In this study, trends in ICT education were investigated by analyzing the frequency of appearance of keywords related to machine learning and using conversion of iteration correction(CONCOR) techniques. A total of 304 papers from 2018 to the present published in registered sites were searched on Google Scalar using "ICT education" as the keyword, and 60 papers pertaining to ICT education were selected based on a systematic literature review. Subsequently, keywords were extracted based on the title and summary of the paper. For word frequency and indicator data, 49 keywords with high appearance frequency were extracted by analyzing frequency, via the term frequency-inverse document frequency technique in natural language processing, and words with simultaneous appearance frequency. The relationship degree was verified by analyzing the connection structure and centrality of the connection degree between words, and a cluster composed of words with similarity was derived via CONCOR analysis. First, "education," "research," "result," "utilization," and "analysis" were analyzed as main keywords. Second, by analyzing an N-GRAM network graph with "education" as the keyword, "curriculum" and "utilization" were shown to exhibit the highest correlation level. Third, by conducting a cluster analysis with "education" as the keyword, five groups were formed: "curriculum," "programming," "student," "improvement," and "information." These results indicate that practical research necessary for ICT education can be conducted by analyzing ICT education trends and identifying trends.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.97-109
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2024
In the field of domestic tourism, tourism trend analysis of tourism consumers, both international tourists and domestic tourists, is essential not only for the Korean tourism market but also for local and governmental tourism policy makers. e will explore the keywords and sentiment analysis on social media to establish a marketing strategy plan and revitalize the domestic tourism industry through communication and information from tourism consumers. This study utilized TEXTOM 6.0 to analyze recent trends in Korean tourism. Data was collected from September 31, 2022, to August 31, 2023, using 'Korean tourism' and 'domestic tourism' as keywords, targeting blogs, cafes, and news provided by Naver, Daum, and Google. Through text mining, 100 key words and TF-IDF were extracted in order of frequency, and then CONCOR analysis and sentiment analysis were conducted. For Korean tourism keywords, words related to tourist destinations, travel companions and behaviors, tourism motivations and experiences, accommodation types, tourist information, and emotional connections ranked high. The results of the CONCOR analysis were categorized into five clusters related to tourist destinations, tourist information, tourist activities/experiences, tourism motivation/content, and inbound related. Finally, the sentiment analysis showed a high level of positive documents and vocabulary. This study analyzes the rapidly changing trends of Korean tourism through text mining on Korean tourism and is expected to provide meaningful data to promote domestic tourism not only for Koreans but also for foreigners visiting Korea.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.18
no.4
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pp.65-76
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2023
In the field of technology entrepreneurship and startups, the development of Artificial Intelligence(AI) has emerged as a key topic for business model innovation. As a result, venture firms are making various efforts centered on AI to secure competitiveness(Kim & Geum, 2023). The purpose of this study is to analyze the relationship between the development of GenAI technology and the startup ecosystem by analyzing domestic news articles to identify trends in the technology startup field. Using BIG Kinds, this study examined the changes in GenAI-related news articles, major issues, and trends in Korean news articles from 1990 to August 10, 2023, focusing on the emergence of ChatGPT before and after, and visualized the relevance through network analysis and keyword visualization. The results of the study showed that the mention of GenAI gradually increased in the articles from 2017 to 2023. In particular, OpenAI's ChatGPT service based on GPT-3.5 was highlighted as a major issue, indicating the popularization of language model-based GenAI technologies such as OpenAI's DALL-E, Google's MusicLM, and VoyagerX's Vrew. This proves the usefulness of GenAI in various fields, and since the launch of ChatGPT, Korean companies have been actively developing Korean language models. Startups such as Ritten Technologies are also utilizing GenAI to expand their scope in the technology startup field. This study confirms the connection between GenAI technology and startup entrepreneurship activities, which suggests that it can support the construction of innovative business strategies, and is expected to continue to shape the development of GenAI technology and the growth of the startup ecosystem. Further research is needed to explore international trends, the utilization of various analysis methods, and the possibility of applying GenAI in the real world. These efforts are expected to contribute to the development of GenAI technology and the growth of the startup ecosystem.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.6
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pp.225-233
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2010
Recently, in the field of Smart Grid, Smart Home Network, Ubiquitous Computing, etc. we have continued to study Smart Information Monitoring Technology(SIMT) which exchange, control and monitor information collected and processed by need in real-time and two-way. In this paper, we understand application products or recent trends of SIMT for Energy, U-Farm, Vehicle Information and Home Network. Specially, we explain Google PowerMeter which exchange information with Smart Meter of core part of the smart grid at real-time, Real-time Monitoring System(RMS) for U-Farm, RMS for vehicle status Information. we subscribe Smart Information Monitoring Technology application based on ZigBee of low price, low power or related work. Finally we subscribe actual proof construction situation of Jesu for smart grid.
The calculation speed of quantum computing is expected to outperform that of existing supercomputers with regard to certain problems such as secure computing, optimization problems, searching, and quantum chemistry. Many companies such as Google and IBM have been trying to make 50 superconducting qubits, which is expected to demonstrate quantum supremacy and those quantum computers are more advantageous in computing power than classical computers. However, quantum computers are expected to be applicable to solving real-world problems with superior computing power. This will require large scale quantum computing with many more qubits than the current 50 qubits available. To realize this, first, quantum error correction codes are required to be capable of computing within a sufficient amount of time with tolerable accuracy. Next, a compiler is required for the qubits encoded by quantum error correction codes to perform quantum operations. A large-scale quantum computer is therefore predicted to be composed of three essential components: a programming environment, layout mapping of qubits, and quantum processors. These components analyze how many numbers of qubits are needed, how accurate the qubit operations are, and where they are placed and operated. In this paper, recent progress on large-scale quantum computing and the relation of their components will be introduced.
Purpose Real estate usually takes charge of the highest proportion of physical properties which individual, organizations, and government hold and instability of real estate market affects the economic condition seriously for each economic subject. Consequently, practices for predicting the real estate market have attention for various reasons, such as financial investment, administrative convenience, and wealth management. Additionally, development of machine learning algorithms and computing hardware enhances the expectation for more precise and useful prediction models in real estate market. Design/methodology/approach In response to the demand, this paper aims to provide a framework for forecasting the real estate market with machine learning algorithms. The framework consists of demonstrating the prediction efficiency of each machine learning algorithm, interpreting the interior feature effects of prediction model with a state-of-art algorithm, LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanation), and comparing the results in different cities. Findings This research could not only enhance the academic base for information system and real estate fields, but also resolve information asymmetry on real estate market among economic subjects. This research revealed that macroeconomic indicators, real estate-related indicators, and Google Trends search indexes can predict real-estate prices quite well.
Global Platform Solution Company (aka Amazon, Google, MS, IBM) who has cloud platform, are driving AI and Big Data service on their cloud platform. It will dramatically change Enterprise business value chain and infrastructures in Supply Chain Management, Enterprise Resource Planning in Customer relationship Management. Enterprise are focusing the channel with customers and Business Partners and also changing their infrastructures to platform by integrating data. It will be Digital Transformation for decision support. AI and Deep learning technology are rapidly combined to their data driven platform, which supports mobile, social and big data. The collaboration of platform service with business partner and the customer will generate new ecosystem market and it will be the new way of enterprise revolution as a part of the 4th industrial revolution.
This year, global IT companies such as Google, Apple, and Facebook launched a mobile augmented reality platform. Existing augmented reality technology required a special device such as AR glass or tango phone, but now it will be easy to experience augmented reality in general Android phone and iPhone. The mobile augmented reality game market, which has been attracting interest since the Pokemon game, is expected to become more active. In this article, we introduce augmented reality platforms technology for mobile augmented reality game and mobile augmented reality games including ETRI prototype centered on user interface.
Objectives : This study was aimed to investigate current status researches and to provide source in setting development strategy on Liver-tonification acupuncture(LTA) and Liver-sedation acupuncture(LSA). Methods : We searched databases of Pubmed, KISS, OASIS, Google scholar and CNKI up to February 2017. We included articles that using LTA or LSA as main treatment, using the partial acupoints combination of LTA or LSA, or using each acupoint of LTA or LSA. We analyzed disease, details of acupuncture and control treatment and clinical outcomes from included studies. Results and Conclusions : Among the included clinical studies, case report was the most used methodology. LTA used to treat obesity, myopia, bartholinitis, tinnitus, hiccup and sleep disorder, prostate cancer and tremor. LSA used to treat panic disorder, gastroesophageal reflux disease and irritable bowl syndrome, herpes zoster and neuralgia. Obesity and tremor were the most studied diseases using LTA or LSA. Amyotrophic lateral sclerosis was the only disease which LTA or LSA have no therapeutic effect. Each acupoints was not used as a meaning of Saam acupuncture but as affiliated meridian acupoint. Since animal researches were not fully conducted, mechanism of LTA and LSA was hard to be proved. Thus, more clinical studies and basic animal research are needed.
The Journal of the Society of Korean Medicine Diagnostics
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v.22
no.1
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pp.11-18
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2018
Objectives The incidence of degenerative diseases is increasing as society ages, and this increased the economic burden on society. Oxidative stress was also under suspicion as one of the causes. Recent studies have found that Curcuma longa Rhizoma had antioxidant, anti-inflammatory, antimutagenic, and anticancer effects. Through this study, we figure out trends in Curcuma longa Rhizoma research and evaluate the therapeutic potential of Curcuma longa Rhizoma for dementia. Methods The search was made using domestic and international internet search sites. "Naver academic," "Google scholar," "Korea institute of oriental medicine (KIOM OASIS)," "Korean traditional knowledge portal (KTKP)," "Library of Congress," "Research information sharing service (RISS)," "National Digital Science Links (NDSL)," and "Pub med" are used to search. The searched for words were "turmeric," "Curcuma longa Rhizoma," "antioxidant," and "nerve regeneration." Results It could be seen that a lot of research done on Curcuma longa recently. In previous studies, the most common research disease was cancer. In previous studies, the most common effects of Curcuma longa was antioxidant and anticancer. Curcumin, Vitamin B1, and various essential oils were the functional components of Curcuma longa Rhizoma. Curcuma longa Rhizoma performs DPPH radical scavenging activity and ABTS radical cation decolorization activity; it inhibits NO and iNOS. Conclusion The destruction of nerve cells due to oxidative stress is a cause of dementia. Curcuma longa Rhizoma have antioxidant effects. Therefore, we believed that it is an effective treatment for dementia. Various studies will be made on Curcuma longa Rhizoma.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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