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.
Kim, Kyun-Do;Hwang, Insu;Ku, Keun Bon;Lee, Sumin;Kim, Seong-Jun;Kim, Chonsaeng
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제30권8호
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pp.1109-1115
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2020
The outbreak of coronavirus disease 2019 (COVID-19) caused by severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) is spreading globally, and the WHO has declared this outbreak a pandemic. Vaccines are an effective way to prevent the rapid spread of COVID-19. Furthermore, the immune response against SARS-CoV-2 infection needs to be understood for the development of an efficient and safe vaccine. Here, we review the current understanding of vaccine targets and the status of vaccine development for COVID-19. We also describe host immune responses to highly pathogenic human coronaviruses in terms of innate and adaptive immunities.
As the importance of technology forecasting while countries and companies manage the R&D project is growing bigger, the methodology of technology forecasting has been diversified. One of the forecasting method is patent analysis. This research proposes quick forecasting process of emerging technology based on keyword approach using text mining. The forecasting process is following: First, the term-document matrix is extracted from patent documents by using text mining. Second, emerging technology keyword are extracted by analyzing the importance of word from utilizing mean values and standard deviation values of the term and the emerging trend of word discovered from time series information of the term. Next, association between terms is measured by using cosine similarity. finally, the keyword of emerging technology is selected in consequence of the synthesized result and we forecast the emerging technology according to the results. The technology forecasting process described in this paper can be applied to developing computerized technology forecasting system integrated with various results of other patent analysis for decision maker of company and country.
An, Jun-Mo;Lee, Hwan-Hee;Kang, Ji-Hye;Magara, Tetsuya
천문학회보
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제36권2호
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pp.102.1-102.1
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2011
In this study we use three-dimensional magnetohydrodynamic simulations to investigate how the dynamic state of emerging magnetic field is related to the twist of field lines. Emerging magnetic field forms a magnetic structure on the Sun where various kinds of activity such as solar flares, jets, and coronal mass ejections are observed. To understand the physical mechanism for producing such activity, we have to know the dynamic nature of this structure. Since flares are the manifestation of rapidly dissipating electric current in the corona, we also investigate the distribution of current density inside the structure and examine how it depends on the field-line twist. To demonstrate the dynamic structure of emerging magnetic field, we focus on the factors characterizing the geometric property and stratification of emerging magnetic field, such as the curvature of field line and the scale height of field strength. These two factors show that emerging field forms a two-part structure in which the central part is close to a force-free state while the outer marginal part is in a fairly dynamic state where magnetic pressure force is dominant. We discuss how the field-line twist affects the two-part structure and also explain a possible relation between electric current structure and sigmoid observed in a preflare phase.
Traditional wisdom on how late industrialized countries follow the technology trajectories of preceding economies is in need of reformation as these countries have attained industrial leadership in a growing number of fields. However, current understandings about these countries' development of their emerging technologies have yet to investigate the divergence of idiosyncratic technology trajectories. The aim of this paper was to explore how their knowledge production strategies in emerging technology sectors are diverging. Specifically, this research examines the changing patterns of knowledge production in quantum technology in South Korea and China by developing a knowledge portfolio and knowledge strategic diagram. According to the knowledge portfolio, the relative literature position differs. In the knowledge strategic diagram, there are diverging patterns in the emerging keywords sector. This paper contributes to the literature by demonstrating the diverging strategies of late industrialized countries in their transition from catch-up to post-catch-up paradigms and provides policy implications for countries developing an idiosyncratic trajectory in emerging technology sectors.
Objectives: To evaluate results and workloads of the horizon scanning of the emerging health technology since 2014 to 2016. Methods: In order to analyze the results of the emerging health technology, we identified the number of research procedure between 2014 and 2016. The sixteen findings were calculated annual workload by person, and categorized by medical phase, classification of disease, and healthcare technology. Results: An average of 5.67 personnel were involved over three years, assessment of each emerging healthcare technology was performed for each person of identifying 54 cases, filtering 2.4 cases, prioritizing 0.9 cases were performed. According to the mapping by healthcare technologies, nine medical devices (56.3%), six drugs (37.5%), and one material of the medical treatment (6.3%) were assessed. Among sixteen findings, fifteen cases were health technologies for treatment and only one case for diagnosis. Conclusion: Future plans of the horizon scanning of the emerging health technology is required appropriate manpower in charge each target number of assessment. And a legal basis should be provided for policy reflection rate. Furthermore, an evaluation criteria and procedures should be transparent to avoid a conflict of interest.
Ku, Keun Bon;Shin, Hye Jin;Kim, Hae Soo;Kim, Bum-Tae;Kim, Seong-Jun;Kim, Chonsaeng
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제30권12호
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pp.1843-1853
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2020
COVID-19, caused by the novel coronavirus SARS-CoV-2, has spread globally and caused serious social and economic problems. The WHO has declared this outbreak a pandemic. Currently, there are no approved vaccines or antiviral drugs that prevent SARS-CoV-2 infection. Drugs already approved for clinical use would be ideal candidates for rapid development as COVID-19 treatments. In this work, we screened 1,473 FDA-approved drugs to identify inhibitors of SARS-CoV-2 infection using cell-based assays. The antiviral activity of each compound was measured based on the immunofluorescent staining of infected cells using anti-dsRNA antibody. Twenty-nine drugs among those tested showed antiviral activity against SARS-CoV-2. We report this new list of inhibitors to quickly provide basic information for consideration in developing potential therapies.
Purpose: As coronavirus disease 2019 (COVID-19) and other emerging infectious diseases continue to threaten health security, a strategy is required to increase nursing students' care intention for patients with such diseases. This study aimed to identify factors influencing Korean nursing students' care intentions in regard to patients with emerging infectious diseases. Methods: The care intention, COVID-19 knowledge level, ethical sensitivity, beliefs, attitudes toward the care intention, subjective norms, and perceived behavioral control were investigated using the theory of planned behavior. An online survey was completed from December 2020 to January 2021 by 227 nursing students who had complete a clinical practicum. Descriptive statistics, correlation, and hierarchical regression analyses were conducted on the data. Results: The care intention was higher in men than in women nursing students and in junior than in senior students. Behavioral and normative beliefs, attitude toward the behavior, and perceived behavioral control significantly predicted care intention. Ethical sensitivity increased the predictability of nursing students' care intentions for emerging infectious disease patients. Conclusion: The theory of planned behavior predicted nursing students' care intentions for emerging infectious diseases. Therefore, an experience-based response program on emerging infectious diseases is required for nursing students.
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