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.
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.
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.
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.
This study reviewed emerging trends in 3D technology adopted in apparel design research and product development for rapid prototyping and effective evaluation of product performance. Based on a literature review, the authors discussed technical advantages, practical merits and limitations, applications, and on-going developmental efforts of the following methodologies focusing on 3D body scanning and 3D motion capture, and 3D virtual fit simulation technologies. Such data-driven technical approaches observed in recent apparel design research and industry practice are expected to increasingly be adopted in the field to improve consumers' satisfaction with functionality, aesthetics, and comfort of a wide range of apparel products that include daily wear, sport apparel and protective clothing.
Advanced packaging is emerging as a core technology owing to the increasing demand for multifunctional and highly integrated semiconductors to achieve low power and high performance following digital transformation. It may allow to overcome current limitations of semiconductor process miniaturization and enables single packaging of individual devices. The introduction of advanced packaging facilitates the integration of various chips into one device, and it is emerging as a competitive edge in the industry with high added value, possibly replacing traditional packaging that focuses on electrical connections and the protection of semiconductor devices.
Prior studies on technology predictions attempted to predict the emergence and spread of emerging technologies through the analysis of correlations and changes between data using objective data such as patents and research papers. Most of the previous studies predicted future technologies only from the viewpoint of technology development. Therefore, this study intends to conduct technical forecasting from the perspective of the consumer by using keyword search frequency of search portals such as NAVER before and after the introduction of emerging technologies. In this study, we analyzed healthcare technologies into three types : measurement technology, platform technology, and remote service technology. And for the keyword analysis on the healthcare, we converted the classification of technology perspective into the keyword classification of consumer perspective. (Blood pressure and blood sugar, healthcare diagnosis, appointment and prescription, and remote diagnosis and prescription) Naver Trend is used to analyze keyword trends from a consumer perspective. We also used the ARIMA model as a technology prediction model. Analyzing the search frequency (Naver trend) over 44 months, the final ARIMA models that can predict three types of healthcare technology keyword trends were estimated as "ARIMA (1,2,1) (1,0,0)", "ARIMA (0,1,0) (1,0,0)", "ARIMA (1,1,0) (0,0,0)". In addition, it was confirmed that the values predicted by the time series prediction model and the actual values for 44 months were moving in almost similar patterns in all intervals. Therefore, we can confirm that this time series prediction model for healthcare technology is very suitable.
In the highly competitive world, there has been a concomitant increase in the need for the research and planning methodology, which can perform an advanced assessment of technological opportunities and an early Perception of threats and possibilities of the emerging technology according to the nation's economic and social status. This research is aiming to provide indicators and visualization methods to measure the latest research trend and aspect underlying scientific and technological documents to researchers and policy planners using 'Co-word Analysis' Organic light emitting diodes(OLED) is an emerging technology in various fields of display and which has a highly prospective market value. In this paper, we presented an analysis on OLED. Co-word analysis was employed to reveal patterns and trends in the OLED fields by measuring the association strength of terms representatives of relevant publications or other texts produced in the OLED field. Data were collected from SCI and the critical keywords could De extracted from the author keywords. These extracted keywords were further standardized. In order to trace the dynamic changes in the OLED field, we presented a variety of technology mapping. The results showed that the OLED field has some established research theme and also rapidly transforms to embrace new themes.
This study relates to develop a quantitative method through which promising technology-based business items can be discovered and selected. For this study, we utilized patent trend analysis, technology-industry concordance analysis, and keyword co-occurrence analysis of US patents. By analyzing patent trends and technology-industry concordance, we were able to find out the emerging industry trends : prevalence of bio industry, service industry, and B2C business. From the direct and co-occurrence analysis of newly discovered patent keywords in the year, 2000, 28 promising business item candidates were extracted. Finally, the promising item candidates were prioritized using 4 business attractiveness determinants; market size, product life cycle, degree of the technological innovation, and coincidence with the industry trends. This result implicates that reliable discovery and selection of promising technology-based business items can be performed by a quantitative, objective and low- cost process using knowledge discovery method from patent database instead of peer review.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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