학계나 연구소에서는 연구동향이나 과학기술동향을 파악하고 예측하기 위해 전문가들의 판단에 의존하는 정성적인 방법을 주로 활용하여 왔다. 이 기법은 많은 시간과 비용이 드는 단점이 있기에 본 논문에서는 키워드 네트워크 분석을 활용하여 과학기술 동향을 예측하였다. 이를 위해 미국 특허 중 AI(Artificial Intelligence) 특허 초록 13,618개를 대상으로 키워드 네트워크 분석을 활용하여 분석 1기(2002.1.1. ~ 2006.12.31.), 분석 2기(2007.1.1. ~ 2011.12.31.), 분석 3기(2012.1.1. ~ 2016.12.31.)로 구분하여 분석하였다. 빈도 분석 결과, 분석 1기에서 3기로 시간이 경과할수록 AI 응용 분야의 방법에 관련된 핵심어들이 부각되었다. 키워드 네트워크 분석에서도 시간이 경과함에 따라 응용 분야의 방법에 관련된 핵심어와 다른 핵심어 간의 연계성이 높아졌다. 또한 분석 전체 기간 중 상승 및 하락 추세를 보인 연계 핵심어를 분석하면 응용 분야의 방법과 관리에 대한 연계성은 강화되는 반면에 기초 분야의 연계성은 약화되었다. 키워드 연결 중심성 분석에서도 기간이 경과할수록 응용 분야에 대한 중심성 수치가 높았다. 키워드 매개 중심성 분석에서 분석 3기는 응용 분야의 방법론 관련 핵심어가 가장 높은 매개 수치를 보였다. 이는 앞으로 응용 분야의 방법들이 AI 분야의 강력한 중개자 역할을 할 것으로 예상된다. 본 논문에서 제시한 기법은 지역혁신과 관련된 과제 발굴이나 사회문제 이슈의 시각화 등 지역혁신 분야에 활용되어 질 수 있을 것이다.
With the evolution of the Internet of Things (IoT), a computing paradigm shift from cloud to edge computing is rapidly taking place to effectively manage the rapidly increasing volume of data generated by various IoT devices. Edge computing is computing that occurs at or near the physical location of a user or data source. Placing computing services closer to these locations allows users to benefit from faster and more reliable services, and enterprises can take advantage of the flexibility of hybrid cloud computing. This paper describes the concept and main benefits of edge computing and presents the trends and future prospects for edge computing technology.
In education, innovative ways of teaching and learning are always under development and keep being proposed with advanced concepts since the ancient times. Student-centered learning, problem-based learning and cooperative learning have been three major trends under development in secondary education research and practice more than a decade or so. Combined with advanced information and communication technologies, these trends will greatly transform the way we teach and learn in classroom environment and may change the classroom environment itself, into a more interactive and self-centered coaching type environment. In this study, a smart environment that utilizes advanced information technology devices and network is conceptualized, accommodating requirements contained and proposed in the recent trendy pedagogies. Pedagogical cases discussed in these trends are analyzed in detail, producing requirements for such a learning and coaching environment. These requirements are modeled using unified modeling language, leading to a proposal of a basic architecture for an information system supporting this environment.
It is challenging work to predict weather and climate conditions of the future in advance. Since ENIAC was developed, weather and climate research areas have been taking advantage of the improvements in computer hardware. High performance computers allows researchers to build high quality models that allow them to make good predictions of what might happen in the future. Statistics on the high performance computers are one of the major interest to not only manufacturers but also the users such as weather and climate researchers. For this reason, the Top500 Supercomputer Sites Report has been being released twice a year since 1993 to provide a reliable basis for tracking and detecting trends in high performance computing. Using the Top500 Report, a short review on the supercomputer trends in weather and climate research areas is provided in this article.
This article prospects the patterns of technological innovation in the steel industry and suggests the directions of technological innovation in Korean steel industry. Technological innovation patterns can be analysed through technological trends, innovation-inducing mechanism, and innovators' relationships. In the technological trends, direct coupling of manufacturing processes, lasting growth of mini-mill, and the importance of technological integration are prospected. In the innovation-inducing mechanism, while production system will be specialized, the development of new steel materials and environment-friendly technological innovation will be accelerated. In the innovators' relationships, steel industry faces more complex competition and new forms of inter-firm cooperation including M&A, joint venture, and joint R&D. In order to cope with such changes in the technological innovation patterns, Korean steel industry need to establish core competence based on technological innovation through a great leap in R&D investment, the production of high value-added products, the development of new generation steel technologies, strategic joint R&D, comprehensive technological cooperation, and government's active support.
Object classification and detection are fundamental technologies in computer vision and its applications. Recently, a deep-learning based approach has shown significant improvement in terms of object classification and detection. This report reviews the progress of deep-learning based object classification and detection in views of the ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC), and analyzes recent trends of object classification and detection technology and its applications.
One of the main technical constraints of a conventional battery is the limited lifetime of electric energy supplied. With self-power generation using an internal radioisotope as an emitter of beta particles, and a PN-junction semiconductor as an absorber of the beta particles, a betavoltaic battery can provide electric energy to electric devices in a semi-permanent manner. Hence, a betavoltaic battery can be adopted as the solution to the power source issue of IoT devices placed in locations that people cannot easily access, such as in the deep sea, a desert, and space, and requiring a long operation time without an electrical charging. This paper covers the current trends in betavoltaic batteries including issues regarding their technology, application, and patents.
Small portable devices such as mobile phones and laptops currently display a trend of high power consumption owing to their characteristics of high speed and multifunctionality. Low-power SoC design is one of the important factors that must be considered to increase portable time at limited battery capacities. Popular low power SoC design techniques include clock gating, multi-threshold voltage, power gating, and multi-voltage design. With a decreasing semiconductor process technology size, leakage power can surpass dynamic power in total power consumption; therefore, appropriate low-power SoC design techniques must be combined to reduce power consumption to meet the power specifications. This study examines several low-power SoC design trends that reduce semiconductor SoC dynamic and static power using EDA tools. Low-power SoC design technology can be a competitive advantage, especially in the IoT and AI edge environments, where power usage is typically limited.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권4호
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pp.295-301
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2019
Since the third artificial intelligence boom was triggered by deep learning, it has been 10 years. It is time to analyze and discuss the research trends of deep learning for the stable development of AI. In this regard, this study systematically analyzes the trends of research on deep learning over the past 10 years. We collected research literature on deep learning and performed LDA based topic modeling analysis. We analyzed trends by topic over 10 years. We have also identified differences among the major research countries, China, the United States, South Korea, and United Kingdom. The results of this study will provide insights into research direction on deep learning in the future, and provide implications for the stable development strategy of deep learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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