The New IT industry based on Brain Science, a new industry combined with brain science and IT, will develop new IT services based on Brain Science. And this industry will become the new growth engine industry. This study examines the vision/strategies of policy for the New IT Convergence Industry based on Brain Science. Therefore this article's purposes are below; first, structuring the ecosystem for New IT industry based on Brain Science, second, classifying the service types of this industry, and last, suggesting of promotion policy for this industry.
The existing smart grid, which is centered on the power grid, is rapidly spreading to new energy and renewable energy such as heat and gas, which are expressed as smart energy. Smart Energy interacts with electric energy and is connected to wired / wireless network based on IoT sensor based on energy analysis using AI to rapidly expand ecosystem with various energy carriers and customers. However, smart energy based on IoT is lacking in technological and institutional preparation for security compared to efforts to activate the market according to the interests of government and business operators. In this study, we will present Smart Energy 's privacy policy in terms of value system(CPND) of convergence ICT.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.18
no.1
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pp.203-223
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2023
Recently, the platform industry is rapidly growing in the global market, and competition is intensifying at the same time. Therefore, in order for domestic platform companies to have global competitiveness in the platform market, it is necessary to study the platform business ecosystem and success factors. However, most of the recent platform-related studies have been theoretical studies on the characteristics of platform business status analysis, platform economy, and indirect network externalities of platforms. Therefore, this study comprehensively analyzed the success factors of Silicon Valley's business ecosystem proposed in previous studies, and at the same time analyzed the success factors extracted from stakeholders in the actual Silicon Valley platform business ecosystem. And based on these factors, an IPA analysis was conducted as a way to propose a success plan to stakeholders in the platform business ecosystem. As a result of the analysis, among the success factors collected through previous studies, manpower, capital, and challenge culture were identified as factors that are relatively well maintained in both importance and satisfaction in Silicon Valley. In the end, it can be seen that the creation of an environment and culture in which Silicon Valley can use it to challenge itself based on excellent human resources and abundant capital contributes the most to the success of Silicon Valley's platform business. On the other hand, although it is of high importance to Silicon Valley's platform corporate ecosystem, the factors that show relatively low satisfaction among stakeholders are 'learning and benchmarking among active companies' and 'strong ties and cooperation between members', and it is analyzed that interest and effort are needed to strengthen these factors in the future. Finally, the systems and policies necessary for market autonomous competition, 'business support service industry', 'name value', and 'spin-off start-up' were important factors in literature research, but the importance and satisfaction of these factors were lowered due to changes in the times and environment. This study has academic implications in that it comprehensively analyzes the success factors of Silicon Valley's business ecosystem proposed in previous studies, and at the same time analyzes the success factors extracted from stakeholders in the actual Silicon Valley platform business ecosystem. In addition, there is another academic implications that importance and satisfaction were simultaneously examined through IPA analysis based on these various extracted factors. As for academic implications, it is meaningful in that it contributed to the formation of the domestic platform ecosystem by providing the government and companies with concrete information on the success factors of the platform business ecosystem and the theoretical grounds for the growth of domestic platform businesses.
Although it was very long since companies and organizations have been interested in technological innovation or management innovation and many of them have been investing on innovation in convergence industry environment, they could not take differentiated competency and competitive advantage so that they were fallen behind from market by new trends. This research is aiming at deduction of strategies for corporations to keep continuously differentiated competitiveness and competitive advantage. It suggested open innovation activities as basic independent variables. It added global technological alliance known for Open Innovation Alliances to independent variables too. It suggested platform leadership emerging between open innovation activities and digital ecosystem and 6 encroachment types from disruptive innovation theory as control variables. It suggested dynamic competitive advantage as dependent variable for explaining dynamic properties of environment. It analyzed case from 11 researches of open innovation activities, categorized them and verified the appropriacy of the variables. This research contributes to new direction for derivation of strategies and methodologies by which corporations keep competitive advantage in dynamic convergence environment.
The Fourth Industrial Revolution was triggered by data-driven digital technologies such as AI and big data. There is a rapid movement to expand the scope of data utilization to the privacy area, which was considered only a protected area. Through the revision of the Data 3 Act, laws and systems were established that allow personal information to be freely transferred and utilized under their consent. But, it will be necessary to support the platform that encompasses the entire process from collecting personal information to managing and utilizing it. In this paper, we propose a platform model that can be applied to building mydata ecosystem using personal information. It describes the six essential functional requirements for building MyData platforms and the procedures and methods for implementing them. The six proposed essential features describe consent, sharing/downloading/ receipt of data, data collection and utilization, user authentication, API gateway, and platform services. We also illustrate the case of applying the MyData platform model to real-world, underprivileged mobility support services.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.5
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pp.681-691
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2022
Zostera marina (ZM), a type of seagrass registered as a marine protected species in South Korea, provides valuable ecosystem services to humans, such as improving marine water quality, providing food, spawning grounds and habitats for marine life, and absorbing carbon dioxide. Therefore, the government is seeking to preserve ZM by designating ZM-protected areas. This study examined the public willingness to pay (WTP) for the preservation of ZM using contingent valuation. The one-and-one-half-bounded model was adopted for WTP elicitation, and the single-bounded model was also applied for comparison. The spike model was employed to deal with many zero WTP responses. The household average WTP was estimated as KRW 4,087 per year, securing statistical significance. The national value was KRW 84.1 billion per year. The preservation value of ZM estimated in this study can be used as important data for economic analysis of various projects or policy implementation for its preservation.
Due to the emergence of open innovation driven by development of network service technologies and convergence in ICT service industry, It is necessary for ICT service firms to examine their capabilities for open innovation. The purpose of this paper is to empirically examine determinants affecting open innovation in Korean ICT service industry. In order to analyze, this paper uses logistic and multiple regression models based on survey data of Korean ICT service firms. Estimation results show that external network for collaboration is positive on the technological innovation activity regardless of the innovation type. Specifically, user networks are significant in all types of technology innovation, revealing that it is important to innovation activities of the ICT service firms.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.19
no.2
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pp.35-41
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2018
The analysis of plankton species distribution in sea or fresh water is very important in preserving marine ecosystem health. Since manual analysis is infeasible, many automatic approaches were proposed. They usually use images from in situ towed underwater imaging sensor or specially designed, lab mounted microscopic imaging system. Normally they assume that only single plankton is present in an image so that, if there is a clumping among multiple plankton of same species (homogeneous clumping) or if there are multiple plankton of different species scattered in an image (heterogeneous interspersion), they have a difficulty in recognition. In this work, we propose a deep learning based method that can detect and recognize individual plankton in images with homogeneous clumping, heterogeneous interspersion, or combination of both.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.5
no.4
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pp.347-351
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2002
유입되는 담수의 영향을 크게 받는 한 하구 (미국 버지니아주의 요크강)의 크기별 식물성플랑크통의 역학에 대한 수리역학적 조절에 대한 조사를 위해 플랑크톤 생태계모델이 계발되었다. 모델은 요크강 하류의 상부층에서의 탄소 및 영양염의 분포를 나타내는 12개의 구성체 변수로 이루어져 있다. 빛, 온도, 바람, 해류 그리고 조수와 같이 이송과 혼합을 일으키는 물리적 변수들로 포함하고 있다. 모델은 포트란으로 계발되었고 Runge- Kutta technique을 이용해 미분방정식을 풀었다. 모델분석 결과, 크기가 큰 마이크로 식물성플랑크톤의 수화는 수체내의 생산보다는 이송이나 확산 때문에 나타나는 것임을 알 수 있었다.
As the viewpoint of data evolves from business resources to value resources, the focus on the data processing is rapidly shifting from the cartesian (alphanumeric) to the contextual. In response to this trend, the government is actively promoting the utilization of public data by the private sectors. With a focus on the fact that the mainstream of public data users is the crowds, this study, therefore, seeks to identify differences between the members and the crowds from information processing view, followed by presenting directions and main points for the design of data platform. This study is perhaps to be a starting point for finding practical alternatives for creating 'collective intelligence ecosystem' and to be a basis for building a big data base in response to the opening of public data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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