
Purpose - This study aims to analyze the relationship between trends in innovative EU industries and market distribution in smaller emerging markets under an open economy. Research design, data, and methodology - Although innovation was well-distributed, due to socio-economic factors following European integration, CEE had not achieved sustainable economic growth. However, this paper analyzes the differences among changes in CEE innovation for smaller emerging markets dominated since 2000. Market distribution has facilitated new markets for innovative industries, according to EU surveys and economic indicators. Results - The dominance of the local industrial market distribution has deterred innovation investment the survey shows that innovation investment has been shrinking, despite the EU's open innovation policy for CEE employment and R&D. For the CEE case, there were expectation gaps and uncertainty about whether to use the new distribution dominance or TNCs' innovation in smaller emerging countries without local industrial innovation. Conclusions - Innovation generates market growth and distribution power however, small growth requires stimulation, and creativity and innovative edge need further focus in local public and corporate strategy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권3호
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pp.1022-1034
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2023
Various aspects of artificial intelligence (AI) have become of significant interest to academia and industry in recent times. To satisfy these academic and industrial interests, it is necessary to comprehensively investigate trends in AI-related changes of diverse areas. In this study, we identified and predicted emerging convergences with the help of AI-associated research abstracts collected from the SCOPUS database. The bidirectional encoder representations obtained via the transformers-based topic discovery technique were subsequently deployed to identify emerging topics related to AI. The topics discovered concern edge computing, biomedical algorithms, predictive defect maintenance, medical applications, fake news detection with block chain, explainable AI and COVID-19 applications. Their convergences were further analyzed based on the shortest path between topics to predict emerging convergences. Our findings indicated emerging AI convergences towards healthcare, manufacturing, legal applications, and marketing. These findings are expected to have policy implications for facilitating the convergences in diverse industries. Potentially, this study could contribute to the exploitation and adoption of AI-enabled convergences from a practical perspective.
이 연구는 문헌정보학 분야의 연구 동향 분석을 통해 문헌정보학의 핵심 연구 영역을 파악하고 향후 유망 연구 주제로 부상할 가능성이 있는 주제를 식별하고자 하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 국외 학술지 5종을 대상으로 지난 30년간 (1993~2022)의 학술논문 11,252건에서 40,897개의 저자 키워드를 수집하였으며, 저자 키워드를 활용한 키워드 분석을 통해 문헌정보학 분야의 핵심 연구 영역을 파악하였다. 이어서 논문수, 저자수, 공저논문 비율, 피인용 수를 활용하여 주성분분석과 상관관계분석을 통해 문헌정보학 분야의 미래 유망 연구 주제를 도출하였다. 분석 결과, 향후 문헌정보학 분야의 유망 연구 주제는 '머신러닝/알고리즘'과 '연구 영향력'이었으며, 이외에도 소셜미디어와 빅데이터분석, 자연어 처리, 연구 트렌드 분석, 연구성과 평가 등이 향후 주요한 연구주제로 성장할 가능성이 있는 것으로 나타났다.
최근 경제적 사회적 부가가치를 창출할 수 있는 유망분야를 선정하여 국가 전략 및 정책 수립 시 반영하기 위해 미래 핵심 이슈를 발견하고 트렌드를 분석하는 것에 대한 관심이 급증하고 있다. 기존에는 미래의 핵심 기술이나 이슈를 발견하고 트렌드 분석을 통해 미래유망분야를 선정하는 연구를 위해 문헌 조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적 연구방법이 사용되어 왔다. 그러나 이 연구방법은 대량의 정보로부터 결과를 도출하는데 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 전문가의 주관적인 가치가 반영될 가능성이 존재한다. 이와 같은 한계점을 보완하고자 최근 국토교통, 안전, 정보통신기술 등 다양한 분야에서 미래유망분야를 선정하기 위하여 정성적 연구방법에 텍스트 마이닝과 같은 정량적 연구방법을 상호 보완적으로 활용하는 방식으로 트렌드 분석을 수행하는 연구 방법론의 패러다임 변화가 시도되고 있다. 본 연구는 항공산업 전반적인 분야에 빅데이터 분석 방법인 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 항공 분야의 연구동향을 파악하고 미래유망분야를 전망하였다. 텍스트 마이닝 기법 중하나인 토픽 분석을 이용하여 항공산업 전반적인 분야의 문서 집합 내 잠재된 토픽을 추출하고, 연도별로 핵심 토픽의 추이를 분석하였다. 분석 결과 항공산업의 미래유망분야로 항공안전정책, 항공운임(저가항공), 그리고 친환경 고연비 연료가 도출되었다. 본 연구결과는 분석 대상을 논문에 한정하여 수행하였다는 한계점이 존재하나, 항공산업 분야의 핵심 이슈를 도출하기 위하여 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석에 대한 활용가능성을 제시하고, 미래유망분야를 선정하기 위한 정량적인 분석 방법론의 전형을 마련하였다는 점에서 의의가 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.663-677
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2023
As the paradigm of future vehicles changes, the interest in automotive semiconductor, which plays a key role in realizing this, is increasing. Automotive semiconductors are the technology with very high entry barriers that require a lot of effort and time because it must secure technology readiness level and also consider safety and reliability. In this technology field, it is very important to develop new businesses and create opportunities through technology trend analysis. However, systematic analysis and application of automotive semiconductor technology trends are currently lacking. In this paper, U.S. registered patent documents related to automotive semiconductor were collected and investigated based on the patent's IPC. The main technology of automotive semiconductor was analyzed through topic modeling, and the technology path such as emerging technology was investigated through cosine similarity. We identified that those emerging technologies such as driving control for vehicle and AI service appeared. We observed that as time passed, both convergence and independence of automotive semiconductor technology proceeded simultaneously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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