Our research is aimed at predicting recent trend and leading technology for the future and providing optimal Nano technology trend information by analyzing Nano technology trend. Under recent global market situation, Users' needs and the technology to meet these needs are changing in real time. At this point, Nano technology also needs measures to reduce cost and enhance efficiency in order not to fall behind the times. Therefore, research like trend analysis which uses search data to satisfy both aspects is required. This research consists of four steps. We collect data and select keywords in step 1, detect trends based on frequency and create visualization in step 2, and perform analysis using data mining in step 3. This research can be used to look for changes of trend from three perspectives. This research conducted analysis on changes of trend in terms of major classification, Nano technology of 30's, and key words which consist of relevant Nano technology. Second, it is possible to provide real-time information. Trend analysis using search data can provide information depending on the continuously changing market situation due to the real-time information which search data includes. Third, through comparative analysis it is possible to establish a useful corporate policy and strategy by apprehending the trend of the United States which has relatively advanced Nano technology. Therefore, trend analysis using search data like this research can suggest proper direction of policy which respond to market change in a real time, can be used as reference material, and can help reduce cost.
빅데이터는 2010년 이후 다양한 산업 분야에서 빠르게 확산이 진행되었다. 본 연구에서는 빅데이터가 확산되는 초기 과정에 대한 시계열 분석을 통해 빅데이터의 범용 기술 특징을 분석하였고, 각 산업의 확산 특성 차이에 대해 조사하였다. 빅데이터를 키워드로 하여 논문, 특허, 뉴스 데이터, 구글트렌드를 분석하여 선행 지수에 해당하는 데이터를 탐색하였고, 논문과 특허보다 뉴스와 구글트렌드가 2년가량 선행하는 트렌드를 보임을 확인하였다. 구글트렌드를 이용하여 국내와 미국, 일본, 중국의 국가별 도입시기와 확산 양산을 비교하였고, 뉴스 데이터를 통해 국내의 주요한 8가지 산업 분야에 대해 확산이 진행되는 과정을 정량적 그리고 사례를 바탕으로 분석하였다. 본 연구를 통해 빅데이터처럼 산업 전반에 걸쳐 영향을 주는 범용 기술이 어떻게 초기 확산이 이루어지는지에 대한 실증적 연구 방법을 제시하였고, 빅데이터가 국내에서 각 산업별 확산 속도 차이는 어디에서 비롯되는지 파악하였다. 본 논문에서 제시한 방법은 빅데이터 이외에 다른 기술의 확산 과정에도 분석할 수 있으며, 특정 국가내의 기술 키워드 확산에 해당하므로 개발도상국에서 외국으로부터 도입된 기술을 어떻게 받아들일지 분석하는데 사용 가능하다. 그리고, 기업 측면에서는 새로운 기술을 출시하고 이를 확산하고자 할 때 어떤 경로가 효과적인지 이해할 수 있다.
플립드 러닝(flipped learning)은 온라인 및 오프라인을 포함한 둘 이상의 상이한 학습 환경을 혼합하여 학습 효과를 극대화 할 수 있는 새로운 학습 테크닉으로써, 최근 등장한 'Google classroom' 서비스는 플립드 러닝에 최적화된 토탈 솔루션이다. 본 연구는 국내 최초로 D 치과대학 치의학과 본과 2학년 학생들 70명에게 구글 클래스룸 플랫폼을 이용한 플립드 러닝을 적용 후 학생들의 만족도를 평가하였다. 치주과학 개론 및 치과보존학 아말감 수복학 두 과목을 선정하여 6회의 강의 중 3회는 전통적 수업방식으로, 나머지 3회는 구글 클래스룸을 포맷으로 한 플립드 러닝으로 진행하였다. 만족도 평가는 강의가 모두 완료된 후 설문을 통해 진행되었다. 본 연구를 통해, 치과대학 수업에의 플립드 러닝 적용은 이해도, 자기주도적 학습과 학습 동기면에서 높은 효율 및 만족도를 보였고 학생들은 매우 긍정적인 학습효과를 보였다. 결과적으로, 구글 클래스룸을 활용한 플립드 러닝은 치과대학 수업에서 효과적인 플랫폼임을 알 수 있었다.
Purpose - This study aims to predict the future market and draw policy implications by analyzing the trend of outsourcing housework through the food subscription service. Research design, data, and methodology - Content analysis was conducted on the consumption value emphasized in advertisements by item targeting food subscription service advertisements. Advertisements used as research data were extracted via keyword searches on Google web pages. A total of 30 advertisements selected were used for the final analysis. Result -The consumption values emphasized in the advertisements for staple foods, refreshments, and special foods were analyzed by considering the following factors: price, convenience, health, and pleasure. Convenience and health were emphasized in the staple foods, and price and pleasure were emphasized in the snacks. In the case of special foods, convenience and pleasure appeared together with a focus on health. Conclusion - Based on the trend of food subscription services, the implications for the market and policies for outsourcing housework through home meal replacement can be presented. Considering that the consumption value of a food subscription service is differentiated by item, it is necessary to formulate a plan to develop the market and policies related to outsourcing housework.
The medical industry is rapidly evolving into a combination of artificial intelligence (AI) and ICT technology, such as mobile health, wireless medical, telemedicine and precision medical care. Medical artificial intelligence can be diagnosed and treated, and autonomous surgical robots can be operated. For smart medical services, data such as medical information and personal medical information are needed. AI is being developed to integrate with companies such as Google, Facebook, IBM and others in the health care field. Telemedicine services are also becoming available. However, security issues of medical information for smart medical industry are becoming important. It can have a devastating impact on life through hacking of medical devices through vulnerable areas. Research on medical information is proceeding on the necessity of privacy and privacy protection. However, there is a lack of research on the practical measures for protecting medical information and the seriousness of security threats. Therefore, in this study, we want to confirm the research trend by collecting data related to medical information in recent 5 years. In this study, smart medical related papers from 2014 to 2018 were collected using smart medical topics, and the medical information papers were rearranged based on this. Research trend analysis uses topic modeling technique for topic information. The result constructs topic network based on relation of topics and grasps main trend through topic.
The Internet map service is word-wide trend and suggest to build up surveying control point management by mashup and API functions. In traditionally many surveyor used the record book. The result of mashup with cadastral control point and Web's map services as Daum and Google map was well matched which is transformed common points and should be useful manage the it and field recognitions.
최근 스마트폰의 사용이 보편화되면서 많은 양의 온라인 뉴스가 다양한 경로를 통하여 서비스되고 있다. 한편, 실시간으로 제공되는 뉴스의 양이 방대해지면서, 언론사에서 톱 뉴스로 제공하는 토픽과 달리, 실제 사용자들에게 화제가 되고 있는 토픽을 선별하는 데 어려움이 있다. 많은 사용자들이 실생활에서 작성하고 공유하는 트위터는 실제 사람들 사이에 화제가 되고 있는 토픽을 담고 있는 경우가 많다. 이러한 트렌드를 뉴스와 연계시키면 화제가 되는 트렌드 뉴스를 사용자에게 제공할 수 있다. 본 논문에서는 클라이언트-서버 모델을 기반으로 실시간으로 사용자 트위터를 분석하여 추출된 트렌드를 기반으로 관련 뉴스를 검색하여 제공하는 시스템을 제안한다. 클라이언트를 통해 수집한 트위터 단문에서 서버는 화제가 되고 있는 트렌드를 추출하고, 이를 기반으로 Google 등을 통해 관련 뉴스를 검색하여 클라이언트에게 전달한다. 이 모든 과정을 실시간으로 제공하기 위한 알고리즘을 제안하고 프로토타입 시스템을 통하여 그 성능을 평가한다.
국내 교육용 모바일 콘텐츠의 대부분이 영어 등의 외국어 학습용으로 치중되어 있으며, 이동통신사와 교육전문업체가 제휴하여 동영상 등과 같은 콘텐츠를 모바일 단말기에 제공하는 형태가 일반적이다. 최근에는 아이폰, 구글폰 등과 같은 다양한 종류의 스마트 폰의 출시에 따라 교육용 콘텐츠의 모바일 플랫폼이 변화되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 외국어로서의 한국어 학습을 효과적으로 지원하기 위하여 한국어교육용 듣기 교육 콘텐츠를 설계한다. 세부적으로 스마트폰의 개방형 플랫폼인 구글의 안드로이드 OS를 기반으로 콘텐츠가 구현 및 운영될 수 있도록 세부 설계를 수행한다.
국내 교육용 모바일 콘텐츠의 대부분이 영어 등의 외국어 학습용으로 치중되어 있으며, 이동통신사와 교육전문 업체가 제휴하여 동영상 등과 같은 콘텐츠를 모바일 단말기에 제공하는 형태가 일반적이다. 최근에는 아이폰, 구글폰 등과 같은 다양한 종류의 스마트 폰의 출시에 따라 교육용 콘텐츠의 모바일 플랫폼이 변화되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 외국어로서의 한국어 학습을 효과적으로 지원하기 위하여 한국어교육용 듣기 교육 콘텐츠를 구현한다. 세부적으로 스마트폰의 개방형 플랫폼인 구글의 안드로이드 OS를 기반으로 콘텐츠가 운영될 수 있도록 구현한다.
본 연구는 구강관리용품 중 가장 대표적인 칫솔과 치약에서 이용자가 얻고자 하는 관련검색어를 통하여 이용자가 기대하는 선택정보를 구글 트렌드를 활용, 분석하여 이를 구강관리용품에 대한 교육의 기초자료로 제공하고자 한다. 구글 트렌드에서 제공하는 최초 시점인 2006년부터 2018년 현재(9월)까지의 시기에서 영문 Toothbrush와 Toothpaste를 검색한 뒤 인기순으로 정렬하여 노출되는 관련 검색어 각 25개 총325개의 검색어를 연도별로 수집하였다. 그 후 이용자가 기대하는 검색기능을 파악하는 검색어 세부분석방법과 빅데이터 프로그램 넷마이너를 활용한 단어 네트워크 분석의 두가지 방법으로 분석하였다. 연구 결과 전 세계적으로 Toothbrush에 대하여 브랜드에 대한 기대와 관심이 높았으며 Toothpaste에 대하여 치약의 기능에 대한 기대와 관심이 높았다. 이를 통해 구강교육의 동기부여를 높이기 위해 칫솔은 브랜드, 치약은 치약의 기능에 대한 지식과 정보를 활용하고 제공함으로써 환자의 흥미를 높이는 것이 효과적으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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