Purpose: Recent trends have shown that the usage of big data analysis is becoming the core of identifying promising future technologies and emerging technologies. Accordingly, applying these trends by analyzing defense related data in such sources as journals, articles, and news will provide crucial clues in predicting and identifying core future technologies that can be used to develop creative and unprecedented future weapon systems that could change the warfare. Methods: To identify technology fields that are closely related to the 4th industrial revolution and recent technology development trends, environmental analysis, text mining, and military applicability survey have been included in the process. After the identification of core technologies that are militarily applicable, future weapon systems based on these technologies as well as their operation concepts are suggested. Results: Through the study, 73 important trends, from which 11 mega trends are derived, are identified. These mega trends can be expressed by 13 promising technology fields. From these technology fields, 248 promising future technologies are identified. Afterwards, further assessment is performed, which leads to the selection of 63 core technologies from the pool. These are named as "future defense technologies" which then become the bases for 40 future weapons systems that the military can use. Conclusion: Predicting future technologies using text mining analysis have been attempted by various organizations across the globe, especially in the fields related to the 4th industrial revolution. However, the application of it in the field of defense industry is unprecedented. Therefore, this study is meaningful in that it not only enables the military personnel to see promising future technologies that can be utilized for future weapon system development, but helps one to predict the future defense technologies using the method introduced in the paper.
A multi-channel network(MCN) is an organization that works with video platforms, such as YouTube, to offer assistance to channel owners in areas such as "products, programming, funding, cross-promotion, partner management, digital rights management, monetization/sales, and/or audience development" in exchange for a percentage of the ad revenue from the channel. This paper examines the market trends, business trends, and future evolution of an MCN. It also examines the status of the MCN industry in the media industry and the strategic direction for future industry development.
The purpose of the paper is to review current trends and future issues of automotive ergonomics. The current trends include 1) universal design considering for regional differences, elderly drivers, female drivers, 2) quantification of driver's discomfort 3) trade-off between design trends and comfort, 4) digital ergonomic evaluation with digital human models 5) optimization of driver's interface. The future issues of automotive ergonomics cover 1) intelligent driver assistance system 2) Fun-to-drive and 3) differentiation from other vehicles based on ergonomics.
Kim, Kirl;Chun, Joung-Yoon;Shin, Dong-Bin;Lim, Si-Yeong
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.19
no.1
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pp.53-61
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2011
The purpose of this study is to suggest development directions and elicit future research themes of U-City and future city by identifying the research trends of U-City theses. For this, meta-keywords were elicited based on the theses of U-City and future city published from mid 1990s to 2010. Centered on the meta-keywords, temporal keyword analysis was performed to compare the research trends of U-City and future city theses in Korea and oversea. The results show that most of U-City and future theses in Korea and oversea mainly dealt with technology. U-City theses in Korea have a tendency to research technology, methodology, service, planning and management in order from the early beginning. However, the U-City and future theses in oversea have a tendency to continuously study U-City applications to city through the model based on the technology and methodology. Therefore, the U-City research in Korea should focus on aspects of urban regeneration, urban scale, and so on. That is to say, the research in near future is required to apply the U-City to various urban themes.
In this study, we analyzed future emerging technologies from the perspective of convergence research and arranged them into mega-trends, trends, and issues, to carry out predictions of the future environment and search for technologies that are expected to be closely related to human life, and ultimately to achieve convergence research agenda that can predict various social problems. First, we investigated and analyzed the literature mentioned about various promising technologies and analyzed them to analyze key words and summarize the most frequently used core key words to infer trends. Then, an agenda was drawn that emphasized connectivity with the humanities-based convergence research by stratifying and organizing the inferred trends and classifying them as core and derived trends. The necessity, innovation, convergence, feasibility, future-oriented, and acceptability of these derived agendas were investigated through a survey. The analysis showed that researchers conducting convergence research showed a high interest in agenda items that deal closely with daily life with feasible technologies in the near future, while they showed a rather low interest in issues such as technology that can be realized in the distant future, terrorism or international conflicts.
2020년경 출현할 미래 이동통신(Future IMT(International Mobile Telecommunications), 5G)은 미래의 초연결 IT 인프라 구축을 위해 "언제 어디서나 제약 없이 개인별 기가급(Gbps)의 고품질 미디어 서비스"를 제공할 수 있어야 하고, 미래의 지식창조시대에 대비하여 지식정보 인프라로서의 역할을 지향함으로써 4G와의 차별화를 시도해야 할 것으로 보인다. 본고에서는 향후 모바일의 환경 변화, 최근 부각되고 있는 새로운 도전 이슈 및 모바일 기술의 발전 방향 등을 소개한다.
The advent of microprocessor controls and robotics is rapidly changing the face of manufacturing throughout the world. Large and small companies alike are adopting these new methods to improve the efficiency of their operations. Factory Automation, which is in reality by robots, is playing more important role in economic competition and growth. Its core technology, i.e. robotics, is advanced in accordance with the remarkable progress of the computer technology and micro-electronics. Roughly speaking, its future might determine the fate of a national economy. In this paper, the future trends of such robotics and factory automation are described from a point of view of industrial application.
Purpose - One of the biggest problems in the e-learning distribution process is the lack of quality content and learners' discredit in e-learning content. In order to respond to the various demands of the corporate education field appropriately, it is necessary to search for directions of new e-learning models that are out of traditional e-learning contents. The purpose of this study is to identify recent trend issues related to corporate e-learning and to suggest directions for development. Research design, data, and methodology - Based on the literature review, trend issues that should be considered important in corporate e-learning were derived. Online survey was conducted to evaluate the importance-feasibility of each issue to 13 experts on e-learning and corporate education. The contents of the questionnaire are as follows: 1) recognition of importance and feasibility of trend issues to be considered important in the future corporate education field; 2) factors to be considered in developing future e-learning contents. Results - Six trends derived from a comprehensive literature review. The most important e-learning trends for corporate education field were 'mobile learning', 'micro learning', 'blended learning', 'social learning', 'adaptive learning', 'engaged learning'. As a result of evaluating the importance and feasibility of each issue, experts point out that 'mobile learning' and 'micro learning' should be actively considered for introduction and utilization at present. In addition, 'social learning' and 'blended learning' need to be actively considered in the near future. On the other hand, experts recognized that 'adaptive learning' and 'engaged learning' need to be prepared from a long-term perspective. Conclusions - There are two main reasons for this result. First, in corporate e-learning, it is important to 1) be able to update on time, 2) the connection with the workplace is important. Second, it requires realistic verification of the expected performance of the learning model. To be considered part of the future are as follows: First, the value and effectiveness of the new e-learning type should be studied. Seconds, e-learning contents should be developed through adopting SAM or Agile methodology. Through this process, we would be able to enhance the quality in e-learning content.
In this study, we recognize that the interest about construction safety and disaster increases, and check the status of current research about construction safety. And we obtain the direction of future researches and implications for development. For this study, we analyzed the published researches in the last 11 years about construction safety, and addressed annual trends and research topics for a lot of construction safety research. And the future prospects of construction safety research were analyzed with the latest news articles.
Building energy management plays a crucial role in improving energy efficiency and optimizing energy usage. To achieve this, it is important to monitor and analyze energy-related data from buildings in real time using sensors to understand energy consumption patterns and establish optimal operational strategies. Because of the uncertainties in building energy-related data, there are challenges in analyzing these data and formulating operational strategies based on them. Artificial intelligence (AI) technology can help overcome these challenges. This paper investigates past and current research trends in AI technology and examines its future prospects for building energy management. By performing prediction and analysis based on energy consumption or supply data, the future energy demands of buildings can be forecasted and energy consumption can be optimized. Additionally, data related to the surrounding environment, occupancy, and other building energy-related factors can be collected and analyzed using sensors to establish operational strategies aimed at further reducing energy consumption and increasing efficiency. These technologies will contribute to cost savings and help minimize environmental impacts for building owners and operators, ultimately facilitating sustainable building operations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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