Overall, accuracy as a performance measure does not fully consider modular accuracy: the accuracy of classifying 1 (or true) as 1 is not same as classifying 0 (or false) as 0. A smarter classification algorithm would optimize the classification rules to match the modular accuracies' goals according to the nature of problem. Correspondingly, smarter algorithms must be both more generalized with respect to the nature of problems, and free from decretization, which may cause distortion of the real performance. Hence, in this paper, we propose a novel vertical boosting algorithm that improves modular accuracies. Rather than decretizing items, we use simple classifiers such as a regression model that accepts continuous data types. To improve the generalization, and to select a classification model that is well-suited to the nature of the problem domain, we developed a model selection algorithm with smartness. To show the soundness of the proposed method, we performed an experiment with a real-world application: predicting the intellectual properties of e-transaction technology, which had a 47,000+ record data set.
Patent information as the innovative index for activity of industry, science and technology reflects the inventive outcome of the nation, region, technology, or company etc.. and is able to be used as a tool evaluating the R&D product and technology diffusion. In this study, the index for analysing the productivity, innovation, and activity of the technology is provided to evaluate the technology in fields of the pharmaceutic, transport, biotechnology, textile, construction, machine parts, information media, and electric/telecommunication, which are becoming the national core technology. As a result of analysis, the technology activity in fields of the construction, pharmaceutic, and biotechnology shows a growing trend which reflect the interest in the quality and the extension of the life, but vice versa in fields of the textile, and information media. The innovation index in fields of the construction, pharmaceutic, and biotechnology index more than average, but vice versa in fields of the information media and electric/telecommunication. In case of technology productivity, more than 2 patentees are included in one patented technology. It has been determined that the technology productivity is decreased because of an increasing number of researcher participating the technology development, which is the recent trend of technology advancement.
As science and technology are emphasized as national competitiveness, major nations designate new growth engine industry and establish the effective investment and the development strategy to enhance industrial development and competitiveness through science and technology. New industrial sectors such as Biotechnology and renewable energy have been spot lighted as major new growth engines and this competitive situation is getting fiercer. Universities and research institutions in each country selected and announced the future promising technological field which will produce ripple effect in the future on a regular basis. In Korea, various research institutions continue to select and announce the promising technological fields. In this study, we would like to study the method to derive the promising technological field in the field of biotechnology spotlighted as a new growth engine by utilizing patent information. We would like to derive the major technological field by collecting domestic and international patents in the field of biotechnology using IPC code based technological classification and identifying bio technological trends utilizing text mining method for analysis of technological development trends with patents. Patent contour of US and Korea is compared and analyzed through analysis of text mining to derive the general technological development field in the field of biotechnology. After that, we would like to investigate research theme of promising biotechnology focused technological development through details on technological trends through in-depth analysis about technological field which draws interest more and more in Korea and other countries.
Future automobiles are evolving into movable living spaces capable of eco-friendly autonomous driving. The role of electrically processing, controlling, and commanding various information in the vehicle is essential. It is expected that the automotive semiconductor will play a key role in the future automobile such as self-driving and eco-friendly automobile. In order to foster the automotive semiconductor industry, it is necessary to grasp technology trends and to acquire technology and quality that reflects the requirements in advance, thereby achieving technological innovation with industrial competitiveness. However, there is a lack of systematic analysis of technology trends to date. In this study, we analyzed the technology trends of automotive semiconductors using patent analysis and topic model, and confirmed technologies such as electric cars, driving assistance, and digital manufacturing. The technology trends showed that element technology and technical characteristics change according to technology convergence, market needs, and government regulations. Through this research, it is expected that it will help to make R&D policy for automotive semiconductor industry and to make decision for industrial technology strategy establishment. In addition, it is expected that it will be used effectively in detail research direction and patent strategy establishment by providing detailed classification of technology and trend analysis result of technology.
This study aims to evaluate and identify the patterns of the technological competitiveness of the Korean industry. Such statistics as R&D expenditure and R&D manpower as input indexes, US patent registrations and export sales as output indexse were used. It was turned out that such industrial types as specialized-suppliers industries, scale-intensive industries and science-intensive industries showed relatively strong technical competitiveness. However, resource-intensive industries and labor-intensive industries which had maintained a competitive advantage in the 1970s and the 1980s appeared to be gradually losing their technological competitiveness. These results are by and large in accordance with the trends of export performance. This study conducted the canonical discriminant analysis in order to test the correctness of the patterns displayed in the technological competitiveness of the Korean industry. The result of the analysis showed that the five patterns of technical strength of the Korean industries are significantly independent each other for four respective variables which are used to distinguish industries. This implies that the ex ante industrial classification into five types was correct in terms of the ex post statistics, and that the patterns of technological competitiveness discovered in this study are also statistically correct.
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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1997.12a
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pp.197-228
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1997
This study aims to evaluate and identify the Patterns of the technological competitiveness of the Korean industry. Such statistics as R&D expenditure and R&D manpower as input indexes, US patent registrations and export sales as output indexes were used. it was turned out that such industrial types as specialized-suppliers industries, scale-intensive industries and science-intensive industries showed relatively strong technical competitiveness. However, resource-intensive industries and labor-intensive industries which had maintained a competitive advantage in the 1970s and the 1980s appeared to be gradually losing their technological competitiveness. These results are by and large in accordance with the trends of export performance. This study conducted the canonical discriminant analysis in order to test the correctness of the patterns displayed in the technological competitiveness of the Korean industry. The result of the analysis showed that the five patterns of technical strength of the Korean industries are significantly independent each other for four respective variables which are used to distinguish industries. This implies that the ex ante industrial classification into five typers was correct in terms of the ex post statistics, and that the patterns of technological competitiveness discovered in this study are also statistically correct.
In this study, articles of the science and technology field that had been monitored for the period from 2002 to 2013 using GTB (Global Trends Briefing) were analyzed. Specifically, the VOSviewer was used to analyze the annual science and technology trends by keyword and the science and technology standard-classification information indicated in the GTB articles, and the convergence trends were therefore monitored. The findings of this study show that active studies were under way in the fields of material science and new and renewable energy, and that convergence has progressed. This result indicates that the information of the articles on papers and patents is more reliable, as it can reflect the current trends more rapidly in the science and technology field than the paper information or the patent information that is traditionally used in analyses of science and technology information.
This study determines whether or not firms can achieve high productivity growth through external technology acquisition. It also identifies the key factors affecting adopting firms' productivity growth by employing the Malmquist productivity index (MPI) methodology, which features computational ease, low data dependency, and decomposition of productivity growth into technical efficiency change and technical change. Results showed that the effects of productivity growth arising from technology transfer became stronger over time. Moreover, patent transfer guaranteed firms' productivity growth, but no evidence was found that factors such as age and size could increase productivity. Finally, cultural similarity could be another factor conditioning the effectiveness of technology transfer in the productivity of adopting firms.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.670-672
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2005
자질 선택은 문서 분류와 같이 않은 자질을 사용하는 지도식 기계학습에 관한 연구에서 날로 중요성이 커지고 있다. 특히 특허문서 분류와 같은 작업은 기존의 문서 분류보다도 훨씬 많은 자질과 분류 범주를 가지기 때문에 전체 문서의 특징을 드러내는 적절한 부분집합을 선택해 학습하는 것이 절실하다. 전통적인 자질선택 방법은 필터라는 방법으로서 빠르지만 임계값을 정하기가 어렵다는 문제가 있다. 한편 최근에 많이 연구되는 래퍼는 일반적으로 필터보다. 좋은 성능을 보이지만 자질의 개수가 많을수록 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 본 연구에서는 필터와 래퍼를 상호 보완적으로 결합하여 최적의 필터를 자동적으로 찾는 래퍼를 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법이 효과적으로 자질 집합을 선택하는 것을 확인할 수 있었다.
In 1966 Porstmann was the first to successfully apply a new method by which a PDA was closed by a Plug transported by catheters through the femoral artery. We Successfully closed the isolated PDA in 6 consecutive patients using the transfemoral catheter method. To Perform this technique more safely and reliably, some instrumental and technical improvements was made. The Indications for this method have been Expanded to include the cylindrical or window Type ductus as well as the conical-shaped ductus. Classification into three Groups of the configuration of the by Angiography has been useful in selecting the shape of the closing plug. Whenever feasible, we consider the catheter technique to be the method of choice to close the ductus.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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